Impact of Geopolitical Risks on Herding Behavior in Some MENA Stock Markets
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examine the herding behavior in MENA stock markets in response to global geopolitical risk by using daily data, ranging from 4 January 2011 to 31 December 2023, on stock-listed companies in some MENA countries (Egypt, Jordan, Lebanon, Morocco, Saudi Arabia, and Tunisia) and the daily geopolitical risk index. In our analysis, we consider that investors’ behavior varies depending on the global economic and political period conditions. We use quantile regression analysis to investigate the effect of asymmetry on herding behavior among investors during bearish and bullish market conditions. The results show that herding behavior is evident in all stock markets, except for the Lebanon market, at a lower 5% quantile during down-market periods. A significant estimated coefficient of geopolitical risk was detected on the dispersion of stock returns, except for the stock markets of Morocco and Saudi Arabia. We found that a high level of geopolitical risk contributes to an increase in dispersion in the Lebanese stock market whereas it is associated with a high probability of increasing herding in the Jordanian and Tunisian stock markets. This paper contributes to the existing literature by explaining the impact of geopolitical risks on herding behavior in six MENA countries. This can be considered to be an empirical contribution as we propose to introduce the effect of geopolitical risks on the basis model of herding. Our findings can have significant implications for investors and policymakers in financial markets.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».