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【姜富伟】“去刚兑”背景下的企业债券违约风险:机器学习预警和经济机制探究

[发布日期]:2024-01-04  [浏览次数]:

近日,金融学院姜富伟教授与在读博士生林奕皓、中央民族大学经济学院马甜老师(我院博士生毕业)合作撰写的论文《“去刚兑”背景下的企业债券违约风险:机器学习预警和经济机制探究》在国内权威期刊《金融研究》2023年第10期正式发表。

本文构建了包含1245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,探究其背后经济机制。实证结果表明:相比经典 Altman模型、Merton模型、信用评级模型,机器学习模型能够更好地预测我国债券市场违约风险,非线性机器学习模型表现更佳。异质性分析表明,机器学习模型对信用评级低、发行期限长、票面利率高、非国有企业、银行间市场的债券,以及在经济政策不确定性(公众基于媒体报道对政府经济政策未来走向的预期的不确定性)高的时期,具有更强的预测能力。机制分析表明,机器学习模型通过违约债券样本识别、短期信号识别(债券交易量)、长期特征识别(融资约束、内部控制)实现精准预测。本文对于债券违约风险预警、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提供了有益的政策启示。


撰稿:姜富伟

审核:彭俞超



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