MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7082453050

Integration Of Financial Markets In Post Global Financial Crises And Implications For Britain: Analysis Based On A Panel Var Model

2016· other· en· W7082453050 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEdinburgh Napier Research Repository (Edinburgh Napier University) · 2016
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial crisisFinancial marketBondPortfolioEmerging marketsContext (archaeology)Panel analysisBond marketFinancial analysisYield (engineering)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analysed the dynamics of integration among global financial markets in context of Global Financial Crisis (2008) by employing a Panel Vector Auto-regression (VAR) model on the data of nine countries and three markets from Jan 2003 to Oct 2015. It was found that there has been a shift in the association among the global financial markets since Global Financial Crisis. Moreover, the National Financial Structure in Post Global Financial crisis world clearly showed change in the association. Particularly, the emerging markets including China, Brazil and India showed a comparatively more significant impact on the UK financial sector implying the increased importance of the latter in the recent past. The Canadian, German and USA financial sector also showed a change in its impact in the post financial crisis world. It showed that Canada, Germany and USA financial sectors have become competitive to the UK financial Sector as the surge in them lead to relative response from the UK financial sector which could be associated with the portfolio adjustment. The disaggregated analysis in post GFC association between UK and under analysis global stock, Bonds and Forex markets showed a change. Important factor to note report was that after the GFC the response became mostly positive across most of the markets including the developing markets like Brazil and India. Except China and India the yield on British sovereign bonds showed a positive response to the positive shock. It implied that the sovereign risks which increase the yield on the bonds and contingent in under analysis sovereign bonds markets, perhaps there could be some exceptions and room for the portfolio adjustments in case of developing markets like China and India. The forex market analyse showed that although the heterogeneity in response to different markets existed pre and post GFC yet the response itself became more pronounced after the GFC.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEdinburgh Napier Research Repository (Edinburgh Napier University)Même sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207