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Enregistrement W7146826311

An AI-based Simulation Analysis of Exchange Rate Fluctuations Due to Widening Gap between Domestic and Foreign Interest Rate

2022· article· ja· W7146826311 sur OpenAlexaboutno aff
稔 小林

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2022
Typearticle
Langueja
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonetary policyStock (firearms)Interest rateQuarter (Canadian coin)CashQuantitative easingExchange rateStock market
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since January 2020, the spread of COVID-19 infections around the world has forced socio-economic activity to stagnate. As a result, the world economy has fallen sharply. However, as the government and the Bank of Japan implemented measures against COVID-19 and large-scale monetary easing policies, the monetary base expanded rapidly after April 2020, which supported the economy. Similarly, in the United States, at the beginning of the COVID-19 pandemic, the monetary base expanded rapidly due to abundant supply of funds such as cash benefits. Although the economy temporarily slumped, the economy continued to recover from the third quarter of 2020. The Nikkei Stock Average temporarily hit the highest price after the burst of the bubble economy and exceeded 30,000 yen. In addition, the US stock market has become overheated, with the Dow Jones Industrial Average hitting a record high. On the other hand, mutants of COVID-19 appeared one after another, and the main strains of infection changed to Delta strains and Omicron strains, and the wave of infection was repeated each time, but the number of newly infected people gradually decreased. In developed countries such as the United States and European countries, the third inoculation of the new corona vaccine is progressing, and we are looking for a new social step toward post-corona. Under these circumstances, Japan's monetary policy continues its monetary easing policy toward the BOJ's achievement of the "price stability target" of 2 % . However, in the United States, the economy is recovering, the consumer price index is rising sharply, and there is a growing sense of caution about inflation. In May 2020, the Fed raised the Federal Funds Rate by 0.5 points and switched from monetary easing to monetary tightening. The interest rate gap between Japan and the United States has also become clearer, and the yen / dollar exchange rate has been depreciating rapidly since March 2022. This paper analyzes the impact of the interest rate gap between Japan and the United States on the yen / dollar exchange rate and the economy. In addition, we will build an analytical model using AI to simulate the correlation between interest rate gap and exchange rates. Furthermore, we will consider the results and show the findings obtained regarding the interest rate gap and the yen / dollar exchange rate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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