Sovereign debt and currencies play an increasingly influential role in the development of any country, given the need to obtain financing and establish international relations. A recurring theme in the literature on financial crises has been the prediction of sovereign debt and currency crises due to their extreme importance in international economic activity. Nevertheless, the limitations of the existing models are related to accuracy and the literature calls for more investigation on the subject and lacks geographic diversity in the samples used. This article presents new models for the prediction of sovereign debt and currency crises, using various computational techniques, which increase their precision. Also, these models present experiences with a wide global sample of the main geographical world zones, such as Africa and the Middle East, Latin America, Asia, Europe, and globally. Our models demonstrate the superiority of computational techniques concerning statistics in terms of the level of precision, which are the best methods for the sovereign debt crisis: fuzzy decision trees, AdaBoost, extreme gradient boosting, and deep learning neural decision trees, and for forecasting the currency crisis: deep learning neural decision trees, extreme gradient boosting, random forests, and deep belief network. Our research has a large and potentially significant impact on the macroeconomic policy adequacy of the countries against the risks arising from financial crises and provides instruments that make it possible to improve the balance in the finance of the countries.

中文翻译：

---

使用机器学习技术的主权债务和货币危机预测模型

鉴于需要获得融资和建立国际关系，主权债务和货币在任何国家的发展中都发挥着越来越重要的作用。关于金融危机的文献中经常出现的主题是主权债务和货币危机的预测，因为它们在国际经济活动中极为重要。然而，现有模型的局限性与准确性有关，并且文献要求对该主题进行更多研究，并且所使用的样本缺乏地域多样性。本文介绍了使用各种计算技术来预测主权债务和货币危机的新模型，这些模型提高了它们的准确性。此外，这些模型还提供了对主要地理世界区域（例如非洲和中东）的广泛全球样本的经验，拉丁美洲，亚洲，欧洲以及全球。我们的模型展示了就精度水平而言统计方面的计算技术的优越性，这是解决主权债务危机的最佳方法：模糊决策树，AdaBoost，极端梯度提升和深度学习神经决策树，以及预测决策树的方法。货币危机：深度学习神经决策树，极端梯度提升，随机森林和深度信仰网络。我们的研究对各国应对金融危机带来的风险对宏观经济政策的充分性产生巨大且潜在的重大影响，并提供了可以改善国家财政平衡的工具。我们的模型展示了就精度水平而言统计方面的计算技术的优越性，这是解决主权债务危机的最佳方法：模糊决策树，AdaBoost，极端梯度提升和深度学习神经决策树，以及预测决策树的方法。货币危机：深度学习神经决策树，极端梯度提升，随机森林和深度信仰网络。我们的研究对各国应对金融危机带来的风险对宏观经济政策的充分性产生巨大且潜在的重大影响，并提供了可以改善国家财政平衡的工具。我们的模型展示了就精度水平而言统计方面的计算技术的优越性，这是解决主权债务危机的最佳方法：模糊决策树，AdaBoost，极端梯度提升和深度学习神经决策树，以及预测决策树的方法。货币危机：深度学习神经决策树，极端梯度提升，随机森林和深度信仰网络。我们的研究对各国应对金融危机带来的风险对宏观经济政策的充分性产生巨大且潜在的重大影响，并提供了可以改善国家财政平衡的工具。以及深度学习神经决策树，以及用于预测货币危机的工具：深度学习神经决策树，极限梯度提升，随机森林和深度信念网络。我们的研究对各国应对金融危机带来的风险对宏观经济政策的充分性产生巨大且潜在的重大影响，并提供了可以改善国家财政平衡的工具。以及深度学习神经决策树，以及用于预测货币危机的工具：深度学习神经决策树，极限梯度提升，随机森林和深度信念网络。我们的研究对各国应对金融危机带来的风险对宏观经济政策的充分性产生巨大且潜在的重大影响，并提供了可以改善国家财政平衡的工具。