The Impact of Oil Price Shocks on Oil-Dependent Countries’ Currencies: The Case of Azerbaijan and Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
The paper aims to assess the relationship between Azerbaijani and Kazakhstani exchange rates and crude oil prices volatility. The study applies the structural vector autoregressive (SVAR) model. The paper concentrates on Azerbaijan and Kazakhstan, the post-Soviet countries considered as some of the most oil-dependent countries in the Caspian Sea region. The impulse response functions suggest that the rise of crude oil prices is associated with the exchange rates decrease and thus with an Azerbaijani manat and Kazakhstani tenge appreciation against the U.S. dollar. Moreover, the results suggest that an oil price increase leads to the rise of Azerbaijani international reserves. However, the results are insignificant for the Kazakhstani foreign exchange reserves. Additionally, the study reveals a negative and significant relationship between crude oil prices and USD/KZT in both pre-crisis and the COVID-19 crisis periods. We reveal that the correlation has been stronger during the COVID-19 pandemic. However, the relationship is not significant in the case of the Azerbaijani manat. The USD/AZN exchange rate has been stable since 2017, and the first phase of the COVID-19 pandemic has not caused a change in the exchange rate and a weakening of the Azerbaijani currency, despite significant drops in crude oil prices.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».