The dynamics of oil prices, uncertainty measures and unemployment: a time and frequency approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates the nexus between the returns on oil prices (OP) and unemployment (UR) while taking into account the influences of two of the most representative measures of uncertainty, the Baker et al. (2016) and Caldara and Iacovello (2021) indexes of economic policy uncertainty (EP) and geopolitical risks (GP), in the relationship. Design/methodology/approach The authors use data on the US, Canada, France, Italy, Germany and Japan from January 2000 to February 2022 and the UK from January 2000 to December 2021. The authors then apply the continuous wavelet transform (CWT), wavelet coherence (WC), partial wavelet coherence (PWC) and multiple wavelet coherence (MWC) to examine the returns within a time and frequency framework. Findings The CWT tracks the movement and evolution of individual return series with evidence of high variances and heterogenous tendencies across frequencies that also align with critical events such as the GFC and COVID-19 pandemic. The WC reveals the presence of a bidirectional relationship between OP and UR across economies, showing that the two variables affect each other. The authors’ findings establish the predictive influence of oil price on unemployment in line with theory and also show that the variation in UR can impact the economy and alter the dynamics of OP. The authors employ the PWC and MWC to capture the impact of uncertainty indexes in the co-movement of oil price and unemployment in line with the theory of “investment under uncertainty”. Taking into account the common effects of EP and GP, PWC finds that uncertainty measures significantly drive the co-movement of oil prices and unemployment. This result is robust when the authors control for the influence of economic activity (proxied by the GDP) in the co-movement. Furthermore, the MWC reveals the combined intensity, strength and significance of both oil prices and the uncertainty measures in predicting unemployment across countries. Originality/value This study investigates the relationship between oil prices, uncertainty measures and unemployment under a time and frequency approach. Highlights Wavelet approaches are used to examine the relationship between oil prices and unemployment in the G7. We account for uncertainty measures in the dynamics of oil prices and unemployment. We observe a bidirectional relationship between oil prices and unemployment. Uncertainty measures significantly drive oil prices and unemployment co-movement. Both oil prices and uncertainty measures significantly drive unemployment.
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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 | 0,000 |
| 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 ».