Bankenkrisenvorhersage mit objektiven Krisenmaßnahmen und KI-Methoden

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Projektart und Laufzeit

FFF-Förderprojekt, November 2023 bis Dezember 2024

Koordinator

Finance

Forschungsschwerpunkt

Wealth Management

Beschreibung

In den vergangenen Jahrzehnten hatten eine Reihe von Finanzkrisen ihren Ursprung im Bankensektor. Beispiele hierfür sind die Savings and Loan Crisis in den USA in den 1980er/90er Jahren, die Finanzkrise von 2007/08 oder die Regionalbankenkrise in den USA im Jahr 2023. Wir nehmen letztere als Ausgangspunkt für unsere Analyse in diesem Projekt. Auf der Grundlage der vorhandenen Literatur erörtern wir die Definition von Bankenkrisen, ihre Bedeutung und die Prädiktoren, die in früheren Untersuchungen erfolgreich verwendet wurden. Dies bildet die Grundlage für die objektive, renditebasierte Krisendefinition, die in dieser Arbeit verwendet wird. Während Krisendefinitionen in der bisherigen Literatur häufig ein hohes Mass an Subjektivität aufwiesen, ermöglicht unsere renditebasierte Krisendefinition eine wesentlich objektivere Kategorisierung von Ereignissen und ersetzt eine dichotome Unterscheidung («Krise» vs. «keine Krise») durch ein Zugehörigkeitsmass auf einem kontinuierlichen Spektrum. Angesichts der multivariaten, nichtlinearen und dynamischen Beziehungen zwischen diesem Zugehörigkeitsmass und potenziellen Krisenprädiktoren verwenden wir verschiedene Methoden der künstlichen Intelligenz, um diese Beziehungen zu modellieren und den Anteil dieser Prädiktoren an der Erklärungskraft des resultierenden Modells zu bestimmen.

Wirkungen in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft

Verständnis für und Prognose von Bankenkrisen sind von erheblicher praktischer Bedeutung für Investoren, Finanzinstitutionen und Aufsichtsbehörden.

Liechtensteinbezug

Angesichts der Bedeutung des Bankensektors für Liechtenstein sind Einsichten in regionale Bankenkrisen von hoher Relevanz für das Land und die Region.

Projektleiter

Prof. Dr. Michael Hanke

Projektmitarbeiter

Merlin Bartel, M.Sc.