受央行与住建部针对房地产发布的新规“三道红线”、新冠疫情等的影响,企业融资成本大幅度上升,使得债券市场违约频发,极大地影响了投资者的信心。一方面,债券作为国内商业银行和其他机构投资者投资组合中重要的资产配置品种,其违约行为不仅仅表现为不能按期支付本金和利息,而且将会传导到股票市场、衍生产品市场,会极大影响资本市场的稳定性;另一方面,由于逆向选择问题的存在使得投资者在进行债券投资时,通常需要较高收益率来弥补所承担的风险,这进一步加剧了企业融资难、融资贵的问题。因此,为了响应国家的“房住不炒”的政策,央行与住建部主动与大企业开会约谈,要求企业降低杠杆,提升房产企业的稳健性。房地产行业作为国家支柱性产业之一,与老百姓的安居乐业息息相关,所以房产企业债券暴雷会极大影响社会的稳定性。因此,提前构建债券违约风险预警模型,预先主动识别出可能会发生债券违约的发行主体,对机构投资者的投资决策优化、尽可能地减少个人投资者的损失以及加强发债主体的风险防范意识,显得尤为重要。本文运用了机器学习算法中的随机森林算法构建了模型来预警房地产企业的债券违约风险,把定性的债券违约风险转变为较为直观的二分类问题、通过模型设定,参数优化来获得表现较好的模型。研究结果表明,随机森林在进行债券违约预警时有较好的识别能力与较高的准确性,并且不易出现过拟合的情况,因此适用于对债券违约风险进行预测与评价。本文基于随机森林算法设计的债券违约风险预警模型,AUC指标可达0.983658,测试集总样本精度94.89%。通过对样本进行分析,本文得出以三道红线指标、净资产报酬率ROE为代表的盈利能力指标和以获息倍数为代表的偿债能力是预警模型中的重要指标。因此,可将除了三道红线指标外的基于具体指标的盈利能力与偿债能力作为债券违约风险监测的关键点。房地产企业的债券违约风险预警模型的构建与应用要用到各项公开的财务数据以及外部宏观数据。为了使构建的模型预测的效果更加准确,监管当局应该加快推动金融资本市场信息披露机制的改革;房地产企业应该定期利用算法模型来检查企业的债券违约风险状况,个人投资者应该运用更为科学的方法来识别债券的违约风险。而且“三道红线”政策对于大多数企业有点苛刻,政策制定者应该在现有政策基础上进行适当优化,以此更能促进房地产企业的健康持续发展。