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Enregistrement W2042238961 · doi:10.5539/ijef.v5n3p49

Behaviour of Bank Share Prices and Their Impact on National Stock Market Indices: Comparing Countries at Different Levels of Economic Development during Recessionary and Non-Recessionary Periods

2013· article· en· W2042238961 sur OpenAlexvenueno aff
Lilian W. Komo, Isaac K. Ngugi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock marketFinancial crisisStock (firearms)EconomicsFinancial systemBank creditMonetary economicsNational bankIndex (typography)Stock market indexBusinessMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of banks and their effects on the global economy has been of interest to politicians, academicians, businesses and the general public especially in connection with the 2008/09 credit crisis. In particular, the extent to which the bank stock prices affected the national stock market indices in different countries before and during the crisis is unclear. It is also not clear whether the national stock markets of countries at different levels of economic development reacted differently to the crisis. This paper contributes to filling these gaps. It uses regression and correlation analytical techniques in the analysis of the impact and behaviour respectively. The results suggest that the behaviour of most of the stock market indices was similar regardless of the level of economic development. The mean stock market indices were statistically significantly higher before than during the credit crisis. Bank share prices were generally negatively correlated comparing the period before and during the crisis. Some countries were characterised by a few powerful banks that determined the course of the respective national stock market index. This has implications on policy and reveals the intervention points in regulating the performance of stock markets and stabilizing the financial sector.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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