债券市场违约现状与机器学习违约风险模型初探-240627-远东资信

行研报告 17 2024-09-09 0 worker

报告编号：45114
报告名称：债券市场违约现状与机器学习违约风险模型初探-240627-远东资信
报告来源：互联网用户上传
关键词：行研报告
报告页数：10 页
预览页数：5
报告格式：pdf
上传时间：2024-08-13
简介摘要: (原创分析) 本文摘要：文章探讨了我国债券市场违约的现状以及基于机器学习的债券违约风险模型。自2014年债券市场打破“刚性兑付”后，违约成为常态化现象。近年来，虽然违约金额与主体数量下降，但房地产行业信用风险仍突出。公司债和中期票据违约占比高，违约原因主要为未按时兑付本息。民营企业是主要的违约主体，违约行业分散但集中于房地产。高信用评级主体违约频繁，信用评级预警作用有限。机器学习算法在债券违约模型构建中表现出优势，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBoost）等。这些模型可选取多变量，对数据分布和模型形式无限制，预测效果较好，且通过Shapley值法提高可解释性。未来，基于机器学习的债券违约研究及模型将为企业、投资者和监管机构提供技术支持。远东资信对此进行了相关研究，并提供了报告以供参考。免责声明表明报告内容仅供参考，不构成投资建议，版权归远东资信所有。