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Analysis of sectoral credit default cycle dependency with wavelet networks: Evidence from Turkey

机译:基于小波网络的行业信用违约周期依赖性分析:来自土耳其的证据

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摘要

In this paper, we investigate the relationship between industrial production and sectoral credit defaults (non-performing loans ratio) cycle by wavelet network analysis in Turkey over the period January 2001-November 2007. We use feedforward neural network based wavelet decomposition to analyze the contemporaneous connection between industrial production cycles and sectoral credit default cycles at different time scales between 2 and 64 months. The main findings for Turkey indicates that industrial production cycles effect the sectoral credit default cycles at different time scales and thus indicate that the creditors should consider the multiscale sectoral cycles in order to minimize credit default rates.
机译:本文通过小波网络分析方法研究了2001年1月至2007年11月期间土耳其的工业生产与部门信用违约(不良贷款比率)周期之间的关系。我们使用基于前馈神经网络的小波分解方法分析了同期工业生产周期和部门信用违约周期在2到64个月之间的不同时间段之间的联系。土耳其的主要调查结果表明,工业生产周期会在不同的时间尺度上影响部门信用违约周期,因此表明,债权人应考虑多尺度部门周期,以最大程度地降低信用违约率。

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