The US Financial Crisis and the Behavior of the Foreign Exchange Market
Notice bibliographique
Résumé
Foreign exchange market is the most active market in today’s global financial domains. While the consensus on several aspects of this market is fairly established, the informational efficiency in this market is still unsettled, particularly during unexpected interruptions and unusual or unstable periods. The financial crisis of 2008 is the most recent example of such a period. This dissertation focuses on the efficiency of the foreign exchange market during a unique, turbulent period using the six most actively traded currencies: the Australian dollar, Canadian dollar, Swiss franc, Euro, British pound, and Japanese yen. Considering nine months before the peak of the financial crisis to nine months thereafter, the entire sample is divided into three sub-samples: full-, non-crisis-, and crisis-periods. Both daily and minute-by-minute data are used. A variety of instruments are analyzed, including spot, forward, and exchange traded funds on the currencies. The methodologies that are employed range from standard econometric tests of efficiency to estimation of vector error correction models to identify price discovery, or leadership positions, in each of the currency markets. The findings indicate behavioral similarities and differences. The patterns of the volatility of the currencies are mixed: two-humped for the AUD, CAD, and EUR; W-shaped for the CHF; three-humped for the GBP, and flat U-shaped for the JPY. The daily results from several methodologies provide mixed evidence on market efficiency. Over the entire sample period, the estimated forward premium coefficients from the GARCH (1, 1) model are not significant for all currencies, while the null hypotheses of zero and one cointegrating vectors cannot be rejected for all currencies, except for the AUD. These findings are consistent with some of the previous studies, concluding that the efficiency tests in the foreign exchange market would depend on the methodology and the time period of the study. The high frequency data results show different degrees of price discovery between pair-wise instruments. Specifically, the spot exchange market shows a greater contribution to price discovery than the corresponding exchange traded funds. A possible explanation is the current size of the market and its increased transparency through the use of electronic trading.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».