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Enregistrement W7014274506

Oil prices fluctuations and stock market performance: does uncertainty matter? / Noor Zahirah Mohd Sidek

2019· other· en· W7014274506 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock marketStock (firearms)Quarter (Canadian coin)Interest rateRecessionOil priceInflation (cosmology)Point (geometry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bloomberg reported that Malaysia is one of the most ‘boring’ stock market where it is the only market losing out in Asia and stock market remained ‘bearish’ since “… there is nothing to be positive about over the next 12 months” (Bloomberg, 15 April 2019). In the first quarter of 2019, the Malaysian stock market saw an exodus of more than USD500 million. It is alleged that changes in the ruling party in the 14th General Election followed by unclear policy directions being one of the contributing factors. The first week after the 14th General Elections witnessed the normal downturn of 75 points to 1,841 points, as foreign investors start to sell the shares and continued to plunge down to 1,660 points when investors start to make ‘technical corrections’, account for the risks following announcements of cancellation of projects under previous government and other policy uncertainties. The fluctuations did not dissipate and up to March 2019, KLCI continue to trade at 1,679.9 point despites predictions that the market should hit 1,900 point. The reasons cited were external shocks perpetuating to Malaysia such as China’s export slump, lower Euro Zone economic growth and inflation forecast and overall fall in the world’s major stock markets. Despite the upward movement of crude oil prices in the first quarter of 2019, the stock market remained gloomy. Changes in oil price directly affect other macroeconomic variables. An increase in oil price may lead to increases in the production costs stemming from increments in transport and raw material costs. Consequently, inflation, interest rates and terms of trade will follow suit which later affects investments and economic growth. Meanwhile, the government revenue is expected to fall due to changes of taxation system from GST to SST. The overestimated oil prices revenue in the last year’s budget of around USD70 per barrel poses a possibility of higher deficit, all of which leads to uncertainty in the market.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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