【摘 要】
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中国债券市场历经三十余年发展,目前已经成为全球第二大债券市场,存量规模突破140万亿元,与此同时,债券违约和展期现象发生越来越频繁。我国债券市场违约常态化,表明了投资者需要自身去防范债券违约带来的损失,而不是依靠政府继续托底。从债券违约和展期事件来看,信用评级追踪企业风险变化较慢,而传统的Z-Score风险预警模型准确性偏低,故需要完善预测企业债券违约和展期风险的方法。本文以我国债券市场为研究对象
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中国债券市场历经三十余年发展,目前已经成为全球第二大债券市场,存量规模突破140万亿元,与此同时,债券违约和展期现象发生越来越频繁。我国债券市场违约常态化,表明了投资者需要自身去防范债券违约带来的损失,而不是依靠政府继续托底。从债券违约和展期事件来看,信用评级追踪企业风险变化较慢,而传统的Z-Score风险预警模型准确性偏低,故需要完善预测企业债券违约和展期风险的方法。本文以我国债券市场为研究对象,选取时间范围为2014年至2022年公司债、企业债、中期票据进行分析。从历年违约和展期情况来看,民营企业占据一半以上,其次是地方国有企业。违约企业所属行业上,房地产企业的违约债券数量和违约金额都排在首位。债券违约和展期事件表现出一定规律性。2022年债券违约或展期事件数量再创新高,意味着债券违约和展期风险成为了投资者必须重点关注的风险之一。本文选取剔除缺失值较多的样本后的9840只债券,其中870只债券发生了违约或展期,作为本文建立预警方案所选取的样本。本文采用综合采样算法解决债券样本中分布不平衡的问题,利用逻辑回归、XGBoost、LightGBM和TCN模型构建债券违约预测方案,选取了债券特征、企业财务信息等指标,实证结果表明LightGBM模型以及XGBoost模型的AUC值均超过0.89,LightGBM表现较优;但在违约债券识别上TCN模型效果最佳,但带来的未违约或未展期债券识别准确率较低。至此,本文认为通过LightGBM模型,选取历史的违约和展期债券和未违约或展期债券数据作为训练样本,从而对市场上的债券实现风险预警。本文的债券违约或展期风险预警方案可以为投资者做参考,为投资决策减少风险;也为监管者了解债券市场风险提供参考,防范市场重大危机的发生。
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