Integration of Pakistan's stock market with the stock markets of top ten developed economies
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the integration of Pakistan's Stock Market with the stock markets of the top ten largest economies in the world-USA, China, Japan, Germany, the UK, India, France, Italy, Brazil, and Canada-from January 2015 to October 2020. To examine long- and short run integration, this study employed Johansen and Juselius co-integration and pair-wise Granger causality tests. In the long run, the results indicated that Pakistan's Stock Market is not integrated with these markets. This implies that the market is more attractive in portfolio diversification for international investors, and vice versa. In the short run, the results revealed that, except for China, Pakistan's stock market integrates with the remaining nine markets. However, Pakistan's stock market exhibits a bidirectional relationship with the USA, Japan, Germany, the UK, and France in the lead-lag relationship. However, its relationship with India, Italy, Brazil, and Canada is unidirectional, with Pakistan's stock market leading, while these markets are following. For Pakistani investors, China is the optimal market, and vice versa. Importantly, our findings help policymakers to comprehend Pakistan's dynamic relationship with its trading partners. To the best of our knowledge, no prior study has employed advanced techniques to address the time-varying correlation among the selected markets. By determining Pakistan's stock market integration with its trading partners, this study aimed to fill this empirical literature gap.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».