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Enregistrement W2035108921 · doi:10.1177/097215090100200204

The Indian Foreign Exchange Market and the Equilibrium Real Exchange Rate of the Rupee

2001· article· en· W2035108921 sur OpenAlexaff
Ila Patnaik, Peter Pauly

Notice bibliographique

RevueGlobal Business Review · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRupeeExchange ratePurchasing power parityEconomicsMonetary economicsForeign exchange marketInterest rate parityForeign-exchange reservesShort runInternational economicsVolatility (finance)Financial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article seeks to analyze changes in the forex market in India and to explain the behaviour of the rupee in the nineties when India moved from a fixed to a f loating exchange rate. The analysis attempts to identify the underlying economic forces that are submerged under an interventionist market structure. The exchange rate is determined in the more slowly adjusting output markets in the long run and in volatile asset markets in the short run. The long run equilibrium exchange rate is seen to be determined by a version of the purchasing power parity condition. In the short run, the real exchange rate deviates from that determined by real interest parity due to risk. As long as pressures are not extreme, the Reserve Bank of India (RBI) is able to intervene effectively to influence the exchange rate. Its policy of 'keeping the rupee in line with fundamentals' has usually amounted to preventing a nominal appreciation of the rupee so that it does not effectively turn into a real appreciation. Other than attempting to keep exports competitive, the Reserve Bank has intervened to reduce volatility in forex markets. More recently, indirect intervention using interest rates has also played an increasingly important role in the RBI's foreign exchange policy.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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