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  1. The hard problem of prediction for conflict prevention
    Autor*in: Mueller, Hannes; Rauh, Christopher
    Erschienen: [2020]
    Verlag:  University of Cambridge, Faculty of Economics, Cambridge

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VSP 1362
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Cambridge working paper in economics ; 2015
    Schlagworte: Prognoseverfahren; Politischer Konflikt; Prävention; Künstliche Intelligenz; Kostenfunktion; Conflict prediction; Conflict trap; Topic models; LDA; Random forest; News text; Machine learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 65 Seiten), Illustrationen
  2. Art is long, life is short
    an SDG classification system for DESA publications
    Autor*in: LaFleur, Marcelo T.
    Erschienen: [2019]
    Verlag:  United Nations, Department of Economic and Social Affairs, New York, NY, USA

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 488
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: DESA working paper ; no. 159 (May 2019)
    Schlagworte: SDG; publications; classification; topic models; machine learning; LDA
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 21 Seiten), Illustrationen
  3. Using past violence and current news to predict changes in violence
    Autor*in: Mueller, Hannes; Rauh, Christopher
    Erschienen: [2022]
    Verlag:  University of Cambridge, Faculty of Economics, Cambridge

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VSP 1362
    Fernleihe:
    keine Fernleihe
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: Cambridge working paper in economics ; 2220
    Janeway Institute working paper series ; 2022, 09
    Schlagworte: Conflict; prediction; machine learning; LDA; topic model; battle deaths; ViEWS prediction competition; random forest
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 16 Seiten), Illustrationen
  4. Using machine learning to measure financial risk in China
    Autor*in: Al-Haschimi, Alexander; Apostolou, Apostolos; Azqueta-Gavaldon, Andres; Ricci, Martino
    Erschienen: [2023]
    Verlag:  European Central Bank, Frankfurt am Main, Germany

    We develop a measure of overall financial risk in China by applying machine learning techniques to textual data. A pre-defined set of relevant newspaper articles is first selected using a specific constellation of risk-related keywords. Then, we... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 534
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    We develop a measure of overall financial risk in China by applying machine learning techniques to textual data. A pre-defined set of relevant newspaper articles is first selected using a specific constellation of risk-related keywords. Then, we employ topical modelling based on an unsupervised machine learning algorithm to decompose financial risk into its thematic drivers. The resulting aggregated indicator can identify major episodes of overall heightened financial risks in China, which cannot be consistently captured using financial data. Finally, a structural VAR framework is employed to show that shocks to the financial risk measure have a significant impact on macroeconomic and financial variables in China and abroad.

     
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      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9789289955096
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/278306
    Schriftenreihe: Working paper series / European Central Bank ; no 2767 (January 2023)
    Schlagworte: China; financial risk; textual analysis; machine learning; topic modelling; LDA
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 38 Seiten), Illustrationen