Effects of Macroeconomic Volatility on Stock Prices in Kenya: A Cointegration Evidence from the Nairobi Securities Exchange (NSE)
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of macroeconomic volatility on stock prices via selected macro variables using the Johansen co-integration methodology. Time series data was obtained from the Kenya National Bureau of Statistics (KNBS) and the Central Bank of Kenya (CBK) for the period 1998-2015. Macro variables studied include inflation, money supply, exchange rates and interest rates against the NSE 20 share index. The study exploits the presence of unit roots of order 1(1) on the data set to apply the Johansen procedure and the Vector Error Correction Model (VECM) for data analysis. The study finds both a long-run equilibrium relationship between stock prices and the macroeconomic variables and between inflation and other macro variables. Specifically, and contrary to earlier evidence on the Kenyan market, the results suggest a negative long-run equilibrium relationship between money supply and stock prices. Inflation shows negative but insignificant relationship. Exchange rates and interest rates show a positive relationship. The short-term dynamics from the VECM support earlier documented evidence, implying the earlier evidence reflect short-run and not long-run dynamics.The study concludes that the effects of inflation seem to outweigh any possible gains from money supply on aggregate firm output in the long-run. Also, the study adduces evidence of possible spurious problems on earlier documented evidence from the reviewed studies that could be attributable to non stochastic processes in the models used. A robustness check using a multivariate approach points to this and confirms the co-integration results.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».