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Enregistrement W4402608566 · doi:10.1016/j.iref.2026.105490

Exchange Rate Stability and Monetary Policy in Canada: A Markov-Switching DSGE Approach

2024· preprint· en· W4402608566 sur OpenAlexaboutno aff
Joonyoung Hur, Kyunghun Kim

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Economics & Finance · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic stochastic general equilibriumMonetary policyMarkov chainEconomicsExchange rateStability (learning theory)Financial stabilityMonetary economicsEconometricsKeynesian economicsComputer scienceMathematicsFinancial systemStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study estimates the monetary policy rule in Canada using a Markov-switching dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model. The interest rate policy rule is estimated based on two blocks in which the underlying regimes are different: the response of the interest rate to the changes in the inflation rate and output gap (i.e., traditional Taylor rule block in a closed economy) and the response to the exchange rate change. Each block is independently estimated by dividing it into two regimes with strong and weak interest rate responses. According to the estimation results, the period estimated to be a regime that strongly (weakly) responds to the inflation rate and output gap is simultaneously a period of a regime that weakly (strongly) responds to the exchange rate change. As interest rates have different purposes in each block, a trade-off between the two goals is in line with the following trilemma: exchange rate stability and monetary autonomy for internal balance are not simultaneously achieved in an open capital market. Considering that the above trilemma is binding, our counterfactual experiments show that a monetary policy that does not responds strongly to exchange rate changes performs better in terms of welfare in general but this is not always the case for certain types of shocks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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