MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2471849586 · doi:10.5539/ass.v12n8p125

Can Greater Openness and Deeper Financial Development Drag ASEAN-5 into Another Series of Economic Crises?

2016· article· en· W2471849586 sur OpenAlexvenueno aff
Hazman Samsudin

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Canberra
Mots-clésVolatility (finance)Openness to experienceEconomicsShort runStock marketMonetary economicsStock (firearms)International economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the event of economic crises, it is observed that economic volatility becomes more severe. Therefore, the aim of this study is to examine the impact of greater openness and deeper financial sector development in influencing the level of economic volatility which could trigger economic crises in both long-and short-run periods in the case of ASEAN-5 countries, namely Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore and Thailand. Given that more attention is needed to address the issue, the Pooled Mean Group (PMG) estimations developed by Pesaran et al. (1999) and data ranging from 1980 to 2014 were employed to address the issue. With the ability to estimate short-run coefficients at each country level and its speed of adjustment, this study further fills the knowledge gap. Based on the analysis, it is found that greater trade and financial openness may further relax economic volatility in the long-run, suggesting greater international risk sharing which soothes consumption shocks. In terms of the effect of financial development towards economic volatility, it is found that only deeper banking sector development may reduce economic volatility in the long-run, but the same may not apply in the case of greater stock market development. Particularly, it is suggested that it is in the nature of developments in the banking sector to likely provide longer financing options and greater banker capabilities in detecting riskier investments, thus giving a favourable impact on economic volatility. It is a contrast with the stock market sector where it is more likely to be more susceptible towards large and sudden capital outflows. Its tendency to provide capital towards riskier investments may worsen volatility in the longer term. Nevertheless, in the short-run, the effects of greater openness and financial development is not as obvious as in the long-run; financial openness and greater stock market sector development may significantly relax economic volatility. As suggested by the speed of adjustment, the equilibrium from short-run to long-run is corrected by 1.71% and 2.33% in a year. Cumulatively, it can be said that there is no evidence that greater openness and deeper financial development may drag ASEAN-5 into another series of crises except in the case of stock market sector development. Therefore, the source of instability in the region is likely to be driven from greater stock market sector development rather than greater openness and banking sector development.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social Science→Même sujetGlobal Financial Crisis and Policies→Travaux en français237 207→