近日，金融学院2021级硕博连读研究生林奕皓和其导师姜富伟教授、中央民族大学经济学院助理教授马甜老师（金融学院2021届博士毕业生）合作的论文《“去刚兑”背景下的企业债务违约风险：机器学习预警和经济机制探究》荣获“第二十一届中国金融工程学年会优秀论文奖”一等奖。
文章构建了包含830个变量的宏观经济-微观企业混合大数据集，并结合10种机器学习算法开展基于大数据和机器学习的债券违约风险预警，并探究其背后经济机制。实证结果表明：机器学习模型相比经典Altman模型、Merton模型、信用评级模型，能够更加显著地预测我国债券市场违约风险，并且非线性机器学习算法表现最佳。异质性分析表明，机器学习模型在信用评级低、非国有企业、发行期限长、银行间市场的债券，以及经济政策不确定性高时期的预测能力更强。机制分析表明，机器学习算法通过债券价格发现渠道、融资约束识别渠道、内部控制质量识别渠道实现更为精准的预测。本文对于债务违约风险预警、维护金融稳定、信用评级体系完善、金融科技创新和金融服务实体经济有重要政策意义。
