An Analytical Study of the Effect of Inflation on Stock Market Returns
Notice bibliographique
Résumé
Inflation means a persistent change in the price level of goods and services in an economy. It is generally measured in the consumer price index (CPI) or retail price index (RPI). Inflation reduces the purchasing power of a country's currency, as we need more units of currency over time to buy the same goods and services. The current empirical paper entitled “relationship between inflation and stock market evidence from selected global stock markets” have been undertaken with an intention to investigate the relationship between inflation and stock returns of the chosen economies. In order to realize the stated objectives, the researchers have collected the monthly data 2000 to 2017 for selected indices. In the first phase, log returns were computed and it has been tested for the existence of unit root in the distribution. In the second phase, we ran Pearson correlation coefficient for the collected data to find out the association between the inflation and stock returns. Majority of the chosen indices recorded a negative coefficient with the dependent variable. For India, Austria, Belgium, Canada, Chile, China, France, Ireland we found a negative coefficient. However, Brazil Indonesia, Japanese, Mexico, Spanish and Turkey reported a positive coefficient. Current study clearly throws light on the effect of inflation on the stock market returns, therefore; it can help the market participants such as traders, fund managers, and investors to make good portfolio decisions based on the information about expected inflation and unexpected inflation. The study confirms that there exists a significant relationship between the stock returns and inflation for Australian, Belgium, Canadian, Chilean, Chinese, French and Irish stock benchmark indices. Firms can take this one has a clue to adjust their reported profits by raising the prices. The policymakers can employ contractionary policy to reduce the supply of money by offering a low interest rate on t bills, increasing the interest rates (bank rate policy) and increasing the cash reserve ratios which in turn reduces the lending capacity of the banks.
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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».