Título
Will it really be different this time?: a financial crises forecasting model
Autor
Marques, David André Antunes
Resumo
pt
Nesta Dissertação estudámos um modelo com diferentes variáveis com o intuito obter um
modelo com maior taxa de acerto relativamente a crises financeiras. Para este estudo,
usaram-se modelos logísticos binários para dados em painel. A análise feita contempla um
horizonte temporal para concebido entre 1970 e 2019 para mais de 60 países do mundo. Cada
modelo predicativo contempla variáveis de controlo específicas, de acordo com a natureza de
cada tipo de crise. Com este estudo conclui-se que todos os modelos registaram bons sinais
para cada tipo de crise e para diferentes países. O nosso modelo de crises monetárias
consegue estimar de uma forma correta 9.55% das crises monetárias verificadas. Descobriuse fortes indícios de que o regime de taxas de câmbio e o nível político de um país
desempenham um papel fundamental para prever crises monetárias. O modelo de crises
bancárias consegue estimar de uma forma correta 10.32% das crises bancárias verificadas.
Graças ao estudo empírico desenvolvido, percebeu-se que o crescimento real do produto
interno bruto, taxa bruta de débito e o débito das famílias são boas variáveis predicativas de
crises bancárias. Por fim, o modelo de crise da divida soberana consegue prever corretamente
8,47% das crises de dívida soberana. Devido ao estudo empírico realizado, destacamos a
qualidade de regulação e a taxa de crescimento real do produto interno bruto como principais
determinantes para prever dividas de crise soberana.
en
In this dissertation, we studied a model with different variable with the aim to reach a model
with higher accuracy to predict financial crisis. For this study, we used a binary logit panel data.
Our research has a time range between 1970 and 2019 for more than 60 counties. According
to the nature of each type of crisis, we selected different variables. We have found evidence
that each model has good predictive signals once we estimate different situations of crisis in
different countries. Our currency crises model can correctly estimate 9.55% of the currency
crises. We find strong evidence that exchange rate type and political level plays an important
role to predict currency crises. Our Banking Crises model can correctly predict 10.32% of the
banking crises. Regarding our empirical studies, we find strong evidence that real gross
domestic product growth rate general gross rate debt and household debt are good predictive
variables of banking crises. Finally, our sovereign debt crisis can correctly predict 8,47% of the
sovereign debt crises. Due to our empirical study, we highlight regulatory quality and real gross
domestic product growth rate the key determinants to predict sovereign debt.