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Enregistrement W4380874038 · doi:10.18374/jibe-23-1.3

RETURN AND VOLATILITY SPILLOVER ACROSS STOCK MARKETS OF THE US AND ITS MAJOR TRADING PARTNERS

2023· article· en· W4380874038 sur OpenAlexaboutno aff
Jae-Kwang Hwang

Notice bibliographique

RevueJournal of International Business and Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpillover effectStock marketEconomicsVolatility (finance)Stock market indexFinancial economicsStock (firearms)Monetary economicsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypothesis That The Us Market Has Been The Most Influential In Terms Of Return Spillover (259.5) To Other Stock Indexes, With The Biggest Return Spillovers Occurring In The Canadian Market (58.4)And The German Market (57.0).In A Similar Manner, The Us Market Has Been The Biggest Transmitter Of Volatility Spillover (202.3)To Other Stock Indexes, With The Highest Volatility Spillovers Occurring In The Canadian Market (51.8)And The German Market (45.8).The Us Market Has Been The Most Influential Based On Return And Volatility Spillovers.This Finding Also Suggests That The Us And Chinese Markets Are The Least Vulnerable To Foreign Shocks.In Contrast, The Canadian Market Is The Most Vulnerable To External In Terms Of Return Spillover And Volatility Spillover.As A Consequence, Chinese Stock Market Participants Can Still Reap The Rewards Of Diversity.During The Sample Period, However, Integration Across Developed Stock Markets Has Increased, Reducing The Benefits Of Diversity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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