Has COVID-19 caused a devaluation of the ruble and the currencies of developing countries?

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Developing country currencies experienced strong fluctuations during the pandemic. In order to clarify the reasons of the high volatility of the Russian ruble, the Brazilian real and the Indian rupee we investigate the impact of COVID-19, its coverage in the social media and inquire about the coronavirus in Google on the exchange rates of the currencies in the study on the dollar during the period of high volatility from 01.01.2020 to 30.04.2020. Based on the works on crowd psychology, and behavioural finance, we theorise about the effects of coronavirus attention and hysteria (hype) around it on currency markets. Based on the developed GARCH models, we empirically prove that an increase in the number of publications on coronavirus in the national segment of Facebook and Instagram was accompanied by a rise in the volatility of national currencies. Such results were observed for the exchange rates of the rouble, the real and the rupee. We proved the presence of a hype-effect around COVID-19 in case of the USD/RUB exchange rate. With heightened interest in the coronavirus, the effect manifested itself in an increase in the degree to which COVID-19 coverage in social media affected the volatility of the ruble exchange rate.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. N. Nepp

Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin, Ural Institute of Management, branch of RANEPA

Author for correspondence.
Email: anepp@inbox.ru
Russian Federation, Ekaterinburg

Z. F. Dzhuraeva

Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin

Email: Juraevaz96@gmail.com
Russian Federation, Ekaterinburg

References

  1. Картаев Ф. С. (2009). Эконометрическое моделирование взаимосвязи курса рубля и динамики ВВП // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. № 20. С. 57–67. [Kartaev F. S. (2009). Econometric modelling of the Interconnections between the ruble exchange rate and GDP dynamics. Moscow University Economics Bulletin. Series 6. Economy, 20, 57–67 (in Russian).]
  2. Кругман П., Обстфельд М. (2003). Международная экономика: теория и политика: учебник. СПб.: Питер. [Krugman P., Obstfeld M. (2003). International economics: Theory and policy: Textbook. Saint Petersburg: Piter (in Russian).]
  3. Непп А. Н., Зыков А. С., Егорова Ю. В. (2023). Нефть в эпоху коронавируса: истерия или закономерное падение рынка? // Экономика и математические методы. Т. 59. № 1. С. 48–64. doi: 10.31857/S042473880024876-2 [Nepp A. N., Zykov A. S., Egorova Y. V. (2023). Oil in the era of coronavirus: Hysteria or legitimate market decline? Economics and Mathematical Methods, 59 (1), 48–64. doi: 10.31857/S042473880024876-2 (in Russian).]
  4. ТАСС (2022). История коронавирусных ограничений в России. Режим доступа: https://tass.ru/info/15101389 [TASS. (2022). History of coronavirus restrictions in Russia. Available at: https://tass.ru/info/15101389 (in Russian).]
  5. Четвериков С. Н., Карасев Г. (2005). Структурные модели обменных курсов рубля. Институт экономики переходного периода. Научные труды. 88 р. [Chetverikov S. N., Karasev G. (2005). Structural models of ruble exchange rates. Institute for the Economy in Transition, Scientific Proceedings. 88 p. (in Russian).]
  6. Aguilar J., Nydahl S. (2000). Central bank intervention and exchange rates: The case of Sweden. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 10 (3–4), 303–322. doi: 10.1016/S1042-4431 (00)00041-X
  7. Ali T. M., Mahmood M. T., Bashir T. (2015). Impact of interest rate, inflation and money supply on exchange rate volatility in Pakistan. World Applied Sciences Journal, 33 (4), 620–630. doi: 10.5829/idosi.wasj.2015.33.04.82
  8. Ansari M. G., Sensarma R. (2019). US monetary policy, oil and gold prices: Which has a greater impact on BRICS stock markets? Economic Analysis and Policy, 64, 130–151. doi: 10.1016/j.eap.2019.08.003
  9. Auxemery Y. (2012). Contagious psychosis: Different entities and conditions (La foliecontagieuse: Étude de différentesentités et de leurs conditions d’apparition). Annales Medico-Psychologiques, 170 (8), 527–532. doi: 10.1016/j.amp.2011.09.017
  10. Balassa B. (1964). The purchasing-power parity doctrine: A reappraisal. Journal of political Economy, 72 (6), 584–596.
  11. Bilson J. F. (1978). The monetary approach to the exchange rate: Some empirical evidence. IMF Staff Papers, 25 (1), 48–75. doi: 10.2307/3866655
  12. Binder C. (2020). Coronavirus fears and macroeconomic expectations. Review of Economics and Statistics, 102 (4), 721–730. doi: 10.1162/rest_a_00931
  13. Bollerslev T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31 (3), 307– 327. doi: 10.1016/0304-4076 (86)90063-1
  14. Bon G. le (1896). The crowd: A study of the popular mind. New York: Macmillan Co.
  15. Bondt W. F. de, Thaler R. (1985). Does the stock market overreact? Journal of Finance, 40 (3), 793–805. doi: 10.1111/j.1540-6261.1985.tb05004.x
  16. Chaudhry A. F. (2020). The Nexus of COVID-19 pandemic, Foreign exchange rates, and short-term returns. Empirical Economic Review, 3 (2), 1–9. doi: 10.29145/eer/32/030201
