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公司个体特征、地方经济变量与信用债违约预测——基于离散时间风险模型 被引量：16
1
作者 姚红宇 施展 《投资研究》 CSSCI 北大核心 2018年第6期114-132,共19页
本文选取我国信用债2014-2017年全样本数据,采用时间风险模型方法实证研究了传统财务指标、公司特征以及地方环境指标对信用债券违约的影响。实证结果显示,传统财务预测模型无法很好解释我国债券违约状况。在此基础上,本文引入企业属性... 本文选取我国信用债2014-2017年全样本数据,采用时间风险模型方法实证研究了传统财务指标、公司特征以及地方环境指标对信用债券违约的影响。实证结果显示,传统财务预测模型无法很好解释我国债券违约状况。在此基础上,本文引入企业属性指标与地方经济环境指标建立了新的债券违约预测模型,并对其预测能力进行了检验和对比,发现离散风险模型拥有更好的预测能力和准确性。离散风险模型反映了违约风险随时间变化的特征,能够更好地匹配债券面板数据。伴随我国债券市场研究样本的扩大,利用离散风险模型能更为精准的对我国债券违约风险进行预测。 展开更多
关键词 违约预测模型 债券违约 企业属性 地方经济
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基于CatBoost算法的P2P违约预测模型应用研究 被引量：12
2
作者 马晓君 宋嫣琦 +2 位作者 常百舒 袁铭忆 苏衡 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第7期9-17,共9页
在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究... 在互联网金融背景下,智能算法的应用能够为经济领域提供新的思路和方向,有效推动中国互联网金融向“互联网+金融+智能”模式的转变。P2P网络借贷是通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行“个人对个人”的直接信贷。以人人贷平台为研究对象,运用特征工程技术,将CatBoost算法应用于构建P2P违约预测模型,并对违约影响因素进行综合分析。结果表明,CatBoost算法的预测准确率达96%,对实际结果的拟合效果较好,并能够对模型出错所导致的损失成本进行有效控制。此外,综合分析违约影响因素发现,借款人的信用情况对借款人违约行为影响较大,其中还清贷款次数、逾期次数与成功借款次数应作为借款人信用评估的重要参考指标。结合本文的研究成果与中国P2P行业发展状况,本文建议P2P平台积极促进数据分析与测算分析技术的革新与应用,政府及相关部门形成政策法规的同步发展,促成从平台内部到外部环境的合力发展态势。 展开更多
关键词 P2P 违约预测模型 CatBoost算法 特征工程 影响因素
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上市公司债务信用风险评估——基于不同Merton模型有效性的研究
3
作者 张紫薇 《全国流通经济》 2022年第5期150-156,共7页
本文以我国2019年上市公司作为样本,主要研究Merton模型中的违约距离变量对公司信用风险是否具有显著的解释能力与预测能力,通过比较财务模型、拓展的Merton违约距离模型和Merton Naïve模型以及混合模型对信用风险的解释能力与预... 本文以我国2019年上市公司作为样本,主要研究Merton模型中的违约距离变量对公司信用风险是否具有显著的解释能力与预测能力,通过比较财务模型、拓展的Merton违约距离模型和Merton Naïve模型以及混合模型对信用风险的解释能力与预测效果,发现:(1)两种采取不同假设条件和计算方法的Merton模型的预测能力与解释能力无明显差异;(2)Merton违约距离变量在预测企业信用评级方面具有显著性,但是拓展的Merton违约距离模型和Merton Naïve模型的解释能力和预测表现却并不理想,违约距离变量所包含的信息量十分有限;(3)结合财务信息和违约距离变量的混合模型的解释能力相对于财务模型有所提高,但其预测能力与财务模型一致,说明违约距离变量在信用风险预测时并未起到作用,财务会计变量对评估中国上市公司的信用评级发挥着不可替代的作用。 展开更多
关键词 债券违约 信用风险 MERTON模型 违约预测模型
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基于迁移学习的违约预测模型研究
4
作者 杨冰清 赵金虎 《阜阳师范大学学报（自然科学版）》 2022年第3期6-11,共6页
针对网络现金贷中存在的金融机构数据量匮乏、数据不共享和第三方机构单独建模等问题,本文提出一种基于SMOTETomk采样和迁移学习的违约分类算法。首先,由于数据存在不平衡特点,通过SMOTETomk算法进行综合采样;其次,用特征提取和微调两... 针对网络现金贷中存在的金融机构数据量匮乏、数据不共享和第三方机构单独建模等问题,本文提出一种基于SMOTETomk采样和迁移学习的违约分类算法。首先,由于数据存在不平衡特点,通过SMOTETomk算法进行综合采样;其次,用特征提取和微调两种方法构建迁移学习模型;最后将本文模型和logistic模型进行性能参数对比,结果表明:本文分类器有更高的评价结果。 展开更多
关键词 迁移学习 违约预测模型 不平衡数据 现金贷
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基于SmoteTomek和GBDT算法的不平衡数据违约预测
5
作者 杨冰清 高珊 赵金虎 《宿州学院学报》 2022年第10期40-44,共5页
文章提出一种基于SmoteTomek采样方法和GBDT决策树算法的违约风险预测模型,并以国外P2P平台的海量真实交易数据为例进行了实证分析。方法包括六个步骤:数据预处理、可视化探索性分析、特征选择、模型训练、超参数选择和模型评估。实验... 文章提出一种基于SmoteTomek采样方法和GBDT决策树算法的违约风险预测模型,并以国外P2P平台的海量真实交易数据为例进行了实证分析。方法包括六个步骤:数据预处理、可视化探索性分析、特征选择、模型训练、超参数选择和模型评估。实验结果表明文章采用的SmoteTomek-GBDT算法相比较其他方法(Logistic、Adaboost、XGboost)更适用于不平衡数据,且获得了更高的正确率。 展开更多
关键词 P2P网络借贷 不平衡数据 违约预测模型 分类器
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基于Logistic回归分析的上市公司信贷违约概率预测模型研究 被引量：13
6
作者 杨蓬勃 张成虎 张湘 《经济经纬》 CSSCI 北大核心 2009年第2期144-148,共5页
本文利用Logistic回归分析建立了上市公司信贷违约概率预测模型,通过选取样本数据、测试数据、年度配比数据和反映公司的偿债、举债经营和运作资金的能力的15个上市公司财务指标,首先使用样本数据和测试数据对模型进行了分析和检验,其... 本文利用Logistic回归分析建立了上市公司信贷违约概率预测模型,通过选取样本数据、测试数据、年度配比数据和反映公司的偿债、举债经营和运作资金的能力的15个上市公司财务指标,首先使用样本数据和测试数据对模型进行了分析和检验,其次分别通过改变数据的配比方式、年度数据来观察模型预测分类结果,检验模型的历史预测能力,最后根据全文分析得出相关结论。 展开更多
关键词 LOGISTIC回归模型 信贷违约概率预测模型 财务指标
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