Co-movement of energy commodities revisited: Evidence from wavelet coherence analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F12%3A00367037" target="_blank" >RIV/67985556:_____/12:00367037 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216208:11230/12:10100616

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2011.10.007" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2011.10.007</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2011.10.007" target="_blank" >10.1016/j.eneco.2011.10.007</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Co-movement of energy commodities revisited: Evidence from wavelet coherence analysis

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we contribute to the literature on energy market co-movement by studying its dynamics in the time-frequency domain. The novelty of our approach lies in the application of wavelet tools to commodity market data. A major part of economic time series analysis is done in the time or frequency domain separate- ly. Wavelet analysis combines these two fundamental approaches allowing study of the time series in the time-frequency domain. Using this framework, we propose a new, model-free way of estimating time- varying correlations. In the empirical analysis, we connect our approach to the dynamic conditional correla- tion approach of Engle (2002) on the main components of the energy sector. Namely, we use crude oil, gas- oline, heating oil, andnatural gas on a nearest-future basis over a period of approximately 16 and 1/2 years beginning on November 1, 1993 and ending on July 21, 2010.

Název v anglickém jazyce

Co-movement of energy commodities revisited: Evidence from wavelet coherence analysis

Popis výsledku anglicky

In this paper, we contribute to the literature on energy market co-movement by studying its dynamics in the time-frequency domain. The novelty of our approach lies in the application of wavelet tools to commodity market data. A major part of economic time series analysis is done in the time or frequency domain separate- ly. Wavelet analysis combines these two fundamental approaches allowing study of the time series in the time-frequency domain. Using this framework, we propose a new, model-free way of estimating time- varying correlations. In the empirical analysis, we connect our approach to the dynamic conditional correla- tion approach of Engle (2002) on the main components of the energy sector. Namely, we use crude oil, gas- oline, heating oil, andnatural gas on a nearest-future basis over a period of approximately 16 and 1/2 years beginning on November 1, 1993 and ending on July 21, 2010.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

AH - Ekonomie

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Energy Economics

ISSN

0140-9883

e-ISSN

—

Svazek periodika

34

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

241-247

Kód UT WoS článku

000300753300025

EID výsledku v databázi Scopus

—