A Macro-Finance Approach to Exchange Rate Determination* Yu-chin Chen (University of Washington)
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».