【摘 要】
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债券市场是我国资本市场的重要组成部分,改革开放以来,我国社会融资规模随着经济的高速发展迅速增长。“发展并规范债券市场,提高直接融资比重”的战略思想在十八届三中全会被提出,债券市场作为直接融资的主要方式迅速扩容。然而,随着债券市场的发展,越来越多的债券违约事件发生,对债券参与主体的权益和社会信用体系都造成极大的破坏。因此,债券违约风险的度量对个人、企业、社会和国家都有着积极的意义。本文在参考了国内外
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债券市场是我国资本市场的重要组成部分,改革开放以来,我国社会融资规模随着经济的高速发展迅速增长。“发展并规范债券市场,提高直接融资比重”的战略思想在十八届三中全会被提出,债券市场作为直接融资的主要方式迅速扩容。然而,随着债券市场的发展,越来越多的债券违约事件发生,对债券参与主体的权益和社会信用体系都造成极大的破坏。因此,债券违约风险的度量对个人、企业、社会和国家都有着积极的意义。本文在参考了国内外关于信用风险因素研究的文献基础上,提出了基于FFM算法的Logistic修正模型。修正模型考虑了组域变量之间的交互作用,可以解决由于多分类变量独热编码之后造成的数据稀疏问题;引入正则惩罚项,提高预警模型的泛化预测精度、解决高维数据的变量选择问题。通过蒙特卡罗模拟实验模拟数据情景,比对修正模型与传统Logistic模型,实验表明,修正模型相比于传统Logistic模型预测效果显著提升。本文选取了 2014年以来违约信用债作为数据样本进行实证分析,从5折交叉验证的实证结果上看,基于FFM算法的Logistic修正模型的平均预测精度F1值在0.7左右,预测准确率在93%左右,而传统的Logistic模型平均预测精度F1值在0.67左右,预测准确率在80%左右,修正模型有极大的提升。
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