An Empirical Study on the Asymmetric Effects of Trading Volume Information in int‘l Currency Futures Markets: Advanced vs Emerging Markets
Notice bibliographique
Résumé
This paper tested the conditional mean spillover effects between trading volume and price changes in international currency futures markets. We use 8 kinds of currency futures markets such as Japanese yen, British pound, Australian and Canadian dollar as the advanced market and Korean Won/Dollar, Brazilian Real, Russian rubul and South African's land futures as the emerging markets. The sample period is covered from May 19, 2006 to March 15, 2009. For this purpose we employed dynamic time series model such as Nelson (1991)'s Exponential GARCH (1, 1)-M. The major empirical results are as follows; First, according to the empirical results of 4 advanced currency futures markets, we find that the open interests have a strong impact on the price changes at a statistically significant level. In case of the British pound and Canadian dollar futures, the price changes also have influence on the open interests. Second, according to the empirical results of 4 emerging currency futures markets, only Russian currency futures' open interest has an impact on the price change but the price changes of the remain 3 countries have an impact on open interests respectively at a significant level. Third, we also find that there is a asymmetric volatility spillover effects between open interests and price changes in all the advanced and emerging currency futures markets. Fourth, according to Granger causality test the influence of Japanese yen, Australian and Canadian dollar and Brazilian Real futures on the other currency futures markets are dominant. From these empirical results we infer that most of currency futures markets have a much better price discovery function than currency cash market and are inefficient to the information.
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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 | 0,014 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».