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Enregistrement W7062588317

Three essays on exchange rate dynamics and model uncertainty

2016· dissertation· en· W7062588317 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExchange rateForeign exchange marketIgnoranceVariance (accounting)AxiomOperationalizationExpectancy theorySet (abstract data type)Ambiguity aversion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At least since Knight (1921), economists have suspected that the distinction between risk and `uncertainty' might be important in economics. However,Savage (1954) showed this distinction is meaningless if agents adhere to certain axioms, which seem to be normatively compelling. Savage's SubjectiveExpected Utility (SEU) model became the dominant paradigm in economics, and remains so to this very day. Still, suspicions that the distinction matters never really died. The Ellsberg Paradox (1961) first raised doubts about the SEU model. Then, Gilboa and Schmeidler (1989) showed how to modifySavage's axioms so that the distinction does matter. In their model, agents entertain a set of priors, and optimize against the worst-caseprior. Finally, Hansen and Sargent (2008) operationalized this new approach by linking it to the engineering literature on `robust control'. My dissertationapplies the Hansen-Sargent framework to the foreign exchange market. I show that if we think of market participants as confronting both uncertainty andrisk, then we can easily explain several well known empirical puzzles in the foreign exchange market.The second chapter of my dissertation, entitled "Robustness and Exchange Rate Volatility", was published in the Journal of International Economics in 2013, and is coauthored with my supervisor, Prof. Kenneth Kasa. This paper uses the monetary model of exchange rates. It assumes investors are aware of their own lack of knowledge about the economy. They respond to their ignorance strategically, by constructing forecasts that are robust to model misspecification. We show that revisions of robust forecasts are more sensitive to new information, and can easily explain observed violations of Shiller's variance bound inequality.The third chapter, entitled "Model Uncertainty and the Forward Premium Puzzle", was published in the "Journal of International Money and Finance" in 2014. It studies a standard two-country Lucas (1982) asset-pricing model. The main objective is to understand the determinants of observed excess return in the foreign exchange market. The paper shows that Hansen-Jagannathan (1991) volatility bounds can be attained with both reasonable degrees of risk aversion and empirically plausible detection error probabilities. Hence, excess returns in the foreign exchange market appear to be primarily driven by a `model uncertainty premium' rather than a risk premium.The fourth chaper, entitled "Robust Learning in the Foreign Exchange Market", was recently revised and resubmitted to the "Canadian Journal of Economics". Following Hansen and Sargent (2010), it assumes agents cope with uncertainty by both learning and by formulating robust decision rules. Agents entertain two competing models, differing by the persistence of consumption growth. As in my previous paper, agents continue to doubt the specification of each model. It shows that robust learning can not only explain unconditional risk premia in the foreign exchange market, but can also explain the cyclical dynamics of risk premia. In particular, an empirically plausible concern for model misspecification and model uncertainty generates a stochastic discount factor that uniformly satisfies the spectral Hansen-Jagannathan bound of Otrok et. al. (2007).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2016
Routes d'admission1
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