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  1. Predicting macroeconomic and macrofinancial stress in low-income countries
    Autor*in: Carvalho Filho, Irineu de; Comelli, Fabio; Giri, Rahul; Hellwig, Klaus; Huang, Chengyu; Liu, Fei; Lizarazo Ruiz, Sandra; Meyer Cirkel, Alexis; Presbitero, Andrea
    Erschienen: December 2020
    Verlag:  International Monetary Fund, [Washington, DC]

    In recent years, Fund staff has prepared cross-country analyses of macroeconomic vulnerabilities in low-income countries, focusing on the risk of sharp declines in economic growth and of debt distress. We discuss routes to broadening this focus by... mehr

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

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Potsdamer Straße
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Braunschweig
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Staats- und Universitätsbibliothek Bremen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Erfurt / Forschungsbibliothek Gotha, Universitätsbibliothek Erfurt
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Bibliothek der Pädagogischen Hochschule Freiburg/Breisgau
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Niedersächsische Staats- und Universitätsbibliothek Göttingen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt / Zentrale
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Universität Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Informationsbibliothek (TIB) / Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Heidenheim, Bibliothek
    Signatur:
    e-Book Nationallizenz
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Thüringer Universitäts- und Landesbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Fachhochschule Kiel, Zentralbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    VS 301
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Leipzig
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Leuphana Universität Lüneburg, Medien- und Informationszentrum, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Mosbach, Bibliothek
    Signatur:
    E-Book Nationallizenz IMF
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschule Offenburg, University of Applied Sciences, Bibliothek Campus Offenburg
    Signatur:
    E-Book International Monetary Fund
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt

    Standort:
    Hochschulbibliothek Pforzheim, Bereichsbibliothek Technik und Wirtschaft
    Signatur:
    e-Book International Monetary Fund eLibrary
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt

    Standort:
    Duale Hochschule Baden-Württemberg Ravensburg, Bibliothek
    Signatur:
    E-Book IMF
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschule Albstadt-Sigmaringen, Bibliothek Sigmaringen
    Fernleihe:
    keine Ausleihe von Bänden, nur Papierkopien werden versandt

     

    In recent years, Fund staff has prepared cross-country analyses of macroeconomic vulnerabilities in low-income countries, focusing on the risk of sharp declines in economic growth and of debt distress. We discuss routes to broadening this focus by adding several macroeconomic and macrofinancial vulnerability concepts. The associated early warning systems draw on advances in predictive modeling

     
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      BibTeX-Format
    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Beteiligt: Weisfeld, Hans (HerausgeberIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9781513564609
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: IMF working paper ; WP/20, 289
    Schlagworte: Early warning systems; crisis prediction; machine learning; low-income countries; Crisis Prediction; Early Warning Systems; Inflation Crisis; Low-Income Countries; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 64 Seiten), Illustrationen
  2. Predicting macroeconomic and macrofinancial stress in low-income countries
    Autor*in: Carvalho Filho, Irineu de; Comelli, Fabio; Giri, Rahul; Hellwig, Klaus; Huang, Chengyu; Liu, Fei; Lizarazo Ruiz, Sandra; Meyer Cirkel, Alexis; Presbitero, Andrea
    Erschienen: December 2020
    Verlag:  International Monetary Fund, [Washington, DC]

    In recent years, Fund staff has prepared cross-country analyses of macroeconomic vulnerabilities in low-income countries, focusing on the risk of sharp declines in economic growth and of debt distress. We discuss routes to broadening this focus by... mehr

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

    Standort:
    Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz, Haus Unter den Linden
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

     

    In recent years, Fund staff has prepared cross-country analyses of macroeconomic vulnerabilities in low-income countries, focusing on the risk of sharp declines in economic growth and of debt distress. We discuss routes to broadening this focus by adding several macroeconomic and macrofinancial vulnerability concepts. The associated early warning systems draw on advances in predictive modeling

     
    Export in Literaturverwaltung   RIS-Format
      BibTeX-Format
    Quelle: Staatsbibliothek zu Berlin
    Beteiligt: Weisfeld, Hans (HerausgeberIn)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9781513564609
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: IMF working paper ; WP/20, 289
    Schlagworte: Early warning systems; crisis prediction; machine learning; low-income countries; Crisis Prediction; Early Warning Systems; Inflation Crisis; Low-Income Countries; Machine Learning
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 64 Seiten), Illustrationen