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Enregistrement W7099075722

A Macro-Finance Approach to Exchange Rate Determination* Yu-chin Chen (University of Washington)

2010· article· en· W7099075722 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueModernist Literature and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExchange rateMonetary policyYield (engineering)CurrencyYield curveBondInterest rateVector autoregressionInterest rate parityFinancial market
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The nominal exchange rate is both a macroeconomic variable equilibrating international markets and a …nancial asset that embodies expectations and prices risks associated with cross border currency holdings. Recognizing this, we adopt a joint macro-…nance strategy to model the exchange rate. We incorporate into a monetary exchange rate model macroeconomic stabilization through Taylor-rule monetary policy on one hand, and on the other, market expectations and perceived risks embodied in the cross-country yield curves. Using monthly data between 1985 and 2005 for Canada, Japan, the UK and the US, we employ a state-space system to model the relative yield curves between country-pairs using the Nelson and Siegel (1987) latent factors, and combine them with monetary policy targets (output gap and in‡ation) into a vector autoregression (VAR) for bilateral exchange rate changes. We …nd strong evidence that both the …nancial and macro variables are important for explaining exchange rate dynamics and excess currency returns, especially for the yen and the pound rates relative to the dollar. Moreover, by decomposing the yield curves into expected future yields and bond market term premiums, we show that both expectations about future macroeconomic conditions and perceived risks are priced into the currencies. These …ndings provide support for the view that the nominal exchange rate is determined by both macroeconomic as well as …nancial forces.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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