Exchange Rate Uncertainty and Workers’ Remittances: Empirical Bayesian Approach
Notice bibliographique
Résumé
Exchange rate is one of the important determinates of worker’s remittances to a country. Level of exchange rate as well as any fluctuation in it influences the volume of workers’ remittances. The present study uses data of workers’ remittances from ten major countries to Pakistan for the period 1973 to 2012. Uncertainty of exchange rate is estimated through GARCH model. We use Empirical Bayesian approach to compute posterior information (estimates, for which, the GMM estimates are used as prior in order to avoid biasness and inconsistency due to the presence of endogeniety in our model. The Empirical Bayesian estimates are found to be more efficient in terms of significance and correct signs of modeled variables. The findings suggest a significant role of home and host country characteristics in most of the cases. The findings also reveal a negative impact of exchange rate uncertainty on the inflow of remittances. The political instability reveals an insignificant impact on remittances. The study recommends different policy options for different host countries. Apart from the Middle East, the policy for other regions (like USA, Canada, and Germany etc.) must be considered separately to encourage inflow of remittances. Appropriate stabilization measures have to be taken on priority basis to curtail volatility of exchange rates and to ascertain regular inflow of remittances.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».