Global Risk Factors and Their Impacts on Interest and Exchange Rates: Evidence from ASEAN+4 Economies
Notice bibliographique
Résumé
This paper revisits the international finance trilemma by analyzing how different monetary policy objectives and exchange rate regimes shape the transmission of global risk shocks. Using a structural vector autoregressive model with exogenous variables (SVARX), we examine the monetary policy responses and exchange rate fluctuations of ASEAN+4 economies—China, Japan, Korea, and Hong Kong—to external shocks including U.S. monetary policy changes, oil price fluctuations, global policy uncertainty, and financial risk during 2010–2022. Economies are grouped according to their trilemma configurations: floating exchange rates with free capital flows, fixed exchange rates, and capital control regimes. Our findings broadly support the trilemma hypothesis: fixed-rate economies align with U.S. interest rate movements, capital control economies retain greater monetary autonomy, and open, floating regimes show partial responsiveness. More importantly, monetary responses vary by global shock type: U.S. monetary policy drives the most synchronized policy reactions, while oil price and uncertainty shocks produce more heterogeneous outcomes. Robustness checks include alternative model specifications, where global shocks are treated as endogenous, and extensions, such as using Japan’s monetary base as a proxy for unconventional monetary policy. These results refine the empirical understanding of the trilemma by showing that its dynamics depend not only on institutional arrangements but also on the nature of global shocks—underscoring the need for more tailored and, where possible, regionally coordinated monetary policy strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».