Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the rulebooks of five main Shariah-compliant equity indices—DJIMI, KLSI, FTSE Shariah, MSCI Islamic, and STOXX Europe Islamic 50—inside one fixed S&P 500 stock list from Q1 2019 to Q4 2023. For each index, we build both equally weighted and market-capitalization-weighted portfolios, then check their performances with the Sharpe, Treynor, and Jensen’s alpha ratios. All Islamic portfolios beat the regular S&P 500 after adjusting for risk, with STOXX as the most stable winner. Its market-cap version reaches a level of 253.01 by Q4 2023, far above the S&P 500 level of 210.46. Market-cap portfolios, in general, perform better than equally weighted ones. Furthermore, STOXX offer better protection in rough markets, while DJIMI shows relatively better performance when prices recover. Most rule sets cause small advantages to the Islamic portfolios compared to conventional ones, but STOXX’s 33% limit on leverage and liquidity results in higher Sharpe ratios. These results suggest that screening details shape portfolio behavior and point to the need for one clear, shared Shariah rulebook so investors can compare products with confidence. From a business ethics view, our study also shows that strict and open screening brings a real “moral dividend”, as follows: smaller losses when markets fall and stronger risk-adjusted returns overall, linking faith-based rules to the wider talk on responsible investing and stakeholder welfare.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».