The Causal Effects of Economic Policy Uncertainty on Changes in Exchange Rates and Volatility: Empirical Evidence from Türkiye
Notice bibliographique
Résumé
Applying a novel econometric method, nonparametric causality-in-quantiles approach, this paper investigates the causal effects of economic policy uncertainty (EPU) on Turkish changes in exchange rates and volatility with the monthly data spanning from February 1998 to December 2019. This approach of gives an opportunity to investigate the (non)causality in the θ-th quantile only in mean (first moment,i.e., m=1) or variance (second moment,i.e.,m=2) as well as the (non)causality in the mean and variance (m=1 and 2) successively. In sum, this approach calculates volatility by squaring returns. We use EPU indexes of the United States, Australia, European Union, Japan, Canada, and the United Kingdom and their currencies (USD, AUD, EUR, JPY, CAD, GBP, respectively) vis-à-vis Turkish Lira (TRY) and find that the EPUs of Australia, the European Union and Japan affect the returns of the AUD/TRY, EUR/TRY and JPY/TRY exchange rates, respectively. These results show that the EPU indices of these countries can give an idea about the returns and volatility of the relevant Turkish changes in exchange rates. The findings of this paper provide important implications for policymakers, investors, firms, exporters, and importers. Also, some studies can be carried out on the effects of the EPU index that will be created to Türkiye on the Turkish exchange rates or the other Turkish financial assets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».