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多项式建模方法：预测40年的国际银行危机

作者

上市的：
  • 埃米尔·杜普莱西斯

摘要

本文考察了40年来大量国家样本中的银行业危机。将多项式建模方法应用于面板数据，以跟踪和捕获端到端的周期性危机形成，这增强了以往研究的二元重点。一些宏观经济和银行部门变量是银行危机特殊阶段领先指标的象征。国内生产总值是所有阶段的预警信号，伴随而来的消费支出和固定资本形成恶化，再加上信贷繁荣，预示着银行危机的到来。货币贬值体现了随之而来的金融困境，发展结构和区域一体化加剧了这种困境。实际利率降低、进口增加和存款增加往往预示着经济复苏。周期效应强调了共同同期前兆随时间的动态演化。在通过多种结果追求周期性变化的前提下，我们对预测性能的研究结果表明，预测能力增强。与probit模型相比，几个多项式logistic模型的预测精度更高。与机器学习方法（包括人工神经网络、梯度提升、k近邻和随机森林方法）相比，多项式逻辑方法在危机前时期和危机严重程度建模时表现更佳，而梯度boost在多项式模型的众多版本中具有最高的预测精度。随着投资者和决策者继续面对银行危机，导致高经济和社会成本，增强的多项式建模方法对改善预测性能做出了宝贵贡献。

建议引用

  • 埃米尔·杜普莱西斯，2022年。"多项式建模方法：预测40年的国际银行危机,"经济体系爱思唯尔，第46卷（2）。
    • 手柄：RePEc:eee:ecosys公司：v:46:y:2022:i:2:s0939362522000413
    DOI:10.1016/j.ecosys.2022.100979
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