Modeling of cross-border spreading of financial crisis

Inna Strelchenko
{"title":"Modeling of cross-border spreading of financial crisis","authors":"Inna Strelchenko","doi":"10.33111/nfmte.2019.147","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У статті досліджуються особливості процесів поширення кризових явищ через фінансові та торгівельні канали. Наведено основні передумови, що мають бути враховані при моделюванні їх розповсюдження. Зокрема, для опису часової структури цих процесів автором вводиться термін «латентний період» та обґрунтовується алгоритм визначення його часових меж. Проведено кількісне оцінювання ефективності запропонованої концепції. Спираючись на отримані результати здійснено відбір макроекономічних індикаторів, що характеризують стан основних каналів поширення кризових явищ і відображають деформаційні процеси в економіці за деякий час до завершення латентного періоду. В результаті проведеного аналізу та експериментального тестування сформовано систему вхідних класифікаційних характеристик, необхідних для побудови економіко-математичної моделі прогнозування наслідків поширення фінансової кризи: обсяг офіційних золотовалютних резервів без урахування золота; співвідношення грошового агрегату М2 до обсягу золотовалютних резервів; грошовий мультиплікатор; зміна грошового агрегату М0; зміна грошового агрегату М2; спред ставки відсотка по кредитах в іноземній валюті всередині країни до аналогічного показника за кордоном; коефіцієнт монетизації економіки; зростання експорту; зростання імпорту; частка експорту у ВВП. Отримана нейронна мережа-класифікатор на базі самоорганізаційної карти Кохонена розподіляє простір вихідних точок (кожна з котрих має просторову розмірність у десять координат та характеризується часовою глибиною у тривалість латентного періоду для досліджуваної країни) на кластери, в яких динаміка таких індикаторів як ВВП, реальний обмінний курс до СПЗ, обсяг золотовалютних резервів, гарантований державний борг та вартість облігацій зовнішньої державної позики є подібною. Це дозволило сформувати базу сценаріїв можливої поведінки економік під впливом процесів поширення кризових явищ на основі макропоказників, що характеризують стан фінансового та торгівельного каналів поширення.","PeriodicalId":300314,"journal":{"name":"Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-10-17","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33111/nfmte.2019.147","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

У статті досліджуються особливості процесів поширення кризових явищ через фінансові та торгівельні канали. Наведено основні передумови, що мають бути враховані при моделюванні їх розповсюдження. Зокрема, для опису часової структури цих процесів автором вводиться термін «латентний період» та обґрунтовується алгоритм визначення його часових меж. Проведено кількісне оцінювання ефективності запропонованої концепції. Спираючись на отримані результати здійснено відбір макроекономічних індикаторів, що характеризують стан основних каналів поширення кризових явищ і відображають деформаційні процеси в економіці за деякий час до завершення латентного періоду. В результаті проведеного аналізу та експериментального тестування сформовано систему вхідних класифікаційних характеристик, необхідних для побудови економіко-математичної моделі прогнозування наслідків поширення фінансової кризи: обсяг офіційних золотовалютних резервів без урахування золота; співвідношення грошового агрегату М2 до обсягу золотовалютних резервів; грошовий мультиплікатор; зміна грошового агрегату М0; зміна грошового агрегату М2; спред ставки відсотка по кредитах в іноземній валюті всередині країни до аналогічного показника за кордоном; коефіцієнт монетизації економіки; зростання експорту; зростання імпорту; частка експорту у ВВП. Отримана нейронна мережа-класифікатор на базі самоорганізаційної карти Кохонена розподіляє простір вихідних точок (кожна з котрих має просторову розмірність у десять координат та характеризується часовою глибиною у тривалість латентного періоду для досліджуваної країни) на кластери, в яких динаміка таких індикаторів як ВВП, реальний обмінний курс до СПЗ, обсяг золотовалютних резервів, гарантований державний борг та вартість облігацій зовнішньої державної позики є подібною. Це дозволило сформувати базу сценаріїв можливої поведінки економік під впливом процесів поширення кризових явищ на основі макропоказників, що характеризують стан фінансового та торгівельного каналів поширення.
金融危机跨境传播的建模
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
CiteScore
1.70
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信