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2019年08月21日 00:23

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Toma?ev和同事们提出的新方法比其他基于统计或机器学习的方法更为精确地预测了即将要发生的肾损伤[3,4],而且对于医院内病人的预测精度最高——医院内病人发生急性肾损伤的比门诊诊所更为频繁,同时时间窗口也更为短暂。对于所有病人和所有类别的肾损伤,包括较为轻微的损伤,这一系统的平均预测精度达到了56%;而针对更为严重的肾损伤预测,对于后续30天和后续90天内需要透析的病人预测精度则分别达到了84%和90%。该模型在不同的医疗场所和不同时间周期内具有相似的预测精度。孙彬彬认为,降低贷款利率的同时,需要维持银行负债端的稳定,这对于债市是重要支撑,贷款收益率的下行也会提升债券的配置价值。考虑到完善LPR定价的初衷,高等级信用债的信用利差可能会进一步收缩。虽然本次改革的重点在于降低风险溢价,但也不排除继续降低无风险利率(公开市场利率)的可能性,这将进一步打开利率下行空间。当前环境下,债市仍然安全,继续积极看多。

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