在國內(nèi)信用債市場剛性兌付被打破、違約風險事件逐漸增多的背景下,建立信用債違約預警模型對機構(gòu)投資者具有重要意義。從資產(chǎn)、收入、利潤、現(xiàn)金流、資產(chǎn)和資本結(jié)構(gòu)等五個維度,設(shè)計基于企業(yè)債務規(guī)模匹配性的財務預警特征變量體系,并采用ADASYN過采樣算法,人工合成"新"的均衡化樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建信用債違約風險AD-Logistic預警模型,克服由于非均衡信用債樣本所帶來的違約樣本分類預測精度下降的難題。樣本內(nèi)交叉檢驗和樣本外檢驗的結(jié)果表明,AD-Logistic預警模型在預測信用債違約風險方面具有較好的識別效果,并表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性。基于AD-Logistic預警模型的信用債風險監(jiān)測工具已在金融機構(gòu)實務中得到了應用,并且取得了良好的效果。

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、研究方法
    (一) 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
    (二) 基于債務規(guī)模匹配性的財務預警特征變量的設(shè)計與選取
    (三) 信用債違約風險預警模型的構(gòu)建
        1. 數(shù)據(jù)預處理
        2. 指標篩選
        3. 樣本均衡化處理
        4. 模型的估計方法
三、實證分析
    (一) 財務特征預警變量體系的構(gòu)建
        1. 單指標財務特征變量的篩選
        2. 財務特征變量的多重共線性處理
    (二) 基于非均衡樣本的信用債違約預警模型的構(gòu)建與結(jié)果分析
        1. 基于ADASYN過采樣與隨機欠采樣的模型分類效果比較
        2. AD-Logistic預警模型的留一交叉驗證
    (三) AD-Logistic模型在信用債違約風險預警中的應用
四、結(jié)論與建議



本文編號：4017849