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Enregistrement W4316362576 · doi:10.3389/fenvs.2023.1103625

High-dimensional CoVaR risk spillover network from oil market to global stock markets—Lessons from the Kyoto Protocol

2023· article· en· W4316362576 sur OpenAlexafffund
Jiliang Sheng, Juchao Li, Jun Yang, Yufan Wang, Jiayu Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaAcadia University
Mots-clésSpillover effectCrude oilStock marketStock (firearms)Downside riskKyoto ProtocolVariance decomposition of forecast errorsEconomicsCopula (linguistics)Financial economicsMarket riskEconometricsBusinessMonetary economicsClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the impact of the Kyoto Protocol by investigating the correlation and risk spillover between the crude oil market and the stock markets of 28 countries during its two commitment periods. Besides time-varying Copula-CoVaR models, the Adaptive Lasso-VAR model with oracle properties is employed in generalized variance decomposition, and a risk connectedness network is constructed to explore risk spillovers between the stock markets of various countries when the crude oil market is at risk. The results reveal positive correlations between the crude oil market and stock markets, which become weaker in the second commitment period than in the first. The crude oil market has both upside and downside spillover effects to most stock markets during both commitment periods, and the upside risk spillover effect is stronger than the downside effect. Overall, most non-signatories of the Kyoto Protocol are net receivers of risk spillovers when the crude oil market is at risk, while most signatories are net exporters of risk spillovers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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