The Transfer Problem Surfaces in Sub-Saharan Africa: Net Foreign Assets, Financial Liberalization and Real Exchange Rates
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents new links among net foreign assets (NFA), financial liberalization, and the real exchange rates in Sub-Saharan Africa (SSA), utilizing a testable theoretical model inspired by Lane and Milesi-Ferreti (2004) and newly constructed data sets for real exchange rates, net foreign assets, and financial liberalization. First, we check for the existence of a transfer problem – the hypothesis that increases in NFA strengthen the real exchange rates. Second, we examine how real exchange rates have reacted to financial liberalization in SSA. Finally, we explore whether financial liberalization dampens the effects of a transfer problem. Empirical analysis, using cross-country data, confirms the existence of a transfer problem that decreases with increases in trade openness in SSA. We also find that, overall, countries with financial liberalization have more depreciated real exchange rates and that financial liberalization dampens the transfer problem so that the semi-elasticity of NFA becomes negative, implying that financially liberalized SSA countries that experience an increase in net external liabilities would eventually require an appreciated, rather than depreciated, real exchange rate. The results are robust to various model specifications and estimation techniques, inclusion of other determinants of real exchange rates and consideration of endogeneity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».