Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/247607 
Erscheinungsjahr: 
2021
Quellenangabe: 
[Journal:] Econometrics [ISSN:] 2225-1146 [Volume:] 9 [Issue:] 2 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2021 [Pages:] 1-18
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
We study the non-linear causal relation between uncertainty-due-to-infectious-diseases and stock-bond correlation. To this end, we use high-frequency 1-min data to compute daily realized measures of correlation and jumps, and then, we employ a nonlinear Granger causality test with the use of artificial neural networks so as to investigate the predictability of this type of uncertainty on realized stock-bond correlation and jumps. Our findings reveal that uncertainty-due-to-infectious-diseases has significant predictive value on the changes of the stock-bond relation.
Schlagwörter: 
artificial neural networks
Granger causality test
infectious diseases
nonlinearity
stock-bond correlation
uncertainty
JEL: 
C45
C53
C58
G01
G11
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article

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