鉴于债券市场固有的客观情形,本研究所采用的样本数据集所涵盖的正常债券与违约债券数量之间存在极其显著的差异。尽管我们已通过对个别模型参数的调整来处理样本不平衡问题,但在实际信用债市场中,这种情况仍有可能对模型的预测结果产生影响。

本文的研究重点集中于房地产行业,但在未来的研究中,我们有理由拓宽行业覆盖范围,选择更多领域进行全面的探讨。此外,指标体系中可以考虑加入诸如企业经营范围、地理分布、ESG评级等指标,以更充分地揭示企业信用风险的多个方面。在模型构建方面,多种模型的融合实证研究也是值得尝试的,这有望进一步提升预测准确性。

以学术性的话尽量扩写句子,使其更有文采:由于债券市场的客观情况,本文采用的样本数据集中正常债券与违约债券之间的样本数量差距非常大。虽然本文通过个别模型参数的调整处理了样本不均衡问题,但在实际的信用债市场这种客观情况仍可能对模型预测结果产生影响。
本文将目光聚焦在了房地产行业,在后续的研究中,我认为可以拓宽行业覆盖面、选择更多行业进行综合研究。指标体系中还可以加入企业经营范围、地理分布、ESG评级等指标。在模型构建时可以将多种模型融合进行实证研究,以进一步提升预测的准确性。

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