How Integrated are Regional Green Equity Markets? Evidence from a Cross-Quantilogram Approach
Notice bibliographique
Résumé
Rising concerns over climate change have increased investors’ and policymakers’ interests in environmentally friendly investments, which have led to the rapid expansion of the green equity market recently. Previous studies have focused on analyzing the green equity market at the aggregate level, thereby overlooking the heterogeneity across green equity sub-sectors. This paper contributes to the literature by investigating how interdependence between green equity markets and other financial assets varies across regions, market conditions, and investment horizons. To this end, the paper employs the recently developed cross-quantilogram framework, which measures the cross-quantile dependence across time series without any moment condition requirement. The results show that within the green equity market, movements in the U.S. market can predict movements in the Asian and European markets during all market conditions. In contrast, the Asian and European green equity markets only predict movements in the U.S. market during bearish periods. The paper also finds that regional green equity markets respond differently to movements in other financial assets, such as energy commodity and general stock returns. In addition, the interdependence among regional green equity and other assets varies across market conditions and investment horizons. These results have important implications for environmentally friendly investors and policymakers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».