Uncovered interest parity and threshold cointegration approach: theory and evidence
Notice bibliographique
Résumé
Although the uncovered interest parity (UIP) condition has played an important role in many theoretical and empirical models of open-economy macroeconomics, the conventional empirical test for the validity of UP has shown that the null hypothesis of the UP condition is almost always rejected and, especially, the slope estimate of the forward premium is significantly negative. Four different approaches to explaining this UIP puzzle have been introduced so far, but none of them has succeeded in providing a fully acceptable rationale and empirical test result. The present paper investigates the UIP puzzle using the threshold cointegration approach for major four currencies: the Canadian dollar, the Japanese yen, the German mark, and the British pound. We find that the slope estimate of the forward premium in the context of the threshold vector error-correction model (TVECM) has a positive or negative sign, depending on currencies. Based on this finding, we conclude that the threshold cointegration approach does not provide robust evidence for the UIP condition, and that the UIP puzzle remains partially unsolved. However, our paper gives some contributions to the study of the UIP puzzle and the application of the threshold cointegration approach. First, we provide a general review of the threoretical and empirical studies on the UIP condition including the threshold cointegration approach. Second, we find that the spot and forward exchange rates for the four major currencies have a bivariate threshold cointegration property. Third, we estimated the band TVECM for the spot and forward exchange rates of these currencies. Fourth, we constructed out-of-sample forecasts using the TVECM and four alternative models, and found that the TVECM has the best forecasting ability based on root-mean-square-error (RMSE) and mean-absolute-error (MAE) criteria. According to this finding, the estimated TVECM can be used as a predictor of short-term movements in exchange rates although the estimated results are inconsistent with the UIP condition.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».