Drivers, trends, and dynamic interactions in long-run sectoral relationships: evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the cointegration among Canadian economic sectors, identifies the primary drivers of long-run relationships, and analyses both long-run Granger and instantaneous causality, particularly during four major economic crises. It employs Johansen’s trace test, the simulated trace test with structural breaks, and Hansen and Johansen’s recursive trace test. A moving average representation is also used to analyse the common stochastic trends. Additionally, we apply a vector error correction model-based Granger causality analysis, an error correction-based causality test, instantaneous causality analysis, and generalized impulse response functions. The results indicate that the sectors are in long-run equilibrium, with integration increasing since the global financial crisis. Notably, the utilities, energy, commercial services, financials, real estate, consumer staples, and materials sectors emerge as key drivers leading all the sectors towards long-run equilibrium. We observe strong long-term Granger causal relationships and instantaneous causality, suggesting that price information transmission occurs through both short-term and long-term channels. These findings offer valuable implications: investors can leverage these insights for arbitrage and portfolio optimization, while policymakers can use them for risk mitigation and price forecasting enhancement.
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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 ».