Relationship between Macroeconomic Indicators and Capital Markets Performance in Selected Southeastern European Countries

2020

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1596/1813-9450-9323
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study tests the weak form of the efficient capital markets theorem in five transition economies in Southeast Europe between 2005 and 2016. A panel pooled mean group estimator is used to examine the relationship between macroeconomic indicators and the performance of stock market indexes. This is a suitable estimator for these young frontier markets, given that they have yet to develop the breadth and depth of an advanced market—such as ample liquidity and traders—to aggregate cross-country data and use level series prime data instead of differentials of the same. These frontier capital markets are found to be weak form inefficient, meaning that stock prices do not reflect available current public information. In other words, when a market is transparent and investor behavior is rational, the macroeconomic data should be included in the value of the stock indexes. The five countries may benefit from bringing their capital markets legislation in line with those of developed countries and by improving corporate governance and transparency. This would boost investor trust and liquidity. The coverage of this research can be extended to find more standardized data values and develop additional factors not captured by this model. JEL Classification: G14, G15, C33