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An empirical approach to the Trump Effect on US financial markets with causal-impact Bayesian analysis

机译：因果区因果区贝叶斯分析对美国金融市场特朗普效应的经验方法

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摘要

In this paper, we have tested the existence of a causal relationship between the arrival of the 45th presidency of United States and the performance of American stock markets by using a relatively novel methodology, namely the causal-impact Bayesian approach. In effect, we have found strong causal relationships which, in addition to satisfying the classical Granger Causality linear test, have been quantified in absolute and relative terms. Our findings should be included in the context of one of the main markets anomalies, the so-called “calendar effects”. More specifically, when distinguishing between the subperiods of pre- and post-intervention, data confirm that the “US presidential cycle” represents a process of high uncertainty and volatility in which the behavior of the prices of financial assets refutes the Efficient-Market Hypothesis.
机译：在本文中，我们通过使用相对新的方法来测试了美国第四届美国担任总统的到来与美国股市表现之间存在的因果关系，即因果影响贝叶斯方面的因果关系。实际上，我们发现了强大的因果关系，除了满足古典格兰杰因果关系线性测试之外，还以绝对和相对术语量化。我们的调查结果应包括在主要市场异常之一的背景下，所谓的“日历效应”。更具体地说，在区分前后和后期后的子层时，数据确认“美国总统周期”代表了高不确定性和波动的过程，其中金融资产价格的行为驳斥了高效市场假设。

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