Inflation Co-Movement Dynamics: A Cross-Country Investigation Using a Continuous Wavelet Approach
Notice bibliographique
Résumé
The economic literature provides evidence that inflation rates can co-move across nations because of a host of reasons, ranging from low frequency changes in monetary policy to similar high frequency shocks. Hence, this paper investigates inflation rate co-movements between nine (9) African countries and their bilateral linkages with five (5) developed economies using continuous wavelets at different time scales or frequencies. Specifically, we examine the coherency and the phase relationship in time-frequency space in inflation rates of the selected countries. Several findings are documented. First, inflation rates co-movements in the nine African countries are time varying, multi-scale, and characterized by structural breaks. In addition, we find that inflation co-movements across countries in the Africa sub-region is weak at low frequencies. Furthermore, we find evidence of inflation co-movement between Africa and developed economies, suggesting that central banks and policy-makers in Africa need to monitor international price developments, and analyze their implications for their domestic economies. Second, we find that inflation rates in the selected African countries explain, on average, almost 80% of their own inflation variance over the whole sample period. Spillover analysis reveals that China and Canada account for a greater percentage of inflation variation in Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».