Impact of Financial Indices and Crude Oil Prices on Daily Closing Prices of Canadian Financial Institutions During the 2008-GFC and COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of fifteen financial indices and crude oil prices on the daily closing prices (DCP) of two major Canadian financial institutions, Sunlife and Manulife, during the 2008 Global Financial Crisis (GFC) and the COVID-19 pandemic, as well as over the period from September 2000 to December 2023. Two Multiple Linear Regression (MLR) models and a Simple Linear Regression (SLR) model were applied to the data for each company. The first MLR included the DCP and fifteen indices, while the second included crude oil prices in addition to the indices. The SLR examined the direct relationship between crude oil prices and DCP. Results indicate that the Call Loan interest rate consistently has a positive effect on DCP, while the Telecommunications Services index exerts a negative impact across all models. The Health Care index positively influenced DCP during the COVID-19 pandemic but negatively during the 2008 GFC. Crude oil prices showed a positive relationship with DCP in SLR models, but their effect was moderated in MLR analyses. The findings reveal that sectoral indices, loan interest rates, and crude oil prices play a crucial role in shaping the resilience of financial institutions during crises, and firms should integrate these indicators into their portfolio management and risk reduction strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».