Complex network analysis of volatility spillovers between global financial indicators and G20 stock markets
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses the dynamic transmission mechanism of volatility spillovers between key global financial indicators and G20 stock markets. To examine volatility spillover relations, we combine a bivariate GARCH-BEKK model with complex network theory. Specifically, we construct a volatility network of international financial markets utilising the spatial connectedness of spillovers (consisting of nodes and edges). The findings show that spillover relations between global variables and G20 markets vary significantly across five identified sub-periods. Notably, networks are much denser in crisis periods compared to non-crisis periods. In comparing two crisis periods, Global Financial Crisis (2008) and COVID-19 Crisis (2020) periods, the network statistics suggest that volatility spillovers in the latter period are more transitive and intense than the former. This suggests that financial volatility spreads more rapidly and directly through key financial indicators to the G20 stock markets. For example, oil and bonds are the largest volatility senders, while the markets of Saudi Arabia, Russia, South Africa, and Brazil are the main volatility receivers. In the former crisis, the source of financial volatility concentrates primarily in the USA, Australia, Canada, and Saudi Arabia, which are the largest volatility senders and receivers. China emerges as generally the least sensitive market to external volatility.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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