【摘 要】
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受中美贸易战,央行“资管新规”政策等外部因素和市场竞争激烈,融资成本上升等内部因素的影响,我国债券市场信用风险事件在2018年密集爆发。债券信用评级是债券信用风险的重要指标,如何对信用评级变动进行准确的预测已经成为极具现实意义的问题。文章采用分类树、袋装法、随机森林三种基于树的模型,应用r语言对企业债券信用评级进行预测研究,并针对数据不均衡情况进行四种优化采样,以平衡数据集,提升预测效果。主要讨论
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受中美贸易战,央行“资管新规”政策等外部因素和市场竞争激烈,融资成本上升等内部因素的影响,我国债券市场信用风险事件在2018年密集爆发。债券信用评级是债券信用风险的重要指标,如何对信用评级变动进行准确的预测已经成为极具现实意义的问题。文章采用分类树、袋装法、随机森林三种基于树的模型,应用r语言对企业债券信用评级进行预测研究,并针对数据不均衡情况进行四种优化采样,以平衡数据集,提升预测效果。主要讨论问题包括:债券信用风险影响因素、模型的构建、参数选择、模型的准确性检验以及分类效果检验以及指标重要性评估
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推动科技金融发展是我国实施科技创新驱动战略、加快经济转型升级的一项关键举措。高新技术企业作为科技创新的主体,其良好发展的重要性不言而喻,企业的发展离不开金融的支持,因此,如何使金融与技术有效地结合起来就成为了一个关键问题。我国科技金融主体的发展时间不长,科技金融运作模式中存在很多不足,这限制了高新技术企业科技创新成果的发展。高新技术企业与普通的工业企业存在明显区别,其研发投入高,研发风险大,融资模
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