基于XGBoost算法的信用债违约预测模型

本文首先对近年来我国信用债违约风险事件进行了统计分析,归纳出造成违约的四类风险,利用随机森林算法抽取了债券违约的重要特征;然后基于XGBoost算法建立了债券违约风险预测模型,利用主成分分析方法,再结合经济逻辑分析,提取出6个债券违约风险因子,并阐释了违约风险因子的作用机制.实证结果表明,本文所构建的违约预测模型对信用债违约的预测具有较高的准确性....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	债券 2019 (10), p.61-68
Hauptverfasser:	周荣喜, 彭航, 李欣宇, 闫宇歆
Format:	Magazinearticle
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	本文首先对近年来我国信用债违约风险事件进行了统计分析,归纳出造成违约的四类风险,利用随机森林算法抽取了债券违约的重要特征;然后基于XGBoost算法建立了债券违约风险预测模型,利用主成分分析方法,再结合经济逻辑分析,提取出6个债券违约风险因子,并阐释了违约风险因子的作用机制.实证结果表明,本文所构建的违约预测模型对信用债违约的预测具有较高的准确性.
ISSN:	2095-3585
DOI:	10.3969/j.issn.2095-3585.2019.10.013