Spillovers and contagion between BRIC and G7 markets: New evidence from time-frequency analysis
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.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».