【摘 要】
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上市公司的新增违约主体在近几年来集中增加,在这种风险冲击的背景下,度量上市公司信用风险的暴露成为当下需解决的问题。本文选取2014至2020年的非金融行业的A股上市发债公司为研究样本,利用公司的传统财务指标和公司的属性指标,进行数据预处理、显著性检验以及指标的多元因子分析降维,结合KMV模型代入市场数据后计算出的违约距离,代入LightGBM模型中进行拟合优化。本文使用AUC值等模型评价指标,通过
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上市公司的新增违约主体在近几年来集中增加,在这种风险冲击的背景下,度量上市公司信用风险的暴露成为当下需解决的问题。本文选取2014至2020年的非金融行业的A股上市发债公司为研究样本,利用公司的传统财务指标和公司的属性指标,进行数据预处理、显著性检验以及指标的多元因子分析降维,结合KMV模型代入市场数据后计算出的违约距离,代入LightGBM模型中进行拟合优化。本文使用AUC值等模型评价指标,通过四个维度的预测效果对比,即经贝叶斯优化算法调参后的KMV-LightGBM模型在“是否违约”和“是否ST（包括其他风险警示和退市风险警示）”两种标签下的对比;经贝叶斯优化算法调参后的LightGBM模型中有无违约距离作为指标的两种情况对比;KMV-LightGBM模型中经过和未经过贝叶斯优化算法调参的两种情况对比;逻辑回归、支持向量机、随机森林三种传统分类模型与LightGBM模型对比,以说明本文的改进模型在上市公司的信用风险度量上更具有优越性。通过以上实证研究得出以下的结论:（1）直接采用KMV模型的违约距离来判断上市公司的信用违约风险的高低并不够准确的,其对违约风险的区分能力较差;（2）通过多元因子分析法对特征库降维得到有22个有效指标对度量上市信用风险的贡献程度较大;（3）经过贝叶斯优化算法的KMV-LightGBM模型在上市公司信用风险度量上的预测能力较为出色,ROC曲线-AUC值均可以达到95%以上,且与三种传统分类模型相比,改进模型能体现出自身的优越性;（4）在经过贝叶斯优化算法调参后的KMV-LightGBM在“是否违约”和“是否ST”不同标签的预测效果很相似,本文也证实了采用改进模型以实现用ST样本预测违约的可行性。不同于别的信用风险度量研究,本文关注的重点是不同风险标签下,更优的算法调整机器学习模型的超参数提高性能后的预测效果是否得到提升。本文的创新的不同之处是:（1）在过往研究上做更精细化的改进,加入了能直接代表信用风险但数据相对缺少的“是否违约”样本标签和过往研究中“是否ST”标签形成对比;（2）加入了类别型指标观察是否能增加模型预测能力,相应地采用了能使用混合指标进行降维的多元因子分析,但最终因其重要性太低,没有作为最终指标进行改进模型的拟合;（3）加入了贝叶斯优化算法,与改进模型结合,从而提高了精确度。综上,本文认为,经贝叶斯优化算法调参后的KMV-LightGBM模型在度量我国上市公司的信用风险上的预测能力较好。不仅改善了信用评级难以起到的提前识别和预警信用风险的作用,而且通过结合市场数据和财务数据等更详细的指标构建了能够预判信用违约风险水平的更精细的模型。通过这种精细化的改进不仅优化了模型,同时也为金融机构更准确的把握投资业务,为广大投资者更快速进行择优债券投资提供实际参考价值。
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