The Jordanian capital market: Liquidity cost during COVID19 pandemic infection
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 outbreak has affected the entire global financial market in an unprecedented way. Due to disruptions in the global market, the Jordanian financial market also responded to the pandemic and observed sudden volatility. The outbreak of the virus has led the management of the Jordanian market (Amman Securities Exchange / ASE) to halt trading on the secondary market during the period 17 March 2020 – 9 May 2020. Hence, using daily closing prices of listed firms, this paper empirically examines the market’s liquidity cost before its closure (2 January 2020 – 16 March 2020) and after (10 May 2020 – 31 December 2020). The premise of this objective rests on the fact that the trading activity on the secondary market, following the resumption of trading is carried- out within uncertain circumstances. The data used in this study comes from the daily trading reports published by ASE. All listed companies are included in the analysis. Based on the daily closing bid and ask prices, we calculate the daily spreads during two sub-periods (2 January 2020 – 16 March 2020 and 10 May 2020 - 31 December 2020). We then regress the daily spreads on daily stock prices, number of daily contracts, risk, and where the companies list their shares (first or second market). The main findings of this paper are threefold. First, liquidity cost in the ASE is relatively high. Second, following the resumption of trading on the secondary market, liquidity cost has increased. Third, other known determinants of liquidity cost are significant and have the expected coefficient signs. The fact that liquidity cost in the ASE is high, and higher even after the resumption of trading, necessitates some clear policy measures. These include a reduction in the currently used minimum tick.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».