The Effect of Global Crises on Stock Market Correlations: Evidence from Scalar Regressions via Functional Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel, mixed-frequency based regression approach, derived from functional data analysis (FDA), to analyze the effect of global crises on stock market correlations, using a long span of data, dating as far back as early 1800s, thus covering a wide range of global crises that have not yet been examined in the literature in this context. Focusing on the advanced nations in the G7 group, we observe heterogeneous effects of global crises on the convergence patterns across developed stock markets. While the post World War II period experienced a general rise in the level of correlations among developed stock market returns, we find that global crises in general have led to a stronger association of stock market returns in the US, UK and Canada, whereas the opposite holds when it comes to how European and Japanese stock markets co-move with the US. Overall, our results suggest that crises that are global in nature generally contribute to the convergence of global stock markets, while the effect largely depends on the context and nature of the crises that possibly drive the perception of risk and/or contagion in financial markets. From an investment perspective, our findings suggest that, in the wake of global crises, diversification benefits will be limited by moving funds across the US and UK stock markets whereas possible diversification benefits would have been possible during the crises-ridden period of the early twentieth century by holding positions in equities in the remaining G7 nations to supplement positions in the US. However, these diversification benefits seem to have frittered away in the post World War II period, highlighting the role of emerging markets and alternative assets to improve diversification benefits in the modern era.
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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 | 0,016 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».