Politická ekonomie 2009, 57(6):754-768 | DOI: 10.18267/j.polek.708

Možnosti využití přístupu latentní sémantiky při předpovídání finančních krizí

Petr Hájek, Michal Střižík, Pavel Praks, Petr Kadeřábek
1 Unicorn College s.r.o., Vysoká škola ekonomická v Praze.
2 VŠB - Technická univerzita Ostrava.
3 Univerzita Karlova v Praze.

Possibilities of Financial Crises Forecasting with Latent Semantic Indexing

Our study contains application of Latent Semantic Indexing on financial crises prediction. Hypothesis to test was that equity markets are able to predict even sharp changes in monetary policy during a quarter ahead of such a change (which was searched during two quarters that followed). This hypothesis, tested on sample of 36 countries between years 1985 and 2007, has been confirmed according to interest rate and foreign exchange expert interpretation. The studied application of LSI even though it timed several crises on their exact start day is not suitable for financial crises prediction but can be recommended for specification and analysis of fragile countries which are or could be prone to a crisis.

Keywords: information retrieval, multidimensional data, dimension reduction, linear algebra, Latent Semantic Indexing (LSI), Singular Value Decomposition (SVD), financial crises, stock market
JEL classification: C61, E44, E47

Published: December 1, 2009  Show citation

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Hájek, P., Střižík, M., Praks, P., & Kadeřábek, P. (2009). Possibilities of Financial Crises Forecasting with Latent Semantic Indexing. Politická ekonomie, 57(6), 754-768. doi: 10.18267/j.polek.708
Download citation
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Open full article

