Impact of foreign exchange currencies towards Malaysian stock market (Kuala Lumpur Composite Index) / Wan Mohd Nursyakirin Wan Mohd Tarmizi
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to investigate the impact of foreign exchange currencies towards Malaysian stock market which means Kuala Lumpur Composite Index (KLCI). This study will focus on Kuala Lumpur Composite Index (FBMKLCI) stock price movement. The factors that may influence the stock market price will be observer closely. The dependent variable for this research is Kuala Lumpur Composite Index (KLCI). While the 5 independent variables that has been selected are foreign exchange rates of United States (USD), Japan (JPY), Canada (CAD), Great Britain (GBP) and European Union (EU). The data that has been taken are pooled for 10 years (January 2007 –November 2016). The data is from quarterly data from those years. Total number of observations is 38. The data was obtained from Datastream. This study used quantitative secondary data which is time series data and multiple regression model represented by the ordinary least squares (OLS). It involves the Malaysian stock price index as dependent variable and the independent variables are USD, JPY, CAD, GBP and EU. The result of this data has been revealed that only USD, JPY and EU have significant relationship with the Malaysian stock market itself while the other two variables CAD and GBP do not have significant relationship with the KLCI.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».