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dc.contributor.authorEl-Shagi, Makramen
dc.contributor.authorKnedlik, Tobiasen
dc.contributor.authorvon Schweinitz, Gregoren
dc.date.accessioned2012-04-18-
dc.date.accessioned2012-04-27T08:36:18Z-
dc.date.available2012-04-27T08:36:18Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.piurn:nbn:de:101:1-201206114405en
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/57650-
dc.description.abstractThe signals approach as an early warning system has been fairly successful in detecting crises, but it has so far failed to gain popularity in the scientific community because it does not distinguish between randomly achieved in-sample fit and true predictive power. To overcome this obstacle, we test the null hypothesis of no correlation between indicators and crisis probability in three applications of the signals approach to different crisis types. To that end, we propose bootstraps specifically tailored to the characteristics of the respective datasets. We find (1) that previous applications of the signals approach yield economically meaningful and statistically significant results and (2) that composite indicators aggregating information contained in individual indicators add value to the signals approach, even where most individual indicators are not statistically significant on their own.en
dc.language.isoengen
dc.publisher|aLeibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle (IWH) |cHalle (Saale)en
dc.relation.ispartofseries|aIWH Discussion Papers |x3/2012en
dc.subject.jelC15en
dc.subject.jelE60en
dc.subject.jelF01en
dc.subject.ddc330en
dc.subject.keywordearly warning systemen
dc.subject.keywordsignals approachen
dc.subject.keywordbootstrapen
dc.subject.keywordFrühwarnsystemeen
dc.subject.keywordSignalansatzen
dc.subject.keywordBootstrap-Methodenen
dc.titlePredicting Financial Crises: The (Statistical) Significance of the Signals Approach-
dc.typeWorking Paperen
dc.identifier.ppn690231482en
dc.description.abstracttransWährend Signalansätze im Rahmen von Frühwarnsystemen recht erfolgreich angewendet werden, fehlt es ihnen bislang an akademischem Ansehen, da sie nicht zwischen der möglicherweise zufällig entstehenden und tatsächlich bestehenden Anpassungsgüte innerhalb einer Stichprobe unterscheiden können. Zur Überwindung dieses Problems testen wir für drei Anwendungsbeispiele des Signalansatzes die Nullhypothese, dass die Indikatoren und die Krisenwahrscheinlichkeit nicht korreliert sind. Dazu verwenden wir Bootstrap-Methoden, die individuell auf die Eigenschaften des Datensatzes angepasst sind. Die zentralen Ergebnisse der Untersuchung sind: (1) Die untersuchten Anwendungen des Signalansatzes liefern ökonomisch sinnvolle und statistisch signifikante Ergebnisse. (2) Die Verwendung von Gesamtindikatoren, die Informationen aus den einzelnen Indikatoren zusammenfassen, ist selbst dann sinnvoll, wenn die meisten Einzelindikatoren keine signifikanten Ergebnisse erzielen.en
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungenen
dc.identifier.repecRePEc:zbw:iwhdps:iwh-3-12en

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