The Economic Policy Uncertainty and Its Effect on Sustainable Investment: A Panel ARDL Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of economic policy uncertainty (EPU) on sustainable investment returns by using panel data of stock market returns and the EPU index from twelve countries for the period from April 2015 to December 2020. In addition, precious metal prices, energy prices, and cryptocurrency prices are used as control variables. To do so, we investigate the impact of EPU, gold prices, oil prices, and Bitcoin prices on stock market returns by using the panel autoregressive distributed lag (ARDL) model to examine both the long-run correlation and short-run effect. Our findings show that EPU, gold prices, oil prices, and Bitcoin prices have a time-varying significant impact on sustainable stock market returns. We discovered that EPU has a significantly negative impact on the returns of the sustainable stocks in the markets over the long run. In contrast, the rise of the gold price, oil price, and Bitcoin price have a significantly positive impact on the returns of the sustainable stocks in the twelve sustainable markets in the long run. On the other hand, EPU in Singapore, Spain, the Netherlands, and Russia has a significant short-run impact on market returns in each country. Based on the findings, managers and investors in the sustainable stock markets are highly recommended to pay more attention to the volatility of EPU, gold prices, oil prices, and Bitcoin prices in the short run to control the risk of returns in the sustainable stock market. Furthermore, policymakers must closely monitor the movement of the EPU index, as it is a major driver of sustainable stock market returns.
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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».