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我国非金融企业信用债违约先兆分析与建模探究
被引量:
2
1
作者
刘律康
班越
+2 位作者
赵振
胡光琪
张东朔
《债券》
2021年第4期37-43,共7页
本文以银行间债券市场和交易所债券市场非金融企业信用债为研究对象,通过债券发行主体公开信息并结合建设银行内部数据,从发行主体所处宏观经济环境、财务指标、债券交易价格等方面对非金融企业信用债违约因素进行探究,发现经济周期、...
本文以银行间债券市场和交易所债券市场非金融企业信用债为研究对象,通过债券发行主体公开信息并结合建设银行内部数据,从发行主体所处宏观经济环境、财务指标、债券交易价格等方面对非金融企业信用债违约因素进行探究,发现经济周期、发行主体现金流及债券交易价格等因素对于揭示债券违约风险具有重要意义,并使用随机森林和XGBoost两种机器学习算法构建模型,生成信用债高违约风险预警名单,旨在为风控部门、交易与投资部门提供决策支持。
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关键词
非金融企业信用债
财务指标
随机森林算法
XGBoost算法
高风险违约预
警名单
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职称材料
题名
我国非金融企业信用债违约先兆分析与建模探究
被引量:
2
1
作者
刘律康
班越
赵振
胡光琪
张东朔
机构
中国建设银行总行风险计量中心
出处
《债券》
2021年第4期37-43,共7页
文摘
本文以银行间债券市场和交易所债券市场非金融企业信用债为研究对象,通过债券发行主体公开信息并结合建设银行内部数据,从发行主体所处宏观经济环境、财务指标、债券交易价格等方面对非金融企业信用债违约因素进行探究,发现经济周期、发行主体现金流及债券交易价格等因素对于揭示债券违约风险具有重要意义,并使用随机森林和XGBoost两种机器学习算法构建模型,生成信用债高违约风险预警名单,旨在为风控部门、交易与投资部门提供决策支持。
关键词
非金融企业信用债
财务指标
随机森林算法
XGBoost算法
高风险违约预
警名单
分类号
F832.51 [经济管理—金融学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国非金融企业信用债违约先兆分析与建模探究
刘律康
班越
赵振
胡光琪
张东朔
《债券》
2021
2
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