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Exchange Rates and Fundamentals

This proposal builds upon the seminal work of Engel & West (JPE, 2005) on the relationship between FX rates (FXRs) & fundamentals (FMs). They deal with the long-standing puzzle in international economics, which is the difficulty o... ver más

30/04/2011

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84K€

Presupuesto del proyecto: 84K€

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Presupuesto del proyecto 84K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto This proposal builds upon the seminal work of Engel & West (JPE, 2005) on the relationship between FX rates (FXRs) & fundamentals (FMs). They deal with the long-standing puzzle in international economics, which is the difficulty of linking floating FXRs to macroeconomic FMs. In this project, we take a new line of attack on the question of co-movement between FXRs & FMs as well as between FXRs. We work with the class of asset-pricing models of Engel & West (EW). We attempt to empirically verify their theoretical conclusion that large discount factors account for random walk behavior in FXRs. We also deal with the following: if the FX models imply RW behavior, so that their changes are unpredictable, how then can we validate the models? The study investigates different forecasting horizons & frequencies of the 6 FX majors & differentials of Macro-FMs relative to US. The project develops in three phases; first we explore the nature & direction of FXRs-FMs causality. Then a new linear/nonlinear causality-based model selection methodology is introduced & applied to forecasting. Finally, the causality-based criteria are compared to well-known methods & forecast measures. We extend the various linear multivariate models of EW towards nonlinear ones with time-varying parameters, structural breaks, regime switches & Bayesian estimation. The recent evidence on causality is based on the linear parametric Granger test, although it has low power against nonlinear alternatives. The nonparametric test by Hiemstra-Jones (1994), which is a modified version of the Baek-Brock’s (1992), is regarded a test for nonlinear dynamic causal relationship. We employ a multi-step empirical methodology as in Bekiros & Diks (2008), using multivariate VAR/VECM/GARCH filtering combined with linear & nonlinear causality tests. Improved knowledge of the direction & nature of causalities will expand the information set available to policymakers for decision-making.

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