An ordered probit model of an early warning system for predicting financial crisis in India
Notice bibliographique
Résumé
The Indian economy is facing new challenges of maintaining financial stability with greater integration in terms of trade and finance with global economy. In the face of present global financial crisis which was triggered by liquidity shortfall in the overseas banking system, there is a need for developing an early warning system (EWS) incorporating global and domestic macroeconomic indicators for monitoring and maintaining financial stability in an economy. The financial sector in India is still dominated by banking sector and they hold the key to the stability of the entire financial system in the country. With this background, an attempt has been made to predict the financial crisis (fragile situation) in India using ordered probit model. In this paper, using index method of recognizing exact month during which the banking sector has experience crisis, we constructed monthly banking sector fragility index (BSF) of India and developed the ordered probit model for predicting the banking crisis using macroeconomic indicators. The banking fragility index of India identifies nineteen phases of medium fragility and eight phases of high fragility during the studied sampled period, March 2000 to November 2009. The model could classify about 94 percent of different state of the crisis viz., no distress, medium and high fragility, in India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».