THE IMPACT OF MACROECONOMIC FACTORS ON MSCI PRICE INDEX IN INDUSTRIAL COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to analyze the development of the MSCI price index to determine the degree to which selected macroeconomic variables explain its historical movements. Explanatory power is studied across 11 industrial countries so that potential geographic differences can be examined as well. The research period is 1969–2015. The primary motivation for conducting this research stems from previous findings concerning the relationship between macroeconomic factors and different asset classes. The contribution of the study is to provide a novel perspective to support recent research results by using the MSCI price index returns in industrialized countries and macro variables that are selected based on previous academic literature. The empirical portion of this paper examines the research problem using time series multiple regression. The research methodology consists of three parts, the first of which involves choosing the research sample. The sample is quite large, covering research data from 11 selected countries. The second step examines the annual returns from each of the selected MSCI indices, after which the output is studied in relation to selected macro variables. The empirical results demonstrate that all six explanatory variables have statistically significant relationships with the MSCI price index in some of the studied markets. The obtained results suggest that the causality between the macroeconomic factors and MSCI price index is strongest in Canada, which has three statistically significant variables. The determination coefficient of the common explanatory power of variables is also highest for the Canadian markets.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».