The Islamic effect: Exploring the dynamics of Islamic events on sustainable performance of Islamic and conventional stock markets
Notice bibliographique
Résumé
This study attempts to investigate the effects of Islamic events on both Islamic and conventional stock markets and analyze which market reacts more pronouncedly to these events. From 2012 to 2022, the research used daily stock return data from eight nations: Kuwait, India, Nigeria, Malaysia, Pakistan, Qatar, Saudi Arabia, and the United Arab Emirates. The study examines how Islamic holidays such as Ashura, Eid Meelad ul Nabi, Eid ul Azha, and Ramadan affect both Islamic and Western stock markets. The researchers use the Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH) model to analyze the data. The results of this analysis show that Islamic events in India, Nigeria, Malaysia, Pakistan, and Qatar have a strong and favorable link with Islamic stock returns. However, it was discovered that there is a little correlation between Islamic events and Islamic stock returns in the remaining three nations. The study also reveals a strong and favorable correlation between Islamic events and conventional stock performance in all countries. By offering a comparative analysis of the effect of Islamic events on Islamic stock markets and mainstream stock markets, these findings add to the body of current material. Every religion has its own set of rituals that its adherents observe, and these rituals frequently have an impact on different economic and non-economic activities. This study sheds light on the precise connection between these events and stock market performance by examining the impact of Islamic occasions on both Islamic and conventional stock 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».