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Enregistrement W3122448865 · doi:10.24149/gwp59

Are the Intraday Effects of Central Bank Intervention on Exchange Rate Spreads Asymmetric and State Dependent?

2010· article· en· W3122448865 sur OpenAlexaff
Rasmus Fatum, Jesper Holst Pedersen, Peter Norman Sørensen

Notice bibliographique

RevueFederal Reserve Bank of Dallas, Globalization and Monetary Policy Institute Working Papers · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Exchange rateCurrencyForeign exchange marketMonetary economicsEconomicsForeign exchangeEconometricsFinancial economicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the intraday effects of unannounced foreign exchange intervention on bid-ask exchange rate spreads using official intraday intervention data provided by the Danish central bank. Our starting point is a simple theoretical model of the bid-ask spread which we use to formulate testable hypotheses regarding how unannounced intervention purchases and intervention sales influence the market asymmetrically. To test these hypotheses we estimate weighted least squares (WLS) time-series models of the intraday bidask spread. Our main result is that intervention purchases and sales both exert a significant influence on the exchange rate spread, but in opposite directions: intervention purchases of the smaller currency, on average, reduce the spread while intervention sales, on average, increase the spread. We also show that intervention only affects the exchange rate spread when the state of the market is not abnormally volatile. Our results are consistent with the notion that illiquidity arises when traders fear speculative pressure against the smaller currency and confirms the asymmetry hypothesis of our theoretical model.

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)0,025
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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