Název: Selective Attention in Exchange Rate Forecasting
Autoři: Kapounek, S. ; Kučerová, Z. ; Kočenda, Evžen
Typ dokumentu: Výzkumné zprávy
Rok: 2020
Jazyk: eng
Edice: IES Working Paper, svazek: 42/2020
Abstrakt: We analyze the exchange rate forecasting performance under the assumption of selective attention. Although currency markets react to a variety of different information, we hypothesize that market participants process only a limited amount of information. Our analysis includes more than 100,000 news articles relevant to the six most-traded foreign exchange currency pairs for the period of 1979–2016. We employ a dynamic model averaging approach to reduce model selection uncertainty and to identify time-varying probability to include regressors in our models. Our results show that smaller sizes models accounting for the presence of selective attention offer improved fitting and forecasting results. Specifically, we document a growing impact of foreign trade and monetary policy news on the euro/dollar exchange rate following the global financial crisis. Overall, our results point to the existence of selective attention in the case of most currency pairs.
Klíčová slova: dynamic model averaging; exchange rate; forecasting; news; selective attention
Číslo projektu: GA20-11769S (CEP)
Poskytovatel projektu: GA ČR

Instituce: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: http://library.utia.cas.cz/separaty/2020/E/kocenda-0533693.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0312004

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-432278


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav teorie informace a automatizace
Zprávy > Výzkumné zprávy