Machine Learning in the Growth-at-Risk Context. A Comparison of Predictors

Langue : anglais

Edité par GRIN Verlag, 2022

3346724433 / 9783346724434

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Livre broché

Etat: Neuf

EUR 47,95

EUR 35,00 expédition 
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

Quantité disponible : 1 disponible

Ajouter au panier
Retours gratuits sous 30 jours

A propos de cet article

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Master's Thesis from the year 2022 in the subject Economics - Other, grade: 1,3, University of Frankfurt (Main), language: English, abstract: The Global Financial Crisis, starting in 2007, served as a reminder of the serious impact that imbalances originating in financial markets can have on economic growth. The aftermath of this economic shock with the ensuing recession continues to concern policymakers to this day. The subsequent period characterized by subdued growth and few but severe recessions gave rise to the importance of linkages between economic policy and risk management. The connection between this idea and the relevance of financial variables for analyzing growth risks is established by Adrian et al. (2019). They employ quantile regressions to examine the conditional distribution of future GDP growth and find that its left tail is exposed to substantially more volatility over time than the right tail. Moreover, they find that financial conditions for the US measured by the National Financial Conditions Index (NFCI) can serve as a relevant predictor of downside risk to conditional future economic growth. This thesis examines some machine-learning based variable selection methods that have been largely unexplored in the GaR context. The focus is on generating higher predictive power compared to the model by Adrian et al. (2019) rather than on analyzing economic relationships. The approaches described here are easy to apply and can help to automate the selection of variables for GaR estimation instead of having to manually choose relevant indicators. In detail, the LASSO method is used in the quantile regression context (Belloni and Chernozhukov 2011; Li and Zhu 2008), as well as the Adaptive (Wu and Liu 2009) and Relaxed LASSO (Meinshausen 2007), two of its modifications. In addition, the Elastic Net method is investigated as a compromise between Ridge and LASSO regression. To test the performance of these models, a backtesting exercise is conducted based on US data ranging from 1986 to 2019. The out-of-sample analysis is performed under the expanding and rolling window approach. For evaluation of the models, some of the backtesting tools used by Brownlees and Souza (2019) to perform a similar analysis for volatility models in the GaR context are utilized. In this regard, the following research question is formulated: Can the machine learning-based models improve the predictive power measured by the introduced backtesting tools for the investigated period compared to the quantile regression base model.…

N° de réf. du vendeur 9783346724434

Titre
Machine Learning in the Growth-at-Risk Context. A Comparison of Predictors
Auteur
Franz Lennart Wunderlich
Éditeur
GRIN Verlag
Année de publication
2022
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3346724433
ISBN à 13 chiffres
9783346724434
Poids de l'article
174 grammes
Dimensions
210x148x9 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Allemagne

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Frais d'expédition de Allemagne vers Etats-Unis

Article7 à 10 jours ouvrés5 à 7 jours ouvrés
Premier articleEUR 35,00EUR 45,00
Les délais de livraison sont fixés par les vendeurs et varient en fonction du transporteur et du lieu. Les commandes transitant par les douanes peuvent être retardées et les acheteurs sont responsables de tous les droits ou frais associés. Les vendeurs peuvent vous contacter au sujet de frais supplémentaires afin de couvrir toute augmentation des coûts d'expédition de vos articles.

Modes de paiement

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Chèque
  • Paypal
  • Virement bancaire

Description de la boutique

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Spécialité

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Profil professionnel du vendeur

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Allemagne 37574

Empreinte

Informations sur le vendeur:

AHA-BUCH GmbH
représenté par le directeur général Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Alemagne
Téléphone: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
inscrit à Registre du commerce Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691

Modes alternatifs de règlement des différends :
La Commission européenne fournit une plate-forme de règlement extrajudiciaire des litiges en ligne (plate-forme ODR), accessible sous https://ec.europa.eu/odr.

Nous sommes membres de l’initiative « FairCommerce » depuis le 25.05.2018.
Pour plus d’informations, voir www.fair-commerce.de.