Impact of Brexit on Islamic stock markets: employing MGARCH-DCC and wavelet correlation analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to study the co-movement dynamics of Islamic equity returns to explain international portfolio diversification opportunities for investors having a heterogeneous stock holding period in light of Brexit. Design/methodology/approach The authors use the following three recent methodologies: the multivariate generalised autoregressive conditional heteroskedastic-dynamic conditional correlations, continuous wavelet transforms and maximum overlap discrete wavelet transform. Dow Jones Islamic country-based indexes are used from 2 September 2013 to 31 December 2019. Findings There is a high correlation between the United Kingdom (UK) Islamic stock market return with the Canadian, USA, Malaysian and Indian implying lesser diversification benefits for the investors. However, the results tend to indicate that UK Islamic stock market investors who have allocated their investment in Sri Lanka, Kuwait, Japan and Turkey have enjoyed diversification benefits. Besides, there is a declining correlation between UK Islamic stock markets and other selected markets aftermath of Brexit. Turkey seems the most volatile stock over the period, appealing to risk-lover investors to gain from price changes. When the shock occurs in the financial sector, the volatility is mean-reverting faster than other markets in Sri Lanka. On the other hand, Malaysia appears to have the least volatility implying a stable financial sector. Research limitations/implications The results tend to shed light on effective portfolio diversification benefits in light of the recent shock (Brexit) between the UK Islamic stock index and other selected indexes that vary from country to country depending on investment horizons. This critically confirms the significance of heterogeneity in investment horizons and provides significant inferences for portfolio diversification strategies. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is the first study investigating the Brexit effect on Islamic stocks, guiding Shariah sensitive investors in their diversification strategies, providing information to investors to consider the implications of this incident on Islamic stocks for future shocks.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».