Tail Dependency and Risk Spillover between Oil Market and Chinese Sectoral Stock Markets—An Assessment of the 2013 Refined Oil Pricing Reform
Notice bibliographique
Résumé
The Chinese refined oil pricing reform in 2013 has brought its refined oil price to be more aligned with the international oil price, helping to mitigate prior distorted pricing mechanisms. Its impact on the correlation, tail risks, and spillover effects between the international crude oil market and Chinese sectoral stock markets warrants empirical assessments. Time-varying copula models and conditional VaR (CoVaR) are employed to examine the correlation between the international oil market and Chinese sectoral stock indexes before and after the 2013 pricing reform, as well as the tail risk and spillover effects of the extreme and moderate oil markets. The results show that: (1) the correlation between the oil market and all 11 Chinese stock sectors is positive both before and after the reform, but the correlation is weaker after the reform than before; (2) The downside tail risk of the extreme and moderate oil markets to most Chinese stock market sectors, and the upside tail risk of the moderate oil market to most stock sectors are lower after the reform; (3) Tail risk spillover effects of extreme oil market on all sectors exist before and after the reform; (4) The upside tail risk spillover effects of moderate oil market exist in most sectors before the reform, but they almost all disappear after the reform. The downside risk spillover effects of the moderate oil market do not exist before or after the reform. The findings provide valuable references for portfolio management and future policy update.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».