Impact of FII Investments on Stock Market Volatility and Foreign Exchange Reserves: The Indian Experience
Notice bibliographique
Résumé
Volatility refers to the amount of uncertainty or risk about the size of changes in a security's value. The increased interest of foreign institutional investors (FIIs) in Indian equity market has been correlated frequently with the volatility in stock markets in India. This paper investigates the nature of the causal relationship between Net FII flows, the Stock Price Movements, and Foreign Exchange Reserves (FERs). The unit root test was applied to ascertain stationarity of the time series data and then by applying the Granger Causality Test, the causal relationships using monthly data for the 20 years period was tested. The results show that there is bi-directional Granger Causality between BSE (Bombay Stock Exchange) Sensex and FII Flows. Thus FII Flows are Granger Caused by BSE Sensex and BSE Sensex is Granger Caused by FII Flows. The FERs do Granger Cause BSE Sensex but BSE Sensex does not Granger Cause FERs. There is bi-directional Granger Causality between FERs and FII Flows. Thus FII flows Granger cause FERs and similarly FERs Granger Cause FII Flows.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».