    References

    1. ABIAD, A. 2003. Early Warning Systems: A Survey and a Regime Switching Approach. [IMF Working Paper WP/03/32]. Washington D.C.: IMF, 1998. Go to original source...
    2. AGAEV; I. A.; KUPERIN, YU. A. 2004. Multifractal Analysis and Local Hoelder Exponents Approach to Detecting Stock Markets Crashes. Saint-Petersburg : State University, 2004.
    3. APOTEKER, T.; BARTHELEMY S. 2000. Genetic Algorithms and Financial Crises in Emerging Markets. [TAC Financial]. Saint Hilaire des Landes: May 2000. Go to original source...
    4. APOTEKER, T. 2000. An example of the measures provided by Riskmonitor on Turkey. [TAC Financial]. Saint Hilaire des Landes: June 2000.
    5. BEDNÁŘOVÁ, P. 2005. Možnosti využití speciálních kvantifikačních metod v ekonomické analýze. [Diplomová práce]. Jindřichův Hradec: FM VŠE v Praze, 2005.
    6. BERG, A.; PATTILLO, C. 1998. Are Currency Crises Predictable? A Test. [IMF Working Paper 98/154]. Washington D.C.: IMF, 1998. Go to original source...
    7. BERG, A.; BORENSZTEIN, E.; PATILLO, C. 2005. Assessing Early Warning Systems: How Have They Worked in Practice? IMF Staff Papers. 2005, vol. 52, no 3. Go to original source...
    8. BERRY, W. M; DRMAČ, Z.; JESSUP, J. R. 1999. Matrices, Vector Spaces, and Information Retrieval. SIAM Review. 1999, 41, s. 336-362. Go to original source...
    9. BERRY, W. M.; DUMAIS, S. T.; O'BRIEN, G. W. 1995. Using linear algebra for intelligent information retrieval. SIAM Review. 1995, 37 s. 573-595. Go to original source...
    10. BUSSIÈRE, M.; MULDER, CH. 1999. Political Instability and Economic Vulnerability. [IMF Working Paper No. WP/99/46]. Washington D.C.: IMF, April 1999. Go to original source...
    11. DAS, G.; GUNOPULOS, D. 2003. Time Series Similarity and Indexing. In Nong Ye (ed.) Handbook on Data Mining. Lawrence Erlbaum Associates, 2003.
    12. DVOŘÁK, P.; STŘIŽÍK, M.; PRAKS, P.; PUDIL, P.; ŠUMPÍKOVÁ, M.; LEŠETICKÝ, O. 2004. The feasibility of using special quantitative methods for prediction of currency crises. Příspěvek prezentovaný na International Scientific Conference: European Finance - Theory, Politics and Practice, Universita Matěja Bela, Banská Bystrica, Slovensko, s. 1-26, 2004, ISBN 80-8055-968-6 (CD-ROM).
    13. DVOŘÁK, P. 2004. Finanční krize jako globální problém a možnosti jejího vzniku v ČR. Studie Národohospodářského ústavu Josefa Hlávky. Studie č. 2/2004.
    14. DVOŘÁK, P. 2007. Monetární teorie cyklu, dluhový problém a finanční krize. Politická ekonomie. 2007, roč. 55, č. 2, s. 183-205. Go to original source...
    15. FIORAMANTI, M. 2006. Predicting Sovereign Debt Crises Using Artificial Neural Networks: A Comparative Approach. Trieste : University of Trieste, 2006. Go to original source...
    16. GOLDSTEIN, M.; KAMINSKY, G. L.; REINHART, C. M. 2000. Assessing Financial Vulnerability: An Early Warning System for Emerging Markets. Washington D.C. : Institute for International Economics. 2000.
    17. GROSSMANN, D. A.; FRIEDER, O. 2000. Information retrieval: Algorithms and heuristics. Norwell (MA) : Kluwer Academic Publishers, 2000.
    18. HÁJEK, P. 2007. Možnosti využití netradičních kvantitativních metod při předpovídání finančních krizí [Disertační práce]. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, Katedra měnové teorie a politiky, 2007.
    19. HÁJEK, P. 2005. Financial Crisis Predictions: Specification of Pre-crisis Periods in Turkey, Argentina and Thailand. Acta Oeconomica Pragensia. 2005, roč. 13, č. 1, s. 57-69. ISSN 0572-3034. Go to original source...
    20. HAMILTON, J. 1994. Time series analysis. Princeton (NJ) : Princeton University Press, 1994.
    21. HELÍSEK, M. 2004. Měnová krize (empirie a teorie). 1. vyd. Praha : Professional Publishing 2004. 180 s. ISBN 80-86419-82-7.
    22. KAMINSKY, G. L.; LIZONDO, S.; REINHART, C. M. 1998. Leading indicators of currency crisis [IMF Staff Papers 45]. Washington D.C. : IMF, 1998. Go to original source...
    23. KRÁTKÝ, M. 2002. Využití SVD pro indexování latentní sémantiky. Ostrava : VŠB Technická univerzita Ostrava, 2002
    24. KUMAR, M.; MOORTHY, U.; PERRAUDIN, W. 2002. Predicting Emerging Market Currency Crashes [IMF Working Paper 02/07]. Washignton, D.C. : International Monetary Fund, 2002. Go to original source...
    25. FIEDLER, M. 1973. Algebraic connectivity of Graphs. Czechoslovak Mathematical Journal. 1973, č. 23 (98). Go to original source...
    26. MANASSE, P.; ROUBINI, N.; SCHIMMELPFENNIG, A. 2003. Predicting Sovereign Debt Crises [IMF Working Paper WP/03/221]. Washignton, D.C.: International Monetary Fund, 2003. Go to original source...
    27. MULLER, N.; MAGAIA, L.; HERBST, B. M. 2004. Singular Value Decomposition, Eigenfaces and 3D Reconstructions. SIAM Review. 2004, vol. 46, no. 3, s. 518-545. Go to original source...
    28. PAZOUR, M. 2004. Nové metodologické přístupy k tvorbě empirických modelů měnových krizí. Politická ekonomie. 2004, roč. 52, č. 3, s. 375-388. Go to original source...
    29. PAZOUR, M. 2008. Stanovení náchylnosti ekonomiky k nadměrným tlakům na měnový kurs. Politická ekonomie. 2008, roč. 56, č. 5, s. 598-620. Go to original source...
    30. PRAKS, P.; MACHALA, L.; SNÁŠEL, V. 2007. On SVD-free Latent Semantic Indexing for Iris Recognition of Large Databases. In V. A. Petrushin; L. Khan (Eds.) Multimedia Data mining and Knowledge Discovery. London : Springer-Verlag, 2007. s. 472-486. ISBN 1-84628-436-8. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84628-799-2_24 Go to original source...
    31. PRAUS, P.; PRAKS, P. 2007. Information retrieval in hydrochemical data using the latent semantic indexing approach. Journal of Hydroinformatics. 2007, vol 9, no 2, s. 135-143. London : IWA Publishing. ISSN: 1464-7141. Go to original source...
    32. STŘIŽÍK, M. 2004. Možnosti využití speciálních kvantitativních metod při predikci finančních krizí [Diplomová práce]. Jindřichův Hradec: FM VŠE v Praze, 2004.
    33. TORNELL, A. 1999. Common Fundamentals in the Tequila and Asian Crises [Working Paper 7139]. Cambridge (MA): NBER, 1999. Go to original source...
    34. VLAAR, P. J. G. 2000. Early Warning Systems for Currency Crises [Papers 671]. Amsterdam: De Nederlandsche Bank, 2000.

    This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY NC ND 4.0), which permits non-comercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original publication is properly cited. No use, distribution or reproduction is permitted which does not comply with these terms.


    Return to the content