A Composite Efficiency Index for ASEAN Foreign Exchange Markets
Notice bibliographique
Résumé
The Efficient Market Hypothesis (EMH) has long been a central paradigm in finance, yet mounting evidence suggests that market efficiency is neither uniform across assets nor constant over time. This study examines the dynamics of foreign exchange (FX) market efficiency in six ASEAN economies (Vietnam, Thailand, Indonesia, Malaysia, the Philippines, and Singapore) over the period January 2000 to August 2025. Using daily bilateral exchange rates against the U.S. dollar, we construct twelve sub-indices that capture serial dependence, volatility clustering, distributional anomalies, and microstructure frictions. These standardized measures are then aggregated through principal component analysis (PCA) into a Composite Efficiency Index (CEI), complemented by an equal-weighted average as a robustness check. The empirical results reveal three key findings. First, inefficiency has declined significantly over time, consistent with the Adaptive Market Hypothesis (AMH), but with pronounced spikes during global and local crises such as the Global Financial Crisis and the COVID-19 pandemic. Second, substantial heterogeneity is observed across markets: Singapore emerges as the most efficient, while Vietnam is persistently the least efficient. Third, changes in CEI predict higher-order return dependencies, though not mean returns themselves, underscoring its validity as a forward-looking measure. These results provide new insights into the evolving nature of FX efficiency, offering both academic contributions and policy relevance.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».