Анализ и эмпирическая оценка трансграничного воздействия на развивающиеся рынки нетрадиционной монетарной политики центральных банков развитых стран // Analysis and empirical assessment of the cross-border impact on the emerging markets of unconventional monetary policies of the central banks of developed countries

Олжас // Olzhas Тулеуов // Tuleuov ()
Additional contact information
Олжас // Olzhas Тулеуов // Tuleuov: National Bank of Kazakhstan

No #2017-2, Working Papers from National Bank of Kazakhstan

Abstract: Целью данного исследования является анализ и эмпирическая оценка трансграничного воздействия на развивающиеся рынки нетрадиционной монетарной политики центральных банков развитых стран на основе эмпирических статистических данных и моделей структурной векторной авторегрессии(SVAR). // The aim of this study is to analyze and empirically evaluate the cross-border impact on emerging markets of unconventional monetary policies of central banks in developed countries based on empirical statistics and structural vector autoregression (SVAR) models.

Keywords: unconventional monetary policy; quantitative easing; credit easing; developed countries; emerging markets; structural vector autoregressive models; нетрадиционная монетарная политика; количественное смягчение; кредитное смягчение; развитые страны; развивающиеся рынки; структурные векторные авторегрессионные модели (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C32 E52 E58 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 42 pages
Date: 2017
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://nationalbank.kz/file/download/9036 (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:aob:wpaper:13

Access Statistics for this paper

More papers in Working Papers from National Bank of Kazakhstan Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Saida Agambayeva ().