Oil Prices, the Macroeconomy and Financial Markets
Notice bibliographique
Résumé
A large body of research suggests that oil price shocks have significant impacts on economies, with diverse consequences depending on the relative production and use and consequently exports and imports. In the main, the expectation is that an oil price increase is positive for oil-exporter countries but negative for oil-importer countries. In fact, some early studies revealed that oil price increases preceded all recessions other than in the 1960s. However, by the mid-1980s, possibly because of the diminishing role of oil in real economic activity, these models began to lose their explanatory power, such that there has been considerable less effort directed at alternative modelling approaches to this fundamental relationship, not least outside the US. The main question posed in this thesis concerns the nature of the causal relationships between oil prices, the macroeconomy and financial markets and whether they vary between oil importers or exporters. To respond, we first identified a representative sample of large net oil-producer and oil-consumer economies, the former comprising Canada, Norway and Mexico and the later including Brazil, Denmark, Germany, Italy, the Netherlands, Sweden, and the US. We then specified a set of key macroeconomic and financial market variables including the consumer price index, the real exchange rate, monetary aggregates, industrial production, short-term real interest rates and share prices. Our monthly data covers the period 1986M5–2013M1. Finally, to consider the linear and non-linear macroeconomic and financial market responses to oil price movements, we employed a variety of time-series and panel data models including unit root tests, bias-corrected least squares dummy variables model, Westerlund panel co- integration test, linear causality tests, and parametric and non-parametric nonlinear tests.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».