Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования финансового кризиса

Данное исследование направлено на разработку системы опережающих индикаторов, способных предсказывать возникновение валютных кризисов. В процессе исследования были рассмотрены 12 важных экономических и финансовых переменных, которые могут влиять на возникновение кризисов. Для прогнозирования использовались методы машинного обучения, такие как "случайный лес" и логистическая модель, после чего был проведен сравнительный анализ эффективности обеих моделей. Для повышения точности прогнозов модель была переобучена. Затем была проведена оценка важности переменных с использованием логистической регрессии Шепли. Результаты показали, что глобальные переменные, такие как мировые цены на нефть и индекс доллара, являются важными факторами в модели для прогнозирования валютных кризисов наравне с банковскими депозитами, внутренним кредитом и международными резервами. В итоге была создана система опережающих индикаторов, которая может быть полезной для предотвращения или смягчения последствий валютных кризисов. Предложенный подход позволяет выявлять риски и принимать меры заблаговременно, что может существенно повысить эффективность управления рисками в финансовой сфере.