ITSITS

(IJCSAM) International Journal of Computing Science and Applied Mathematics(IJCSAM) International Journal of Computing Science and Applied Mathematics

The financial crisis in Hong Kong occurred in 1997 and 2008. To prevent a crisis or reduce the impact of a crisis, action is needed through early detection of the crisis using export indicator. The combination of Markov Switching and Asymmetric Generalized Seasonal Autoregressive Moving Average Conditional Heteroscedasticity (MS-AGSARMACH) models explains the crisis well. The results show that the MS-AGSARMACH(2,1,1) model can explain past and future crises well.

Based on export indicator, the MS-AGSARMACH(2,1,1) model can accurately explain the financial crisis in Hong Kong in the 1997 – 1998 and 2008 – 2009 periods.The model can also predict that there will be no crisis based on export indicator in 2021.For future research, the inclusion of other macroeconomic indicators in the model is recommended to improve forecast accuracy.

Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan mengeksplorasi penggunaan indikator makroekonomi lainnya selain ekspor, seperti tingkat suku bunga, inflasi, dan nilai tukar, untuk meningkatkan akurasi deteksi dini krisis keuangan. Selain itu, studi komparatif dapat dilakukan dengan membandingkan kinerja model MS-AGSARMACH dengan model deteksi krisis lainnya, seperti model berbasis machine learning, untuk mengidentifikasi pendekatan yang paling efektif. Terakhir, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model yang lebih adaptif yang dapat menyesuaikan diri dengan perubahan struktur ekonomi dan keuangan Hong Kong, serta mengintegrasikan faktor-faktor eksternal yang dapat memengaruhi stabilitas keuangan negara tersebut, sehingga menghasilkan sistem peringatan dini yang lebih robust dan andal.

Read online
File size401.13 KB
Pages4
DMCAReport

Related /

ads-block-test