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意大利银行流动性风险预警指标:机器学习方法

作者

上市的:
  • 玛丽亚·卢多维卡·德鲁迪

    (意大利银行)

  • 斯特凡诺·诺比利

    (意大利银行)

摘要

本文开发了一个预警系统,以识别可能面临流动性危机的银行。为了获得一个稳健的系统来衡量银行的流动性脆弱性,我们比较了logistic LASSO、random forest和Extreme Gradient Boosting三种模型的预测性能利用2014年12月至2020年1月期间流动性危机事件的综合数据集,我们的预警模型信号根据决策者对I类和II类错误的偏好进行校准。与大多数文献不同,大多数文献侧重于违约风险,通常提出预测时间跨度为4至6个季度,我们分析流动性风险,并考虑3个月的预测时间跨度。关键发现是,结合不同的估计程序可以提高模型性能,并产生准确的样本外预测。结果表明,组合模型的假阴性率极低,低于文献中通常报告的值,同时限制了假阳性的数量。

建议引用

  • 玛丽亚·卢多维卡·德鲁迪(Maria Ludovica Drudi)和斯特凡诺·诺比利(Stefano Nobili),2021年。"意大利银行流动性风险预警指标:机器学习方法,"Temi di discussione(经济工作文件)1337年,意大利银行,经济研究和国际关系部。
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人:

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    1. Fabrizio Ferriani&Wanda Cornacchia&Paolo Farroni&Eliana Ferrara&Francesco Guarino&Francesco Pisanti,2019年。"针对不太重要的意大利银行的预警系统,"经济与金融问题(不定期论文)480,意大利银行,经济研究和国际关系部。
    2. 刘兰彪、陈晨和王波,2022年。"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,8月。
    3. Betz,Frank&Opric,Silviu&Peltonen,Tuomas A.&Sarlin,Peter,2014年。"预测欧洲银行的困境,"银行与金融杂志爱思唯尔,第45卷(C),第225-241页。
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    20. Lang,Jan Hannes,2018年。"金融危机预警模型中的跨国联系和外溢效应,"工作文件系列2160,欧洲中央银行。

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    • E58型-宏观经济学和货币经济学——货币政策、中央银行、货币和信贷供应——中央银行及其政策

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