The Influence of Domestic and Foreign Shocks on Portfolio Diversification Gains and the Associated Risks
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the influence of foreign or domestic stock market return and return of volatility shocks on dynamic conditional correlations (DCCs) between international stock markets and correlation volatility, respectively. The correlations between markets have implications for the gains from portfolio diversification, while correlation volatilities can be seen as risks to portfolio diversification. Meanwhile, domestic shocks are sourced from the return and return volatility from 24 developed, emerging, and frontier stock markets. The US stock market is the source of foreign shocks. The domestic and foreign shocks are derived using market-based returns and under bearish market conditions. We estimate multivariate exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (E-GARCH) models using daily and monthly MSCI based stock price data of selected developed, emerging, and frontier markets over 1993:1–2014:1. Our key results are as follows. Domestic market shocks were significant drivers of gains from portfolio diversification most of the time, although the US market effects were relatively stronger. On the other hand, the US, in terms of the number of significant cases as well as the size effects of shocks, dominated as a determinant of correlation volatility (or risks to portfolio diversification). Further, under bear market conditions, adjustments in correlations and correlation volatilities are found to be mostly US-induced. Bearish shocks, rather than market return based shocks, show strong evidence of the leverage effect. Signs of persistence of shocks are mainly noticed under bearish conditions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».