20240627-远东资信-债券市场违约现状与机器学习违约风险模型初探_10页_545kb

债券市场违约现状与机器学习违约风险模型分析

自2014年我国债券市场“刚性兑付”被打破后，行业逐步进入违约常态化阶段。2022-2023年，违约主体数量与违约金额较之前大幅下降，但房地产行业信用风险突出。公司债在违约债券数量及金额占比最大，中期票据紧随其后，违约类型以未按时兑付本息为主。从发行人性质看，公开发行的企业多为民营企业。违约行业分布方面，近年主要集中在房地产领域。值得注意的是，高信用评级主体也频繁违约，信用评级在风险预警方面表现较弱。

近年来，研究开始转向应用机器学习模型来预测债券违约风险。这些模型主要包括支持向量机、随机森林与极端梯度提升等算法。相比传统模型，机器学习具有以下优势：能够同时处理多方因素（宏观、行业、企业多个层面），预测变量更丰富，且不依赖特定假设，能够灵活挖掘数据特征。为解决“黑箱”问题，部分研究结合Shapley值法提升模型可解释性。此外，多种组合模型（如GWO-XGBoost、SMOTETomek-GWO-XGBoost等）也显示出良好的预测效果。

展望未来，在化债背景下，城投企业信用分化加剧、房地产行业风险待出，债券违约风险仍将持续暴露。基于机器学习的违约风险研究为债券违约预警工作提供了更加可靠的技术支持。