【摘 要】
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评级等级偏高促使投资者对信用评级有效性提出质疑。通过选取2002—2017年中国信用债市场短期融资券、中期票据、企业债和公司债作为研究样本,引入随机森林方法,通过机器学习
【机 构】
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南京审计大学银行与货币研究院; 中国人民银行深圳市中心支行; 中国农业科学院经济与发展研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71373264,71761147004);中国农业科学院科技创新工程项目(ASTIP-IAED-2018-03)
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评级等级偏高促使投资者对信用评级有效性提出质疑。通过选取2002—2017年中国信用债市场短期融资券、中期票据、企业债和公司债作为研究样本,引入随机森林方法,通过机器学习获得信用评级对利差的重要性排序。结果发现:信用评级在利差解构的重要性排序中居前,说明评级对利差具有极强的解释力;信用评级在不同券种中的利差重要性顺序存在差异,公司债和企业债的解释力及重要性强于短融和中票,这与券种的信用风险整体环境密切相关。研究证伪了评级无效论,诠释了中国信用利差之谜,对理解利差的构成具有重要意义。
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