马库斯·巴克曼

个人详细信息

附属

英格兰银行

引文

工作文件

1. Bluwstein、Kristina&Buckmann、Marcus&Joseph、Andreas&Kang、Miao&Kapadia、Sujit&Simsek、Oh zgür，2020年。"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，“英格兰银行工作文件848年，英格兰银行。
   • Bluwstein、Kristina&Buckmann、Marcus&Joseph、Andreas&Kapadia、Sujit&öimšek、嗩zgür，2023年。"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，“国际经济学杂志爱思唯尔，第145（C）卷。
   • Bluwstein、Kristina&Buckmann、Marcus&Joseph、Andreas&Kapadia、Sujit&öimšek、Øzgür，2021年。"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，“工作文件系列2614，欧洲中央银行。

   引用人：

   1. Potjagailo，Galina&Wolters，Maik H.，2019年。"1880年以来的全球金融周期，“IMFS工作文件系列132，法兰克福歌德大学，货币和金融稳定研究所（IMFS）。
      • Potjagailo，Galina&Wolters，Maik H.，2019年。"1880年以来的全球金融周期，“基尔工作文件2122，基尔世界经济研究所（IfW Kiel）。
      • Potjagailo，Galina&Wolters，Maik H，2020年。"1880年以来的全球金融周期，“英格兰银行工作文件867，英格兰银行。
      • Potjagailo，Galina&Wolters，Maik H.，2023年。"1880年以来的全球金融周期，“国际货币与金融杂志爱思唯尔，第131（C）卷。
   2. Lloyd，S.和Manuel，E.和Panchev，K.，2021年。"国外脆弱性、国内风险：GDP-风险的全球驱动因素，“剑桥经济学工作论文2156，剑桥大学经济学院。
      • Lloyd，S.&Manuel，E.&Panchev，K.，2021年。"国外脆弱性、国内风险：GDP-风险的全球驱动因素，“珍妮维研究所工作文件2102年，剑桥大学经济学院。
      • Loyd，Simon&Manuel，Ed&Panchev，Konstantin，2021年。"国外脆弱性、国内风险：GDP-at-Risk的全球驱动因素，“英格兰银行工作文件940，英格兰银行。
      • 西蒙·劳埃德、埃德·曼努埃尔和康斯坦丁·潘切夫，2024年。"国外脆弱性、国内风险：GDP-风险的全球驱动因素，“国际货币基金组织经济评论Palgrave Macmillan；国际货币基金组织，第72卷（1），第335-392页，3月。
   3. Rey，H©l¨ne&FOULIARD，Jeremy&Howell，Michael，2022年。"回答女王：机器学习与金融危机，“CEPR讨论文件15618年，C.E.P.R.讨论文件。
      • 杰里米·福利亚德（Jeremy Fouliard）、迈克尔·豪厄尔（Michael Howell）、海莱恩·雷伊（Hélène Rey）和瓦妮娅·斯塔夫拉科娃（Vania Stavrakeva），2020年。"回答女王：机器学习与金融危机，“NBER工作文件28302，国家经济研究局。
      • Jérémy Fouliard&Michael Howell&Hélène Rey，2021年。"回答女王：机器学习与金融危机，“国际清算银行工作文件926，国际清算银行。
   4. Hurley，James&Karmakar，Sudipto&Markoska，Elena&Walczak，Eryk&Walker，Danny，2021年。"新冠肺炎危机的影响：来自200万英国中小企业的证据，“英格兰银行工作文件924，英格兰银行。
   5. Hyengwoo Kim和Wen Shi，2020年。"美国金融脆弱性预测：因子模型方法，“奥本经济工作文件系列auwp2020-04，奥本大学经济系。
      • Hyeongwoo Kim和Wen Shi，2018年。"预测美国的金融脆弱性：一种因子模型方法，“奥本经济工作文件系列auwp2018-07，奥本大学经济系。
      • Kim，Hyengwoo和Shi，Wen，2018年。"美国金融脆弱性预测：因子模型方法，“MPRA纸89766，德国慕尼黑大学图书馆。
      • Hyeongwoo Kim和Wen Shi，2021年。"预测美国的金融脆弱性：一种因子模型方法，“预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第40卷（3），第439-457页，4月。
      • Hyeongwoo Kim和Wen Shi，2016年。"美国金融脆弱性预测：因子模型方法，“奥本经济工作文件系列auwp2016-15，奥本大学经济系。
   6. 特勒，埃罗，2020年。"基于递归神经网络的系统性金融危机预测，“金融稳定杂志爱思唯尔，第49（C）卷。
   7. Seulki Chung，2023年。"黑匣子内部：基于神经网络的美国经济衰退实时预测，“论文2310.17571，arXiv.org，2024年3月修订。
   8. 巴克曼（Buckmann）、马库斯（Marcus）和霍尔丹（Haldane）、安迪（Andy）和胡塞尔（Hüser）、安妮·卡罗琳（Anne-Caroline），2021年。"比较思维和机器：对金融稳定的影响，“英格兰银行工作文件937，英格兰银行。
   9. 塔马斯·克里斯托夫，2021年。"新冠肺炎危机时代的主权违约预测，“JRFM公司，MDPI，第14卷（10），第1-24页，10月。
   10. Luca Tiozzo Pezzoli和Elisa Tosetti，2022年。"地震经济学：倾听经济的心跳，“英国皇家统计学会杂志A辑英国皇家统计学会，第185卷（S2），第288-309页，12月。
   11. 莫里诺·巴迪亚（Moreno Badia）、马里亚卢兹（Marialuz）和梅达斯（Medas）、保罗（Paulo）和古普塔（Gupta）、普拉纳夫（Pranav）和香（Xiang）、袁（Yuan），2022年。"债务不是免费的，“国际货币与金融杂志爱思唯尔，第127（C）卷。
       • Marialuz Moreno Badia女士和Paulo A Medas先生、Pranav Gupta和Yuan Xiang，2020年。"债务不是免费的，“国际货币基金组织工作文件2020年/001年，国际货币基金组织。
   12. Truong，Chi&Sheen，Jeffrey&Trück，Stefan&Villafuerte，James，2022年。"使用动态因子模型的预警系统：在亚洲经济体中的应用，“金融稳定杂志，爱思唯尔，第58卷（C）。
   13. Barbara Jarmulska，2022年。"随机森林模型与logit模型：哪种模型能更好地预警财政压力？，“预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第41卷（3），第455-490页，4月。
       • Barbara Jarmulska，2020年。"随机森林与logit模型：哪种模型能更好地预警财政压力？，“工作文件系列2408，欧洲中央银行。
   14. Antulov Fantulin，尼诺和拉格古兹，Raffaele和Resce，朱利安诺，2021。"地方政府破产预测：一种机器学习方法，“经济行为与组织杂志爱思唯尔，第183（C）卷，第681-699页。
   15. 乌尔里奇埃米尔和弗里奇普莱西斯宫，2022年。"一个老问题的新预测方法：预测147年的系统性金融危机，“WiSo-HH工作文件系列67岁，汉堡大学商业、经济和社会科学学院，WISO研究实验室。
   16. Peter Breyer&Stefan Girsch&Jakob Hanzl&Mario Hübler&Sophie Steininger&Elisabeth Wittig，2023年。"20世纪70年代高通胀时期奥地利银行的分析，“财务稳定性报告，奥地利国家银行（奥地利中央银行），第45期，第45-59页。
   17. 亚历山德罗·比特托（Alessandro Bitetto）和塞尔奇耶洛（Cerchiello）、保拉（Paola）和默扎尼（Mertzanis）、查利劳斯（Charilaos），2023年。"短期金融时间序列的有效合成：一种动态因子模型方法，“金融研究信件《爱思唯尔》，第53卷（C）。
   18. Ademmer、Martin&Beckmann、Joscha&Bode、Eckhardt&Boysen-Hogrefe、Jens&Funke、Manuel&Hauber、Philipp&Heidland、Tobias&Hinz、Julian&Jannsen、Nils&Kooths、Stefan&Söder、Mareike&Stame，2021年。"大数据在der makroökonomischen分析中的应用，“基勒·拜特雷日·祖尔-威斯卡特斯波利蒂克（Kieler Beiträge zur Wirtschaftspolitik）32，基尔世界经济研究所（IfW Kiel）。
   19. Simona Malovaná&Josef Bajzík&Dominika Ehrenbergerová&Jan Janků，2023年。"欧洲长期低利率：意外后果，“经济调查杂志，Wiley Blackwell，第37卷（2），第526-572页，四月。
   20. 刘嘉明、李成章、彭欧阳、刘嘉嘉、吴冲，2023年。"用可解释的机器学习方法解释基于树的梯度推进模型的财务困境预测结果，“预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第42卷（5），第1112-1137页，8月。
   21. 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，8月。
   22. 亚历山德罗·比特托（Alessandro Bitetto）和塞尔奇耶洛（Cerchiello）、保拉（Paola）和默扎尼（Mertzanis）、查利劳斯（Charilaos），2023年。"衡量全球金融稳健性：机器学习方法，“财务分析国际评论爱思唯尔，第85卷（C）。
   23. Suss，Joel和Treitel，Henry，2019年。"利用机器学习预测英国银行危机，“英格兰银行工作文件831，英格兰银行。

