Analysis of Symmetric and Asymmetric Effects of Exchange Rate Pass-Through in Inflation-Targeting Countries
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study is to analyze the effects of symmetry and asymmetry of the exchange rate pass-through in Middle-Income and High-Income countries that implement inflation-targeting policies. This study uses a sample of Middle-Income Countries (South Africa, Brazil, India, Indonesia, and Mexico) and High-Income Countries (Australia, Japan, Canada, Norway, and Sweden) in the form of time-series 2000:Q1- 2021:Q4 with the method of Autoregressive Distribution Lag (ARDL) and Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL). The results showed that five countries have a significant positive effect on the real exchange rate on inflation in the short-run in the ARDL method. In addition, in the NARDL method, five countries significantly positively affect the depreciation of the real exchange rate on inflation in the short-run. Then, only one country has a significant negative effect between the appreciation of the real exchange rate on inflation in the short-run and eight countries in the long-run. Based on the estimation results, it can be concluded that the average quantity of real exchange rate effect on inflation (exchange rate pass-through) in Middle-Income Countries is greater than in High-Income Countries. Therefore, inflation-targeting policies are more flexible to be applied in high-income countries. In addition to the exchange rate, other variables such as oil prices, money supply, and real GDP also greatly affect inflation and have different effects in each country.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».