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[期刊] 管理现代化
[作者]
李程 甄帅
本文选取2014-2022年发生实质违约与交叉违约的所有发行主体为研究对象，使用随机森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM共5种集成算法构建了债券违约风险预测模型，并采用贝叶斯优化对模型的超参数进行优化。实证结果显示，在债券违约风险预测中，相较于传统机器学习算法，集成算法所构建的预警模型性能更为出色，具有更加优异的预测精度与稳定性，且在超参数优化中，贝叶斯优化运行效率更高、效果更好。同时，LightGBM算法在5个集成算法中表现最优，可以最为有效地进行债券违约风险预测。最后通过比较特征重要性，发现净资产收益率、总资产报酬率、营业利润率、第一大股东持股比例可以作为企业债券违约风险预警指标。
关键词：
债券违约 机器学习 集成算法 贝叶斯优化
[期刊] 证券市场导报
[作者]
吴建华 张颖 王新军
本文构建可违约债券利率期限结构的贝叶斯分层模型,通过采用Dirichlet多层先验分布和联合估计思路,获得了不同信用级别下的收益曲线。利用交易所市场的企业债券交易数据对模型的有效性进行了实证检验。检验结果表明,基于Svensson函数的贝叶斯分层模型可以有效的克服小样本问题和异常值的影响,提高了模型拟合精度和样本预测绩效,而且能避免单曲线模型导出的收益率曲线交错的问题,说明贝叶斯分层模型可以有效的拟合交易所企业债券收益率曲线。模型丰富了中国企业债券收益曲线估计方法,对于企业债券的合理定价具有较强的参考价值
[期刊] 证券市场导报
[作者]
吴建华 张颖 王新军
本文构建可违约债券利率期限结构的贝叶斯分层模型,通过采用Dirichlet多层先验分布和联合估计思路,获得了不同信用级别下的收益曲线。利用交易所市场的企业债券交易数据对模型的有效性进行了实证检验。检验结果表明,基于Svensson函数的贝叶斯分层模型可以有效的克服小样本问题和异常值的影响,提高了模型拟合精度和样本预测绩效,而且能避免单曲线模型导出的收益率曲线交错的问题,说明贝叶斯分层模型可以有效的拟合交易所企业债券收益率曲线。模型丰富了中国企业债券收益曲线估计方法,对于企业债券的合理定价具有较强的参考价值。
[期刊] 新金融
[作者]
陈学彬 武靖 徐明东
中国债券市场近年来在快速发展的同时也积累了大量风险,并自2017年起债券违约事件频发且增速居高,如何利用大数据和深度学习方法分析预测债券违约风险对中国债券市场稳定健康发展具有重要意义。本文提出了基于混合治疗分析范式和多任务机器学习框架的长短期记忆神经网络综合违约风险分析方法,首先基于混合治疗分析方法构建由违约状态判别和违约时间估计两个模块构成综合违约模型,违约状态判别模块设定为长短期记忆神经网络模型,违约时间估计模块设定为多任务长短期神经网络模型,以改进标准混合治疗分析对数据非线性分析能力不足以及违约时间估计部分违约风险等比变化等不合理假设。通过实验结果发现综合违约模型在预测区分性和时间预测性方面优于对照模型,能够以较高的时效性预测揭示风险并且较好地体现债券违约风险演变的个体差异性。同时发现市场、行业、地域以及宏观因素是影响本文信用债违约风险样本外预测能力的主要因素,财务因素能够较好地解释样本内数据表现,但其样本外的预测能力相对市场、行业、地域以及宏观因素较弱。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何睿
随着中国债券市场规模不断扩大，2014年以来，中国信用债违约事件日益增加。文章在构建银行间债券市场信用债知识图谱的基础上，针对其多种关系的特点，提出基于注意力机制的关系图卷积神经网络及债券知识图谱构建的异构信息处理（R-GCN-BKG）的违约债券预测算法，并对债券违约的影响因素进行分析。实验结果表明，R-GCN-BKG模型在处理违约债券的预测任务上取得良好效果，其准确率为92%、召回率为90%、精确率为89%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞春潮 罗苑玮
债券市场违约会给投资者带来较为严重的损失。文章选取了2014—2020年债券市场上发生债券违约的149个主体，总计获得了447个债券观测值。使用支持向量机（SVM）方法，基于债券偿债现金流的角度，建立了债券违约的预警指标体系。研究发现，非参数模型的估计结果优于传统模型，加入24个定性指标和20个定量指标后的四种SVM模型预警能力均在97%以上（高斯内核模型与线性内核模型更优），相较定量指标预警能力均有所提升。
关键词：
债券违约 风险预警 支持向量机
[期刊] 证券市场导报
[作者]
曹萍
