Asymmetric Effects of Domestic and Foreign Economic Policy Uncertainty on Exchange Rates in Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
We employ linear and nonlinear ARDL models using monthly data from January 1985 to April 2025 to examine whether domestic and foreign economic policy uncertainty (EPU) exert asymmetric effects on exchange rates. The analysis focuses on five major economies relative to the United States: Australia, Canada, Japan, the United Kingdom, and the Euro Area. The baseline linear ARDL model, excluding EPU variables, fails to establish a stable long-run relationship between exchange rates and economic fundamentals. In contrast, an extended linear ARDL model with domestic and foreign EPU identifies stable long-run relationships across all countries. The nonlinear ARDL (NARDL) model confirms long-run relationships and reveals significant short- and long-run asymmetries in EPU shock effects. Our findings demonstrate the importance of including domestic and foreign EPUs in exchange rate models, and the benefits of using nonlinear models to capture asymmetries between exchange rates and economic fundamentals. The Global Financial Crisis (GFC) reinforced the long-term relevance of EPU in exchange rate determination, while the COVID-19 pandemic introduced heightened short-run volatility and modest long-run structural adjustments, particularly in countries more vulnerable to external shocks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».