ASSESSING FOR TIME VARIATION IN OIL RISK PREMIA: AN ADCC-GARCH-CAPM INVESTIGATION
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on oil market dynamics through the investigation of oil systematic risk and oil risk premium dynamics over the period 1997-2012, which includes several different economic episodes, enabling us to capture a considerable number of statistical properties for oil prices. Interestingly, unlike previous studies, the authors retained data for several developed and emerging oil markets and used different oil prices in order to provide a comprehensive and wide-ranging vision of oil price dynamics. To this end and in order to take eventual time variation and asymmetry in oil price dynamics into account, the authors applied recent econometrics tests associated with the ADCC-GARCH class of model. This modelling enabled us to appropriately specify the dynamics of oil conditional variance and time-varying oil risk premium. Accordingly, this study offers three interesting findings. First, the hypotheses of asymmetry and time variation in oil risk premia are not rejected. Second, the recent global financial crisis has increased systematic oil risk and oil risk premia in different regions. Finally, oil risk premia in emerging countries are significantly higher than those in developed countries, suggesting the inclusion of additional premium induced by political instability and geopolitical changes in emerging economies.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».