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Enregistrement W2980337735 · doi:10.5430/ijba.v10n6p14

An Analysis of Stock Return Transmission in North and Latin America

2019· article· en· W2980337735 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Chikashi Tsuji

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceChuo University
Mots-clésStock (firearms)Latin AmericansStock marketEconomicsVector autoregressionFinancial economicsEconometricsGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study empirically examines the return transmission effects between the four North and Latin American stock markets in the US, Canada, Brazil, and Mexico. More specifically, applying a standard vector autoregression (VAR) model, we obtain the following interesting findings. First, (1) the return transmission effects between the four North and Latin American stock markets became much tighter in our second subsample period. Second, (2) in particular, US and Mexican stock markets are strong return transmitters in the recent period. Furthermore, (3) both in our first and second subsample periods, Brazilian stock returns do not transmit to the other three stock returns, although the other three North and Latin American stock markets affect the Brazilian stock market.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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