Effects of Macroeconomic Variables on the Performance of Mutual Funds: Evidence from Bangladesh Financial Market
Notice bibliographique
Résumé
Using multiple regression analysis in this research paper, this is examined that these macroeconomic variables (Money Supply-M2, Inflation Rates and Exchange Rates) have significant relationships with the performance of mutual funds (represented by monthly return based on NAV) in Bangladesh. According to this project paper, money supply M2 has negative relationship with the performance of mutual funds in the financial market of Bangladesh. Because, higher level of money supply in the market weaken the monetary value of taka which makes the market more vulnerable. And this vulnerable market leads a negative impact on the whole financial market as well as mutual fund industry. Interest rates have positive relationship with the performance of mutual funds in the financial market of Bangladesh because higher level of interest rate increases the tendency of savings in the ultimate consumers and they try to consume less and save more. This savings is going to be invested in the capital market as well as in mutual fund industry which leads the market to a better position for the fund managers. Inflation rates have negative relationship with the performance of mutual funds in the financial market of Bangladesh as the higher level of inflation make the price of commodities higher and the monetary price of the taka lower. This tendency of making the less value of money, most of the investors want to withdraw their investment from the market which leads a downturn in the financial market as well as in the mutual fund industry. At the end, exchange rates have positive relationship with the performance of mutual funds as the higher level of exchange rate makes the Bangladeshi taka more powerful in the international market.
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».