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Enregistrement W201470466 · doi:10.1017/cbo9780511492488.011

Uncovered interest parity with fundamentals: a Brazilian exchange rate forecast model

2002· book-chapter· en· W201470466 sur OpenAlexaboutno aff
Marcelo Kfoury Muinhos, Paulo Springer de Freitas, Fabio Araújo

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInflation (cosmology)Exchange rateInternational Fisher effectCurrencyEconometricsInterest rate parityNominal interest ratePath (computing)Variance (accounting)Quarter (Canadian coin)Real interest rateValue (mathematics)Inflation targetingInterest rateMonetary economicsMonetary policyStatisticsMathematicsComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Forecasting the nominal exchange rate path is one of the most challenging aspects of an inflation-targeting framework. According to Bank of Brazil estimates, the pass-through from nominal exchange rate movements to inflation is around 10% in each quarter. Therefore, an accurate forecast of the nominal value of the currency is very important for the efficiency of an inflation-targeting regime. If the evaluation of the future exchange rate path can be made more precise, it may reduce the variance in output and inflation. Uncovered interest parity (UIP), which relates the expected nominal depreciation to the nominal interest rate differential, has been a popular model for exchange rate forecasting. But UIP has been questioned as an adequate tool to forecast future exchange rates because many empirical tests have found a negative correlation between exchange rate changes and the interest differential, in contradiction to what is predicted by UIP. This situation has led us to consider what can be gained and lost with other models for forecasting the exchange rate. A simple alternative is to assume that the exchange rate follows a random walk and is not cointegrated with any exogenous variable for which we have data. The expected future exchange rate therefore should be equal to the current value. This first approach, although simple and transparent, does not preclude the risk of occasional large forecast errors in the exchange rate and hence inflation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,074 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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