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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국무역연구원 무역연구 무역연구 제13권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
25 - 49 (25page)

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Forecasting exchange rate movements is extremely difficult. While the usual forecast requires determining the size and sign of change, we investigate if the direction of change alone is easier to forecast. The accuracy rate of monthly forecasts based on an economic model is compared with random guessing that has the expected accuracy rate of 50%. Diebold-Marino test is used to see if the advantage of the economic model is statistically significant. We find that even a simple linear model based on UIP can predict the direction of change better than random guessing, even if the model’s performance is worse than random walk in terms of root mean squared error (RMSE) which is a widely used measure of the average size of the forecast errors, Binary response variable models such as logit and probit do not seem to improve the accuracy of directional forecasts. We also find that the forecast accuracy is quite sensitive to the in-sample size of rolling regressions and the treatment of the observations with no change. These findings indicate that sign-only forecasting may be a reliable tool for qualitative decision-making of a foreign exchange market dealer or an exporter interested in hedging exchange risk.
#Binary Response Variable Model #Exchange Rate #Forecast #Simple Linear Model

목차

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Berge, T. J. / 2014 / Forecasting Disconected Exchange Rates / Journal of Applied Econometrics 29 : 713 ~ 735 google schola Cerra, V. / 2010 / The Monetary Model Strikes Back : Evidence from the World / Journal of International Economics 81 : 184 ~ 196 google schola Cheung, Y. / 2005 / Empirical Exchange Rate Models of the Nineties : Are Any Fit to Survive? / Journal of International Money and Finance 24 : 1150 ~ 1175 google schola Chinn, M. D. / 1995 / Banking on Currency Forecasts : How Predictable Is Change in Money? / Journal of International Economics 38 : 161 ~ 178 google schola Corte, P. D. / 2009 / An Economic Evaluation of Empical Exchange Rate Models / Review of Financial Studies 22 : 3491 ~ 3530 google schola

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