Predicting corporate bond illiquidity via machine learning

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DOI:	https://doi.org/10.1080/0015198X.2024.2350952
URL:	https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00151...
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-674381
Dokumenttyp:	Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr Online:	2024
Datum:	24 Juni 2024
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	Financial Analysts' Journal : FAJ
Band/Volume:	tba
Heft/Issue:	tba
Seitenbereich:	1-25
Ort der Veröffentlichung:	Philadelphia, PA ; Abingdon
Verlag:	Taylor & Francis Group ; Routledge
ISSN:	0015-198X , 1938-3312
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > ABWL u. Corporate Governance (Niessen-Ruenzi 2012-)
Bereits vorhandene Lizenz:	Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet:	004 Informatik 330 Wirtschaft
Freie Schlagwörter (Englisch):	corporate bonds , bond illiquidity , quantitative credit research , illiquidity forecasting , machine learning

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	Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.
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BASE: Cabrol, Axel ; Drobetz, Wolfgang ; Otto, Tizian ; Puhan, Tatjana Xenia

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