Das Buch befasst sich mit der Interdependenzstruktur und den Vorhersagekapazit ten von Rohstoffen auf W hrungen mit hohem Druck, darunter Ghana, Malawi, Gambia und Madagaskar, f r den Zeitraum von Januar 2015 bis Dezember 2023, unter Verwendung von bivariaten, partiellen und multivariaten Wavelet-Algorithmen. Die Untersuchung identifiziert die asymmetrischen Abh ngigkeitsmuster zwischen den untersuchten M rkten. Insbesondere GHS und MGA erweisen sich als W hrungen, die sowohl von Exporten als auch von Importen negativ beeinflusst werden, mit ausgepr gter Vorhersagbarkeit, insbesondere w hrend der globalen Gesundheitskrise. Die Validierung der partiellen und multivariaten Algorithmen zeigt eine verringerte Vorhersagekapazit t im partiellen und eine erh hte systemische Vorhersagekraft im multivariaten Algorithmus. Innerhalb der Teilsysteme von Malawi und Madagaskar zeigen Roh l und Mais nacheilende und f hrende Verhaltensweisen, die durch die Ergebnisse der wavelet-basierten nichtparametrischen Kausalit t best tigt werden. Die Studie hat erhebliche Auswirkungen auf die Zentralbanken und verschiedene Interessengruppen, einschlie lich individueller und unternehmerischer Importeure und Exporteure. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung eines strategischen Managements, um W hrungsschwankungen entgegenzuwirken und das Vertrauen der Investoren in den wirtschaftlichen Fortschritt zu st rken.
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