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Enregistrement W3162092214

ANALYSIS OF THE IMPACT OF EXCHANGE RATE VOLATILITY ON THE SOUTH AFRICAN GOVERNMENT BOND MARKET

2020· article· en· W3162092214 sur OpenAlexvenueno aff
DF Meyer, As Hassan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsExchange rateVolatility (finance)CointegrationBondMonetary economicsGovernment bondBond marketInterest rateFinancial economicsEconometricsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although government bond markets in Africa have been growing steadily, one of the factors inhibiting the growth of these markets is that only a few African economies have clear access to global financial markets. This factor has been worsened by the volatility of exchange rates of these countries, which could potentially affect bonds’ yields adversely. This paper empirically investigated the impact of exchange rate volatility on the South African bond market and the economy as a whole. A quantitative technique was utilised with a Johansen cointegration estimation technique to determine whether the variables were cointegrated and to determine the effect of exchange rate volatility on the bond market and the economy. GARCH was used to generate exchange rate volatility from rand/US dollar exchange rate series, which was then used with other variables in a VECM for the main estimation. Monthly datasets from January 2000 to December 2018 were analysed with variables such as exchange rate, bond yields, real GDP and CPI included. The results from the Johansen cointegration test indicated that the variables have a long-run relationship. Furthermore, results from the VECM estimation indicates that volatility with regard to the external value of interest payment on government bonds discourages investment in the South African bond market. Inflation and economic growth are also found to have positive and negative effects on bond yield, respectively. The overall results from the study suggest that exchange rate volatility is one of the factors limiting the potential of the economy’s bond market by discouraging foreign investment in the market. To this end, both the monetary and fiscal authorities in the country need to work together to formulate and implement policies that would reduce the volatility in the South African currency. Key Words: bond market, exchange rate, GARCH, VECM, volatility

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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