Revisiting the currency-commodity nexus: New insights into the <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si1.svg"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mi mathvariant="bold-italic">R</mml:mi> <mml:mn mathvariant="bold">2</mml:mn> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> decomposed connectedness and the role of global shocks
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we incorporate the novel R 2 decomposed connectedness and event-driven statistical analysis to empirically investigate the dynamic return and volatility connectedness of six leading currencies and various commodity markets, and further provide formal statistical evidence of how global shocks can trigger significant increases in the currency-commodity connectedness. With effective differentiation between contemporaneous correlations and lagged spillovers , the empirical results show that, while the overall connectedness is mainly driven by contemporaneous components during tranquil periods, the lagged volatility spillovers play a more prominent role especially during extreme market turmoil. Moreover, both return and volatility transmission present significant time-varying characteristics and even-dependent patterns, with prominent spikes during periods of extreme events such as the 2007–2009 global financial crisis and 2020 COVID-19 pandemic, which is further supported with formal statistical evidence utilizing the event-driven probabilistic analysis. Lastly, we further spot that the commodity currencies such as the Canadian dollar and Australian dollar prevailingly transmit to the connectedness network, while the agricultural commodity markets mainly serve as risk receivers, with potential net position reversal under various market conditions. Overall, our analysis provides valuable insights into the intricacies of currency-commodity nexus which are highly conducive to a better understanding of the potential risk contagion among these markets and corresponding risk management for policy makers and investors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle