Economic Resilience in Post-Pandemic India: Analysing Stock Volatility and Global Links Using VAR-DCC-GARCH and Wavelet Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the resilience of the Indian stock market in the face of global shocks in the post-pandemic era, focusing on its volatility dynamics and interconnections with international indices. Through a combination of Vector Autoregression (VAR), DCC-GARCH, and wavelet analysis, we analysed the time-varying relationships between the National Stock Exchange (NSE) of India and major global indices, including those from the U.S., Europe, Asia-Pacific, Hong Kong and Japan. Time series data of the selected indices have been collected for the period 1 January 2021 to 30 September 2024. Results reveal that while the NSE demonstrates resilience through rapid adjustments following shocks, it remains vulnerable to substantial spillover effects from markets such as the S&P 500 and European indices. Wavelet coherence analysis identifies periods of high correlation, particularly during major economic events, indicating that regional and global factors can periodically compromise market stability. Moreover, the DCC-GARCH results show a persistent but fluctuating correlation with specific markets, reflecting a connected and adaptive nature of the Indian market that is influenced by regional dynamics. This study emphasises the importance of strategic risk management. It highlights critical periods and indices that policymakers and investors should monitor closely to understand the economic resilience of the Indian financial market better. Further research could explore sector-specific impacts and the role of macroeconomic factors in shaping market responses.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».