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[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
[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] 投资研究
[作者]
宋点白
近年来以消费金融为主的个人短期贷款发展迅速,违约风险逐渐暴露。本文利用Logistic模型研究人口特征和贷款特征对短期贷款违约风险的影响,并构建RUSBoost随机森林模型对违约风险进行识别。实证结果显示:第一,从人口特征来看,离过婚、教育程度低的男性小微企业主,短期贷款违约风险最大,而年龄对短期贷款违约风险没有影响。第二,从贷款特征来看,贷款金额、贷款利率和抵押率较高的借款人,违约风险最大。第三,基于人口特征和贷款特征因素构建的RUSBoost随机森林模型对违约风险进行了识别,商业银行可根据掌握的人口特征和贷款特征判断个人短期贷款违约风险,并提前进行风险应对。
[期刊] 管理评论
[作者]
李念夷 陈懿冰
本文考虑可转债券的违约风险,研究如何用违约风险下的三叉树模型对可转换债券进行定价。首先本文使用Black-Scholes公式测算企业在单位时间内的违约概率。其次,在计算可转债的债券价值时,将相似经营业绩和同等风险的企业债券收益率作为贴现率,计算现金流的现值,以反映相应的违约风险;在计算可转债看涨期权价值时,本文在三叉树模型中引入违约概率,重新计算调整后股票上涨、下跌的幅度和概率,得到基于违约风险的三叉树定价模型;最后对中国市场中实际的可转债——新钢转债进行了定价的计算,并对结果进行了探讨。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李倩 张圣忠
供应链违约传染表现为一个成员企业违约能触发关联企业的违约强度发生正向跳跃,违约传染风险度量是对这一违约强度跳跃的定量计算,旨为风险管理决策提供有力依据。文章基于强度模型思想,在条件独立模型的基础上建立了违约风险独立模型,接着通过引入对手违约传染因素,建立了交易对手违约传染风险度量模型,模型不仅可以模拟成员企业的违约分布时间,还可以用于计算企业间的联合违约概率。
关键词：
供应链 违约强度 条件独立模型 违约传染
[期刊] 投资研究
[作者]
姚红宇 施展
本文选取我国信用债2014-2017年全样本数据,采用时间风险模型方法实证研究了传统财务指标、公司特征以及地方环境指标对信用债券违约的影响。实证结果显示,传统财务预测模型无法很好解释我国债券违约状况。在此基础上,本文引入企业属性指标与地方经济环境指标建立了新的债券违约预测模型,并对其预测能力进行了检验和对比,发现离散风险模型拥有更好的预测能力和准确性。离散风险模型反映了违约风险随时间变化的特征,能够更好地匹配债券面板数据。伴随我国债券市场研究样本的扩大,利用离散风险模型能更为精准的对我国债券违约风险进行预测。
[期刊] 南方金融
[作者]
朱艳敏 陈超
Z-score模型在对企业进行财务困境和违约风险判别方面具有重要的应用价值,最优分割点的确定方法对于提高模型的违约风险判别能力至关重要。本文以医药生物行业上市公司为样本,运用Fisher逐步判别法从15类财务比率中筛选出判别能力较强的7个指标构建了Z-score模型,并尝试采用加权平均法和考虑先验概率及误判成本的ZETAc模型法分别确定最优分割点。研究发现,ZETAc模型法预测企业违约风险的能力明显优于加权平均法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
唐齐鸣 黄苒
违约分析的结构方法大多选择纯扩散过程描述股票和资产价值变化,不能反映突发信息引起的异常跳跃。违约度量的理论研究虽有考虑跳跃,却多基于假设参数和蒙特卡洛模拟。由于资产价值变化难以直接观测,所以无法在实证中验证相关理论。本文则在结构模型中引入跳跃,以期权定价为基础,运用市场数据分析带跳的资产价值变化,并与纯扩散模型进行比较,发现后者不能反映跳风险对整体风险的影响,从而在某些情况下高估或低估了实际违约率。
关键词：
跳—扩散 资产价值 违约风险
[期刊] 国际金融研究
[作者]
刘方根
本文根据贷款信用风险四级分类和五级分类定义三种违约,运用商业银行的贷款企业会计数据分析了Logistic违约风险模型对违约定义的敏感性。实证研究表明,在三种违约定义下,违约模型的结构相似,但模型选择的变量和变量的显著水平存在差异,违约模型对违约定义具有敏感性。
关键词：
违约 logistic模型 敏感性
[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] 广东金融学院学报
[作者]
白保中 朱世武
在信用风险管理领域,由于中国商业银行信贷数据只满足Logistic模型的要求,因而预测单个信用资产违约率只能以Logistic模型为主线建模。以中国某商业银行1999~2005年的信贷数据为样本,实证分析得出,企业本身、宏观经济、地区及行业四方面因素对企业违约概率存在显著相关性。通过以上述四因素为变量,所构建的预测电力、公路、城镇建设三个行业信用资产违约概率的Logistic模型分析与预测单个信用资产违约的结果来看,四要素模型对中国商业银行的信用风险管理具有参照价值。
关键词：
违约概率 信用评级 logistic模型
[期刊] 财会月刊
[作者]
李昊 梁州 黄迅 林宇
以短期融资券为研究对象,构建基于信用利差的公司违约概率样本,并将传统正定核最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型拓展到不定核LS-SVM模型对公司违约概率展开合理预测分析,进而对不定核LS-SVM模型与正定核LS-SVM模型以及Logistic模型进行了全行业以及分行业公司违约概率的预测精度对比。实证结果表明,基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测模型无论在全行业还是在分行业中均展现出最优的预测性能,且具有更为优异的稳健性。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
陈莹 武志伟 李心丹 翁炳辰
个人住房抵押贷款一旦出现大规模的违约便会对金融体系的稳定和宏观经济的平稳运行带来很大的负面影响。通过对我国商业银行个人住房抵押贷款真实数据进行分析,分离出可能对贷款履约产生影响的个人基本情况、个人信用状况以及贷款合约等15项指标。在此基础上,使用MCLP模型构建了个人住房抵押贷款违约风险模型,并比较了MCLP模型与传统Logistic模型的预测结果,发现前者具有更高的准确度。最后,基于研究结论提出了相关建议。
[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] 金融理论与实践
[作者]
韩斌 张颖雪
从《巴塞尔新资本协议》开始,对信用风险的管理越来越受到世界的关注,目前,对内部评级法中信用风险核算变量违约率(PD)的核算的研究更为深入,模型发展更为成熟,基于违约模型的内部评级法日趋成熟,对信用风险管理的有效性日益凸显。基于内部评级法的主要测算变量违约率(PD)构建的Logistic回归模型分析,从违约模型的角度实证研究了内部评级法在信用风险管理中的重要作用。
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