The interdependence of Indonesia stock market against the \nprice volatility of G-20 countries’ stock market
Notice bibliographique
Résumé
The issue of international financial system integration has appeared in many countries in the world. This is characterized by the closely linked together between financial markets in the global economy, regional, and neighbouring countries. It is a challenge to identify and determine the correlation of the Indonesia stock market with the other member of G- 20 countries where the major and emerging market are in it. The study aims to identify the correlation of Indonesia stock market and other member countries of G-20, as well as to identify either the volatility of other member countries in G-20 can lead the Indonesia \nstock market in the same movement in both short-term and long-term, or Indonesia tends to be more independent. The study utilizes the Autoregressive Distributed lag (ARDL) bound test to meet the objective of the study. This study uses Indonesia stock market as the dependent variable and other G-20 countries‟ stock market as the independent \nvariable. The data is taken on a monthly average from January 2015 to June 2020. The finding from this study shows that Indonesia stock market is cointegrated with the other member counties in G-20 in both short-term and long-term. The regression result shows in the short-term can be found that Australia, Germany, European Union, United \nKingdom, and the United Stated stock markets have a positive significant correlation. Then, Canada, China, France, Japan, South Africa stock market have a negative significant correlation. Meanwhile in the long-term can be found that Australia, Canada, Japan, Mexico, Russia, and the European Union have a negative significant correlation with the Indonesia stock market. Then, United States, United Kingdom, Turkey, South Africa, Saudi Arabia, and Germany have a positive significant correlation with Indonesia stock market. The degree of Indonesia open international trade with other G-20 member \ncountries, stock market size comparison to other countries' stock market size, and economic performance becomes to have a vital role in the degree of cointegration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».