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Spillover effects between climate policy uncertainty, energy markets, and food markets: A time–frequency analysis
Finance Research Letters ( IF 7.4 ) Pub Date : 2025-05-26 , DOI: 10.1016/j.frl.2025.107553
Ting Zhang, Peng-Fei Li, Wei-Xing Zhou
Finance Research Letters ( IF 7.4 ) Pub Date : 2025-05-26 , DOI: 10.1016/j.frl.2025.107553
Ting Zhang, Peng-Fei Li, Wei-Xing Zhou
The study examines the return connectedness between climate policy uncertainty (CPU), clean energy, fossil energy, and food markets. Using the time-domain method of Diebold and Yilmaz, (2012) and frequency-domain methods of Baruník and Křhlík (2018), we find substantial spillover effects between these markets. Furthermore, high frequency domain is the primary driver of overall connectedness. In addition, CPU is a net contributor of return shocks in the short term, whereas it turns to be a net recipient in the medium and long terms. Across all frequencies, clean energy and oils are consistent net recipients, while meat is a dominant net contributor.
中文翻译:
气候政策不确定性、能源市场和食品市场之间的溢出效应:时频分析
该研究考察了气候政策不确定性 (CPU)、清洁能源、化石能源和食品市场之间的回报关联性。使用 Diebold 和 Yilmaz (2012) 的时域方法以及 Baruník 和 Křhlík (2018) 的频域方法,我们发现这些市场之间存在巨大的溢出效应。此外,高频域是整体连接性的主要驱动因素。此外,CPU 在短期内是回报冲击的净贡献者,而在中长期内则是净接收者。在所有频率中,清洁能源和油是一致的净接收者,而肉类是主要的净贡献者。
更新日期:2025-05-26
中文翻译:

气候政策不确定性、能源市场和食品市场之间的溢出效应:时频分析
该研究考察了气候政策不确定性 (CPU)、清洁能源、化石能源和食品市场之间的回报关联性。使用 Diebold 和 Yilmaz (2012) 的时域方法以及 Baruník 和 Křhlík (2018) 的频域方法,我们发现这些市场之间存在巨大的溢出效应。此外,高频域是整体连接性的主要驱动因素。此外,CPU 在短期内是回报冲击的净贡献者,而在中长期内则是净接收者。在所有频率中,清洁能源和油是一致的净接收者,而肉类是主要的净贡献者。