【摘 要】
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自2014年首起债券违约事件打破刚兑之后,我国债券市场的信用风险开始暴露,债券违约开始进入常态化阶段。然而,由于我国债市起步较晚,国内债券信用风险管理领域的研究还不够丰富,市场运行机制、预警机制与法律法规还不够健全,在一定程度上妨碍了债券市场的健康成长。因此,如何及时识别并有效规避债券违约风险,成为当前我国金融界探讨的新热点。在科技金融深度融合发展的时代背景下,本文利用我国信用债市场的公开数据和多
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自2014年首起债券违约事件打破刚兑之后,我国债券市场的信用风险开始暴露,债券违约开始进入常态化阶段。然而,由于我国债市起步较晚,国内债券信用风险管理领域的研究还不够丰富,市场运行机制、预警机制与法律法规还不够健全,在一定程度上妨碍了债券市场的健康成长。因此,如何及时识别并有效规避债券违约风险,成为当前我国金融界探讨的新热点。在科技金融深度融合发展的时代背景下,本文利用我国信用债市场的公开数据和多层次的指标体系,构建了一个以支持向量机模型、随机森林模型和Light GBM模型为基模型,Logistic回归模型为元模型,贝叶斯优化算法为参数优化器的Stacking集成信用债违约风险预警模型。研究发现,该集成模型在测试集上AUC值、TPR值和TNR值分别达到了0.9507、0.9565和0.8693,优于所有对比模型,表明该集成模型在正负样本中均具有出色的信用风险识别能力。此外,本文还利用SHAP框架进行了模型的可解释性研究,提示了指标体系中的非财务信息及其衍生指标对于债券信用风险识别的重要作用,以及财务信息中的成长性指标、资本结构指标和运营指标应得到着重关注,为市场各方参与者的风控工作提供了参考和决策依据,具有较大的理论和实践意义。
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