更多信息

统计

访问和下载统计信息对于所有项目

CollEc上的合著网络

NEP字段

1. NEP-大型:大数据(1)2020-02-03。作者是上市的
2. NEP-CMP公司:计算经济学(1)2020-02-03。作者是上市的
3. NEP-FDG公司:金融发展与增长(1)2020-02-03。作者是上市的
4. 新能源-GTH:博弈论(1)2020-02-03。作者是上市的
5. NEP-MAC:宏观经济学(1)2020-02-03。作者是上市的
6. NEP-MON公司:货币经济学(1)2020-02-03。作者是上市的
7. NEP-RMG公司:风险管理(1)2020-02-03。作者是上市的

更正

本网站上的所有材料均由各自的出版商和作者提供。您可以帮助纠正错误和遗漏。有关如何更正RePEc材料的一般信息，请参阅这些说明.

要更新列表或检查等待批准的引文，马库斯·巴克曼应登录RePEc作者服务.

要更正特定项目的书目信息，请在该项目的摘要页面上找到技术联系人。在那里，还详细介绍了如何添加或更正参考文献和引文。

为了链接同一作品的不同版本，其中版本具有不同的标题，使用此表单注意，如果这些版本的标题非常相似，并且在作者的个人资料中，则通常会自动创建链接。

请注意，大多数更正可能需要几周时间才能通过各种RePEc服务进行筛选。