Volatility Spillover in Foreign Exchange Markets
Notice bibliographique
Résumé
The recent financial crisis in the US and then the debt crisis in Europe have impacted the economical performance of the world in general, particularly the financial performance. With the increase in globalization and cross-border trade, the dependence of one economy on others increases. Portfolio diversification theory proposed by Markowitz, in 1952, suggests that if two markets are not significantly correlated, taking a position in that market helps in reducing the risk of the portfolio. The recent turmoil in these two markets (US and Europe) has affected the entire world and a lot of volatility has been observed in all financial markets around the world. Hence, it becomes imperative to identify the volatility spillover effect from one market to the other at this point. This article examines the volatility spillover of one market on other by taking five exchange rate markets: Great Britain pound (GBP), Euro (EUR), Canadian dollar (CAD) and Australian dollar (AUD) and Japanese yen (JPY) against the US dollar. Data from June 2008 to December 2012 were taken for consideration. Unit root test was used to identify the stationarity of data and the variance decomposition method was applied to identify the degree of influence of one market on other. The volatility spillover index, as suggested by Diebold and Yilmaz (2009), was created to identify the return spillover effect. Outcomes suggest that volatility on JPY and CAD follows the concept ‘better to give than receive’, while GBP as the net receiver goes along with the findings of Nikolaos (2012). A volatility spillover index of 11.11 per cent indicates low possibility of volatility transmission among considered currency pairs. This article will help traders, portfolio managers, policy makers and other market participants identify the source of volatility in considered currency markets and to take corrective measures.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».