Exploring the Resilience of Islamic Stock in Indonesia and Asian Markets
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the relationship between returns and risk of Islamic stock under stable economic conditions, crises, and pandemics within the scope of Indonesian and Asian Islamic capital markets. How do economic conditions affect the risks and returns of investors in the Indonesian and Asian Islamic capital markets? Verification of the veracity of the Islamic capital market serves as a more resilient option for alternative investments. This study uses Granger causality to determine exogenous and endogenous variables when building the model. The model that is formed is then analyzed using regression with dummy variables of stable economic conditions, crises, and pandemics. The first research findings on differences in crisis, stable and pandemic times in the Asian stock market show that there is no significant difference in effect between stable times and during a crisis, but there are differences in the effect during stable and pandemic times. The second research finding states that the return on Asian market Shariah stocks has no influence on increasing or reducing the value of risk or value at risk. The third finding explains that Islamic stocks in Indonesia have a greater risk value during pandemics and crises than in stable times, but the effect of pandemic and crisis conditions is not as great as Islamic stocks in Asia as a whole. In order to stabilize markets and reduce risks, regulatory bodies and governments frequently employ a variety of actions during times of crisis. When applied to trading volume, risk, and return patterns, these findings can help determine the appropriate policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».