Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • På svenska
  • In English
  • Kirjaudu
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Näytä viite 
  •   Kaisu etusivu
  • Suomen Pankki
  • Bank of Finland Research Discussion Papers
  • Näytä viite
  •  
  • Suomen Pankki
  • Bank of Finland Research Discussion Papers
  • Näytä viite

Predicting systemic financial crises with recurrent neural networks

Tölö, Eero (27.08.2019)

Avaa tiedosto
BOF_DP_1914.pdf (1.588Mt)
Lataukset: 

Tölö, Eero

Julkaisusarja

Bank of Finland Research Discussion Papers

Numero

14/2019

Julkaisija

Bank of Finland

2019

Tekijänoikeudet
Näytä kaikki kuvailutiedot

Julkaisun pysyvä osoite on

https://urn.fi/URN:NBN:fi:bof-201908271427
Tiivistelmä
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.

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuvuodetJulkaisijatJEL-luokituksetSivukartta

Aineiston tallentajille

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Tietosuojaseloste
Saavutettavuusseloste
Suomen Pankin kirjasto
PL 160
00101 Helsinki
Puh. 09 183 2661
Sijainti: Rauhankatu 19, Helsinki

Palvelun tuottaja
Kansalliskirjasto