The Lead-Lag Relationship among East Asian Economies: A Wavelet Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the issue of market linkages (and price discovery) between stock indices and the lead-lag relationship is a topic of interest to financial economists, financial managers and analysts, especially that involves the East Asian countries. In this study, to investigate the financial market leader in East Asian countries after the US financial crisis, we employ several conventional time-series techniques and a newly introduced method – wavelet analysis - to economics and finance. Daily return data covering the period from 15th September 2008 to 1st March 2016 for five major international stock price indices in East Asia are analyzed. Our findings tend to, more or less, suggest that the Shanghai stock exchange composite index is the only exogenous variable, whereas the remaining variables are endogenous. Such finding implies that the Shanghai stock exchange composite index is the financial market leader whereas the rest of variables are follower, which includes Nikkei 225 (Japan). In order to check the robustness of our results, we also employed wavelet correlation and cross-correlation techniques. Interestingly, based on the results, the leading role of Shanghai Stock Exchange Composite Index is very clear at short scales; whereas, the leading role disappears at the long scales. This study shows that wavelet analysis can provide a valuable alternative to the existing conventional methodologies in identifying lead-lag (causality) relationship between financial/economic variables, since wavelets considered heterogeneous agents who making decisions over different time horizons.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».