Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/212448 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2019
Schriftenreihe/Nr.: 
Bank of Finland Research Discussion Papers No. 14/2019
Verlag: 
Bank of Finland, Helsinki
Zusammenfassung: 
We consider predicting systemic financial crises one to five years ahead using recurrent neural networks. The prediction performance is evaluated with the Jorda-Schularick-Taylor dataset, which includes the crisis dates and relevant macroeconomic series of 17 countries over the period 1870-2016. Previous literature has found simple neural network architectures to be useful in predicting systemic financial crises. We show that such predictions can be greatly improved by making use of recurrent neural network architectures, especially suited for dealing with time series input. The results remain robust after extensive sensitivity analysis.
JEL: 
G21
C45
C52
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
ISBN: 
978-952-323-287-7
Dokumentart: 
Working Paper

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