Market reactions to the US-Houthi conflict: an event study of the US stock market
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the market response to the US-Houthi conflict in the US stock market, focusing on sectoral differences, company size and growth rates. Design/methodology/approach Using daily closing prices of 1,832 companies listed on major US stock indexes from December 1, 2022, to February 29, 2024, this study applies the event study methodology to assess market reactions. Multiple event windows, including 15-day pre- and post-event periods, are analyzed to capture comprehensive market responses. January 11, 2024, is designated as the event date, marking the declaration of war between the US and the Houthis, with a 250-trading-day estimation window used for benchmarking expected returns. Findings The findings indicate that the US-Houthi conflict significantly impacted the market, with defensive sectors such as healthcare and utilities responding positively, while sectors like energy and financials showed negative reactions. Smaller companies exhibited greater volatility, with a pattern of positive reactions before the event, negative responses during, and a recovery afterward. In contrast, large companies showed consistent positive reactions. Market reactions also varied by growth rates, with low- and medium-growth companies experiencing volatility and recovery, while high-growth companies, particularly in the energy sector, demonstrated resilience. These results highlight the differential impacts of geopolitical events based on sector, company size, and growth potential. Originality/value This study is the first to examine the impact of the US-Houthi conflict on the US stock market. It provides novel insights into how sectoral differences, company size and growth rates influence market reactions to geopolitical events.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».