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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90005541
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90005541 (fulltext)
pdf
373 KB
17
メタデータ
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メタデータID
90005541
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
Predicting Currency Crises: A Novel Approach Combining Random Forests and Wavelet Transform
著者
Xu, Lei ; Kinkyo, Takuji ; Hamori, Shigeyuki
著者名
Xu, Lei
著者ID
A0648
研究者ID
1000050527637
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=59907e905b046f21520e17560c007669
著者名
Kinkyo, Takuji
金京, 拓司
キンキョウ, タクジ
所属機関名
経済学研究科
著者ID
A0631
研究者ID
1000060189628
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=10c57f53b0ed7463520e17560c007669
著者名
Hamori, Shigeyuki
羽森, 茂之
ハモリ, シゲユキ
所属機関名
経済学研究科
収録物名
Journal of Risk and Financial Management
巻(号)
11(4)
ページ
86-86
出版者
MDPI
刊行日
2018-12
公開日
2019-01-28
抄録
We propose a novel approach that combines random forests and the wavelet transform to model the prediction of currency crises. Our classification model of random forests, built using both standard predictors and wavelet predictors, and obtained from the wavelet transform, achieves a demonstrably high level of predictive accuracy. We also use variable importance measures to find that wavelet predictors are key predictors of crises. In particular, we find that real exchange rate appreciation and overvaluation, which are measured over a horizon of 16-32 months, are the most important.
キーワード
currency crisis
random forests
wavelet transform
predictive accuracy
カテゴリ
経済学研究科
学術雑誌論文
権利
© 2018 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
1911-8066
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eISSN
1911-8074
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DOI
https://doi.org/10.3390/jrfm11040086
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