Do the Exchange Rates Converge Among Fragile Market Economies? New Evidence from LM and RALS-LM Unit Root Tests
Notice bibliographique
Résumé
Global financial integration causes the economic consequences of economic crises, wars, or pandemics to be felt more in developing countries and triggers high exchange rate volatilities in these economies. In such an integrated financial environment, it is an interesting research domain how and why the exchange rate volatilities of countries are not affected similarly but tend to diverge from each other. This study investigates whether the exchange rate volatilities of fragile market economies converge in the stochastic convergence framework. To answer this question, we analyzed the stochastic behavior of the series using the traditional and structural break unit root tests besides RALS unit root tests, which consider the information of non-normal errors. The discussions regarding the size and power properties of test procedures in the unit root testing literature have formed a crucial part of the implications of the test results. In light of these discussions, we conclude that the stochastic convergence assumption is valid for Brazil, South Africa, India, and Hungary, whereas it is not valid for Argentina, Mexico, and Türkiye. The policy implications of our findings are that fragile market economies have different fragility levels among themselves and countries with high fragility levels show higher volatility than others.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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 ».