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Enregistrement W3080143126 · doi:10.1111/caje.12459

Exchange rate passthrough at the micro and macro levels in a small open economy: Evidence from several million unit values

2020· article· en· W3080143126 sur OpenAlexvenueno aff
John Lewis

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacroMicro levelEconomicsIndex (typography)EconometricsMacro levelExchange rateHumanitiesWelfare economicsEconomyMonetary economicsEconomic impact analysisMacroeconomicsMicroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using a large dataset of import volumes and values for goods imports from around 50 trading partners, and 3,000 goods types, this paper finds that, at the micro level, passthrough is non‐linear in the exchange rate. Passthrough of larger bilateral exchange rate movements (i.e., greater than 8% year‐on‐year change) is just over 0.8, whereas smaller changes have a passthrough of around 0.3. However, regressions using aggregate data indicate that passthrough at the macro level is much closer to 0.8 than to 0.3. The resolution to this apparent puzzle lies in the fact that larger bilateral movements account for the vast majority of variation in the exchange rate index, and hence the non‐linearity at the micro level largely disappears at the macro level. This suggests the care should be taken in inferring macro implications from micro‐based passthrough estimates, and vice versa. Résumé Transmission des variations de taux de change au niveau microéconomique et macroéconomique dans une petite économie ouverte : étude basée sur plusieurs millions de valeurs unitaires. En s’appuyant sur un vaste ensemble de données relatives aux volumes d’importation, à la valeur des importations de biens de 50 partenaires commerciaux et à 3 000 types de produits, cet article montre que la transmission des variations de taux de change est non‐linéaire au niveau microéconomique. Le coefficient de transmission des mouvements de taux de change bilatéraux les plus importants (supérieurs à 8 % d’une année à l’autre) n’est que légèrement supérieur à 0,8 tandis qu’il avoisine 0,3 pour les mouvements plus faibles. Néanmoins, les régressions réalisées à l’aide de macrodonnées montrent que le coefficient de transmission au niveau macroéconomique est plus proche de 0,8 que de 0,3. La solution à cette énigme réside dans le fait que les mouvements bilatéraux les plus importants représentent l’essentiel de la variation de l’indice de taux de change ; ainsi, la non‐linéarité au niveau microéconomique s’estompe considérablement au niveau macroéconomique. Cela suggère qu’il faudrait tirer les conséquences des implications macroéconomiques découlant des estimations microéconomiques du coefficient de transmission, et inversement.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,439
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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