The Importance of the Financial Derivatives Markets to Economic Development in the World’s Four Major Economies
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three decades, China and India have attained economic power close to that of Japan and the U.S. During this period, the importance of the derivatives market within the financial market has been widely recognized. However, little supporting evidence is available on its economic effects. This paper investigates the dynamic relationship between the derivatives markets and economic development in these four large economies, which we consider together as the CIJU (China, India, Japan, and the U.S.) group. We use a Granger-causality test in the framework of a vector error correction model (VECM) to examine this causal and dynamic relation with data for the period 1998Q1 to 2017Q4. Derivative markets are found to positively contribute to economic development in the short run in the U.S., Japan, and India, but the effect disappears in the long run. In China, the derivatives market has a negative effect on economic development in the short run. However, in the long run, we observe a positive effect from the derivatives market on economic development based on two long-run estimation techniques, namely, dynamic ordinary least squares and fully modified ordinary least squares. Also, the development of derivative markets causes growth volatility in India, both in the short run and long run.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».