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Enregistrement W2090019344 · doi:10.3386/w20252

Globalisation, Pass-through and the Optimal Policy Response to Exchange Rates

2014· report· en· W2090019344 sur OpenAlexaff
Michael Devereux, James Yetman

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2014
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCity University of Hong Kong
Mots-clésGlobalizationExchange rateEconomicsMonetary economicsBusinessMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we examine how monetary policy should respond to nominal exchange rates in a New Keynesian open economy model that allows for a non-trivial role for sterilised intervention.The paper develops the argument against the backdrop of the evolving policy-making environment of Asian economies.Sterilised intervention can be a potent tool that offers policymakers an additional degree of freedom in maximising global welfare.We show that the gains to sterilised intervention are greater when goods market integration is low and exchange rate pass-through is high.However, increased financial internationalisation reduces the effectiveness of sterilised intervention, as the international policy trilemma becomes more relevant.Unsterilised intervention may also have a role to play, although the potential welfare gains from this are generally smaller.Most central banks in Asia have actively used sterilised foreign exchange intervention as a policy tool to smooth exchange rates.But, over time, declining exchange rate pass-through and the increasing international integration of financial and goods markets will tend to reduce the efficacy of sterilised intervention.Given the limited effectiveness of unsterilised intervention, our model implies that the role of exchange rate movements in the optimal setting of monetary policy in Asia is decreasing.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,309
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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