Il libro analizza la struttura dell'interdipendenza e le capacità predittive delle materie prime su valute ad alta pressione, tra cui Ghana, Malawi, Gambia e Madagascar, da gennaio 2015 a dicembre 2023, utilizzando gli algoritmi wavelet bivariati, parziali e multivariati. La ricerca identifica i modelli di dipendenza asimmetrica tra i mercati campionati. In particolare, GHS e MGA emergono come valute negativamente guidate sia dalle esportazioni che dalle importazioni, con una pronunciata predittività, soprattutto durante l'era della crisi sanitaria globale. La convalida degli algoritmi parziali e multivariati rivela una minore capacità predittiva in quello parziale e una maggiore predittività sistemica in quello multivariato. All'interno dei sottosistemi del Malawi e del Madagascar, il greggio e il mais mostrano comportamenti in ritardo e in testa, corroborati dai risultati della causalità nonparametrica basata su wavelet. Lo studio rivela implicazioni sostanziali per le banche centrali e per i vari stakeholder, compresi gli importatori e gli esportatori individuali e aziendali. Questi risultati sottolineano l'importanza di una gestione strategica per contrastare le fluttuazioni valutarie e rafforzare la fiducia degli investitori per il progresso economico.