Financial market spillovers of U.S. monetary policy shocks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the cross‐border propagation of U.S. monetary policy shocks to the financial markets of five open countries—Australia, Canada, New Zealand, South Korea, and the United Kingdom—from 2000 to 2017. I estimate the structural VAR models that consist of multiple high‐frequency financial variables, in which the impacts of foreign (U.S.) and local monetary policy shocks are estimated jointly, using a novel set of external instruments. I include a wide range of domestic, U.S., and global endogenous variables to reflect the various channels of shock transmission. I draw four main findings from the empirical results. First, the foreign exchange rates respond flexibly to domestic and foreign monetary shocks, as the overshooting theory predicts. Second, despite the reactions in foreign exchange rates, U.S. monetary shocks propagate strongly to domestic financial markets in other countries, possibly reflecting the correlated term and risk premiums across countries. Third, while the results support the significant transmission of domestic monetary policies by the central banks in the countries, U.S. monetary shocks exhibit greater and more persistent impacts on domestic asset prices than the domestic shocks. Finally, a set of counterfactual experiments reveal that the international transmission of U.S. monetary policy shocks operate through several channels, including global financial sentiments, U.S. asset prices (both equity prices and bond yields), and foreign exchange rates.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 découle