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Enregistrement W4404078878 · doi:10.1017/s1365100524000543

Extreme comovements and downside/upside risk spillovers between oil prices and exchange rates

2024· article· en· W4404078878 sur OpenAlex
Cathy Ning, Dinghai Xu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMacroeconomic Dynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensUniversity of WaterlooToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownside riskEconomicsExchange rateOil priceMonetary economicsEconometricsCrude oilFinancial economicsPetroleum engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the dependence structure and risk spillovers between oil prices and exchange rates in both oil-exporting and oil-importing countries. Using a flexible dependence switching copula model, we analyze both positive and negative dependence and transitions between the dependence regimes. Additionally, we investigate the directional risk spillovers between oil and currency markets in both their downsides and upsides. Based on empirical data from 1999 to 2024 for major oil-exporting and oil-importing countries, we find that oil price-currency dependence is predominantly positive for oil-exporting countries, with infrequent transitions, but mainly negative for oil-importing countries, with frequent transitions between the two dependence regimes. These transitions often occur around crisis or war times. Furthermore, we observe that during downturns in the oil market, tail dependence between oil prices and currencies becomes more pronounced than during upturns. Our results indicate the presence of risk spillovers between oil and currency markets, with the downside spillover effects outweighing the upside ones. Moreover, we find that risk spillover is stronger from oil markets to currency markets than the reverse direction. These insights substantially enrich the existing literature and would offer valuable implications for effective risk management strategies and policymaking.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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