2014年,“11超日债”无法按期兑付本息,拉开了我国债券市场违约爆雷的序幕。此后,不仅民企违约,大型国企、信用评级为AAA的主体也有过违约记录。截止2021年上半年,就有647只信用债违约,违约主体涉及全行业。在“刚性兑付”的惯例破除以后,债券违约常态化是不可避免的趋势。随着近年来全球经济增速放缓、贸易摩擦不断、地区冲突升级、疫情全球蔓延等问题的发酵,债券违约频发似乎是板上钉钉的事,这会导致市场要求跟高的风险溢价补偿,直接造成了融资难、融资贵问题,不利于经济良性发展。债券违约既有发行主体的微观因素,又有经济大环境下的宏观因素。根据现有文献研究,本文计划选取26个财务指标作为微观指标,再选取GDP增长率等反映经济情况的宏观指标,以及公司治理指标,运用Wind数据库中发行主体首次发生违约的T-1年度报表,并剔除那些披露不完整的企业进行建模。对照组按1:10的比例选取违约企业同行业、体量相差不大（以总资产为标准,相差在1万以内）的未发生违约的企业。因为违约样本量较小,本文采取ADASYN算法的对于不平衡样本集的处理方法对样本进行预处理。同时介绍6种常用的违约预警模型,如随机森林、逻辑回归、LightGBM等,并将XGboost的结果与其进行比较,通过ROC、AUC值来评估预测效果。最后,采用随机搜索、贝叶斯优化对XGboost进行综合调参,再对单个参数进行精细化调参,以求找到最优参数。并且本文采用SHAP值来对机器学习模型结果进行可视化解释,极大程度地改善了模型“黑盒”特性。实证结果表明:新样本在经过ADASYN扩展后,虽然很大程度上遵循了原始输入样本的判断思路,但新样本同时也出于对样本的优化的需求,调整了不同指标对模型的重要性。此外XGboost具有较好的预测效果,经过ADAYSN平衡数据集后再进行随机搜索调参后AUC值能达到0.8611,预测效果好于随机森林、GBDT、LightGBM、SVM、决策树、逻辑回归模型,同时由于集成类算法有较高的识别能力和防止过拟合的能力,可以较好地用于债券违约预测。根据SHAP可视化输出的结果来看,财务指标仍然是T-1年预测模型中的重要变量,这可能是因为公司治理是一个慢性的过程,且宏观经济的传导需要时间,传导过程中也可能被削弱,或者已经直观地反映在财务指标中。本文的创新之处在于:（1）运用SHAP值来对模型的结果进行可视化,使XGboost模型不再是传统意义上的“黑盒”,有利于模型使用者更直观地观察各个变量和预测结果之间的关系;（2）指标方面,大多数财务困境预测文献单一集中在微观层面或者宏观层面,本文结合了宏观和微观以及公司治理指标进行建模,从更全面的方面来对违约进行考量;（3）研究方法方面,本文采用了热度较高的boosting算法和传统预测模型并将不同模型之间进行对比,更加直接和客观地来对债券违约进行预测。