亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

The role of the past long-run oil price changes in stock market

预测能力 经济 库存(枪支) 计量经济学 石油价格 财政部 超额收益 统计的 股票市场 滞后 金融经济学 货币经济学 统计 数学 计算机科学 计算机网络 历史 背景(考古学) 机械工程 考古 生物 古生物学 哲学 工程类 认识论
作者
Shue-Jen Wu
出处
期刊:International Review of Economics & Finance [Elsevier BV]
卷期号:84: 274-291
标识
DOI:10.1016/j.iref.2022.11.021
摘要

This paper examines the ability of the past long-run changes in oil price to predict the stock returns in the U.S. market. We find this long-lag model performs much better than the one-lag model. The past long-run changes in oil price contain useful information about future real stock returns and excess returns over a Treasury bill rate. This variable alone can capture more than 1% variations of next horizon (month) excess returns, and the predictive power are increasingly strong for long-horizon stock return. These findings are robust when considering other popular predictors into the model, these results are also maintained when considering various subsamples. For out-of-sample examination, the results of McCraken’s (2007) Ros2 and Clark and West’s (2007) MSPE-adjusted statistic explore that this variable contains useful information of future stock returns. More interestingly, the past long-run oil price changes also perform strong predictive power on excess returns for non-US countries.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
慕青应助nihao23456采纳,获得10
3秒前
Komorebi完成签到 ,获得积分10
6秒前
飞飞发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
清脆大树完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
舒屿望迷完成签到,获得积分10
12秒前
雪白的从筠完成签到,获得积分10
13秒前
1121完成签到 ,获得积分10
13秒前
15秒前
nihao23456发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
wang关注了科研通微信公众号
18秒前
20秒前
HY2024发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
Demons发布了新的文献求助10
28秒前
大力的灵雁应助张宝采纳,获得10
31秒前
31秒前
D_BEST完成签到 ,获得积分10
32秒前
神勇魂幽发布了新的文献求助10
34秒前
安可发布了新的文献求助30
34秒前
36秒前
39秒前
章建清完成签到 ,获得积分10
41秒前
洁净方盒发布了新的文献求助10
42秒前
42秒前
42秒前
42秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
盘菜应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
spaghetti发布了新的文献求助10
43秒前
lucky完成签到 ,获得积分10
44秒前
wang发布了新的文献求助10
46秒前
神勇魂幽发布了新的文献求助10
52秒前
张宝完成签到,获得积分10
52秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
CLSI M100 Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing 36th edition 400
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6361987
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8175670
关于积分的说明 17223868
捐赠科研通 5416734
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866520
邀请新用户注册赠送积分活动 1843754
关于科研通互助平台的介绍 1691516