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Enregistrement W4389372821 · doi:10.21833/ijaas.2023.11.008

The cascade effect: Are the U.S. economy and global stock markets vulnerable to the collapse of First Republic Bank?

2023· article· en· W4389372821 sur OpenAlexaboutno aff
Abdullah Bin Omar, Hatem Akeel, Haitham Khoj

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of ADVANCED AND APPLIED SCIENCES · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock (firearms)Event studyFinancial systemBusinessStock marketEconomicsMonetary economicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the collapse of Silicon Valley Bank and Signature Bank, First Republic Bank collapsed and is considered the second-largest bank failure in U.S. history. These bank runs can have a cascading or contagion effect on other large banks, and U.S. banking crises can flare up again. We examine the effect of the First Republic bank run on top U.S. banks, U.S. stock indices, and global stock indices using standard event study methodology. We report abnormal returns and cumulative abnormal returns for the event day (t = May 01, 2023) and the 10-day event window (t-5 to t+5), respectively, using data from the 120-day estimation window. The results indicate that on the event day, only JP Morgan Bank's returns were negative, while other banks acted as safe havens for investors. No significant change in returns on the event day is observed for U.S. sector indices (except for the healthcare sector) and global stock exchanges, except for the European and Chinese markets. During the event window, the occurrence of the event significantly affects bank returns after the event date, but no significant effect is found before the event date. Similarly, the healthcare and transportation sectors are more affected than other sectors, while the U.S. and Canadian stock markets seem to be more susceptible to the bank run. Overall, the results suggest that the U.S. government should take decisive initiatives to stop the ripple effect and protect the entire financial system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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