Pricing in Oil Market and Using Probit Model for Analysis of Stock Market Effects
Notice bibliographique
Résumé
The paper proposes the pricing in the oil market and the impact of oil prices on world stock indices. There is analysis of major trends in the oil market. We develop a model to predict the impact of oil prices on stock market indices for developed economies and Russia. This work propose a probit-model for forecasting capital markets trends using Brent pricing, three-month interest rates of the money market, consumer price index, GDP growth rate as a binary dependent variables. The trends of pricing in different stages of development of the oil market make the on stock indices, as developed countries and Russia. The practical significance of this work lies in the structuring of existing knowledge on the applicability of the probit-models in the context of the Russian economy. The paper also outlines the macroeconomic trends of supply and demand in the oil market and the characteristics of the modeling in the conditions of unstable economic situation in Russia. This work fills a gap in the use and implementation of the probit-models for the Russian economy. We make the forecast of supply and demand in the oil market in the next 1-3 years. We believe that oil prices are not likely to go up. The effect of oil prices on the stock markets is generally asymmetrical, except of the Russian and Canadian stock markets, because Russian and Canadian economies depend on oil export indeed. Keywords: oil price forecasting, stock market returns, probit-model. JEL Classifications: E37, F20, G15.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».