【摘 要】
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本文首先对近年来我国信用债违约风险事件进行了统计分析,归纳出造成违约的四类风险,利用随机森林算法抽取了债券违约的重要特征;然后基于XGBoost算法建立了债券违约风险预测
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71871062）;教育部人文社会科学研究规划基金项目（16YJA630078）资助
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本文首先对近年来我国信用债违约风险事件进行了统计分析,归纳出造成违约的四类风险,利用随机森林算法抽取了债券违约的重要特征;然后基于XGBoost算法建立了债券违约风险预测模型,利用主成分分析方法,再结合经济逻辑分析,提取出6个债券违约风险因子,并阐释了违约风险因子的作用机制。实证结果表明,本文所构建的违约预测模型对信用债违约的预测具有较高的准确性。
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