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Enregistrement W4391040167 · doi:10.31410/eman.2023.87

Rebalancing Portfolios in Periods of Stress in the Global Economy: Capital Markets vs. WTI, XAU, XAG, XPT

2023· article· en· W4391040167 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Horta, Mariana Chambino, Rui Dias

Notice bibliographique

RevueInternational Scientific Conference EMAN. Economics & Management: How to Cope With Disrupted Times · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil pricePortfolioEconomicsCapital (architecture)Capital marketWest Texas IntermediateMonetary economicsFinancial economicsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to estimate whether portfolio diversifi­cation is feasible in the capital markets of the Netherlands (AEX), France (CAC 40), Germany (DAX 30), Canada (FTSE 100), Italy (FTSE MIB), Spain (IBEX 35), Russia (IMOEX), and the commodities oil (WTI), silver (XAG), gold (XAU), and platinum (XPT) from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The goal of this analysis is to answer the following question, namely to know if: i) the 2020 and 2022 events accentuated the integration between capital markets and commodities (WTI), silver (XAG), gold (XAU), and platinum (XPT)? The results show that during the Tranquil period, the markets present 41 integrations (in 110 possible), with the French price index (CAC 40) integrating the most with its peers, with 8 integrations (in 10 possible), while the commodities markets present the lowest integrations, with silver (XAG) presenting the most relevant number of integrations (2 in 10 possible) and platinum (XPT) showing only 1 integration (in 10 possible). Oil (WTI) and gold (XAU) have not integrated with any of their peers during this period of tranquillity. During the period of the 2020 and 2022 events, there were 60 integrations in 110 possible. According to the results and when compared to the previous sub-period, the capital mar­kets maintained/decreased the same number of integrations with their peers. Silver (XAG) and platinum (XPT) also showed an increase in the number of in­tegrations. XAG exhibited 5 integrations (out of a possible 10), whereas plat­inum (XPT) had 7 integrations (out of 10 possible). Gold (XAU) was the only commodity that remained completely segmented from both the capital mar­kets and the commodities under consideration. To answer the diversification question, there is evidence that the gold market (XAU) exhibits safe-haven characteristics during the 2020 and 2022 events; these findings are relevant for individual and institutional investors operating in these financial markets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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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