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Enregistrement W3198727306 · doi:10.35530/it.072.04.1808

Analysing portfolio diversification opportunities in selected stock markets of North and South America and their impact on the textile sector: An empirical case study

2021· article· en· W3198727306 sur OpenAlexaffabout
Ramona Birău, Cristi Spulbăr, Hamza Ajmal, Abdullah Ejaz, ELENA LOREDANA MINEA, ALI IMRAN ZULFIQAR, Mihai Ovidiu Cercel

Notice bibliographique

RevueIndustria Textila · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Social Fund
Mots-clésGranger causalityStock exchangeDiversification (marketing strategy)Stock marketEmpirical researchPortfolioFinancial economicsStock (firearms)EconomicsStock market indexBusinessEconometricsGeographyFinanceStatisticsMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This empirical study investigates the financial integration linkages among the sample stock markets of Canada, Mexico,United States (for both New York Stock Exchange, i.e. NYSE and NASDAQ), Panama, Brazil, Chile, Peru, Venezuela,Jamaica, Trinidad, and Tobago during the period from January 2001 to April 2019. This research study also examinesthe impact of selected stock market dynamics on the textile sector. International portfolio diversification has been animportant subject of research in financial fraternity since the emergence of Modern Portfolio Theory in 1952. This studyexamines the portfolio diversification opportunities in the 11 stock markets of Americas.International diversificationamong stock market indices has proven to be fruitful in the past. Certain tests have been used to determine opportunitiesfor diversification are correlation test, pairwise co-integration test, multiple co-integration test and granger causality test.The empirical results show that stock market indices share low correlation among other and they are not highlyco-integrated whereas results of Granger causality test exhibit an unidirectional relationship among few stock marketsin short run.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,123 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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