An Investigation into the Sources of Depreciations in Mongolian Tugrik Exchange Rate: A Structural VAR Approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper empirically investigates the sources of fluctuations in real and nominal Mongolian Tugrik (MNT) exchange rates by estimating the structural vector autoregressive (SVAR) model over the period January 1994–May 2021 and decomposing the exchange rate series into stochastic components induced by real and nominal shocks under the assumption of the long-run neutrality of nominal shocks on the real exchange rate level. The empirical results show that the real MNT exchange rate movements are primarily due to the real shocks, while the nominal shocks have a major role in explaining nominal exchange rate movements in the short and long run. The nominal exchange rate shows a delayed over-shooting occurring between one and three years after a nominal shock hits the economy. The long-run effect of a monthly one standard deviation nominal shock on nominal MNT exchange rate is 2.5%, which results in a permanent divergence between real and nominal MNT exchange rate and causes non-cointegrated relation between real and nominal MNT exchange rates. The historical decomposition of forecast error indicates that the nominal shock plays a significant role in explaining the depreciation in nominal MNT exchange rate over the last three decades. Our recommendation is to stop “cash handling” policy, minimize monetary shock, and coordinate fiscal and monetary policies to avoid large nominal depreciation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».