Επιλογές αναζήτησης
Η ΕΚΤ Ενημέρωση Επεξηγήσεις Έρευνα & Εκδόσεις Στατιστικές Νομισματική πολιτική Το ευρώ Πληρωμές & Αγορές Θέσεις εργασίας
Προτάσεις
Εμφάνιση κατά
Δεν διατίθεται στα ελληνικά.

Marcus Buckmann

22 November 2021
WORKING PAPER SERIES - No. 2614
Details
Abstract
We develop early warning models for financial crisis prediction by applying machine learning techniques to macrofinancial data for 17 countries over 1870–2016. Most nonlin-ear machine learning models outperform logistic regression in out-of-sample predictions and forecasting. We identify economic drivers of our machine learning models using a novel framework based on Shapley values, uncovering nonlinear relationships between the predic-tors and crisis risk. Throughout, the most important predictors are credit growth and the slope of the yield curve, both domestically and globally. A flat or inverted yield curve is of most concern when nominal interest rates are low and credit growth is high.
JEL Code
C40 : Mathematical and Quantitative Methods→Econometric and Statistical Methods: Special Topics→General
C53 : Mathematical and Quantitative Methods→Econometric Modeling→Forecasting and Prediction Methods, Simulation Methods
E44 : Macroeconomics and Monetary Economics→Money and Interest Rates→Financial Markets and the Macroeconomy
F30 : International Economics→International Finance→General
G01 : Financial Economics→General→Financial Crises

Ο δικτυακός μας τόπος χρησιμοποιεί cookies

Χρησιμοποιούμε λειτουργικά cookies για την αποθήκευση των προτιμήσεων των χρηστών και cookies ανάλυσης για τη βελτίωση των επιδόσεων του δικτυακού τόπου· τα cookies τρίτων μερών καθορίζονται από υπηρεσίες τρίτων που είναι ενσωματωμένες στον δικτυακό τόπο. Έχετε την επιλογή να τα αποδεχτείτε ή να τα απορρίψετε. Για περισσότερες πληροφορίες ή για να επανεξετάσετε την προτίμησή σας για τα cookies και τα αρχεία καταγραφής διακομιστή που χρησιμοποιούμε, μπορείτε να κάνετε τα εξής: