论文部分内容阅读
本文使用支撑向量机(SVM)算法构建针对中国上市公司债券违约事件的预警模型。在已有数据基础上,通过构建公司-负债季度层次样本的方式使样本量合理规模扩大,将样本分为违约个体和未违约个体两类;结合相关文献选择宏观经济、企业盈利能力、企业偿债能力、企业运营能力和企业现金状况五个方面32个指标作为区分两类样本的备选特征;借助Python-sklearn模块训练模型,利用其网格搜索工具尝试多种模型超参数组合,以选取表现得分最高的分类预测模型,最终得到F1-score均值0.963的预测效果。