Notice bibliographique
Résumé
There are four chapters in my dissertation. Chapter one gives a brief introduction of the three essays. Chapter two studies the choice of exchange rate regimes in East Asia using a business-cycle approach. My results suggest that countries in East Asia are driven mainly by country-specific shocks, making more rigid exchange rate regimes less desirable. Neither a yen bloc nor a dollar bloc has been identified in East Asia. However, Japan seems more influential to countries such as Korea and Taiwan. An optimum currency area does not seem feasible for East Asia, at least in the short run. Chapter three applies the cointegration and causality analyses to the real effective exchange rates to study the degree of monetary integration in East Asia. I find that the ASEAN and the NIE countries, respectively, have achieved some degree of integration, but not East Asia as a whole. The yen is found to move closely with the NIE currencies. However, neither the yen nor the dollar imposes a dominant driving force on the East Asian currencies. My results suggest that East Asia is not an optimum currency area. Chapter four expands the traditional monetary model of exchange rate determination into a structural VAR model incorporating various capital flows and the balance of trade in addition to the macroeconomic fundamentals. The model is then applied to the Australian dollar (AUD), the Canadian dollar (CAD), and the US dollar (USD) exchange rates over 19802004. I find that capital flows, especially portfolio investments, explain a major portion of the exchange rate fluctuations in the relatively small and open economies such as Australia and Canada in the short-to-medium run. The impacts of capital flows are limited to the US dollar exchange rates. Among the macroeconomic fundamentals, the interest rate plays an important role in exchange rate determination for all three currencies. The results imply that different capital flows do influence exchange rates differently and are important determinants of exchange rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».