The Impact of the Cryptocurrency Market on Islamic vs. Conventional Stock Returns: Evidence from Gulf Cooperation Council Countries
Notice bibliographique
Résumé
The rapid rise and widespread global adoption of cryptocurrencies in recent years has fundamentally transformed the international financial landscape, with digital assets increasingly being recognized for their potential to influence the stability and performance of traditional capital markets. Against this backdrop, this study aims to empirically investigate the impact of cryptocurrency returns on Islamic vs. conventional stock returns in Gulf Cooperation Council (GCC) countries. The salient distinctions between Islamic and conventional stock markets include fundamental differences in principles, investment allocations, and risk profiles, underscoring the importance of examining the impact of cryptocurrency returns on these distinct equity segments. Daily data were collected from stock indices in five GCC countries over the period 2016–2019, including two sub-periods: before and after the 2017 crypto crash. Pooled OLS, fixed effects, random effects, and generalized linear models (GLMs) were used to analyze the data collected during the study. With the GCC increasingly focusing on cryptocurrency markets, there is growing concern about these markets’ potential impact on regional stocks. This study addresses the important questions of whether the impacts of the cryptocurrency market on Islamic vs. conventional stock markets differ throughout the GCC region and how these impacts have evolved since the crypto crash period. The findings reveal that cryptocurrency returns had a negative impact on both GCC Islamic and conventional stock market returns for the full sample period (2016–2019), and the negative effect was far more pronounced for conventional stocks. For the two sub-periods before and after the crash, only the cryptocurrency market and conventional GCC stocks remained negatively correlated, while the cryptocurrency market and the GCC Islamic stock markets became uncorrelated. Thus, for the calmer sub-periods before and after the crypto crash, the rise in cryptocurrency returns may have enticed GCC investors away from conventional stocks, perhaps resulting in a decline in their investment in these stocks. Meanwhile, those who invest in Islamic stocks may not be exposed to this temptation.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».