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[期刊] 管理评论
[作者]
林宇 吴庆贺 李昊 唐晓华
本文以发行短期融资券的公司为研究对象,首先基于信用利差构建出公司违约风险变量,然后运用Twin-SVR模型对公司违约风险展开预测,最后对影响公司违约风险Twin-SVR模型预测性能的特征指标解释能力进行了探讨。实证结果表明:在Twin-SVR模型的构建过程中,发现RBF核函数展示出了比Polynomial、Linear和Sigmoid核函数更加卓越的预测性能;与传统的SVR、BPNN以及Logistic公司违约风险预测模型相比,Twin-SVR模型不仅在整体行业中具有最优的预测性能,而且在分行业中具有优异的泛化性能;对于影响Twin-SVR模型预测性能的前两位特征指标解释能力来说,在整体行业和有色金属行业中前两位最具解释能力的指标为信用评级和是否为国有企业,在煤炭和钢铁行业中为信用评级和净资产收益率。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
李亮 王超 何建敏 隋新
随着我国期权市场的发展,对于期权的投资需求日益增加。但是,我国上市的期权种类有限。因此,场外期权的交易规模逐渐扩大。由于场外期权没有集中的交易场所,存在着严重的风险隐患。所以,对于场外期权的监管尤为重要。考虑到场外期权交易过程中的市场利率和违约强度均具有随机性,本文首先在随机利率和随机违约强度的假设下给出了标的资产价格服从跳-扩散过程的期权定价模型;其次从期权定价的角度对场外期权和场内期权的违约风险进行比较;最后根据研究结果对场外期权的监管提供了相关的政策建议。
[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] 财会月刊
[作者]
孙森 王玲
在银行信用风险管理方面,客户违约风险的度量是个关键。本文利用KMV模型计算得到违约距离(DD),并将DD值与Z-score模型中的五个参数作为自变量引入Logit模型中,实现KMV模型与Logit模型的结合,并得到了能够评估企业违约可能性的二元选择Logit模型。实证研究表明,由随机选取的沪市制造业的68家上市公司建立的Logit模型,在沪市制造企业违约可能性的评估中得到了较理想的结果。
关键词：
KMV模型 Logit模型 违约风险
[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] 统计与决策
[作者]
杨星 周晋 沈阳 彭仕卿
文章从公司债利差入手,探讨了公司违约的风险补偿问题。研究认为:(1)公司债利差中的信用溢价部分是由不可预测的跳跃性违约及市场违约传染所致,它具有系统性风险特征,无法分散;(2)用即期利率来测度和估算公司债利差,可以有效地避免用到期收益率计算利差的三个缺陷;(3)在没有公司累计违约率历史数据的条件下,可以用卡尔曼滤波下的拟最大似然法(QML)来估算跳跃性违约风险补偿。
关键词：
信用溢价 公司债利差 违约风险补偿
[期刊] 证券市场导报
[作者]
郑振龙 林海
违约风险的存在会对公司债券等固定收益证券的定价产生影响。在不存在违约风险的情况下,标的资产的价格直接按照无风险利率进行贴现;在存在违约风险时,必须考虑违约风险。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈彦锟
文章在BA无标度网络和JY信用违约风险传染模型的基础上,使用信用违约风险传染规模和传染速度来度量信用违约风险的传染效应,对不同网络规模、平均连接概率和免疫策略下的传染效应进行了模拟分析。结果表明:网络规模对信用违约风险传染相对速度的影响显著为正,但对传染的相对规模影响不显著;平均连接概率的增加对传染效应的影响显著为正;相较于随机免疫策略,对少部分网络中关键节点的目标免疫能够很好地减小信用违约风险传染效应,增强整个经济网络的稳健型。
关键词：
信用违约风险传染 无标度网络 风险管理
[期刊] 南方金融
[作者]
张永东
在国内信用债市场刚性兑付被打破、违约风险事件逐渐增多的背景下,建立信用债违约预警模型对机构投资者具有重要意义。从资产、收入、利润、现金流、资产和资本结构等五个维度,设计基于企业债务规模匹配性的财务预警特征变量体系,并采用ADASYN过采样算法,人工合成"新"的均衡化样本数据,构建信用债违约风险AD-Logistic预警模型,克服由于非均衡信用债样本所带来的违约样本分类预测精度下降的难题。样本内交叉检验和样本外检验的结果表明,AD-Logistic预警模型在预测信用债违约风险方面具有较好的识别效果,并表现出较高的稳定性。基于AD-Logistic预警模型的信用债风险监测工具已在金融机构实务中得到了应用,并且取得了良好的效果。
[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] 会计之友
[作者]
刘丽莎
以２０１１—２０１４年创业板上市公司财务数据为样本，分析公司盈利能力与资本结构的关系，研究发现已实现盈余与资产负债率负相关，预期盈余与资产负债率正相关。在考虑公司违约风险因素时，发现违约风险会增强预期盈余与资产负债率的敏感性，表现为高违约风险公司的预期盈余与资产负债率的相关程度和显著性水平都高于低违约风险公司。
关键词：
资本结构 盈利能力 违约风险 税盾效应
[期刊] 商业时代
[作者]
杨赞 沈彦皓
本文基于2002-2010年沪深A股市场房地产上市公司银行贷款数据,从关系借贷的角度间接度量并检验软信息在违约风险模型中的作用。实证结果表明,银企关系包含了财务数据等硬信息以外有关公司违约的重要信息,与仅采用硬信息的模型相比,同时包含硬信息和软信息的模型能够提高违约风险度量的准确性。文章为软信息和关系借贷理论在公司违约研究领域的应用提供了经验证据,对于优化违约风险度量模型具有较强的启示意义。
关键词：
软信息 关系借贷 违约风险 房地产公司
[期刊] 会计之友
[作者]
霍雨佳
随着我国资本市场的进一步发展，公司债券已成为我国债券市场的重要组成部分，因此公司债券的违约风险成为投资者关注的重要因素。文章将财务预警理论与公司债券违约风险的度量相结合，运用多元判别分析方法，建立财务预警指标体系和预警模型对公司债券违约进行预测，并对模型的有效性进行实证分析。
关键词：
公司债券 违约风险 财务比率 财务预警
[期刊] 财经论丛
[作者]
彭程 刘怡 代彬
本文以中国上市公司为样本,实证分析了在负债融资与投资决策相互作用的机制下企业信贷违约风险的变化规律。实证结果表明,整体上投资支出会促进信贷违约风险,负债融资会对其产生抑制;在负债融资导致的过度投资情形下,企业投资对信贷违约风险的促进作用将更明显,而过度投资会抑制企业最优负债融资水平,从而带来更低的最优信贷违约风险;短期负债融资会促进企业信贷违约风险的增加。文章为信贷违约风险控制探寻了一种从企业微观财务决策角度进行分析的全新视角。
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