Para o Investigador Que Se Preocupa com a Proveniência dos Dados
O instrumento analítico para o trabalho académico em finanças onde a pergunta é tão importante quanto a resposta.
A investigação académica em finanças ocupa uma posição analítica invulgar. Os requisitos de dados são estritos (proveniência, indicação de data e hora, completude); os orçamentos são tipicamente modestos; as ferramentas disponíveis dentro da universidade são desiguais. O Drusus está posicionado para fornecer ao investigador em atividade os dados transversais aos mercados e a profundidade analítica que um artigo sério exige, a um custo de subscrição que um orçamento académico pode absorver.
O Que Mais Utilizará
- O chat do analista de IA, como parceiro de discussão sobre a estrutura analítica de um projeto, em vez de substituto do pensamento próprio do investigador.
- Exportação de dados, em formatos adequados para análise em Python, R ou Stata.
- A documentação de Fontes de Dados, que regista cada fonte primária à qual a plataforma recorre para cada cifra que publica.
- Drusus Insights, como referência metodológica para o aparelho analítico utilizado na plataforma.
Sobre Citação
Para trabalho académico que recorra ao Drusus como fonte de dados, solicitamos que a plataforma seja citada como fonte das cifras, e que a data específica de obtenção dos dados seja registada. Sempre que a metodologia da plataforma contribua para o seu artigo, solicitamos que a nota metodológica seja citada especificamente. A orientação completa para citação encontra-se na página de Metodologia.
Como Utilizam o Drusus
A forma de um padrão típico de trabalho para este público.
Definição do projeto
Ao enquadrar um novo projeto, use o analista de IA para interrogar a estrutura analítica. Peça não uma resposta, mas as objeções estruturais à sua metodologia proposta.
Aquisição de dados
Exportar os dados de que necessita com os metadados de proveniência anexados. A exportação regista a fonte primária, a indicação de data e hora, e a data de obtenção na plataforma.
Verificação cruzada de metodologia
Sempre que a metodologia da plataforma se sobreponha ao trabalho analítico do seu projeto, examinar as notas metodológicas. Estão escritas em registo académico, não em registo de marketing.
Revisão pré-submissão
Antes da submissão, peça ao analista de IA a crítica que um árbitro poderia levantar. O exercício é mais útil quando o analista é restringido para argumentar contra a sua conclusão.
Uma Consulta Ilustrativa
A forma que uma interação típica com o analista de IA do Drusus assume para este público.
Estou a examinar a relação de preços ajustada por câmbio entre as cotações de Hong Kong e as ADRs de Nova Iorque de ações chinesas com cotação dupla. Pretendo testar se o desvio se alargou sistematicamente desde 2020. Enquadre as principais questões metodológicas que devo abordar antes de estimar.
Seis questões metodológicas merecem ser abordadas antes da estimação. Primeira, a definição do desvio: está a usar a diferença percentual simples, a diferença logarítmica ou uma métrica normalizada que tenha em conta a não sobreposição de horários de negociação entre Hong Kong e Nova Iorque. Segunda, o ajustamento cambial: está a usar a taxa spot de fecho no momento do encerramento de cada cotação, uma taxa média interpolada ou uma taxa de referência sincronizada. Terceira, a seleção da amostra: está a restringir a nomes com cotação dupla contínua durante toda a amostra, ou a admitir nomes que se cotaram ou foram retirados durante o período da amostra (com a devida correção de viés de sobrevivência). Quarta, o controlo de regime: 2020 viu uma alteração substancial do contexto de políticas, uma fortaleza sustentada do dólar e uma série de intervenções regulatórias específicas para as ADRs chinesas. Desemaranhar o alargamento pós-2020 destes confundidores poderá exigir indicadores explícitos de regime. Quinta, a questão da liquidez: é o desvio primariamente função da liquidez ao nível do nome, caso em que o resultado principal será conduzido por um pequeno conjunto de nomes menos líquidos. Sexta, o tratamento de feriados e ações corporativas: nomes com cotação dupla exibem grandes desvios transitórios em torno da não sobreposição de feriados e de ações corporativas que devem ser filtrados para isolar a relação estrutural. Estas seis preocupações não predeterminam a sua conclusão, mas o trabalho beneficiará se cada uma for abordada explicitamente na sua secção de metodologia.
Nível Recomendado
O Drusus Analyst a £29 por mês cobre a maioria dos casos de uso académico, com exportação de dados completa, o analista de IA com quota alargada e o arquivo metodológico. Para grupos de investigação que façam uma utilização intensiva da plataforma, o nível Strategist ou Institution é apropriado. Estão disponíveis acordos de preços educativos para programas de pós-graduação; solicita-se o envio de mensagem para contact@gravenos.com.