An Empirical Analysis of the Bond Market Behavior and Cointegration in the Selected APEC's Countries
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the behavior of Treasury bond rates in Asia-Pacific Economic Cooperation’s countries. Granger causality tests based on the vector error correction model (VECM) suggest bidirectional Granger causalities between changes in (i) the Canadian and Malaysian Treasury bond rates, (ii) the Canadian and New Zealand bond rates, (iii) the US and Malaysian Treasury bond rates, and (iv) the South Korean and Malaysian Treasury bond rates. The results also reveal unidirectional Granger causalities from changes in (i) the Canadian to US Treasury bond rates, (ii) the South Korean to New Zealand and US Treasury bond rates, (iii) the Malaysian to New Zealand and Thai Treasury bond rates, (iii) the Thai to New Zealand and South Korean Treasury bond rates, and (iv) the US to New Zealand Treasury bond rates. The Granger causality test based on the augmented vector autoregressive (VAR) procedure yields largely similar results from VECM. These empirical findings may be attributable to differences in economic policies, governance, culture, and other institutional arrangements in each of these countries. The empirical results are important for investors and traders since they can use past information in one country to predict prices and returns in the future in other countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».