Using internet search keyword data for predictability of precious metals prices: Evidence from non-parametric causality-in-quantiles approach

格兰杰因果关系 可预测性 因果关系(物理学) 计量经济学 投资(军事) 贵金属 经济 分位数 货币经济学 统计 数学 政治学 化学 政治 物理 量子力学 有机化学 法学 金属
作者
Miao Miao,Asadullah Khaskheli,Syed Ali Raza,Sara Qamar Yousufi
出处
期刊:Resources Policy [Elsevier]
卷期号:75: 102478-102478 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.resourpol.2021.102478
摘要

This investigation examines how Google trends-based information can influence predictability of precious metals prices by utilizing Linear Granger causality & non-parametric causality in quantiles approach. Data ranges from January (2004) to March (2021). We have incorporated the four most popular metals (i.e., Gold, Platinum, Palladium, & Silver) & Crude oil. Although findings obtained from linear Granger causality showed no causal link between Google trends series & oil and precious metals prices, rather findings obtained from the non-parametric test show the existence of a non-linear association among constructs. Non-parametric test results show Google trends series can predict the prices of precious metals. Therefore, we conclude that investors, before making investment decisions, first seek information available online, i.e., on Google Trends, to gain some insights about future price movement that would be ideal for any investor. Moreover, investors, policymakers can get noteworthy awareness from this research for thinking out of the box while making investments.

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