EXPLORING THE STOCK MARKET CORRELATION AMONG INDIA AND FIVE AMERICAN ECONOMIES DURING THE GLOBAL FINANCIAL CRISIS PERIOD AND POST-FINANCIAL CRISIS PERIOD
Notice bibliographique
Résumé
In an increasingly interconnected financial landscape, understanding the co-movements between emerging and developed stock indices is crucial for managing portfolio risks and secure investment. This paper provides a thorough correlation analysis among the calculated returns from indices of India (S&P BSE SENSEX) and five major American countries—US (S&P 500), Canada (S&P/TSX Composite), Brazil (IBOVESPA), Mexico (IPC MEXICO), and Argentina (MERVAL) during three key intervals: the pre-crisis phase (June 3, 2003 – August 2, 2007), the global financial crisis phase (August 7, 2007 – April 16, 2009), and the post-crisis phase (April 20, 2009 – December 30, 2019). Employing calculated returns from daily adjusted stock index closing values and analyzing descriptive statistics alongside correlation metrics, this paper assesses stock-market integration levels. Normality diagnostic test was performed to determine the most suitable correlation approach. Normality test results inferred the application of the non-parametric Spearman Rank Correlation method. The correlation matrix designates persistently weak limited correlation among S&P BSE SENSEX (India) and the five chosen indices from the American region, over the three intervals, suggesting low financial integration and highlighting opportunities for investment diversification in these markets. These findings serve as a basis for crafting resilient investment strategies amidst global financial fluctuations
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».