Credit Rating Changes and Stock Market Reaction in the Kingdom of Bahrain
Notice bibliographique
Résumé
Between 2014 and 2015, the oil price almost halved. Since then, it has fallen a further 40%. Consequently, Moody’s Investors Service has downgraded Bahrain’s long-term issuer rating from Baa3 to Ba1with a negative outlook and placed it on review for further downgrade. In this context, previous literature reaches no agreement about the impact of credit rating changes on stock prices. Some studies indicate that credit rating changes do not affect stock prices, while others conclude they do. Therefore, this study aims to examine whether credit rating change has a significant impact on Bahraini stock prices. We conducted an event study to analyze stock market reaction to such news in the Kingdom of Bahrain. Even though Bahrain has witnessed a series of sovereign downgrades over the past five years, the latest downgrading event in February 17, 2016, has been followed by a credit rating downgrade of its banking sector in March 7, 2016. Hence the choice of the sample period of the event study includes both these downgrading events over the period of study from January 2, 2014 till March 22, 2016. Three sectors were selected from the Bahrain all share index: banks, service and industrial. The findings of the study reveal that sovereign rating downgrade has some mixed pre-announcement and post-announcement effects and credit rating downgrade provides useful information. Overall, the results indicate that downgrades and negative outlook announcements have an adverse impact on long-term equity returns, but little impact on short-term performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».