Spillovers and Correlation Among Energy Futures Markets
Notice bibliographique
Résumé
In recent years the economic risk has increased for all entities. One form of risk that has been consistently felt is exposure to fluctuations in raw material prices. The volatility of both financial and commodities markets is the subject of considerable attention. In particular, volatility in the energy commodities markets has become very important in recent years on tension on the commodity markets. In general, we refer to commodity price fluctuation recorded in 2009 and 2012-2013. Instead, analyzing energy commodities markets in more detail, we refer to price increases recorded in 2008, 2014 and 2022. For example, in 2014 and 2022 the Russia-Ukraine conflict had significantly consequences and repercussions on the price of natural gas and all commodity energy. Volatility is a factor of market instability as it measures risk. For this reason, attracts great attention for policy makers and financial market participants. From this premises we intend to estimate the appropriate model to analyze the volatility and correlation between the different energy commodities considered. The purpose of the paper is to analyze the presence and extent of volatility transmission in energy markets: Crude oil, Natural gas, Gasoline and Heating oil. Finally, we perform a rolling estimation and forecasting of a model. The results show a significantly volatility spillovers effects and large GARCH affects for all markets. The study provides evidence for a high level of integration in energy commodity derivatives markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».