International Portfolio Diversification at Industry Level within South-East Asian Stock Markets
محل انتشار: مجله ایرانی مطالعات مدیریت، دوره: 10، شماره: 1
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 142
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JIJMS-10-1_004
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1401
چکیده مقاله:
The issue of financial integration, at the country level, is a well-documented phenomenon in the area of International Portfolio Diversification (IPD). Despite the increasing degree of financial integration, it is important to investigate the global integration at industry level to capture the potential benefits of IPD. Thus, this study attempts to evaluate the potential advantages of IPD for international investors when investing in emergingstock markets of South-East Asia, through examining the co-integration within these markets at industry level during ۲۰۰۰-۲۰۱۲. Using Multiple Fitness Functions Genetic Algorithm (MFFGA) and co-integration techniques, the results imply that South-East Asian emergingstock markets are not co-integrated at the industry level, and thus great diversification gains can still be achieved by cross-industry portfolio diversification in this region. However, another contribution of the study is that the findings explicitly identify the industries that are better suited for diversification purposes.
کلیدواژه ها:
Co-integration ، emergingmarkets ، international portfolio diversification ، Multiple Fitness Functions Genetic Algorithm (MFFGA) ، Optimization
نویسندگان
غلامرضا منصورفر
Faculty of Economics and Management, Urmia University, Urmia, Iran
حمزه دیدار
Faculty of Economics and Management, Urmia University, Urmia, Iran
سروین جودت نیا
Faculty of Economics and Management, Urmia University, Urmia, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :