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Enregistrement W3214718876 · doi:10.3390/jrfm14110529

An Investigation into the Sources of Depreciations in Mongolian Tugrik Exchange Rate: A Structural VAR Approach

2021· article· en· W3214718876 sur OpenAlexvenueno aff
Gunbileg Ganbayar

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExchange rateEconomicsDepreciation (economics)International Fisher effectShock (circulatory)EconometricsVector autoregressionNominal interest rateInflation (cosmology)Fisher hypothesisMonetary economicsMonetary policyShort runAutoregressive modelCointegrationReal interest rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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