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从2014年深交所上市公司*ST超日发行的“11超日债”发生债券违约开始,上市公司债券违约逐渐呈现常态化的趋势,这些违约事件的发生对我国资本市场产生了不良的影响,投资者也因此损失惨重,因此,迫切的需要通过科学的模型来评估公司发生债券违约的可能性,指导债券投资者合理的规避风险,减少踩雷,营造一个良好的债券市场,为企业融资带来便利。
本论文基于预测债券违约概率的目的,根据以往专家学者的研究,具体分析了上市公司中所有的债券违约事件,从中提取到可能影响债券违约的因子,并且根据自己的理解,加入了一些新发掘的因子,譬如交易所问询函和监管措施因子,最终通过财务因子和非财务因子的组合形成机器学习算法的特征,根据随机森林算法获取特征的重要性,选取贡献度大的特征来进行训练。
论文主要选取了2018年和2019年的180家上市公司作为样本,其中正常样本150个,违约样本30个,按照2∶1的比例划分训练集和测试集,分别采用随机森林算法、XGBoost算法和AdaBoost算法进行训练,发现债券违约问题中,在我们注重的召回率方面,AdaBoost算法优于随机森林算法和XGBoost算法,当n_estimators=1000,learning_rate=1的时候,AdaBoost算法的准确率达到了0.667,精确率达到了0.308,召回率达到了0.8,F1值达到了0.444,AUC值达到0.72。
研究表明:第一,对于债券违约预警来说,通过随机森林算法获取特征重要性排序,交易所问询函的监管措施因子被证明是一个有效的预警因子,这有助于提高算法模型预测的效果;第二,从AUC值来看,随机森林算法、XGBoost算法和AdaBoost算法的债券违约预测结果差别不大,在我们注重的在召回率方面,AdaBoost算法的效果更好,能够尽可能的识别出违约债券,在债券违约预警中具有良好的应用前景。
本论文基于预测债券违约概率的目的,根据以往专家学者的研究,具体分析了上市公司中所有的债券违约事件,从中提取到可能影响债券违约的因子,并且根据自己的理解,加入了一些新发掘的因子,譬如交易所问询函和监管措施因子,最终通过财务因子和非财务因子的组合形成机器学习算法的特征,根据随机森林算法获取特征的重要性,选取贡献度大的特征来进行训练。
论文主要选取了2018年和2019年的180家上市公司作为样本,其中正常样本150个,违约样本30个,按照2∶1的比例划分训练集和测试集,分别采用随机森林算法、XGBoost算法和AdaBoost算法进行训练,发现债券违约问题中,在我们注重的召回率方面,AdaBoost算法优于随机森林算法和XGBoost算法,当n_estimators=1000,learning_rate=1的时候,AdaBoost算法的准确率达到了0.667,精确率达到了0.308,召回率达到了0.8,F1值达到了0.444,AUC值达到0.72。
研究表明:第一,对于债券违约预警来说,通过随机森林算法获取特征重要性排序,交易所问询函的监管措施因子被证明是一个有效的预警因子,这有助于提高算法模型预测的效果;第二,从AUC值来看,随机森林算法、XGBoost算法和AdaBoost算法的债券违约预测结果差别不大,在我们注重的在召回率方面,AdaBoost算法的效果更好,能够尽可能的识别出违约债券,在债券违约预警中具有良好的应用前景。