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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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An ML Approach to IFIs: Determinants of IMF Lending

Descripción del proyecto

Una nueva herramienta asesora sobre los acuerdos del FMI

El Fondo Monetario Internacional (FMI) es una organización de 189 países que trabajan para fomentar la cooperación monetaria mundial, garantizar la estabilidad financiera, facilitar los intercambios internacionales, promover un alto nivel de empleo y un crecimiento económico sostenible, así como para reducir la pobreza en todo el mundo. ¿Qué factores influyen en las condiciones de un programa del FMI? ¿Y qué papel tienen dichos factores en la conformación del diseño de los programas? Para responder a dichas preguntas, el proyecto MLending, financiado con fondos europeos, creará una herramienta para modelizar el diseño del programa y el proceso de aplicación. En concreto, creará un modelo de aprendizaje automático para predecir el tamaño del préstamo, la cantidad de condiciones y las exenciones del FMI durante un programa. También diseñará una herramienta de procesamiento del lenguaje natural para analizar las actas de las reuniones del Comité Ejecutivo del FMI, a fin de recoger información como las opiniones individuales de los miembros de la junta, las alianzas entre los representantes de los diferentes países y la postura del G5.

Objetivo

The International Monetary Fund (IMF) is frequently argued to be an agent of its most powerful shareholders. Challenging the common belief that strategic allies of the US and/or G5 countries always get better deals from the IMF, whereas it is the IMF staff who has the main leverage over the design of conditionality when low-income countries are borrowing from the Fund, this project will develop a novel framework, drawing upon existing literature on the IMF, in order to present a comprehensive model that takes into account all actors having an impact on IMF program design. The following questions will be at the core of this research: What factors influence the terms of an IMF program? And how do those factors play into shaping the design of the programs? Through creating an original framework, the project will aim to provide an indispensable and extensible tool for international political economy researchers, policymakers, governments and IMF staff to model the program design and implementation process with high predictive power of the outcomes. The project will make a major contribution to the literature by creating a machine learning (ML) model for predicting the loan size, number of IMF conditions and waivers during program implementation, which complements traditional statistical models by integrating a larger number of variables and providing high accuracy of prediction. The project will also create a natural language processing (NLP) tool for automated, fast analysis of the IMF’s Executive Board meeting minutes, which is able to capture elements including individual board member sentiments, alliance between representatives of different countries and G5 stance with high accuracy. The research will take on board an eclectic approach, using mixed methods involving ML, NLP, statistical analyses, and process tracing of in-depth case studies (namely Romania and Greece) to account for the variation in the terms of IMF programs.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2019

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

KOC UNIVERSITY
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 145 355,52
Dirección
RUMELI FENERI YOLU SARIYER
34450 Istanbul
Turquía

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Región
İstanbul İstanbul İstanbul
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 145 355,52
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