MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033447147 · doi:10.33215/sjom.v3i3.353

Empirical Evidence of Co-Movement between the Canadian CDS, Stock Market And TSX 60 Volatility Index

2020· article· en· W3033447147 sur OpenAlexaboutno aff
Ramzan Ali, Usman Ullah Butt, Muhammad Musa Khan, Muhammad Shaheer, Farhan Abbas Zaidi

Notice bibliographique

RevueSEISENSE Journal of Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)Index (typography)Stock marketMedium termStock market indexTerm (time)Credit default swapBusinessFinancial economicsEconomicsEconometricsMonetary economicsFinanceCredit riskMacroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose- The prime objective of this study was to find the co-movement between the Canadian credit default swaps market, the Stock market and volatility index (TSX 60 Index) Design/ Methodology- To achieve this purpose, daily data containing 2870 observations starting from the 1st of January 2009 to the 30th of December 2019 were analyzed. This study employed the wavelet approach to present results in short-term, medium-term, long-term, and very long time. Findings- The findings of this study showed a negative correlation between the CDS market, stock market, and the TSX 60 index in the short-term as well as in the long-term term, while in medium-term and very long-term period correlation is strongly positive. The wavelet co-movement results in the short-term and long-term were negative, while this relationship in the medium-term and very long-term period was strongly positive. Practical Implications- This research provides simultaneous valuable information for investment decisions in the short, medium, and long term time horizons, as well as for the policymakers in the Canadian credit default swaps market, stock market, and the volatility index (TSX 60 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSEISENSE Journal of ManagementMême sujetCredit Risk and Financial RegulationsTravaux en français237 207