Tunisian corporate bond market liquidity: a qualitative approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore the failures of Tunisian secondary corporate bond market liquidity to understand the determinants of corporate bond market liquidity at large. Design/methodology/approach We adopted a qualitative approach to studying the Tunisian Stock Exchange. Dealers’ perceptions were collected through semi-structured face-to-face interviews; the data was recorded, transcribed and thematically analysed. Findings Secondary corporate bond market failures are due, in part, to microstructural choices – especially the use of an over-the-counter market as a trading venue. The absence of a corporate bond yield curve, a narrow investor base, market participants’ lack of financial education and authorities’ attitudes are equally responsible. Research limitations/implications This study is useful to researchers, policymakers and practitioners, as it identifies microstructural and other factors affecting the Tunisian secondary corporate bond market. We interviewed only Tunisian dealers while ignoring other categories of market participants. Furthermore, a focus group discussion could have improved our understanding of the determinants of the Tunisian secondary corporate bond market. Originality/value This paper aimed to qualitatively discuss several issues related to the Tunisian secondary corporate bond market. To date, little academic research has addressed this topic in the illiquid and non-transparent corporate bond markets.
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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 | 0,036 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».