本文通过ＫＭＶ模型实证研究各省、直辖市的违约距离和违约概率，建立了对各省市的地方政府债券的违约风险的评估体系。以理论违约临界值０．４％为依据，计算得出在偿债高峰年有４个省市的违约风险相对较大，只有削减自发性财政支出，才能缓解风险；另有７个省的违约风险次之，提高债券担保的比例，可缓解违约风险。其他省市基本不存在违约风险。
关键词：
地方债务 城投债券 政府债券 债务违约
[期刊] 上海金融
[作者]
肖艳丽 向有涛
近些年来,随着我国债券市场不断发展,债券违约等风险事件频发。本文以上市公司发行的企业债券为研究样本,基于债券发行主体是否发生违约作为企业债券违约风险变量,搭建了基于GWO-XGBoost的债券违约风险组合预警模型。通过引入多个基准模型和预测性能评估指标进行比较研究。结果表明:(1)与其他方法相比,GWO-XGBoost模型具有更加优异的预测精度和稳定性,预测结果具有显著的统计意义,能够为金融部门防范和应对债券违约风险提供可操作性的应用方法。(2)Shapley值法可以展示不同特征变量对债券违约风险的贡献度,同时阈值效应的发现有利于提高对债券市场违约风险进行宏观审慎监管的针对性和有效性。
[期刊] 经济管理
[作者]
徐英富
随着我国资本市场的进一步发展,公司债券已经成为我国资本市场重要的金融工具。因此,公司债券的违约风险已经成为投资者关注的重要因素。本文系统地论述了度量公司债券违约风险的三类主要方法：信用评级法、数理模型法和保险思想法。在此基础上,论述了我国发展债券市场提高公司债券违约风险度量技术的基本思路是重点利用信用评级方法,积极开发数理模型方法,创造条件利用保险思想模型。
关键词：
公司债券 违约风险 信用评级
[期刊] 亚太经济
[作者]
林力 张自力
美国市政债券市场监管工作紧密围绕着:规范信息披露与信用评级制度、科学界定市政债券的违约概念和统计口径、建立有效的偿债担保机制等具体内容展开,这些措施在保持市场风险分析的准确性、保护投资者权益以及违约风险监控等方面发挥了积极作用。美国的监管经验对于仍处于尝试发展中的我国市政债券市场颇具借鉴意义。
[期刊] 征信
[作者]
周凤华
２０１６年以来，宏观经济下行压力不减，违约风险呈现不断加剧的态势。对公募债市场已经发生实质性违约及重大信用风险事件的３３家企业进行分析，总结当前我国债券市场违约风险的主要特征，并探究其背后的原因，建议发行人、中介机构和监管层三方形成合力，以引导我国债券市场的良性发展。
关键词：
债券市场 信用风险 违约风险 公募债
[期刊] 财会通讯
[作者]
胡书雅 毕鹏
本文以2011—2016年我国上市公司为样本,分析了分析师关注对公司债券违约风险的影响。研究发现,随着分析师跟踪人数的增加,公司债券违约风险显著降低,分析师盈余预测误差越大,公司债券违约风险也越大。进一步研究表明,相比信息透明度较高的公司,在信息透明度较低的公司中,无论是分析师跟踪人数还是盈余预测误差对债券违约风险的影响都更为显著,表明分析师关注对上市公司债券违约风险发挥了有效的监督作用。
[期刊] 中国货币市场
[作者]
范立夫 陈军晖 毛德一
债券违约风险是影响投资者决策的关键因素,是债券市场管理的重要内容。美国对债券违约风险的管理有着成熟的制度和经验,借鉴其经验对促进我国债券市场的发展具有重要意义。该文对美国债券市场违约风险管理的方法,如分类管理、信用评级、保护性条款、破产清算等进行了归纳,并对我国债券市场的发展提出了建议。
关键词：
债券违约风险 保护性条款 信用制度
[期刊] 证券市场导报
[作者]
杨世伟 李锦成
随着信用风险在中国市场的积累，债券违约风险逐渐上升。本文通过ＫＭＶ等信用风险模型对２０１３～２０１４年发行的公司债、企业债及私募债进行分析，估计样本公司的资产价值和波动率，同时进行违约距离测算，并结合我国实际情况将其作为多元ｐｒｏｂｉｔ模型的自变量计算得到违约概率。实证结果表明，公司债的违约风险最大而企业债相对安全，私募债虽然风险较小但方差更大，其中银行间私募债风险最低，而中小企业私募债风险更高，这表明应加强上市公司监管并防范私募债风险，同时引导更多优质企业进入以发挥为中小企业融资的功能。
[期刊] 财会月刊
[作者]
钟华星
针对金融借贷数据存在的较严重的类别不平衡问题,构建基于RUSBoost算法的违约风险预测模型。作为一种集成学习方法,RUSBoost算法利用欠采样实现了训练集的类别均衡,同时又通过对基学习器的独立采样有效克服了因欠采样而造成的信息丢失问题,从而实现了对类别不平衡数据的较强适应能力。基于某网络借贷平台的金融大数据,首次将RUSBoost算法应用于违约风险预测,同时也将随机森林、决策树以及支持向量机等数据挖掘方法分别应用于违约风险预测问题,并与传统的Logistic回归方法和最小二乘模型进行对比分析。从实验结果来看,绝大部分数据挖掘模型的预测性能要明显优于传统模型,而基于RUSBoost算法的违约风险预测模型又明显优于其他数据挖掘模型。
关键词：
集成学习 数据挖掘 违约风险 网络借贷
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