An Analysis of the Relationship between Nominal Exchange Rates and Stock Prices
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation, the relation between nominal exchange rates and stock prices is examined in the nine markets of Australia, Canada, Hong Kong (HK), Japan, United Kingdom (UK), Sweden, India, the Philippines and Thailand. Monthly closing observations from July 1997 to July 2015 for Thailand and from June 1995 to June 2015 for the remaining markets are used to study the interaction between the two variables. First, the results of unit root tests indicate that two variables are not stationary and integrated of order one, that is I(1). Next, no evidence of a long-term cointegration relation between the two series is discovered when Johansen’s cointegration test is employed. Then, Granger causality test shows a unidirectional Granger causality running from stock prices to exchange rates for Canada, causality in the opposite direction for Japan, UK and the Philippines, bi-direction causality between the two variables for Thailand and no any causal relationship for the remaining markets. Finally, analysis of impulse response functions reveals that data from are in agreement with the traditional approach. Increasing differenced exchange rate has a negative effect on stock return for most of markets over the sample period, and vice versa. The results of variance decompositions indicate that stock price is driven to a lesser extent by change in exchange rate for all markets while exchange rate is driven to some extent by a shock to stock return for all markets except for Sweden, HK and UK. Moreover, these findings have implications for policy makers, market researchers and global investors.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».