Linear and Nonlinear Relationship Between Real Exchange Rate, Real Interest Rate and Consumer Price Index: An Empirical Application for Countries with Different Levels of Development
Notice bibliographique
Résumé
The research population of this study consists of Australia, Azerbaijan, Egypt, Brazil, Chile, Canada, Hungary, Pakistan, India, Ukraine and the United Kingdom. For these countries; T, the relationship between Exchange Rate Index (exc), Real Interest Rate (int) and Consumer Price Index (cpi) variables were examined. Data from 2000Q1 to 2021Q3 were used in the study. The data are taken from the IMF's data bank. Analysis was done in R-Studio. Wo Seasonality Test, Augmented Dickey-Fuller Test, Linear Granger Causality Analysis and Nonlinear Granger Causality Analysis were used to investigate the relationship between variables. The theory claims that there is causality in both directions between exchange rate, interest rate and inflation. In the study, the relationship between these variables was investigated with linear and nonlinear causality tests. It is thought that the empirical results that contradict the theory are caused by the development levels of the countries, their macroeconomic structures, the applied fiscal and monetary policy instruments, the conjuncture and the analysis methods. The study aims to investigate these claims. For this reason, the development levels, sociocultural and socioeconomic structures of the selected countries were requested to be different. In addition, two different test methods, linear and non-linear, were preferred for the causality relationship. It was observed that the selected analysis methods significantly affected the results. Linear causality analysis results are closer to theoretical implications. However, the level of development of the countries does not have a significant effect on the relationship between the variables.
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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 ».