Skip to Content
Akademisk Mode
Forskningsoplæg

Valutakursdynamik

Forholdet mellem dansk inflation og relative valutakurser (Anvendt dataanalyse).

Samarbejdspartnere

Karakter

7

Metode

PCA

Tools

Python

Dette projekt er en deskriptiv og eksplorativ analyse af valutasammenhæng. Det fokuserer på datakonstruktion og visualisering frem for kausal slutning og fungerer som en tidlig øvelse i håndtering af anvendte makrodata.

Executive Summary

Dette projekt undersøger det langsigtede forhold mellem dansk inflation og nominelle valutakurser for EUR, USD og CNY. Ved at sammenføje årlige forbrugerprisindeks med valutakurser fra Danmarks Statistik undersøger analysen, hvordan forskellige valutaregimer og globale økonomiske skift afspejles i relative prisniveauer. Fokus er på robust datarensning, periode-specifik indeksering og komparativ visualisering på tværs af store handelspartnere.

Hvorfor priserne lever deres eget liv

Selvom kronen er låst fast til euroen, betyder det ikke, at priserne i Danmark altid følger eurozonen slavisk. Dette projekt viser, at lokale faktorer stadig spiller en overraskende stor rolle for inflationen herhjemme. Det udfordrer antagelsen om, at fastkurspolitikken automatisk importerer al stabilitet (eller ustabilitet) fra naboerne i syd.

En populærvidenskabelig gennemgang af projektets hovedkonklusioner uden teknisk jargon.

Forskningsspørgsmål

01

Hvordan har de nominelle valutakurser for EUR, USD og CNY udviklet sig i forhold til den danske krone over de sidste to årtier?

02

Er der en synlig samvariation mellem indenlandsk inflation og ændringer i de relative værdier af disse store valutaer?

03

Hvordan adskiller dynamikken sig mellem det fastlåste EUR-regime og mere volatile valutaer som USD og CNY?

Data & Metodologi

Modelramme

Deskriptiv komparativ analyse og trendsporing via periodeindeksering.

Identifikationsstrategi

Datasammensmeltning fra flere DST-tabeller (inflation vs. valutakurser).

Data & Frekvens

Årlige data for de vigtigste valutaer og det danske forbrugerprisindeks (CPI).

Estimeringsmetode

Baseline-indeksering og beregning af relative ændringer (år-til-år).

[ Transmissionsmekanisme: Modelarkitektur ]

Vigtigste observationer

  • Fastkursstabilitet: DKK/EUR-kursen udviser minimal varians, hvilket afspejler succesen med fastkurspolitikken.

  • Global volatilitet: Betydelige udsving i USD- og CNY-kurserne korrelerer løst med globale råvareprisbevægelser snarere end lokale inflationschok.

  • Dekomponerede tendenser: Langsigtede tendenser tyder på, at mens inflationen er stabil, drives valutakursvolatiliteten primært af eksterne makroøkonomiske faktorer.

  • Datakohærens: Projektet demonstrerer, at sammenflettede indeks fra DST giver en konsistent ramme for sammenligning af flere valutaer.

Konceptuel kontinuitet

Intellektuelt Ophav

Dette projekt bygger på nøglelitteratur inden for monetær økonomi. Grafen visualiserer det direkte citationsnetværk, med denne afhandling som central node.

Author & Project
Kerneteori
Nyere Evidens
Context

Interaction

Drag to rotate • Scroll to zoom

Litteraturliste

  • Meese, R. A., & Rogoff, K. (1983). Empirical exchange rate models of the seventies: Do they fit out of sample? Journal of International Economics, 14(1-2), 3–24.
  • Rogoff, K. (1996). The Purchasing Power Parity Puzzle. Journal of Economic Literature, 34(2), 647–668.
  • Obstfeld, M., & Rogoff, K. (2000). The Six Major Puzzles in International Macroeconomics: Is There a Common Cause? NBER Macroeconomics Annual, 15, 339–390.
  • Dornbusch, R. (1976). Expectations and Exchange Rate Dynamics. Journal of Political Economy, 84(6), 1161–1176.

Interaktiv Data (FX)

Indexed Exchange Rates (2000=100)

Relative performance of DKK against major currencies. Note the perfect stability against EUR vs. volatility against USD.

Teknologistak

Python v3.10
Pandas v1.5
Seaborn v0.12

Data & Værktøjer

Kilder

Danmarks Statistik (DST) via API/Bulk-download.

Software

Python (Pandas til datarensning, Matplotlib/Seaborn til visualisering).

Dokumentation

Hent Afhandling (PDF) Fuld Tekst • 2.4 MB
Dataset (.csv)
Jupyter Notebook (.ipynb)
Foreslået reference
Slide 1
Slide 2
Slide 3
1 / 3
Foreslået reference
Jørgensen, Anton M. E. & Chen, Sheng Ye Michael (2023). Valutakursdynamik: Inflation og relative kurser i Danmark. Anvendt dataanalyseprojekt. Ref: ADA-2023-DK.

Hvorfor det betyder noget

Understreger vigtigheden af valutakursstabilitet for en lille åben økonomi som Danmark.

Giver en deskriptiv baseline for at forstå, hvordan importeret inflation kan overføres gennem valutakanaler.

Demonstrerer den praktiske nytteværdi af offentlige data-API'er (DST) til politikrelevant overvågning.

Simulerings-laget

Live Data Laboratorium

Tag ikke bare mit ord for det. Tilgå de rå projekt-tokens direkte i din browser. Denne legeplads bruger DuckDB-WASM til at køre SQL-forespørgsler mod det faktiske datasæt.

Citér dette værk

@misc{valutakursdynamik_2026,
  author = {Jørgensen, Anton M. E. & Chen, Sheng Ye Michael},
  title = {Valutakursdynamik},
  year = {2026},
  url = {https://antonebsen.dk/projects/valutakursdynamik}
}
Jørgensen, Anton M. E. & Chen, Sheng Ye Michael (2023). Valutakursdynamik: Inflation og relative kurser i Danmark. Anvendt dataanalyseprojekt. Ref: ADA-2023-DK.