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Enregistrement W4323314317 · doi:10.3390/jrfm16030174

Time-Varying Relation between Oil Shocks and European Stock Market Returns

2023· article· en· W4323314317 sur OpenAlexvenueno aff
César Castro, Rebeca Jiménez‐Rodríguez, Renatas Kizys

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJunta de Castilla y LeónKing's College LondonMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésEconomicsShock (circulatory)Oil supplyMonetary economicsStock marketStock (firearms)Aggregate demandDemand shockVector autoregressionFinancializationFinancial crisisSupply shockStructural vector autoregressionFinancial economicsMacroeconomicsMonetary policyMarket economyContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers a time-varying parameter vector autoregression model to analyze the varying impact of three types of structural oil shocks (the supply-side shock, the aggregate demand shock, and the oil-specific demand shock) on the European stock market since the 1990s. Our findings show that the three types of oil shocks heterogeneously influence stock market returns in the euro area, and that this influence considerably changes over time during the period considered. First, an unexpected increase in oil supply appears to exert a positive but generally declining effect in the period before the Global Financial Crisis (GFC) of 2007–2009, which descends into negative values after the GFC. Second, an unanticipated increase in aggregate demand triggers a generally positive effect on stock market returns in the euro area. However, in the period from 2003 to 2005, stock market returns responded negatively, which could be attributed to the so-called growth-retarding effect. Third, an unexpected increase in oil-specific demand instigates a negative response in the pre-GFC period (considering the response 4–5 months after the shock), although this changes to a positive effect thereafter. Interestingly, irrespective of the origin of oil price fluctuations, oil price increases are associated with positive European stock market returns after the GFC. This signals a greater degree of oil market financialization.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission1
Résumé présentoui

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