Leading Indicators of Crisis Incidence: Evidence from Developed Countries
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11230%2F13%3A10133719" target="_blank" >RIV/00216208:11230/13:10133719 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216208:11640/13:00391844
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.01.001" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.01.001</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.01.001" target="_blank" >10.1016/j.jimonfin.2013.01.001</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Leading Indicators of Crisis Incidence: Evidence from Developed Countries
Popis výsledku v původním jazyce
We examine which indicators are most useful in explaining the cost of economic crises in EU and OECD countries between 1970 and 2010. To define the dependent variable we combine a measure of costs to the economy, which consists of the output and employment loss and the fiscal deficit, with a database of crisis occurrence designed specifically for this task. We take into account model uncertainty in two steps. First, for each potential leading indicator we select the relevant prediction horizon by usingpanel vector autoregression. Second, we identify the most useful leading indicators with Bayesian model averaging. Our results suggest that domestic housing prices, share prices, and credit growth, and some global variables, such as private credit, constitute important sources of risk.
Název v anglickém jazyce
Leading Indicators of Crisis Incidence: Evidence from Developed Countries
Popis výsledku anglicky
We examine which indicators are most useful in explaining the cost of economic crises in EU and OECD countries between 1970 and 2010. To define the dependent variable we combine a measure of costs to the economy, which consists of the output and employment loss and the fiscal deficit, with a database of crisis occurrence designed specifically for this task. We take into account model uncertainty in two steps. First, for each potential leading indicator we select the relevant prediction horizon by usingpanel vector autoregression. Second, we identify the most useful leading indicators with Bayesian model averaging. Our results suggest that domestic housing prices, share prices, and credit growth, and some global variables, such as private credit, constitute important sources of risk.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP402%2F11%2F1487" target="_blank" >GAP402/11/1487: Měnová politika, finanční stabilita a finanční krize</a><br>
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of International Money and Finance
ISSN
0261-5606
e-ISSN
—
Svazek periodika
35
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
19
Strana od-do
1-19
Kód UT WoS článku
000319640800001
EID výsledku v databázi Scopus
—