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L'objectif de la présente étude est de proposer un système d'alerte précoce pour les crises bancaires dans la zone euro. Pour ce faire, les données de la base de données macroprudentielle de la Banque centrale européenne (BCE) sont utilisées. La première partie de l'étude passe en revue les points de repère dans la littérature associée aux modèles d'alerte précoce pour les crises bancaires, en mettant l'accent sur les enquêtes et les méthodes les plus importantes. Dans la deuxième partie, nous procédons à une application de la méthode la plus répandue et la plus populaire utilisée dans la littérature des systèmes d'alerte précoce, la régression logistique multivariée binaire. Une série de tests de robustesse et de tests hors échantillon sur notre modèle conclut cette partie. Dans la troisième partie, nous appliquons une méthode plus complexe de logit, le modèle logit multinomial, sur notre échantillon de données initial, en utilisant les mêmes variables explicatives, mais en prenant en compte séparément les observations de la crise ; une période qui est caractérisée et analysée comme "période de durée de la crise" et qui dure jusqu'au retour des périodes de tranquillité. La plupart des tests de robustesse de la partie précédente sont répétés ici.
About the author
Chryssanthi é um investigador pós-doutorado no campo da Banca e Finanças, no Departamento de Contabilidade e Finanças da Universidade de Economia e Negócios de Atenas. Tem sido Professora Adjunta de Banca e Finanças na Universidade do Pireu. Trabalha actualmente no Ministério Grego de Protecção do Cidadão.
