Beschreibung
Das Ziel der vorliegenden Studie ist es, ein Frühwarnsystem für Bankenkrisen in der Eurozone vorzuschlagen. Zu diesem Zweck werden Daten aus der makroprudenziellen Datenbank der Europäischen Zentralbank (EZB) verwendet. Der erste Teil der Studie gibt einen Überblick über die Meilensteine in der Literatur zu Frühwarnmodellen für Bankenkrisen, wobei der Schwerpunkt auf den wichtigsten Untersuchungen und Methoden liegt. Im zweiten Teil wird die in der Literatur zu Frühwarnsystemen am weitesten verbreitete und beliebteste Methode, die binäre multivariate logistische Regression, angewendet. Eine Reihe von Robustheits- und Out-of-Sample-Tests für unser Modell schließt diesen Teil ab. Im dritten Teil wenden wir eine komplexere Logit-Methode, das multinomiale Logit-Modell, auf unsere ursprüngliche Datenstichprobe an, wobei wir dieselben erklärenden Variablen verwenden, aber die Krisenbeobachtungen gesondert berücksichtigen; eine Periode, die als "Krisendauerperiode" charakterisiert und analysiert wird und bis zur Rückkehr ruhigerer Zeiten andauert. Die meisten der Robustheitstests des vorherigen Teils werden hier wiederholt.
Autorenporträt
Chryssanthi é um investigador pós-doutorado no campo da Banca e Finanças, no Departamento de Contabilidade e Finanças da Universidade de Economia e Negócios de Atenas. Tem sido Professora Adjunta de Banca e Finanças na Universidade do Pireu. Trabalha actualmente no Ministério Grego de Protecção do Cidadão.
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