MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225121870 · doi:10.3390/jrfm15050204

Stock Market Synchronization: The Role of Geopolitical Risk

2022· article· en· W4225121870 sur OpenAlexvenueno aff
Kazi Sohag, Rogneda Vasilyeva, Alina Urazbaeva, Valentin Voytenkov

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIran National Science FoundationRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésSocial connectednessFinancial economicsQuantileStock marketEconomicsBivariate analysisStock market indexEquity (law)ChinaVolatility (finance)EconometricsBusinessStatisticsGeographyMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the importance of stock market synchronization for international portfolio diversification, we estimate the degrees of co-movements among US, Chinese and Russian markets. By applying the TVP-VAR approach, we measure total and bivariate synchronization indices utilizing daily data from 1998 to 2021. Our analysis demonstrates that the total connectedness index (TCI) is 26.15% among the three markets. We find that the US market is the highest volatility contributor, whereas the Russian market is the highest receiver. Since stock market synchronization is exposed to geopolitical risk, at the second stage, we apply the Quantile-on-Quantile framework to measure the response of total and bilateral connectedness indices to geopolitical risk (GPR). The findings affirm our proposition that GPR impedes TCI when it has a bullish state and a higher quantile of GPR. The response of bilateral connectedness is negative towards GPR concerning US–China and US–Russian pairs. However, the degree of connectedness between Russian and Chinese stock markets is less responsive to GPR.

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)0,002
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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of risk and financial managementMême sujetMarket Dynamics and VolatilityTravaux en français237 207