MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2463953960 · doi:10.5430/ijfr.v7n4p1

International Parity Relations and Economic Shock: Evidence from Swiss Franc Unpegging

2016· article· en· W2463953960 sur OpenAlexvenueno aff
Hoje Jo, Julian Dixon, Toshi Masubuchi, Manali Parmar, Stuti Dalmia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterest rate parityInternational Fisher effectEconomicsEconometricsParity (physics)Exchange rateForward rateInterest rateStatisticsMathematicsMonetary economicsReal interest rateFisher hypothesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we examine the association between the macroeconomic variables - interest and inflation rate, and the expected spot rate of Swiss franc against Euro around the abandonment of the ceiling on the Swiss franc by the Swiss National Bank (SNB), January 15, 2015, using the two international parity relationships, International Fisher effect (IFE) and Purchase Power Parity (PPP). We use the regression analysis to examine the significance of change in daily interest rates and monthly inflation rates on the change in actual daily spot rates. While our empirical results indicate no significant statistical relationship between the two inputs before unpeg period, our additional analysis examining both the magnitude and directional deviation of the actual spot rate compared to the spot rate for both unpeg and peg period predicted using the two parity relations suggest that spot rates predicted based on the IFE relations, in general, is relatively better in predicting the daily spot rate compared to that of the PPP relations. Although both parity relations are not perfect models for predicting daily exchange rates, they can be used as a framework to guide financiers to gain additional insight regarding the short-term directional trend of the spot rate.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Financial ResearchMême sujetMonetary Policy and Economic ImpactTravaux en français237 207