The Impact of Financial Liquidity on the Exchange Rate of the Chinese Yuan Renminbi against the United States Dollar under Interest Rate Liberalization — Evidence from Shibor
Notice bibliographique
Résumé
Financial liquidity is one of the most important factors that affects China’s currency market along with other macroeconomic factors. Shanghai Interbank Offered Rate (Shibor) is the quantitative indicator of the financial liquidity of China’s capital market. China has been continuously promoting the marketization of interest rates. The interbank market, as a resource of money supply, is significantly affected by this process. This paper empirically investigates the relationship between Shibor and the onshore renminbi-dollar exchange rate utilizing data from October 2006 to January 2015. Furthermore, in addition to Shibor, inflation rate difference, benchmark interest rate difference, GDP growth rate difference, and trade balance are all included as control variables. First, preliminary tests such as the ADF test and Granger causality test were conducted for selecting the most appropriate regression method. A VAR test, impulse response, and variance decomposition were then conducted. Empirical results show that Shibor has a significant impact on the onshore renminbi-dollar exchange rate, exhibiting a one-way causal relationship with an inverse direction. Furthermore, other control variables also show a different relationship to the onshore renminbi-dollar exchange rate to some extent. The finding is consistent with classical theory and practical judgment. This paper contributes to existing literature on classical theory testing of the exchange rate and provides new evidence on the influencing factors of the exchange rate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».