Can insider trading in U.S. hospitality firms predict future returns?

Esen, M. Fevzi; Singal, Manisha; Kot, Hung Wan; Chen, Ming‐Hsiang

doi:10.1016/j.ijhm.2019.04.008

Cited by 8 publications

(4 citation statements)

References 53 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…However, its low values signal the presence of manipulation. This distinguishes the current study from previous ones (such as Esen et al 5 ) where such a separation is not made. The very use of separated information flows to analyze their impact on the securities market allows us to work on identifying participants engaged in manipulation and insider trading.…”

Section: Discussioncontrasting

confidence: 57%

“…The authors agree that regulation of insider trading helps to improve price efficiency. In the work of Esen et al 5 , also raises the question of the need to detect transactions involving insiders. Among the works of domestic authors, one can note the study of Vladimirovich 6 , Aggarwal and Wu 7 , Ivanitskiy and Tatyannikov 8 , Zagoruiko and Viktorovna 9 .…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Identification of Implicit Collusion of Investors in Financial Markets by Text Mining Tools

Malyshenko,

Shafiee,

Malyshenko

et al. 2023

Singapore J. Sci. Res

View full text Add to dashboard Cite

Background and Objective:The digitalization of the securities market provides participants of financial markets with new opportunities, which require specific methods to monitor market safety and identify violations. The purpose of this paper was to develop a methodology for identifying implicit collusion of financial market participants based on Text Mining tools. Materials and Methods: Concurrent with the traditional comparison of data on the trading volumes and price of individual securities, which let us visualize abnormal dynamics, the extracting sentiment method was utilized to accomplish this objective.The methodology was tested in the form of a case study on the shares of a Russian company currently in circulation. Results: The results demonstrated five main combinations of measures, which describe specific exchange situations, based on which it is likely to identify possible collusion of stock market participants. The classification of the information field is presented to determine the type of information that has the greatest impact on the dynamics of the course. Conclusion: The proposed methodology solves the problem of identifying investor collusion in financial markets. The scientific significance lies in the development of a new approach to identifying collusion between investors and other participants based on trading data and news flow, through their processing using Text Mining tools.

show abstract

Section: Discussioncontrasting

confidence: 57%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Identification of Implicit Collusion of Investors in Financial Markets by Text Mining Tools

Malyshenko,

Shafiee,

Malyshenko

et al. 2023

Singapore J. Sci. Res

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…With regards to the analysis report there has been an imbalance in the response of merchandizing to the internal commerce differentiating on the proportions of the organizations. Esen et al (2019) contemplated an outcome of the bigger masses in merchandising contains much bigger analyst area. Hence, optimize a conclusion that the responses are held dearly on the prompt conveyed from internal organizations, and are deemed as more reactions being sufficed from the agents.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Effect of Insider Trading on Market Efficiency

2020

RJFA

View full text Add to dashboard Cite

“…2008 ve 2012 yılları arasında nispeten daha uzun bir zaman dilimini incelemiş olan Varlı (2018) ise, analizinde doğrudan KAP bildirimleri kullanmak yerine yatırımcıların portföy büyüklüklerinden hareketle farklı bir yaklaşım tarzı kullanmıştır. Akın ve Esen (2019) ise, içerden öğrenenlerin işlemlerini değerlendirmelerine karşın performansla ilgili herhangi bir analiz yapmamışlardır. Bu araştırma ise 2015'ten başlayarak 2020 yıllına kadar 6 yıllık nispeten daha uzun bir dönemi kapsamaktadır.…”

Section: Introductionunclassified

Borsa İstanbul’da İçeriden Öğrenenlerin Getirileri

Ünal

2022

Akademik Araştırmalar Ve Çalışmalar Dergisi (AKAD)

View full text Add to dashboard Cite

Amaç: Bu çalışmada Borsa İstanbul’da içeriden öğrenenlerin işlem yaptığı hisselerin performansları analiz edilmiştir. Tasarım/Yöntem: Araştırmada 2015 ve 2020 yılları arasında içeriden öğrenenler tarafından KAP’a sunulan 2131 adet bildirim indirilmiştir. t testleri vasıtasıyla bu bildirimlere konu olan hisselerin performansları analiz edilmiştir. Bulgular: İçeriden öğrenenler piyasayı etkin bir şekilde zamanlayabilmektedirler. Genellikle düşük performans göstermiş hisseleri almakta ve yüksek performans göstermiş hisseleri satmaktadırlar. Alım tutarlarının yüksekliği ile elde ettikleri performans arasında anlamlı bir ilişki bulunmamaktadır. Davranışsal olarak yüksek performans gösteren hisseleri satma, düşük performans gösteren hisseleri ise alma yönünde yanlılık göstermektedirler. Sınırlılıklar: Araştırma yalnızca BIST100 hisselerini ve 2015-2020 zaman aralığını kapsamaktadır. Özgünlük/Değer: Çalışmanın dönemi, 15 Temmuz 2016 darbe girişimi, 2018 Ağustosundaki kur şoku ve sermaye piyasalarında 2020 yılı Mart ayında Covid 19 nedeniyle yaşanan sert düşüş gibi önemli olayları kapsamaktadır. Bu sayede içeriden öğrenen işlemlerinin değişik piyasa şartlarında değerlendirilebilmesi mümkün olmaktadır. Ayrıca içeriden öğrenen işlemlerinde, geçmiş hisse performanslarının oluşturduğu yanlılık etkisi de incelenmiştir.

show abstract

Can insider trading in U.S. hospitality firms predict future returns?

Cited by 8 publications

References 53 publications

Identification of Implicit Collusion of Investors in Financial Markets by Text Mining Tools

Identification of Implicit Collusion of Investors in Financial Markets by Text Mining Tools

Effect of Insider Trading on Market Efficiency

Borsa İstanbul’da İçeriden Öğrenenlerin Getirileri

Contact Info

Product

Resources

About