Market Linkages and Their Impact on G7 Economies: Exploring Network Connectedness
Notice bibliographique
Résumé
This project departs from the well-established finding in macrofinance literature that financial variables have a significant impact on macroeconomic variables. Building on this, we investigate the volatility connectedness among the stock markets of the Group of Seven (G7) countries, which account for a significant portion of global economic output and stock market capitalization. Using the Diebold-Yilmaz Connectedness Index (DYCI) framework, we analyze the connectedness of the G7 stock markets over the period from January 2010 to June 2024. We assess how volatility spills across these markets, particularly in response to major global events such as the 2011 U.S. credit rating downgrade, the 2013 "Taper Tantrum," the 2016 U.S. presidential election, and the COVID-19 pandemic. The findings reveal that market connectedness is highly dynamic, with the U.S. consistently acting as the primary connectedness source, followed by Germany and France during times of market stress. Japan, in contrast, is predominantly a net receiver of volatility. The results further highlight the varying roles of the G7 markets in volatility connectedness, indicating limited roles for the UK, Italy and Canada. The study also explores the relative importance of each market as a shock propagator, finding that the U.S. has the highest shock propagation capacity, while Japan consistently has the lowest. Consistent with the literature, our findings reveal a strong relationship between market volatility and the macroeconomic policy impacts of G7 economies, particularly during key market and economic episodes. These insights contribute to the understanding of economic and financial market interaction and provide valuable implications forpolicymakers and investors navigating the interconnected global markets.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».