Данная работа посвящена анализу финансовых кризисов. Рассматриваются различные классификации кризисов, методы их прогнозирования, подходы к составлению системы опережающих индикаторов. Для лучшего понимания возможностей прогнозирования финансовых кризисов проводится собственное эмпирическое исследование по развивающимся странам с использованием традиционного эконометрического подхода для предсказания валютных кризисов и метода случайного леса. Выявлены наиболее значимые переменные, изменение которых может сигнализировать о начале валютного кризиса. Цель исследования - сравнить прогностическую силу эконометрических моделей и методов машинного обучения для прогнозирования валютных кризисов в развивающихся странах и составить набор релевантных переменных, которые можно использовать в системе опережающих индикаторов. В работе применяется логит-регрессия и модель случайного леса. Для сравнения прогнозной силы моделей используется ROC-кривая. Значимость переменных в модели случайного леса определяется на основе значений Шепли. Полученные результаты свидетельствуют в пользу чуть более высокой прогностической силы случайного леса. Наиболее робастными предикторами валютных кризисов с точки зрения обеих моделей являются мировые цены на нефть и депозиты коммерческих банков. Полученные результаты могут быть приняты во внимание экономическими институтами, занимающимися регулированием финансовой системы, так как показывают, на какие индексы стоит в первую очередь обращать внимание при прогнозировании валютных кризисов в развивающихся странах.