Konferenzbeitrag

Exchange rate predictability and dynamic Bayesian learning

This paper considers how an investor in foreign exchange markets might exploit predictive information in macroeconomic fundamentals by allowing for switching between multivariate time series regression models. These models are chosen to reflect a wide array of established empirical and theoretical stylized facts. In an application involving monthly exchange rates for seven countries, we find that an investor using our methods to dynamically allocate assets achieves significant gains relative to benchmark strategies. In particular, we find strong evidence for fast model switching, with most of the time only a small set of macroeconomic fundamentals being relevant for forecasting.

Sprache
Englisch

Erschienen in
Series: Beiträge zur Jahrestagung des Vereins für Socialpolitik 2018: Digitale Wirtschaft - Session: Forecasting II ; No. E05-V1

Klassifikation
Wirtschaft
Bayesian Analysis: General
Search; Learning; Information and Knowledge; Communication; Belief; Unawareness
Foreign Exchange
Asset Pricing; Trading Volume; Bond Interest Rates
International Financial Markets
Financial Forecasting and Simulation
Thema
Exchange rates
economic fundamentals
Bayesian vector autoregression
forecasting
dynamic portfolio allocation

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Schüssler, Rainer
Beckmann, Joscha
Koop, Gary
Korobilis, Dimitris
Ereignis
Veröffentlichung
(wer)
ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft
(wo)
Kiel, Hamburg
(wann)
2018

Handle
Letzte Aktualisierung
10.03.2025, 11:43 MEZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
ZBW - Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.

Objekttyp

  • Konferenzbeitrag

Beteiligte

  • Schüssler, Rainer
  • Beckmann, Joscha
  • Koop, Gary
  • Korobilis, Dimitris
  • ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft

Entstanden

  • 2018

Ähnliche Objekte (12)