【摘 要】
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在债券违约日趋常态化的背景下,仅仅依靠债券信用评级来预防债券违约风险的方法并不牢靠。因此,构建基于机器学习算法的信用风险度量模型变得尤为重要。本文首先对我国信用债市场的现状进行全面概述,再结合违约事件的相关案例对债券违约原因进行理论分析,为下文的实证部分做准备。在实证分析方面,为了克服KMV模型在我国适用性不足的问题,本文基于国内资本市场数据对传统KMV模型进行了改进,利用改进后的KMV模型计算违
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在债券违约日趋常态化的背景下,仅仅依靠债券信用评级来预防债券违约风险的方法并不牢靠。因此,构建基于机器学习算法的信用风险度量模型变得尤为重要。本文首先对我国信用债市场的现状进行全面概述,再结合违约事件的相关案例对债券违约原因进行理论分析,为下文的实证部分做准备。在实证分析方面,为了克服KMV模型在我国适用性不足的问题,本文基于国内资本市场数据对传统KMV模型进行了改进,利用改进后的KMV模型计算违约距离,将这个中间参数与其它财务指标共同代入到性能强大的LightGBM算法中,并通过网格搜索法对模型的参数进行调优,构建出KMV-LightGBM混合模型用于度量信用债违约风险。模型建好后,先对有无违约距离的两种模型进行对比分析,再分别与逻辑回归模型、随机森林模型、XGboost模型的预测效果进行对比分析。主要得出以下几个结论:第一,违约公司的违约距离平均值基本小于正常公司,意味着违约公司相较于正常公司,发生违约事件的可能性更大,并且通过特征重要性分析得到,违约距离在预测公司债券违约中贡献度普遍较高;第二,现金流能力指标和盈利能力指标在预测公司信用债违约上起着关键作用,在构建预测模型指标体系时要着重考虑,同时也要关注其它方面的因素,尽可能构建完善的指标体系。第三,加入KMV模型后,能够在一定程度上提升LightGBM模型的预测效果;第四,四个模型的预测效果对比中,KMV-LightGBM混合模型更具有优越性。
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