Linkages Between Oil Price Shocks and Stock Retums Revisited
Notice bibliographique
Résumé
The main component of this thesis is a paper which examines the relationship between oil price shocks and stock market returns across 15 countries. Prior to this paper, I discuss the vast literature surrounding oil prices and their effect on the macroeconomy. The post-World War II period contains many examples of oil price shocks preceding US recessions causing many authors to postulate theories regarding the mechanisms which could explain this phenomena. As these theories garnered very little support from empirical studies, the unearthing of the true underlying mechanism driving oil price shocks became a major focus. This led Kilian (2009) to decompose oil prices into various components and show that, using a structural vector autoregression model, demand shocks are the main driver in explaining variations in the price of oil. Specifically focusing on the precautionary demand shocks identified by Kilian (2009), the paper presented in this thesis uses a similar quantile-on-quantile (QQ) regression model to the one introduced by Sim and Zhou (2015) in order to examine the behaviour between stock returns and oil price shocks. The study examines 15 countries whose classification as oil importers or oil exports depends on their net position in crude oil trade. The results indicate that the main finding by Sim and Zhou (2015) that large negative oil price shocks can bolster stock returns when markets are performing well is only partially supported by the three largest oil importers in the sample China, Japan and India during the period 1988:12007:12. When extending to more recent data (period 1988:1 2016:12) it is found that China and India experience higher returns when markets perform well and there is a large positive oil price shock. This effect is mirrored for oil exporting countries Canada, Russia, and Norway and moderately oil dependent countries such as Malaysia, Philippines, and Thailand, which see higher returns in the presence of large positive oil price shocks and well performing markets.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».