Metody prognozowania kryzysów zadłużenia : przegląd literatury

Jacek Krawiec

Abstract

The frequency and the impact power of sovereign debt crises create a need to develop a model which could be used to predict such events. The literature has developed two types of model: parametric and non-parametric. Their common name is the early warning systems. Despite the relative popularity of this subject recent crises suggest that none of the developed models is sufficiently effective, or its use not widespread enough to avoid further crises. This article provides an overview of the achievements in the field of early warning systems and tries to answer the question which of the models are most effective and which variables are most commonly used in the models.
Author Jacek Krawiec (WGM / KFM)
Jacek Krawiec,,
- Department of International Finance
Other language title versionsPredicting Sovereign Debt Crises : Literature Review
Journal seriesStudia Oeconomica Posnaniensia, ISSN 2300-5254, e-ISSN 2449-9099, (B 10 pkt)
Issue year2015
Vol3
No9
Pages 5-18
Publication size in sheets1.85
Keywords in Polishkryzys zadłużenia, system wczesnego ostrzegania, kryzys finansowy, prognozowanie kryzysu zadłużenia
Keywords in English Sovereign debt crises, Early warning Systems, Financial crises, Sovereign debt crises prediction
Abstract in PolishCzęstość i siła oddziaływania kryzysów zadłużenia stwarza potrzebę opracowania modelu, za pomocą którego możliwe będzie prognozowanie tego rodzaju zdarzeń. W literaturze przedmiotu wypracowano dwa rodzaje modeli. Są to modele parametryczne i nieparametryczne. Ich wspólna nazwa to systemy wczesnego ostrzegania. Mimo względnej popularności tematu w literaturze wciąż wybuchające kryzysy sugerują, że żaden z opracowanych modeli nie jest wystarczająco dobry lub jego użycie nie jest na tyle rozpowszechnione, aby pozwolić na uniknięcie kolejnych kryzysów. Niniejszy artykuł stanowi przegląd dotychczasowych osiągnięć w dziedzinie systemów wczesnego ostrzegania przed kryzysami zadłużenia i stanowi próbę odpowiedzi na pytanie, które z modeli są najbardziej skuteczne i jakie zmienne są najczęściej wybierane do modeli.
URL http://www.soep.ue.poznan.pl/jdownloads/Wszystkie%20numery/Rok%202015/01_krawiec.pdf
Languagepl polski
File
01_krawiec.pdf 235.12 KB
Score (nominal)10
Score sourcejournalList
ScoreMinisterial score = 10.0, 23-12-2019, ArticleFromJournal
Ministerial score (2013-2016) = 10.0, 23-12-2019, ArticleFromJournal
Citation count*
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back
Confirmation
Are you sure?