Exchange rate volatility and volatility asymmetries: an application to finding a natural dollar currency
Notice bibliographique
Résumé
Based on six daily spot nominal exchange rate returns denominated in the US dollar, viz-à-viz UK Pound, Japanese Yen, Swiss Franc, Canadian dollar, Australian dollar and Singapore dollar, this paper tries to find a natural Dollar currency by comparing the linear/nonlinear dynamics in the conditional variance of these bilateral exchange rate returns (time varying volatility vs. asymmetries). The characteristics of the unconditional distribution of the FX returns justified the use of the GARCH class of models of conditional volatility. Strong time varying symmetric effects are apparent in all the series examined, especially in the Australian dollar. Further asymmetric effects in unexpected appreciations and depreciations of currencies are examined based on the GJR model, the ST GARCH model and the ANST-GARCH model (which encompasses several asymmetric models). The estimates of asymmetric models show weak evidence of asymmetries in most of the currencies, except in the Japanese Yen and UK Pound. Further findings show that the Japanese Yen is a non-natural Dollar country. However, there may possibly exist some mild deterministic asymmetric effect in the UK Pound. Based on the symmetric GARCH model, a trader/investor may consider Australian dollar as the relatively most ‘likable’ currency, i.e. relatively the least volatile currency and relatively the most synchronized with the US dollar.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».