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Enregistrement W2951657951 · doi:10.5430/rwe.v10n1p17

Revised Malaysian Shariah Screening: Its Impact on Islamic Capital Market

2019· article· en· W2951657951 sur OpenAlexvenueno aff
Fauzias Mat Nor, Amir Shaharuddin, Ainulashikin Marzuki, Nur Ainna Ramli

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommissionIslamic financeBusinessIndex (typography)AccountingCapital marketIslamStock (firearms)Stock market indexFinanceStock marketEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shariah Advisory Council (SAC) of Securities Commission (SC) formulated a new revised Shariah screening methodology of two-tier quantitative assessment for activity-based screening benchmarks and the newly- formulated financial ratio benchmarks, while the qualitative assessment remains the same. The revised methodology is an effort to expand the Islamic capital market’s (ICM) international reach which is in line with the SC objectives. The objective of this paper is to examine the impact of the recent announcement of new changes in the Shariah screening methodology by the Malaysian Securities Commission on the share prices of the affected companies and Islamic capital market. We use an event study method to see if the changes have a significant reaction from the market, specifically, from investors and fund managers. On the announcement date, that is, on 29 November 2013, 158 non-Shariah compliant stocks were removed from the previous list of Shariah compliant stock that was issued in May 2013 and 16 stocks were added to the approved list. Out of 158 non-Shariah compliant stocks, only 137 stocks are available for the analysis. For the new Shariah compliant stocks, only 16 stocks are included in the sample. We find an immediate but short lived negative impact on the stock returns towards the deletion, but none towards the addition of new stocks to the Shariah index. However, the announcement has no significant impact on the overall return of the FBM Emas Shariah index.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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