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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».