To achieve the goal of this paper,

To achieve the goal of this paper, we use daily returns data for 560
firms listed on New York Stock Exchange (NYSE). All data is extracted
from the Center for Research in Security Prices (CRSP) database. The
daily data sample size is from 05 January 2000 to 31 December 2008.
We divide 560 firms into 14 sectors: energy, electricity, supply,
manufacturing, food, chemical, medical, engineering, computer, trans-
portation, banking, financial, real estate, and general services based on
the Global Industry Classification Standard. This approach follows that
of Narayan and Sharma (2011). While the NYSE has several thousand
firms listed, consistent time series daily data over the period 2000 to
2008 was only available for 560 firms following our filtering process,
which closely follows Chordia et al. (2001) and Chordia et al. (2011),
and is as follows: (a) exclude all stocks that are priced at less than $5;
(b) exclude all stocks that are priced greater than $500; and (c) exclude
all stocks which had four consecutive days of missing values. Ap-
proaches (a) and (b) ensure that results are not influenced by unduly
high and low priced stocks.

Kết quả (Việt) 1:

Để đạt được mục đích của giấy này, chúng tôi sử dụng hàng ngày trả về dữ liệu cho 560Phong được liệt kê trên New York Stock Exchange (NYSE). Tất cả dữ liệu được chiết xuấttừ Trung tâm nghiên cứu trong cơ sở dữ liệu bảo mật giá (CRSP). CácKích thước lấy mẫu dữ liệu hàng ngày là từ 05 tháng 1 năm 2000 đến 31 tháng 12 năm 2008.Chúng tôi chia 560 phong thành 14 các lĩnh vực: năng lượng, điện, cung cấp,sản xuất, thực phẩm, hóa chất, y tế, kỹ thuật, máy tính, trans-portation, ngân hàng, chính, bất động sản và các dịch vụ chung dựa trênCác tiêu chuẩn Classification ngành công nghiệp toàn cầu. Cách tiếp cận này sau đóNarayan và Sharma (2011). Trong khi NYSE có vài ngànPhong liệt kê, dữ liệu hàng ngày loạt phù hợp thời gian trong giai đoạn 2000 đểnăm 2008 đã được chỉ dành cho 560 phong theo quy trình filtering,mà chặt chẽ theo Chordia et al. (2001) và Chordia et al. (2011),và là như sau: (a) loại trừ tất cả các cổ phiếu có giá ít hơn $5;(b) loại trừ tất cả các cổ phiếu có giá hơn $500; và (c) loại trừTất cả các cổ phiếu đó có bốn ngày kế tiếp nhau của thiếu giá trị. AP-proaches (a) và (b) đảm bảo rằng kết quả không phải tác bởi không đúng luậtcao và thấp giá cổ phiếu.

Kết quả (Việt) 2:

Để đạt được mục tiêu của bài viết này, chúng tôi sử dụng trả về dữ liệu hàng ngày cho 560
rms fi niêm yết trên New York Stock Exchange (NYSE). Tất cả dữ liệu được chiết xuất
từ các Trung tâm nghiên cứu Giá Security (CRSP) cơ sở dữ liệu. Các
kích thước mẫu dữ liệu hàng ngày là từ ngày 05 tháng 1 năm 2000 đến ngày 31 tháng năm 2008.
Chúng tôi chia 560 rms fi vào 14 lĩnh vực: năng lượng, điện, cung cấp,
sản xuất, thực phẩm, hóa chất, y tế, kỹ thuật, máy tính, máy biến áp
portation, ngân hàng, tài chính, thực bất động, và dịch vụ tổng hợp dựa trên
toàn cầu nghiệp phân loại fi cation Standard. Cách tiếp cận này sau đó
của Narayan và Sharma (2011). Trong khi NYSE có vài ngàn
rms fi niêm yết, chuỗi thời gian nhất quán dữ liệu hàng ngày trong giai đoạn 2000 đến
2008 chỉ có sẵn cho 560 rms fi sau quá trình fi ltering của chúng tôi,
mà theo sát Chordia et al. (2001) và Chordia et al. (2011),
và là như sau: (a) loại trừ tất cả các cổ phiếu đều có giá ít hơn $ 5;
(b) Loại trừ tất cả các cổ phiếu đều có giá cao hơn $ 500; và (c) loại trừ
tất cả các mã cổ phiếu có được bốn ngày liên tiếp của các giá trị bị mất tích. Cận
proaches (a) và (b) đảm bảo rằng kết quả là không chịu ảnh hưởng bởi quá mức
cổ phiếu cao và giá thấp.