Geopolitical risk and energy markets in China
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We examine the impact of geopolitical risk (GPR) on China's energy markets, focusing on carbon emission allowance prices, the clean energy stock index, the environmental–social–governance (ESG) 100 stock index, and the gas and oil stock index. Using a quantile-on-quantile regression with kernel regularized least squares methodology, we analyze weekly data from China from March 2, 2015, to December 26, 2022. Findings reveal that GPR negatively affects carbon market prices and ESG stocks, particularly when these markets are in weaker states. Conversely, clean energy stocks benefit from geopolitical uncertainties under favorable market conditions, while traditional energy stocks exhibit resilience and even strengthen due to their strategic importance during periods of heightened GPR. Moreover, GPR significantly drives energy market volatility, with amplified effects in high-volatility market conditions. This quantile-specific approach provides a nuanced understanding of how GPR influences energy assets, emphasizing the importance of tailored risk management strategies. Our findings highlight the necessity of integrating GPR assessments into investment decisions and policy frameworks to reduce the uncertainty affecting China's energy markets. • Examine the nonlinear and asymmetric impact of geopolitical risk on energy markets. • Use the quantile-on-quantile regression with kernel regularized least squares method. • We provide guidance on better managing risks in energy markets in China.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle