基于混合模型框架的债券违约预警研究

本文是“债券违约预警与主动评级系统研究”的阶段性成果。为了兼顾模型的预测精度和可解释性，我们采用了机一是，评分模块，对发债主体的非财务定性指标与财务二是，量化违约预警模块，该模块主要包括机器学习和逻辑回归两个子模块。其中，机器学习子模块，将债券是否违约作为被解释变量，利用Lasso模型进行特征选择和降维，筛选出对债券违约有显著影响的解释变量；逻辑回归子模块，使用筛选出的解释变量，通过排列组合和逐步迭代的方式，将其带入Logistic模型中进行估计，选择出预测精准度最优的解释变量组合，并将相应的参数估计结果作为最终模型形式。三是，违约概率输出模块，基于最终确定的Logistic模型整个框架具有动态调参的能力，可以根据样本变化进行实时优化，为未来嵌入文本分析、信用画像评价、主动评级在防范化解重大金融风险中，企业债务违约是一个被重点关注的问题。随着我国债券市场的不断壮大，发债兑”被正式打破。自此，我国债券违约事件频发，违约数量和规模不断扩大，债券违约风险已经成为我国金融市场中不可忽视的重大风险点之一。因此，研究债券违约的影响因素以及有效预警债券违约风险成为了金融领域亟待近年来，金融科技快速发展，尤其是大数据、人工智能以及机器学习等技术的应用，为债券违约风险的预测和管理提供了新的视角和工具。通过整合和分析大量企业财务数据、市场信息可以构建更为精准的债券违约概率预警模型。这不仅能够帮助投资者做出更为明智的投资决策，降低投资风险，同时也能够帮助企业及时发现潜在已有研究表明，机器学习方法在债券违约预测中具有较高的预测精度，但其算法的“黑箱”特性往往缺乏可解释性。传统计量回归模型虽然解释性强，但预测精度通常不及机器学习方法。为此，本文试图构建一个结合机器学习和传统计量回归的混合模型框架，以提高预测精度的同时确保模型的可解释性。通过这一框架的实现，我们致力于为债券市场的参与者提供更有效的信用风险管理工具。整个框架除了定性指标打分环节需要人工介入外，其余环第一步，收集自2014年以来债券市场的违参数估计结果与预测精确度，并进行穷举迭代，选择预测精度最优的解释变量组合作为最终的Logistic回归模型结第五步，基于最优的Logistic回归模型形式，对测试样本分别计算预测违约概用”的研究成果，采用了该课题中的定性指标和定量指标打分原则，并通过编程实现了定量指标打分模块。课题的打分结果作为本文建模的数据集。筛选出的可能影响债券违约指标8个定性指标包括：市场地位、多元化、产业链控制力、融资渠道、公司治理与法律、量、股东背景和外部支持、或有负债。这些定性指标的档位划分和描述主要参考了国内外信用评级行业的评级技称产业链控制力极弱，产品标道般难，基本无融公司治理结构陷，内控制度缺失，法律、般年报审计意见为无法表示意所，信息披露制人系省/市持力度一般公司为较小规业，实际控制人实力很弱，称档位划分，并在此基础上进行赋分以消除行业间差异。首先，我们分别收集每个行业所有发债主体的20100%分位数作为临界值，将数据划分为7档来确定阈值，并根据阈值对其进行赋分，与定性指标分数类似，7个在编程实现方面，当发债企业数据导入“定性与定量指标打分模块”时，系统会根据企业所属行业为其贴上标签，然后与相应的行业打分项进行匹配，根据定量指标所在的区间映射出具体分数。现以采掘行业的部分定量率/EBITDA率比Lasso是“LeastAbsoluteShrinkage模型筛选。其核心思想是在传统的回归分析中施加约束条件(惩罚项)，以便滤除那些不重要变量(使其系数强制为零)，最终筛选出相对精简的模型。若配合交叉验证等手段来选择参数，则的公式如下：pj=1Lasso方法的主要用途是解决“高维数据问题”，况下变量的个数可能超过样本数；其二，虽然样本中的变量个数不多，但由于模型的具体形式未知，需要将变量的各种转换、高阶项以及交叉项等放入模型，并在这个潜在模型集合中选出最优模型，有些模型中的参数会非常Logistic回归模型是一种用于二分类问题的统计方法。它的定义，预测违约概率大于0.5表示将来会违约，预测违约概率小于0本文将债券发生违约称为阳性（Positive），反之则为阴性（Negative）。在此，引入几个概念，真阳（TruePositive）：实际为阳性，预测也是阳性；假阳（FalePositive）：实际为阴性，预测是阳性；真阴（TrueNegative）：实际为阴性，预测也是阴性；假阴（FalseNegative）：实用以判别准确率的指标，真阳率：实际为阳的样本中，预测为阳性的样本所占比例；真阴率：实际为阴的样本中，预测为阴性的样本所占比例。二者构成了混淆矩阵的基本形式。ROC曲线（ReceiverOperatingCharacte率对假阳率的曲线来展示模型在不同决策阈值下的表现。ROC曲线越接近左上角，说明模型性能越好。曲线下面积（AUC，AreaUndertheCurve）是评价模型整体性能的指标，AUC值越接近1，表示模型的分类效果越佳，题中被广泛应用。本质上讲，预测债券是否会发生违约也的预测性能。集，24个作为测试集。每家主体共28个指标（定性指标8个，定量指标20个），作为潜在影响债券违约的解释当Y=1时，代表债券违约；当Y=0时，代表债券未发生违约。143434413333421434334034434216443550643341164554506543421333233022222213443370233331144566703344310554341031222215444450544331143533104232211344465144347404342321644344044423212332370142221预测准确率和ROC曲线综合判断，最终的Lo监管风险、总债务资本化比率、应收账款周转率Rate）。从图中可以看出，第一，曲线在接近左上角时迅速上升，这表明模型在较低的假阳性率下能够保持较高的真阳性率。这意味着模型在预测债券违约时有较高的准确性。第二，图中曲线下面积AUC值为0.95，非常接近1，这表明模型在区分违约和非违约样本方面具有很高的性能。第三，假阳性率和真阳性率之间的权衡在该模型中非常优越。曲线明显高于对角线（对角线表示随机猜测的情况，AUC为测。总体来看，ROC曲线表明本文构建的混合模型框架根据Logistic回归模型的最终形式，分别将测试集中换公式计算债券的预测违约概率。表5展示了测试样本的预测违约概率结果，其中违约样本和正常样本的预测结果分别列出。如果以0.5为临界值，违约样本与正常样本分别各有一次预测错误，在违约样本中，“1280443.IB”的预测违约概率为0.46，实际上已非常接近0.5；在正常样本中，“910020.QLE”的预测违约概率为0.83。表6展示了模型在测试集上的混淆矩阵结果及正确率。从表中可以看出，在测试集中，实际未违约样本有815个，错误识别了1个，正确率为93.75%。总体来看，模型在测试集上的总正确率达到了91.60%。通过以上分析可以看出，本文构建的模型框架在预测债券违约概率方面表现出了较高的准确性和稳定性，能0107111本文采用“机器学习+逻辑回归”的混合模型框架对债券违约概率进行预警，除了定性指标打分部分，其余运表明该框架具有较高的性能和可靠性。未来，可以在本文的研究成果基础上，进一步嵌入文本分析、信用画像评价以及大语言模型分析等多个模块。目前，我们正在研发企业信用画像评价模块（图4中蓝色模块）。该模块基于“定性与定量数据打分模块”的评分数据，采用层次分析法（未来可以采用熵权法）确定指标权重，通过线性加权方法可以从多个维度对企业的信用状况进行评价。相关代码正在研发中，并已取得初步结果，由于篇幅所限，相关成果未在本文第一，对量化违约预警模块（图4中棕色模块）做进一步升级，可以引入更多的机器学习方法。一方面，继续沿用机器学习和逻辑回归的混合模型形式，其中机器学习部分可以采用岭回归、弹性网络等方法对解释变量进行降维处理，这些方法与Lasso模型具有相似用途。另一方面，可以仅采用机器学习方法的单一模型形式（不再使用逻辑回归），如神经网络、支持向量机、决策树和朴素贝叶斯等多种方法进行建模。上述不同的方法和框架同第二，如上文所述，现阶段的定性指标评分仍然依赖人工打分。未来可以通过文本分析方法，从发债主体的年报、相关新闻等文本信息中，基于词频统计提取定性指标。例如，对于“会计信息质量”，可以通过编程计算“公开”“披露”“全面性”等关键词的词频，将定性指标量化。这一方法将剔除人工介入，实现完全自动化的评分与分析。第三，基于每家发债主体的相关文本信息（如年报和评级报告）以及数据信息（如信用评分和违约概率），可以训练一个应用于信用风险评价的大语言模型，通过人工智能自动化生成信用评价报告，帮助公司实现降本增第四，由于整个量化违约预警系统统一采用python编程，具有高度集成化的远东资信评估有限公司（简称“远东资信”）成立于作为中国评级行业的开创者和拓荒人，远东资信开辟了信用评级领域多个第一和多项创新业务，为中国评级行业培养了大量专业人才，并多次参与中国人民银行、国家发改委和中远东资信资质完备，拥有中国人民银行、国家发中国证监会、中国银行间市场交易商协会和中国保险资产管理业协会等政府监管部门和行业自律