العنوان بلغة أخرى: |
كشف العلاقة بين الفساد وأداء سوق الأوراق المالية في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا: رؤى من نموذج ARDL: دراسة تطبيقية |
---|---|
المصدر: | المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة |
الناشر: | جامعة عين شمس - كلية التجارة |
المؤلف الرئيسي: | Hassan, Sarah Sobhy Mohamed (Author) |
مؤلفين آخرين: | Tawfik, Yasser Tawfik Halim (Co-Author) , El Deeb, Mohamed Samy Tawfik (Co-Author) , Kamel, Esmat Mostafa Mohamed (Co-Author) |
المجلد/العدد: | ع2 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
مصر |
التاريخ الميلادي: |
2024
|
الشهر: | يوليو |
الصفحات: | 89 - 138 |
ISSN: |
2636-2562 |
رقم MD: | 1479549 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
الفساد | القيمة السوقية للسوق | حجم التداول | نسب التداول | أداء سوق الأوراق المالية | الدول النظيفة | الدول الفاسدة | مؤشر إدراك الفساد | نموذج ARDL | Corruption | Market Capitalization | Trading Volume | Trading Ratios | Stock Market Performance | Clean Countries | Corrupt Countries | Corruption Perception Index | ARDL Model
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
الغرض: الغرض الأساسي من هذه الدراسة هو دراسة العلاقة بين الفساد ومؤشرات الأسواق المالية في ١٤ دوله من دول الشرق الأوسط وشمال أفريقيا MENA. هدف الباحثين في الدراسة الحالية هو فحص الآثار المحتملة للفساد على أحجام التداول، والقيمة السوقية، ونسب التداول، مع الأخذ في الاعتبار تأثير الناتج المحلي الإجمالي والتضخم. ومن خلال إجراء فحص شامل للدول التي تعاني من الفساد والدول النظيفة، يسعى بحثنا إلى المساهمة في فهم كيفية تأثير الفساد على الأسواق المالية. التصميم/ المنهجية/ النهج: انطلاقا من الاتجاه السائد في الدراسات السابقة التي تعاملت مع منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا باعتبارها مجموعة بيانات متجانسة، تتضمن منهجيه الدراسة الحالية تصنيف دول منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا إلى فئتين بناء على مستويات الفساد فيها. تعتمد الدراسة على التحليل الإحصائي لل Panel data من خلال تصميم ثلاثة نماذج وهي النموذج ذو التأثير العشوائي Random effect model والنموذج ذو التأثير الثابت Fixed Effect Model والنموذج المجمع Pooled Mode وتحديد أيا من هذه النماذج المناسب لبيانات الدراسة ثم استخدام نموذج الانحدار الذاتي Auto-Regressive Distributed Lag model (ARDL) مع الأخذ في الاعتبار اثنين من المتغيرات الحاكمة الناتج المحلي الإجمالي GDP ومعدل التضخم Inflation rate. النتائج: تظهر النتائج الخاصة بالدراسة اختلافات كبيرة في تأثير الفساد على مؤشرات السوق المالية عبر مجموعات البلدان المختلفة. يظهر الفساد ارتباطات سلبية بالقيمة السوقية، وأحجام التداول، وارتباطا إيجابيا بنسب التداول. بالإضافة إلى ذلك، تساهم المتغيرات الحاكمة بشكل مميز في تفسر هذه العلاقات كما تسلط النتائج الضوء على أهمية الفساد كمحدد لأداء الأسواق المالية في كل من الدول الفاسدة والدول النظيفة. الأصالة/ القيمة: تضيف هذه الدراسة قيمة كبيرة إلى الدراسات السابقة من خلال إجراء فحص شامل للعلاقة بين الفساد ومؤشرات السوق المالية. ومن خلال دمج أساليب الاقتصاد القياسي المتنوعة والنظر في التأثيرات الناتج المحلي الإجمالي والتضخم، يقدم البحث الحالي نظرة شاملة لعواقب الفساد في البلدان التي تتميز بالنزاهة والفساد. إن تبني هذا النهج الشامل يزود صناع السياسات والمستثمرين والباحثين برؤى جوهرية حول أليات العلاقة بين الفساد وعمل الأسواق المالية. Purpose: The primary purpose of this study undertaking is to investigate the relationship between corruption and financial market indicators across diverse groups of countries. Our goal is to scrutinize the potential effects of corruption on trading volumes, market capitalization, and trading ratios, while considering the influence of GDP and inflation. Through a thorough examination of both nations characterized by clean governance and those plagued by corruption, our research seeks to contribute to the understanding of how corruption impacts financial markets. Design/Methodology/Approach: Diverging from the predominant trend in previous studies that treated the MENA region as a collective dataset, our methodology involves classifying MENA countries into two distinct categories based on their corruption levels. We employ a quantitative approach using panel data that spans a diverse array of nations. Our analysis utilizes various econometric models, including random-effects and fixed-effects models (ARDL), to scrutinize the relevant relationships. To account for potential influences on observed outcomes, we integrate control variables, specifically inflation and GDP, into the models. Findings: Our findings demonstrate significant variations in the impact of corruption on financial market indicators across different country groups. Corruption exhibits negative associations with market capitalization, trading volumes, and positive association with trading ratios. Additionally, the control variables GDP and inflation contribute distinctively to these relationships. The results also highlight the significance of corruption as a determinant of financial market performance in both corrupt countries and clean countries. Originality/Value: This study adds significant value to the existing knowledge base by conducting a thorough investigation into the relationship between corruption and financial market indicators. Through the integration of diverse econometric methods and considering the moderating effects of GDP and inflation, our research offers a comprehensive insight into the consequences of corruption in countries characterized by both integrity and corruption. Embracing this inclusive approach provides policymakers, investors, and researchers with substantial insights into the intricate dynamics between corruption and the functioning of financial markets. In conclusion, this research enhances the understanding of corruption's implications for financial markets, emphasizing the significance of context and control variables. By shedding light on the nuanced interactions, this study contributes to a more comprehensive comprehension of corruption's multifaceted impact on financial market indicators. |
---|---|
ISSN: |
2636-2562 |