A Test for the Presence of Central Bank Intervention in the Foreign Exchange Market With an Application to the Bank of Canada
Bibliographic record
Abstract
Nous proposons un cadre de référence général pour les équations non-linéaires simultanées s'appliquant à l'analyse économétrique de modèles d'intervention des banques centrales dans les marchés des devises étrangères, en réponse aux écarts des taux de change par rapport aux niveaux cibles. Nous prenons en considération l'estimation des variables instrumentales liées aux fonctions de réponses possiblement non-linéaires et aux tests en matière d'interventions lorsque la forme fonctionnelle peut être non linéaire, asymétrique et lorsqu'elle peut contenir des paramètres de forme inconnue. La méthodologie applique, à un modèle à équations simultanées non linéaires, des techniques élaborées pour effectuer des tests en présence de paramètres de nuisance non identifiés sous une hypothèse nulle. Nous présentons les résultats d'une analyse empirique des activités de la Banque du Canada, durant la période de 1953-2006, relativement au taux de change Canada-É.-U., les variations des réserves étrangères permettant les activités d'intervention.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".