Browsing by Subject "ennakointi"

Sort by: Order: Results:

Now showing items 1-5 of 5
  • Tölö, Eero (2015)
    Bank of Finland. Bulletin 2/2015
    In the wake of the international financial crisis, authorities have been given new tools to prevent such crises. These tools – or macroprudential instruments – are intended to enhance banks’ resilience to risk and prevent the excessive lending that often underlies asset price bubbles. In making decisions on deployment of the macroprudential tools, authorities will be supported by a set of early warning indicators confirmed by research data to best predict the outbreak of banking crises.
  • Välimäki, Tuomas (2019)
    Euro & talous. Blogi
    Pääjohtaja Draghin kauteen sisältyy liki kahdeksan vuotta vauhtia ja vaarallisia tilanteita. Hänen johdollaan eurojärjestelmä muun muassa siirtyi käyttämään ennakoivaa rahapolitiikan viestintää ja alkoi ensikertaa toteuttaa laajamittaisia arvopaperiostoja. Vaikka inflaatio on muutamien viime vuosien ajan jäänyt hitusen EKP:n hintavakaustavoitteesta, deflaation riski on onnistuttu välttämään ja euroalue on yhä pystyssä. Niinpä eurojärjestelmän, EKP:n ja sen pääjohtajan toimintaa läheltä seuranneena voin vallanvaihdon yhteydessä vain nöyrästi lausua kolme sanaa: Kiitos, Mario Draghi.
  • Tölö, Eero (2015)
    Euro & talous 2/2015
    Kansainvälisen finanssikriisin myötä viranomaisille on annettu uusia välineitä rahoituskriisien ennaltaehkäisyyn. Näiden niin kutsuttujen makrovakausvälineiden tarkoituksena on lisätä pankkien riskinsietokykyä ja ehkäistä varallisuuserien hintakuplien taustalla usein olevaa liiallista luotonantoa. Makrovakausvälineitä käytettäessä hyödynnetään viranomaisharkinnan tukena joukkoa varoitustunnuslukuja, jotka tutkimustiedon valossa ennakoivat parhaiten pankkikriisien puhkeamista.
  • Tölö, Eero (2020)
    Journal of Financial Stability August
    Published in BoF 14/2019.
    We consider predicting systemic financial crises one to five years ahead using recurrent neural networks. We evaluate the prediction performance with the Jórda-Schularick-Taylor dataset, which includes the crisis dates and annual macroeconomic series of 17 countries over the period 1870−2016. Previous literature has found that simple neural net architectures are useful and outperform the traditional logistic regression model in predicting systemic financial crises. We show that such predictions can be significantly improved by making use of the Long-Short Term Memory (RNN-LSTM) and the Gated Recurrent Unit (RNN-GRU) neural nets. Behind the success is the recurrent networks’ ability to make more robust predictions from the time series data. The results remain robust after extensive sensitivity analysis.
  • Taipalus, Katja (2012)
    Bank of Finland Research Discussion Papers 7/2012
    This paper provides an early warning indicator for bubbles in financial markets. The indicator is based on traditional unit root tests, more precisely on the augmented Dickey-Fuller test and may be used in a repeated manner with rolling samples. The performance of the indicator is tested extensively via Monte Carlo simulations and comparisons of the results with the most powerful standard (stability) tests. The new indicator seems to be more robust and to have more power than the standard tests. In empirical application to US stock market data for 1871-2010, the new indicator signals most of the consensus bubbles and gives warning signals well ahead of the crash, in most cases as early as 12 months ahead. The indicator also signals most of the 'negative bubbles' before their turning points. The author would like to thank Matti Viren, Esa Jokivuolle, Jouko Vilmunen, Pentti Saikkonen, Heikki Kauppi and Ari Hyytinen for their comments at various stages of this work. I would also like to thank Nina Björklund and Tarja Yrjölä for research assistance. Keywords: asset prices, financial crises, bubble, indicator, unit-root JEL classification numbers: G12, C15, G01