近日，由我院姜富伟教授及中国工商银行总行齐欣林博士、2021级硕博连读研究生林奕皓合作撰写的文章《债券违约风险与机器学习方法：研究进展与未来方向》发表于中国人民银行主管、中国银行间市场交易商协会主办的《金融市场研究》（2023年第8期）。 

自2014年打破刚兑以来，我国债券市场违约趋于常态化，迫切需要加强对信用债违约风险的识别和防控研究。文章系统梳理了债券违约风险的影响因素，包括宏观经济、金融市场、企业特征、债券特征四大方面，并总结了适用于债券违约风险预警的模型。进一步，文章指出有必要将前沿机器学习方法应用于信用风险的精准识别与智能预警，具体可以使用文本分析深入挖掘债券违约风险影响因素，运用机器学习算法推动债券违约风险预警模型的迭代创新，旨在为坚守不发生系统性金融风险的底线，维护经济金融稳定，推动金融市场高质量发展提供政策参考。 

《金融市场研究》以研究中外金融市场发展理论、实务理论评析、制度比较、市场创新的理论逻辑等为重点，秉承“前沿性、创新性、实用性”理念，面向市场，为关注、关心和推动中国金融市场改革发展的人士提供交流和探讨经济金融问题的平台，奉献最新研究成果。

撰稿：姜富伟

审核：彭俞超