  17. Ciaian P., Rajcaniova M., Kancs D. A. (2016). The digital agenda of virtual currencies: Can BitCoin become a global currency? Information Systems and e-Business Management, 14 (4), 883–919. doi: 10.1007/s10257-016-0304-0
  18. Feng G. F., Yang H. C., Gong Q., Chang C. P. (2021). What is the exchange rate volatility response to Covid-19 and government interventions? Economic Analysis and Policy, 69, 705–719. doi: 10.1016/j.eap.2021.01.018
  19. Franke G., Olsen R., Pohlmeier W. (2002). Overview of forecasting models. University of Konstanz, 1–32.
  20. Ginsberg J., Mohebbi M. H., Patel R. S., Brammer L., Smolinski M. S., Brilliant L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457 (7232), 1012–1014. doi: 10.1038/nature07634
  21. Gomez-Carrasco P., Michelon G. (2017). The power of stakeholders’ voice: The effects of social media activism on stock markets. Business Strategy and the Environment, 26 (6), 855–872. doi: 10.1002/bse.1973
  22. Hansen P. R., Lunde A. (2005). A forecast comparison of volatility models: Does anything beat a GARCH (1, 1)? Journal of Applied Econometrics, 20 (7), 873–889. doi: 10.1002/jae.800
  23. Hoang T. H. van, Syed Q. R. (2021). Investor sentiment and volatility prediction of currencies and commodities during the COVID-19 pandemic. Asian Economics Letters, 1 (4), 1–6.
  24. Karabulut Y. (2013). Can Facebook predict stock market activity? In: AFA 2013 San Diego Meetings Paper, 1–59. doi: 10.2139/ssrn.2017099
  25. Karamelikli H., Karimi M. S. (2020). Asymmetric relationship between interest rates and exchange rates: Evidence from Turkey. International Journal of Finance & Economics, 1–11. doi: 10.1002/ijfe.2213
  26. Kristoufek L. (2015). Power-law correlations in finance-related Google searches, and their cross-correlations with volatility and traded: Evidence from the Dow–Jones Industrial components. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 428, 194–205. doi: 10.1016/j.physa.2015.02.057
  27. Kumari P., Toshniwal D. (2022). Impact of lockdown measures during COVID-19 on air quality — A case study of India. International Journal of Environmental Health Research, 32 (3), 503–510. doi: 10.1080/09603123.2020.1778646
  28. Lazzini A., Lazzini S., Balluchi F., Mazza M. (2021). Emotions, moods and hyperreality: Social media and the stock market during the first phase of COVID-19 pandemic. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 1–17. doi: 10.1108/AAAJ-08-2020-4786
  29. Lyocsa S., Baumöhl E., Vyrost T., Molnar P. (2020). Fear of the coronavirus and the stock markets. Finance Research Letters, 36, 101735. doi: 10.1016/j.frl.2020.101735
  30. McKibbin W.J., Fernando R. (2020). Global macroeconomic scenarios of the COVID-19 pandemic. CAMA Working Paper, 62/2020, 1–55.
  31. Muller-Plantenberg N.A. (2010). Balance of payments accounting and exchange rate dynamics. International Review of Economics & Finance, 19 (1), 46–63. doi: 10.1016/j.iref.2009.02.010
  32. Mundell R. A. (1963). Capital mobility and stabilization policy under fixed and flexible exchange rates. Canadian Journal of Economics and Political Science/Revue Canadienne de Economiques et Science Politique, 29 (4), 475–485. doi: 10.2307/139336
  33. Nepp A., Okhrin O., Egorova J., Dzhuraeva Z., Zykov A. (2022). What threatens stock markets more – The coronavirus or the hype around it? International Review of Economics & Finance, 78, 519–539. doi: 10.1016/j.iref.2021.12.007
  34. Parveen S., Khan A. Q., Ismail M. (2012). Analysis of the factors affecting exchange rate variability in Pakistan. Academic Research International, 2 (3), 670. doi: 10.9790/487X-1662115121
  35. Paulos J. A. (2020). We’re reading the coronavirus numbers wrong. The New York Times, February 18. Available at: https://www.nytimes.com/2020/02/18/opinion/coronavirus-china-numbers.html
  36. Pavlovic N. (2018). Factors affecting herd behaviour in buying decisions influenced by online communities. AMCIS, 1–10.
  37. Rogoff K. (1996). The purchasing power parity puzzle. Journal of Economic Literature, 34 (2), 647–668.
  38. Silva L., Figueiredo Filho D., Fernandes A. (2020). The effect of lockdown on the COVID-19 epidemic in Brazil: Evidence from an interrupted time series design. Cadernos de Saude Publica, 36, e00213920.
  39. Valle-Cruz D., Fernandez-Cortez V., Lopez-Chau A., Sandoval-Almazan R. (2021). Does twitter affect stock market decisions? Financial sentiment analysis during pandemics: A comparative study of the h1n1 and the covid-19 periods. Cognitive Computation, 1–16. doi: 10.1007/s12559-021-09819-8
  40. Volkov N. I., Yuhn K. H. (2016). Oil price shocks and exchange rate movements. Global Finance Journal, 31, 18–30. doi: 10.1016/j.gfj.2016.11.001
  41. World Bank (2020). Coping with a dual shock: COVID-19 and oil prices. Available at: https://www.worldbank.org/en/region/mena/brief/coping-with-a-dual-shock-coronavirus-covid-19-and-oil-prices
  42. Yaya O. S., Olubusoye O. E., Ojo O. O. (2014). Estimates and forecasts of GARCH model under misspecified probability distributions: A Monte Carlo simulation approach. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 13 (2), 28. doi: 10.22237/jmasm/1414816020

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».