The Dynamic Effects of Economic Uncertainties and Geopolitical Risks on Saudi Stock Market Returns: Evidence from Local Projections
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the impact of various uncertainty channels on stock market returns in Saudi Arabia, with a focus on the Tadawul All Share Index (TASI). It examines factors such as Saudi-specific Geopolitical Risk, Global Oil Price Uncertainty, Climate Policy Uncertainty, and U.S. Monetary Policy Uncertainty. Using monthly data from November 1998 to June 2024 and the Local Projections (LP) methodology, the study examines how these uncertainties impact market returns across various time horizons, taking into account potential structural breaks and nonlinear dynamics. Our findings indicate significant variations in the market’s response to the uncertainty measures across two distinct periods. During the first period, geopolitical risks have a strong positive impact on market returns. Conversely, the second period reveals a reversal, with negative cumulative effects, suggesting a shift in risk–return dynamics. Oil Price Uncertainty consistently exhibits a negative impact in both periods, highlighting the changing nature of oil dependency in the Saudi market. Additionally, Climate Policy Uncertainty is becoming more significant, reflecting increased market sensitivity to global environmental policy changes. Our analysis reveals significant asymmetries in the effects of various uncertainty shocks, with Monetary Policy Uncertainty exhibiting nonlinear effects that peak at intermediate horizons, while commodity-related uncertainties exhibit more persistent impacts. These findings, which remain robust across various tests, offer critical insights for portfolio management, policy formulation, and risk assessment in emerging markets undergoing substantial economic changes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».