The macroeconomic effects of structural oil price shocks: An international GVAR analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the macroeconomic impacts of structural oil price shocks by employing a Global Vector Autoregression (GVAR) framework, utilizing the structural shocks as identified by Baumeister and Hamilton (2019). Our analysis differentiates among three types of oil shocks: economic activity shocks caused by fluctuations in global demand, oil supply shocks driven by production disruptions, and oil inventory demand shocks linked to shifts in market expectations about future supply-demand imbalances. Empirical findings indicate that the macroeconomic consequences of these shocks differ depending on their underlying sources and related structural characteristics. In oil-importing countries such as Korea and China, oil supply disruptions and inventory-related shocks generally exert negative short-term effects on economic activity due to increased import costs and uncertainty-driven price volatility. Conversely, oil-exporting countries such as Canada and the United States respond differently, benefiting from increased export opportunities associated with higher oil prices. Overall, the study emphasizes the critical importance of distinguishing the structural causes of oil price fluctuations, highlighting how the indirect transmission of these shocks through international economic linkages significantly influences domestic macroeconomic performance outcomes. The results provide important implications for policymakers, underscoring the necessity of tailored policy responses to mitigate macroeconomic risks arising from energy transitions and geopolitical uncertainties.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».