Co-Movement, Portfolio Diversification, Investors’ Behavior and Psychology: Evidence from Developed and Emerging Countries’ Stock Markets
Notice bibliographique
Résumé
The issue of co-movements is still crucial and arguable in international finance. An optimum and significant level of co-movement is highly desirable to investors, and it mostly depends on investors’ decisions (behavior and psychology). We use frequency–time bands and multi-scale-based wavelet analysis to investigate the co-movement between developed and emerging countries’ stock markets for better asset allocation and portfolio diversification strategies. The results show that a significant level of co-movement is observed between conventional and Islamic stock markets in developed and emerging countries, and it varies in terms of its time–frequency domain properties. Particularly, the dependency among conventional and Islamic stock markets is strong at 4–512-band scales. However, the USA Islamic stock market illustrates a higher level of coherency with the UK, Japan and China’s Islamic stock markets, while a relatively lower level of co-movement is detected with the Chinese composite, Malaysian and Indonesian Islamic stock markets. The findings further confirm that the developed countries’ stock markets are substantially influenced by the GFC in 2007–2008 and the European debt crisis in 2012, while this trend is surprisingly not observed in the emerging markets on a similar scale. Therefore, these crises have opened the door for the grabbing of portfolio diversification benefits from the emerging countries’ stock markets. These findings give some interesting insights to policymakers, investors and fund managers for portfolio diversification and risk management strategies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».