What Explains the Sovereign Credit Default Swap Spreads Changes in the GCC Region?
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed to investigate the drivers of sovereign credit risk spreads changes in the case of four Gulf Cooperation Council (GCC) countries, namely Kingdom of Saudi Arabia (KSA), the United Arab Emirates (UAE), Qatar, and Bahrain. Specifically, we explained the changes in sovereign credit default swap (hereafter SCDS) spreads at different locations of the spread distributions by three categories of explanatory variables: global uncertainty factors, local financial variables, and global financial market variables. Using weekly data from 5 April 2013, to 17 January 2020, and the quantile regression model, empirical results indicate that the global factors outperform the local factors. The most significant variables for all SCDS spreads are the global financial uncertainty embedded in the Chicago Board Options Exchange (CBOE) volatility index (VIX) and the global conventional bond market uncertainty embedded in the Merrill Lynch Option Volatility Estimate (MOVE) index. Moreover, the MOVE index affects the various SCDS spreads only when the CDS markets are bullish. Interestingly, the SCDS spreads are not affected by the global economic policy and the gold market uncertainties. Additionally, a weak dependence is observed between oil prices and SCDS spreads. For the country-specific factors, stock market returns are the most significant variable and impact the SCDS spreads at different market circumstances.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».