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信贷增长、收益率曲线与金融危机预测：来自机器学习方法的证据

作者

上市的：
  • 克里斯蒂娜·布鲁斯坦
  • 马库斯·巴克曼
  • 安德烈亚斯·约瑟夫
  • 苏吉特·卡帕迪亚
  • Šimšek，Özgür

摘要

我们通过将机器学习技术应用于17个国家1870-2016年间的宏观金融数据，开发了金融危机预测的早期预警模型。大多数非线性机器学习模型在样本外预测和预测方面优于逻辑回归。我们使用基于Shapley值的新框架确定机器学习模型的经济驱动因素，揭示预测因素和危机风险之间的非线性关系。纵观国内外，最重要的预测因素是信贷增长和收益率曲线斜率。当名义利率较低而信贷增长较高时，最令人担忧的是平坦或倒转的收益率曲线。JEL分类：C40、C53、E44、F30、G01

建议引用

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    • 手柄：RePEc:ecb:ecbwps:20212614
    注：2453540
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