The Anatomy of Financial Vulnerabilities and Crises
Notice bibliographique
Résumé
We extend the framework used in Aikman, Kiley, Lee, Palumbo, and Warusawitharana (2015) that maps vulnerabilities in the U.S. financial system to a broader set of advanced and emerging economies. Our extension tracks a broader set of vulnerabilities and, therefore, captures signs of different types of crises. The typical anatomy of the evolution of vulnerabilities before and after a financial crisis is as follows. Pressures in asset valuations materialize, and a build-up of imbalances in the external, financial, and nonfinancial sectors follows. A financial crisis is typically followed by a build-up of sovereign debt imbalances as the government tries to deal with the consequences of the crisis. Our early warnings indicators which aggregate these vulnerabilities predict banking crises better than the Credit-to-GDP gap at long horizons. Our indicators also predict the severity of banking crises and the duration of recessions, as they take into account possible spill-over and amplification channels of financial stress to from one to another sector in the economy. Our indicators are of relevance for macroprudential and crisis management, in part, because they perform better than the Credit-to-GDP gap and do not suffer from the gaps econometric flaws.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».