Dynamic Spillovers from US (Un)Conventional Monetary Policy to African Equity Markets: A Time-Varying Parameter Frequency Connectedness and Wavelet Coherence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Since the implementation of unconventional monetary policies (UMPs) by the US in response to the global financial crisis (GFC) and the COVID-19 pandemic, there have been increasing concerns that these forward guidance and quantitative easing programmes have had spillover effects on global equity markets. We specifically question whether the implementation of these UMPs have had spillovers to African equities, which have been previously speculated to be decoupled from global markets and shocks. Time-varying-parameter (TVP) frequency connectedness and wavelet coherency methods were used to examine the dynamic time-frequency spillovers between daily time series of the US shadow short rate and African equities returns/volatility between 1 January 2007 and 31 March 2023. On one hand, the TVP frequency connectedness analysis reveals robust long-run spillovers from US monetary policy to African equity markets during specific periods: 2009, 2013, 2020, and 2021. These coincide with instances when the Federal Reserve announced their transition from conventional to unconventional monetary practices and vice versa. On the other hand, the wavelet analysis provides insights into the ‘sign’ of the spillovers, indicating mixed phase dynamics during UMPs responding to the GFC. In contrast, anti-phase or negative co-movements characterize UMPs implemented during the COVID-19 pandemic, implying that these policies increased both returns and volatilities to African equities. Altogether, we conclude that US UMP has increasing deteriorated market efficiency and amplified portfolio risk in African equities whilst during ‘normalization’ periods US monetary policy has little transmission effect.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».