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Enregistrement W1987869545 · doi:10.5539/ijef.v4n6p132

Examining International Parity Relations between Kenya and Uganda: A Cointegrated Vector Autoregressive Approach

2012· article· en· W1987869545 sur OpenAlexvenueno aff
Ferdinand Othieno

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasing power parityParity (physics)Interest rate parityRelative purchasing power parityEconomicsEconometricsAutoregressive modelInternational Fisher effectCointegrationExchange rateReal interest rateInterest rateMacroeconomicsFisher hypothesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyses empirically the purchasing power parity, the uncovered interest parity and the real interest parity (Fisher parity) between Kenya and Uganda. The paper first tests the three parity relations using stationarity tests. Afterwards the study jointly models international parity conditions, namely PPP, RIP and UIP using a Cointegrated Vector Autoregressive approach. From the analysis of the individual parities, there is no evidence that the individual parities hold between the two countries except for RIP. On the other hand the joint VAR model establishes that the Kenya-Uganda inflation rates, interest rates, and the real exchange rate have followed a long-run equilibrium-correcting behavior. The joint Cointegrated VAR analysis reveals that all the endogenous variables explain more than 99.95% of the VAR model. This indicates a fast correction towards the long run equilibrium of the parity relations. Hence when the three parity relations are jointly modeled, it can be argued that Uganda has shown a tendency to converge to Kenya both in both nominal and real terms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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