Russia’s Invasion of Ukraine and Implications for the Ukrainian Hryvnia and the Russian Ruble
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the interest rates, expected spot rates, and inflation rates of the Ukrainian Hryvnia (₴) to the Russian Ruble (₽). Our methodology analyzes international parity relationships, including Purchasing Power Parity (PPP) and the International Fisher Effect (IFE). Focusing on the four years from two years before Russia’s initial invasion of Ukraine on February 24, 2022, i.e., February 2, 2020 to post-conflict up to December 2023, we hypothesize that the geopolitical tensions induced by the invasion have led to significant fluctuations and high volatility of these currencies. Additionally, we propose that the economic consequences of the invasion, such as disruptions to trade and food and supply shortages, may further affect these variables by increasing domestic and international money financing, therefore triggering higher inflation rates. Our analyses indicate that spot rates predicted using international parity relationships suggest the weakening of the Ukrainian Hryvnia after the Russia-Ukraine conflict. Our findings shed light on the magnitude and direction of currency movements, providing insights into the economic ramifications of the conflict. Specifically, we aim to elucidate how the invasion has impacted the region's exchange rates and economic stability.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».