Dynamic spillovers between the term structure of interest rates, bitcoin, and safe-haven currencies
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines the connectedness between the US yield curve components (i.e., level, slope, and curvature), exchange rates, and the historical volatility of the exchange rates of the main safe-haven fiat currencies (Canada, Switzerland, EURO, Japan, and the UK) and the leading cryptocurrency, the Bitcoin. Results of the static analysis show that the level and slope of the yield curve are net transmitters of shocks to both the exchange rate and its volatility. The exchange rate of the Euro and the volatility of the Euro and the Canadian dollar exchange rate are net transmitters of shocks. Meanwhile, the curvature of the yield curve and the Japanese Yen, Swiss Franc, and British Pound act mainly as net receivers. Our static connectedness analysis shows that Bitcoin is mainly independent of shocks from the yield curve's level, slope, and curvature, and from any main currency investigated. These findings hint that Bitcoin might provide hedging benefits. However, similar to the static analysis, our dynamic analysis shows that during different periods and particularly in stressful times, Bitcoin is far from being isolated from other currencies or the yield curve components. The dynamic analysis allows us to observe Bitcoin's connectedness in times of stress. Evidence supporting this contention is the substantially increased connectedness due to policy shocks, political uncertainty, and systemic crisis, implying no empirical support for Bitcoin's safe-haven property during stress times. The increased connectedness in the dynamic analysis compared with the static approach implies that in normal times and especially in stressful times, Bitcoin has the property of a diversifier. The results may have important implications for investors and policymakers regarding their risk monitoring and their assets allocation and investment strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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