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Evaluation of forecasting methods from selected stock market returns

Abstract:

Forecasting stock market returns is one of the most effective tools for risk management and portfolio diversification. There are several forecasting techniques in the literature for obtaining accurate forecasts for investment decision making. Numerous empirical studies have employed such methods to investigate the returns of different individual stock indices. However, there have been very few studies of groups of stock markets or indices. The findings of previous studies indicate that there is no single method that can be applied uniformly to all markets. In this context, this study aimed to examine the predictive performance of linear, nonlinear, artificial intelligence, frequency domain, and hybrid models to find an appropriate model to forecast the stock returns of developed, emerging, and frontier markets. We considered the daily stock market returns of selected indices from developed, emerging, and frontier markets for the period 2000–2018 to evaluate the predictive performance of the above models. The results showed that no single model out of the five models could be applied uniformly to all markets. However, traditional linear and nonlinear models outperformed artificial intelligence and frequency domain models in providing accurate forecasts.

Author Listing： M. Mallikarjuna;R. Prabhakara Rao

Volume： 5

Pages： 1-16

DOI： 10.1186/s40854-019-0157-x

Language： English

Journal： Financial Innovation

Financial Innovation

影响因子：7.2

是否综述期刊：否

是否OA：是

是否预警：不在预警名单内

发行时间：-

ISSN：2199-4730

发刊频率：-

收录数据库：Scopus收录/DOAJ开放期刊

出版国家/地区：United Kingdom

出版社：Springer Nature

期刊介绍

年发文量	143
国人发稿量	38
国人发文占比	26.36%
自引率	12.5%
平均录取率	-
平均审稿周期	5 Weeks
版面费	-
偏重研究方向	Economics, Econometrics and Finance-Finance
期刊官网	http://jfin-swufe.springeropen.com/
投稿链接	-

质量指标占比

研究类文章占比	OA被引用占比	撤稿占比	出版后修正文章占比
94.41%	100.00%	-	-

预警情况

时间	预警情况
2025年03月发布的2025版	不在预警名单中
2024年02月发布的2024版	不在预警名单中
2023年01月发布的2023版	不在预警名单中
2021年12月发布的2021版	不在预警名单中
2020年12月发布的2020版	不在预警名单中

JCR分区 WOS分区等级：Q1区

版本	按学科	分区
WOS期刊SCI分区（2021-2022年最新版）
	BUSINESS, FINANCE	Q1
	SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS	Q1

中科院分区

版本	大类学科	小类学科	Top期刊	综述期刊
	经济学 1区	BUSINESS, FINANCE 商业：财政与金融 1区 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学：数理方法 1区	否	是
2021年12月升级版	经济学 2区	BUSINESS, FINANCE 商业：财政与金融 2区 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学：数理方法 2区	否	否
2020年12月旧的升级版	经济学 1区	BUSINESS, FINANCE 商业：财政与金融 1区 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学：数理方法 1区	否	是
2022年12月最新升级版	经济学 1区	BUSINESS, FINANCE 商业：财政与金融 2区 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学：数理方法 1区	否	否