Examining the Factors Affecting Sovereign Credit Rating of Gulf Cooperation Council Countries
Notice bibliographique
Résumé
Despite the controversy surrounding the credibility of credit rating agencies’ rating systems, these agencies' ratings still play a crucial role in determining the premium paid by governments on their bonds. As a result, obtaining a high sovereign credit rating would lower borrowing costs and more demand for their bonds. In order to do so, policymakers should be aware of the factors that mostly affect the sovereign credit rating of their countries. While there are many factors credit rating agencies consider when assigning a sovereign credit rating for any country, this study aims to identify the factors that mostly affect Gulf Cooperation Council (GCC) countries’ sovereign credit ratings assigned by the biggest three credit rating agencies, Standard and Poor’s (S&P), Moody’s, and Fitch. This study is based on the Gulf Cooperation Council (GCC) data 2012–2018. Results obtained from this research show that interest rate, government debt to GDP ratio, GDP per capita, and the labeling of the country as developed or developing country was the variables that mostly affect the S&P rating. GDP per capita and government debt to GDP were the factors that most influenced Moody’s scores. In contrast, GDP, interest rate, transparency score, government debt to GDP, and GDP per capita were the factors that most affect Fitch's credit rating scores. The results also revealed that in 2018, Kuwait was the most overrated country, while Oman was the most underrated country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».