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走向更好的银行危机预测：自动变量选择过程能否提高绩效？

作者

上市的：
  • 刘祥龙

摘要

本研究提出使用带有交叉验证的最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法来自动化传统多元logit预警系统（EWS）的变量选择过程，目的是改进系统性银行危机的预测。使用涵盖23个经合组织国家的数据集，以及1970年第一季度至2018年第三季度的季度数据，在递归样本外预测练习中评估模型性能，同时考虑到决策者对遗漏危机和虚假警报的偏好。结果表明，自动变量选择过程可以提高EWS的预测性能。它还强调了从变量交互和滞后中提取信息的重要性，这些信息可能不容易被典型的主观变量预选识别和访问。这种简单的方法易于解释，并且透明，这是有效政策沟通的重要方面。五个变量，即信贷增长、国内和全球信贷缺口、实际房价增长和实际有效汇率，被确定为系统性银行危机的最重要关键指标。

建议引用

  • 刘向龙，2023。"走向更好的银行危机预测：自动变量选择过程能否提高绩效？,"经济记录澳大利亚经济学会，第99卷（325），第288-312页，6月。
    • 手柄：RePEc:bla:ecorec:v:99:y:2023:i:325:p:288-312
    内政部：10.1111/1475-4932.12721
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