Economic Policy Uncertainty and Government Bond Prices
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : This paper investigated the impact of economic policy uncertainty (EPU) in the US, UK, Japan, Italy, India, Germany, France, China, Canada, and Brazil on Indian government bond prices using a new dataset of the Clearing Corporation of India Limited Broad Total Return Index (BTRI) and Liquid Total Return Index (LTRI).Methodology : We used the quantile regression approach and monthly dataset from January 2004 – December 2020 for the analysis.Findings : We found that the top 20 government bond prices decreased due to EPU in India, Japan, the US, and the UK. In contrast, the EPU of Canada, China, and the UK had a statistically significant positive impact on BTRI. Further, a negative relationship was found between the top five government bond prices and the EPU of three economies: India, Japan, and the US.Practical Implications : The analysis will help identify potential risks and vulnerabilities in government bonds. It assists regulators and policymakers in implementing effective risk management measures to safeguard financial stability. The findings will also be useful for investors and market participants to make informed investment decisions.Originality : From a data standpoint, this is the first study that used CCIL’s BTRI and LTRI data for the first time to canvass the impact of EPU on Indian government bonds as far as we know. Further, we took into account the unique characteristics of the EPU of the top 10 economies and directly compared the reaction of these economies’ EPU to the government bond price fluctuations.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».