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Enregistrement W2743604298 · doi:10.5539/ijef.v9n9p52

What Affects the Relationships between Oil and Industrial Sector? Case of Eurozone

2017· article· en· W2743604298 sur OpenAlexvenueno aff
Melik Kamışlı, Serap Kamışlı, Fatih Temi̇zel, Ethem ESEN

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAnadolu Üniversitesi
Mots-clésCointegrationEconomicsEnergy sectorProfitability indexMonetary economicsInvestment (military)DebtPortfolioOil priceSecondary sector of the economyIndustrial productionMacroeconomicsEconomyFinancial economicsFinanceEconometricsEconomic system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil, which is one of the fundamental energy sources, is an important cost item especially for industrial sector. Increases in oil prices decrease the profits of the firms by causing increase in the production costs. For this reason, it is claimed that there is a strong relationship between oil price and industrial sector profitability. On the other hand, oil is an alternative investment vehicle that can be included to the portfolio. Therefore, in this study the relationships between oil price and industrial sector returns of European countries are analyzed with Maki (2012) cointegration test under multiple structural breaks, on the basis of European Debt Crisis. The results show that announcements of credit rating agencies, elections, resignations, announcements of European Central Bank and IMF, recovery packages and economic developments cause structural breaks in relationships. Results also indicate that there is no cointegration between oil price and industrial sector returns of Austria, Belgium and Holland.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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