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Enregistrement W1963649937 · doi:10.5539/ijef.v4n3p97

Examining the Effect of Selective Macroeconomic Variables on The Stock Exchange’s Depth and Breadth (Case Study: Tehran Stock Exchange)

2012· article· en· W1963649937 sur OpenAlexvenueno aff
Saeed Fathi, Majid Sameti, Bagher Asgarnezhad Nouri, Sharif Shekarchizadeh Esfahani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsStock (firearms)Stock exchangeEconometricsExchange rateUnit root testAugmented Dickey–Fuller testError correction modelUnit rootStock marketMonetary economicsCointegrationFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the features of developed countries is the existence of effective financial markets, which not only play an important role in the economy, but also facilitate economic growth and a country's development. Stock exchangedevelopment is affected by many macroeconomic variables. In this survey, we mainly attempt to examine the effect of macroeconomic variables on the development of the Tehran Stock Exchange. To do so, national income, investment rate, financial intermediary development and macroeconomic instability are considered as macroeconomic variables, and depth and breadth are considered as indices of the stock exchange development. Necessary data were collected seasonally during 1998-2007. For statistical analysis, we first examined stationary of the variables by augmenting the Dickey-Fuller Unit Root Test. Then, the Johansen co-integration Test was used to estimate co-integration vectors. Finally, we used the Vector Error Correction Model to test the research model. Findings suggest that national income and investment rates have a positive, significant effect on the depth and breadth of the stock exchange. Also, financial intermediary development and macroeconomic instability have a negative, significant effect on the depth and breadth of the stock exchange.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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