An Empirical Analysis of Foreign Exchange Reserves in Emerging Asia
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few years, the ability of the United States to finance its current account deficit has been facilitated by massive purchases of U.S. Treasury bonds and agency securities by Asian central banks. In this process, Asian central banks have accumulated large stockpiles of U.S.-dollar foreign exchange reserves. How far is the current level of reserves from that predicted by the standard macroeconomic determinants? The authors answer this question by using Pedroni's (1999) panel cointegration tests as the basis for the estimation of a long-run reserve-demand function in a panel of eight Asian emerging-market economies. This is a key innovation relative to the existing research on international reserves modelling: although the data are typically I(1), the literature ignores this fact and makes statistical inference based on unadjusted standard errors. While the authors find evidence of a positive structural break in the demand for international reserves by Asian central banks in the aftermath of the financial crisis of 1997–98, their results indicate that the actual level of reserves accumulated in 2003–04 was still in excess relative to that predicted by the model. Therefore, as long as historical relationships hold, a slowdown in the rate of accumulation of reserves is likely. This poses negative risks for the U.S. dollar. However, both the substantial capital losses that Asian central banks would incur if they were to drastically change their holding policy and the evidence that the currency composition of reserves evolves only gradually mitigate the risks of a rapid depreciation of the U.S. dollar triggered by Asian central banks.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».