在當前債券違約常態(tài)化和宏觀環(huán)境波動的背景下,探討債券違約影響因素并及時洞察債券違約風險是非常必要的。公司債券作為頻繁發(fā)生違約的債券品種,構(gòu)建其違約預測模型具有一定代表性。本文對公司債違約的影響因素進行歸納整理,總結(jié)出一個相對全面的框架,具體涵蓋了公司外部因素(宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)因素),公司財務(wù)特征(償債能力、營運能力、成長能力、盈利能力、資本結(jié)構(gòu)、企業(yè)性質(zhì))以及債券自身屬性三大層面,共包含26個變量。然后,本文應(yīng)用極端梯度提升樹模型(e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost)對公司債違約進行預測,并與常用的模型進行對比。最后,進一步分析對公司債違約產(chǎn)生影響的重要因素。本文實證研究得出如下結(jié)論:(1)XGBoost模型在預測公司債違約問題上具有非常好的表現(xiàn)。通過將XGBoost模型與文獻中常用的邏輯回歸模型、支持向量機、隨機森林模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行對比,我們發(fā)現(xiàn)XGBoost模型在精確率(Precision)、召回率(Recall)、準確率(Accuracy)、AUC值等方面表現(xiàn)均為最優(yōu);(2)參數(shù)優(yōu)化能夠提高模型的準確率和穩(wěn)定性。本文應(yīng)用網(wǎng)格搜...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 研究背景
    第二節(jié) 研究意義
    第三節(jié) 研究框架和方法
    第四節(jié) 創(chuàng)新與不足
第二章 文獻綜述
    第一節(jié) 債券違約現(xiàn)狀及案例分析
    第二節(jié) 債券違約影響因素研究
    第三節(jié) 債券違約模型相關(guān)模型
    第四節(jié) 文獻述評
第三章 公司債違約影響因素及預測模型
    第一節(jié) 公司債違約影響因素
        一、基本概念
        二、公司債違約影響因素
    第二節(jié) 預測模型
        一、邏輯回歸模型
        二、支持向量機模型
        三、隨機森林模型
        四、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        五、XGboost模型
        六、交叉驗證
第四章 公司債違約預測分析
    第一節(jié) 變量選擇
    第二節(jié) 數(shù)據(jù)來源及樣本選擇
    第三節(jié) 模型評估標準
    第四節(jié) 實證分析
        一、描述性統(tǒng)計
        二、樣本差異化分析
        三、數(shù)據(jù)清理及標準化
        四、基于網(wǎng)格搜索法的參數(shù)優(yōu)化
    第五節(jié) XGBoost模型預測結(jié)果
        一、評估標準結(jié)果
        二、公司債違約影響因素
第五章 結(jié)論與展望
    第一節(jié) 主要結(jié)論
    第二節(jié) 對策建議
        一、持續(xù)完善信用評級和信息披露
        二、建立風險預警機制和加強監(jiān)管
        三、完善風險分散渠道和信用衍生工具
    第三節(jié) 展望
        一、針對不同債券品種分別進行研究
        二、進一步完善指標體系
        三、盡可能擴大研究的樣本規(guī)模
        四、進一步優(yōu)化模型參數(shù)
附錄 部分
附錄A:輸出描述性統(tǒng)計的Stata代碼
附錄B:模型預測的Python代碼
附錄C:統(tǒng)計量表(T-2年)
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果



本文編號：4010287