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Enregistrement W3125101027

Real-Time Effects of Central Bank Interventions in the Euro Market

2007· preprint· en· W3125101027 sur OpenAlexaff
Rasmus Fatum, Jesper Holst Pedersen

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Policies and Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExchange rateIntervention (counseling)Volatility (finance)Central bankPsychological interventionMonetary economicsForeign exchange marketEconomicsRobustness (evolution)Monetary policyForeign exchangeEconometricsBusinessMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the real-time effects of foreign exchange intervention using official intraday intervention data provided by the Danish central bank. Denmark is currently pursuing an active intervention policy under the provisions of the Exchange Rate Mechanism (ERM II) and intervenes on a discretionary basis when considered necessary. Prior participation in ERM II is a requirement for adoption of the Euro. Therefore, our study is of particular relevance for the new European Union member states that are either currently participating in ERM II or expected to do so at a later date as well as for Denmark. Our analysis employs the two-step weighted least squares estimation procedure of Andersen, Bollerslev, Diebold and Vega (2003) and an array of robustness tests. We find that intervention exerts a statistically and economically significant influence on exchange rate returns when the direction of intervention is consistent with fundamentals and intervention is carried out during a period of high exchange rate volatility. We also show that the exchange rate does not adjust instantaneously to the unannounced and discretionary interventions under study. We conclude that intervention can be an important short-term policy instrument for exchange rate management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1670,013

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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