Spillovers and contagion between BRIC and G7 markets: New evidence from time-frequency analysis
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Notice bibliographique
Résumé
We examine the time-frequency spillovers, contagion, and pairwise interrelations between the BRIC index and its constituents, and between BRIC and G7 economies. The extent of interdependencies between market blocs and their constituents needs to be ascertained in the time-frequency domain for efficient asset allocation and portfolio management. Accordingly, the Baruník and Křehlík spillover index is employed with daily data between 11th December 2015 and 28th May 2021. We find the overall and net spillovers between BRIC and G7 to be significant in the short-term, with France, Germany, and the UK transmitting the greatest shocks to BRIC markets. We find no significant evidence of any sporadic volatilities for the studied markets in the COVID-19 period across all frequencies. However, we reveal contagious spillovers between the BRIC and G7 economies across all time scales in 2017 and 2019, which respectively reflect the persistent effect of Brexit and the US-China trade tension. Our findings divulge that in the short-term (mid-to-long-term), France and the UK (Canada and the US), are the sources of contagion between the BRIC and G7 markets. From the net-pairwise spillovers, we report high connectedness between the BRIC index and its members. BRIC countries are found to be transmitters of net-pairwise spillovers to the G7 markets excluding Japan. We recommend portfolio diversification using BRIC and G7 stocks in the intermediate-to-long-term horizon, where spillovers are less concentrated. Additionally, since individual markets are impacted by their unique shocks, investors should pay close attention to these shocks when distributing assets. In the interim, policy-makers and governments across the globe should ensure effective liberalisation of their economies to encourage international trade flows to boost portfolio diversification.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 découle