Para el investigador al que le importa la procedencia de los datos
El instrumento analítico para el trabajo académico de finanzas en el que la pregunta importa tanto como la respuesta.
La investigación académica en finanzas ocupa una posición analítica inusual. Las exigencias de los datos son estrictas (procedencia, marca temporal, completitud); los presupuestos son habitualmente modestos; las herramientas disponibles dentro de la universidad son desiguales. Drusus está concebido para proporcionar al investigador en activo los datos entre mercados y la profundidad analítica que un artículo serio requiere, a un coste de suscripción que un presupuesto académico puede absorber.
Lo que más utilizará
- El chat del analista de IA, como compañero de discusión sobre la estructura analítica de un proyecto, no como sustituto del propio pensamiento del investigador.
- Exportación de datos, en formatos adecuados para análisis en Python, R o Stata.
- La documentación de Fuentes de datos, que registra cada fuente primaria de la que la plataforma se nutre para cada cifra que publica.
- Drusus Insights, como referencia metodológica para el aparato analítico utilizado en la plataforma.
Sobre la citación
Para el trabajo académico que se nutra de Drusus como fuente de datos, le pedimos que cite la plataforma como fuente de las cifras y que registre la fecha específica de obtención de los datos. Cuando la metodología de la plataforma contribuya a su artículo, le pedimos que cite específicamente la nota metodológica. La pauta completa de citación está en la página de Metodología.
Cómo utilizan Drusus
La forma de un patrón de trabajo típico para este público.
Definición del proyecto
Al plantear un nuevo proyecto, utilice el analista de IA para interrogar la estructura analítica. Pídale no una respuesta, sino las objeciones estructurales a su metodología propuesta.
Adquisición de datos
Exporte los datos que requiere con metadatos de procedencia adjuntos. La exportación registra la fuente primaria, la marca temporal y la fecha de obtención de la plataforma.
Cotejo metodológico
Cuando la metodología de la plataforma se solape con el trabajo analítico de su proyecto, examine las notas metodológicas. Están redactadas en registro académico, no en registro de marketing.
Revisión previa al envío
Antes del envío, pida al analista de IA la crítica que un revisor podría plantear. El ejercicio resulta más útil cuando se ciñe al analista a argumentar contra su conclusión.
Una consulta ilustrativa
La forma que adopta una interacción típica con el analista de IA de Drusus para este público.
Estoy examinando la relación de precios ajustada por divisa entre las cotizaciones de Hong Kong y los ADR de Nueva York de acciones chinas con doble cotización. Quiero contrastar si la desviación se ha ampliado de forma sistemática desde 2020. Plantee las principales cuestiones metodológicas que debería abordar antes de la estimación.
Conviene abordar seis cuestiones metodológicas antes de la estimación. Primera, la definición de la desviación: ¿utiliza la diferencia porcentual simple, la diferencia logarítmica o una métrica normalizada que tenga en cuenta la no superposición de horarios de negociación entre Hong Kong y Nueva York? Segunda, el ajuste por divisa: ¿utiliza el tipo al contado de cierre en el momento del cierre de cada cotización, un tipo medio interpolado o un tipo de referencia sincronizado? Tercera, la selección muestral: ¿restringe a nombres con doble cotización continua durante todo el período muestral, o admite nombres que se incorporaron o salieron durante el período muestral (con la corrección apropiada del sesgo de supervivencia)? Cuarta, el control del régimen: 2020 vio un cambio sustancial en el entorno de políticas, una fortaleza sostenida del dólar y una serie de intervenciones regulatorias específicas a los ADR chinos. Desentrañar el ensanchamiento posterior a 2020 de estos confusores puede requerir indicadores explícitos de régimen. Quinta, la cuestión de la liquidez: ¿es la desviación primariamente función de la liquidez a nivel de nombre, en cuyo caso el resultado titular vendrá impulsado por un pequeño conjunto de nombres menos líquidos? Sexta, el tratamiento de festivos y operaciones corporativas: los nombres con doble cotización exhiben grandes desviaciones transitorias en torno a la no superposición por festivos y a las operaciones corporativas que deben filtrarse para aislar la relación estructural. Estas seis preocupaciones no predeterminan su conclusión, pero el trabajo se beneficiará de que cada una se aborde explícitamente en su sección de metodología.
Nivel recomendado
Drusus Analista a £29 al mes cubre la mayoría de los casos de uso académicos, con exportación completa de datos, el analista de IA con cuota ampliada y el archivo metodológico. Para grupos de investigación que hagan un uso intensivo de la plataforma, el nivel Estratega o Institución es apropiado. Existen acuerdos de tarifas educativas para programas de posgrado; le rogamos escribir a contact@gravenos.com.