A Study of the Dynamic Relationship between Crude Oil Price and the Steel Price Index
Notice bibliographique
Résumé
Bulk shipping providers predominantly supply transportation services for bulk cargo, such as iron ore, grain and coal. As steel price index is a leading indicator of Baltic Dry Index, the cost of marine fuel becomes one of the key costs for shipping providers. By collecting data and building a VARMA model, this study will attempt to discover the dynamic relationship between crude oil price and the global steel price index. The results of this study are as follows: (1) The outcomes of examining the unit root using the Phillips-Perron-test indicates that the two variables, the crude oil price and global steel price index, have a co-integration effect. This also proves that a long term balancing phenomenon exists between the crude oil price and global steel price index. (2) VARMA (3, 2) is the most suitable stage of the model for both the crude oil price and global steel price index. (3) There is a unidirectional relationship between crude oil price and the global steel price index, which means that the price of crude oil is only impacted from its own volatility. However, the global steel price index is impacted from both the movements of its own price and the volatility of crude oil price. (4) The crude oil price moves prior to movements in the global steel price index. When crude oil price increases, the global steel price index follows this upward movement. This study aims to provide a reference for investors¡¯ investment activities and shipping operators¡¯ risk aversion decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».