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利用机器学习预测英国银行危机

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上市的：
  • 乔尔·苏斯

    （英格兰银行）

  • 亨利·特里特尔

    （英格兰银行）

摘要

利用新的数据和机器学习技术，我们开发了银行危机预警系统。主要输入变量来自保密的监管回报，而我们对困境的衡量来自2006年至2012年期间对银行风险的监管评估。我们利用新方法预测负面企业结果，对比经典线性回归技术和能够捕捉复杂非线性和相互作用的现代机器学习方法，为新兴学术文献做出贡献。当使用AUC和Brier Score作为性能指标时，我们发现随机森林算法显著且实质上优于其他模型。我们继续改变离散决策阈值的假阴性（缺失实际痛苦案例）和假阳性（错误预测痛苦）的相对成本，发现随机森林再次优于其他模型。我们还利用最先进的机器学习可解释性技术，为研究银行危机驱动因素的文献做出了贡献，并展示了集成技术在获得额外性能优势方面的优势。总的来说，本文做出了重要贡献，其中不乏实用性：银行监管机构可以利用我们的调查结果预测公司的弱点，并提前采取适当的缓解措施。

建议引用

  • Suss，Joel和Treitel，Henry，2019年。"用机器学习预测英国银行困境,"英格兰银行工作文件831，英格兰银行。
    • 手柄：RePEc:boe:boeewp:0831
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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