【摘 要】
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随着我国债券市场的逐步扩大,特别是在债券刚性兑付的被打破和债券违约日益常态化之后,债券市场本身、发行上市公司主体及投资者越来越关注债券违约风险问题。目前,西方国家债券评级的理论及定量模型研究已较为完善,而中国的相关理论与实践研究仍有待进一步完善。本文基于中国公司债券的发展现状,将成熟的结构化模型与人工智能相结合,构建适用于中国债券市场的信用风险度量模型,并从实证角度分析信用风险对中国公司债券价格的
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随着我国债券市场的逐步扩大,特别是在债券刚性兑付的被打破和债券违约日益常态化之后,债券市场本身、发行上市公司主体及投资者越来越关注债券违约风险问题。目前,西方国家债券评级的理论及定量模型研究已较为完善,而中国的相关理论与实践研究仍有待进一步完善。本文基于中国公司债券的发展现状,将成熟的结构化模型与人工智能相结合,构建适用于中国债券市场的信用风险度量模型,并从实证角度分析信用风险对中国公司债券价格的影响。在模型建立过程中,本文研究发现Adaboost模型能较好地将相关经营状况的因子与违约距离结合起来。同时参数优化后的Adaboost—KMV模型,其AUC值为84.66%,表明该模型能较精准地将高风险公司债券分类出来。除此以外,本文还通过回测实验发现:模型筛选出的高风险未违约债券大部分是由上市公司有期限错配和流动性风险或上市公司处于结构性问题处理阶段导致的,此类公司债券的风险会随着财务状况的逐渐回归正常而逐步下降,因此投资高风险未违约债券往往会有一个正向的投资收益。但考虑到小部分上市公司会出现财务继续恶化的情况,因此作者建议将高风险债券的安全持有时间设为3月以内。若能将持有期压缩在3月以内则能够有效控制债券组合的回撤并获得正向的收益。根据本文的研究结论,作者建议相关部门改善交易环境,以提高债券市场的流动性和债券投资的积极性。同时,面对债券违约的“新常态”化,监管部门也应督促评级公司及时更新债券的风险状态,引导债券评级向科学性和合理性方向发展。而债券主体则应该主动提高自身的经营能力,合理规划公司规模,注重保证企业的流动性。
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