Sensitivity of stock indices to global events: the perspective for Pakistani Canadians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper compares the performance and volatility of the Toronto Stock Exchange in Canada and the Karachi Stock Exchange in Pakistan, as well as the sensitivities of the two stock exchanges to major global events. The purpose of this paper is to assist the Pakistani immigrants in Canada in their investment decisions. Design/methodology/approach This paper uses the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model to estimate volatility of the two stock exchanges. Moreover, the mean adjusted returns approach associated with the event study methodology is used to find out the impact of major global events on these stock exchanges. Findings The study finds that the Toronto Stock Exchange outperforms the Karachi Stock Exchange in the pre-September 11 attack period, while the latter outperforms the former in the post-September 11 attack period. The study also shows that there has been a significant improvement in the risk-adjusted return of the Karachi Stock Exchange in the post-September 11 attack period. Moreover, this paper finds that the impact of major global events is more significant on the Toronto Stock Exchange relative to the Karachi Stock Exchange on the event date. Originality/value This paper is one of the very few to analyze and compare stock performances from the perspective of immigrant communities. The paper is valuable for Pakistani immigrants living in Canada or any investors interested in Karachi Stock Exchange and its comparison with Toronto Stock Exchange. Moreover, the paper can be of value to the Pakistani Government in terms of their promotional activities.
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.
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 | 0,002 | 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 découle