This paper estimates an early warni

This paper estimates an early warning system (EWS) for predicting systemic banking crises in a sample of
low income countries in Sub-Saharan Africa. Since the average duration of crises in this sample of countries
is longer than one year, the predictive performance of standard binomial logit models is likely to be
hampered by the so-called crisis duration bias. The bias arises from the decision to either treat crisis years
after the onset of a crisis as non-crisis years or remove them altogether from the model. To overcome this
potential drawback, we propose a multinomial logit approach, which is shown to improve the predictive
power of our EWS compared to the binomial logit model. Our results suggest that crisis events in low
income countries are associated with low economic growth, drying up of banking system liquidity and
widening of foreign exchange net open positions.

ผลลัพธ์ (แอฟริกา) 1:

Hierdie vraestel skat 'n vroeë waarskuwingstelsel (EWS) vir die voorspelling van sistemiese bankkrisisse in 'n monster van
'n lae inkomste lande in Sub-Sahara Afrika. Aangesien die gemiddelde duur van krisisse in hierdie monster van lande
is meer as 'n jaar, die voorspelbare prestasie van standaard binomiaal logit-modelle is geneig om te word
in die wiele gery deur die sogenaamde duur krisis vooroordeel. Die vooroordeel spruit uit die besluit om óf te behandel krisis jaar
na die aanvang van 'n krisis as nie-krisis jaar of heeltemal verwyder van die model. Om dit te oorkom
potensiële nadeel, stel ons 'n Multinomial logit benadering, wat bewys dat die voorspellende verbeter
krag van ons EWS in vergelyking met die binomiale logit-model. Ons resultate dui daarop dat die krisis gebeure in 'n lae
inkomste lande geassosieer word met 'n lae ekonomiese groei, opdroog van bankstelsel likiditeit en
verbreding van buitelandse valuta netto oop posisie.