A Nonparametric Test for Financial Contagion with Application to the Canadian Banking System
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new test of financial contagion based on a nonparametric measure of the cross-market correlation. The test does not depend on the assumption that the data are drawn from a given probability distribution, therefore it allows for maximal flexibility in fitting into the data. Simulation studies show that our test has reasonable size and good power to detect financial contagion, and that the Forbes and Rigobon ’ test (2002) is conservative, suggesting that Forbes and Rigobon ’ test will tend not to find evidence of contagion when it does exist. The test is applied to investigate financial contagion of a variety of recent financial crises to the Canadian banking system. The empirical results reveal that: (i) compared to recent financial crises including the 1987 US stock market crash, 1994 Mexican Peso crisis, and 1997 East Asian Crisis, the ongoing 2007 subprime crisis has been having more persistent and stronger contagion impacts on the Canadian banking system; (ii) the October 1997 East Asian crisis induced contagion to Asian countries, and it quickly spread across Asian and to Latin America, and G7 countries. The contagious persistency of this crisis to the Canadian banking system was not as strong as the ongoing subprime crisis. However, it had a stronger impact on emerging markets; (iii) there was no evidence of contagion from the 1994 Mexican peso crisis to the Canadian banking system. Contagion occurred to Argentina, Brazil, and Chile, but it was only constrained in the region of Latin America.
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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 | 0,008 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».