【摘 要】
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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
【机 构】
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成都理工大学商学院; 中国农业银行合肥新站高新区支行; 四川工商职业技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(71771032);四川省科技计划项目(2017JY0158);四川矿产资源研究中心资助项目(SCKCZY2016-ZC05)
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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。
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