The Effect of Policy Rate Changes on Bank Stock Returns in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Objective of this study is to analyze the impact of policy rate changes on bank stock returns in Pakistan by using daily stock returns from 1998 to 2011. We used event study approach by constructing the estimation window of 250 days and an event window of 31 days (15 pre-event days, event day and 15 post event days. The daily stock returns from 1998 to 2011 have been used to analyze the impact of policy rate changes by State Bank of Pakistan (SBP) on banking stock returns. The study used ARIMA model to estimate the normal returns by using estimation window of 250 days. Since Monetary Policy committee decides changes in policy rate, we have used date of MP Committee meeting as an event. Reportedly, 35 meetings were conducted during study period from Jan 1998 to Dec 2011. Abnormal returns are calculated by taking the difference of actual daily stock returns and estimated daily stock returns. Abnormal daily stock returns are aggregated as cumulative abnormal returns (CAR). The CAR at 0.6340 showed a significant impact of policy rate changes on banks stock returns. The study finds 31 out of all 35 events have significant impact on banks stock returns and returns were normal at 4th day of MP announcement. Further, we analyzed the impact with respect to expansionary and contractionary monetary policy and observed that the highest positive impact on banks stock returns was due to expansionary monetary policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».