Will it really be different this time?: a financial crises forecasting model

In this dissertation, we studied a model with different variable with the aim to reach a model with higher accuracy to predict financial crisis. For this study, we used a binary logit panel data. Our research has a time range between 1970 and 2019 for more than 60 counties. According to the nature of each type of crisis, we selected different variables. We have found evidence that each model has good predictive signals once we estimate different situations of crisis in different countries. Our currency crises model can correctly estimate 9.55% of the currency crises. We find strong evidence that exchange rate type and political level plays an important role to predict currency crises. Our Banking Crises model can correctly predict 10.32% of the banking crises. Regarding our empirical studies, we find strong evidence that real gross domestic product growth rate general gross rate debt and household debt are good predictive variables of banking crises. Finally, our sovereign debt crisis can correctly predict 8,47% of the sovereign debt crises. Due to our empirical study, we highlight regulatory quality and real gross domestic product growth rate the key determinants to predict sovereign debt.Nesta Dissertação estudámos um modelo com diferentes variáveis com o intuito obter um modelo com maior taxa de acerto relativamente a crises financeiras. Para este estudo, usaram-se modelos logísticos binários para dados em painel. A análise feita contempla um horizonte temporal para concebido entre 1970 e 2019 para mais de 60 países do mundo. Cada modelo predicativo contempla variáveis de controlo específicas, de acordo com a natureza de cada tipo de crise. Com este estudo conclui-se que todos os modelos registaram bons sinais para cada tipo de crise e para diferentes países. O nosso modelo de crises monetárias consegue estimar de uma forma correta 9.55% das crises monetárias verificadas. Descobriuse fortes indícios de que o regime de taxas de câmbio e o nível político de um país desempenham um papel fundamental para prever crises monetárias. O modelo de crises bancárias consegue estimar de uma forma correta 10.32% das crises bancárias verificadas. Graças ao estudo empírico desenvolvido, percebeu-se que o crescimento real do produto interno bruto, taxa bruta de débito e o débito das famílias são boas variáveis predicativas de crises bancárias. Por fim, o modelo de crise da divida soberana consegue prever corretamente 8,47% das crises de dívida soberana. Devido ao estudo empírico realizado, destacamos a qualidade de regulação e a taxa de crescimento real do produto interno bruto como principais determinantes para prever dividas de crise soberana