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用机器学习方法对银行危机的决定因素进行排序

作者

上市的：
  • 伊丽莎白·简·卡萨比安卡
  • 米歇尔·卡塔拉诺
  • 洛伦佐·福尼
  • 埃琳娜·贾尔达
  • 西蒙·帕塞里

摘要

我们使用机器学习方法，即AdaBoost，对银行危机的决定因素随时间和国家进行排名。从1970年到2017年，我们共覆盖了100个国家，包括发达国家和新兴国家。本文首先表明，无论是样本内还是样本外，AdaBoost都比logit模型具有更好的预测性能；然后，运用AdaBoost对导致银行危机的主要宏观经济因素进行分类。基线分析显示，美国10年期国债利率和世界经济增长在预测危机中发挥着关键作用，这两个变量解释了随着时间的推移，这两个国家集团在结果中所占的份额越来越大。在有关危机的文献中，通货膨胀、经常账户、公共债务和外债以及信贷等其他变量被强调为重要变量，这些变量与银行危机的发生有关，但与上述变量相比，它们的作用随着时间的推移而减少。我们还介绍了模型的扩展，它确认并添加到基线模型的主要结果中。

建议引用

  • Casabianca、Elizabeth Jane和Catalano、Michele和Forni、Lorenzo和Giarda、Elena和Passeri、Simone，2022年。"用机器学习方法对银行危机的决定因素进行排序,"国际货币与金融杂志爱思唯尔，第129（C）卷。
    • 手柄：RePEc:eee:jimfin:v:129:y:2022:i:c:s0261560622001425
    内政部：10.1016/j.jimonfin.2022.102739
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    引用人：

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    7. 刘兰标，陈晨，王波，2022。"用机器学习方法预测金融危机,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第41卷（5），第871-910页，八月。

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    3. Tran Huynh&Silke Uebelmesser，2022年。"系统性银行危机预警模型：政治指标能改善预测吗？,"耶拿经济学研究论文2022-007年，Friedrich-Schiller-University耶拿。
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