Shockwaves of Political Leadership: The Impact of Trump’s Second Presidency on Global Oil Prices
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how Donald Trump’s 2024 re-election affected Brent crude oil prices using an Interrupted Time Series (ITS) model. Given the importance of U.S. political shifts on global markets, the study tests for a structural break in oil prices following the election. Using daily data from January 2022 to March 2025, it controls for key macro-financial factors: the Economic Policy Uncertainty (EPU) Index, Dow Jones Industrial Average (DJIA), and the 10-year U.S. Treasury Yield. Findings show a significant 5.25% drop in Brent oil prices immediately after Trump’s re-election, indicating initial market uncertainty. However, the trend reversed in the days after, suggesting that investor sentiment adjusted over time. A placebo test found no such effect before the election, strengthening causal claims. Additionally, a Distributed Lag ITS model revealed the decline unfolded gradually. These results echo past research linking political uncertainty to oil price volatility, highlighting the short-term sensitivity of oil markets to leadership shocks. Still, the later price recovery points to longer-term resilience. This research adds to the literature on political impacts on commodity markets, offering useful insights for investors, energy economists, and policymakers navigating politically driven market risks.
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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 | 0,000 | 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 ».