A critical review of the impact of uncertainties on green bonds
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> <p>Green bonds are relatively new in the financial market compared to other financial securities but are useful in financing environmentally friendly projects. Just like other financial securities, green bonds are affected by various factors, such as economic policy uncertainty. Our aim of this paper was to conduct a systematic literature review of the impact of economic policy uncertainty on green bonds. We sought to do a thorough analysis of the existing literature on the assessment of the impact of economic policy uncertainty on green bonds and the techniques used in assessing the impact. Our findings showed that economic policy uncertainty had a strong impact on the green bond, with its intensity varying by location. This impact tended to be more pronounced in periods of heightened uncertainty. Also, our findings highlighted that the assessment of the impact of economic policy uncertainty on green bonds gained popularity in 2019, with China emerging as a prominent contributor. However, other countries, such as Finland, even though they had few published papers, their citations signified the production of quality papers in this field. Additionally, we found that the application of the quantile analysis method was utilized by many recent studies, which signified its importance in this field. Our findings highlighted the importance of considering appropriate techniques in assessing the impact of economic policy uncertainty on green bonds while taking into account the paper quality.</p> </abstract>
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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) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».