Strategic Commodities' Price Risk and Financial Contagion in Oil and Gas Exporting Countries
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the occurrence of stock market contagion effects stemming from strategic commodities and the United States (U.S.) equity markets to major oil and gas exporting nations amid the COVID-19 and Russian-Ukraine crises. Employing a multi-factor asset pricing model and risks spillover technique, we scrutinize the sensitivities of market returns to these risk factors and the dynamics of shocks transmission among market sensitivities over time. Our findings reveal that these equity markets generally demonstrate positive and variable sensitivities to the three factors, with Canada, UAE, Kuwait and Saudi Arabia experiencing significant periods of negative response to the gas price factor. Notably, the Russian market exhibited the highest responsiveness to the U.S. factor at the outbreak of the Russian-Ukraine war, whereas the Russian market displays the greatest sensitivity to both oil and gas price risks. The degree of shocks propagation among market sensitivities is about 75.8% and is mainly driver by sensitivities to the U.S. market factor in the energy market, followed by the sensitivity of oil prices to the gas market. Policymakers in these nations should be cautious of potential contagion from the US market and these critical commodities, particularly oil, to mitigate any adverse impacts on their economies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».