【摘 要】
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随着我国经济发展和金融开放,债券违约成为2020年的关注点。在债券市场中,一般公司债的违约较多,尤其是2019年和2020年债券违约较往年增长较多,对社会的影响也较大。因此,建立适合我国国情和债券市场状况的债券信用风险模型,对债券违约现状进行研究,对于债券主体、债券购买者、监管机构和政府等都有较大的意义。本文采用2019年和2020年违约的40个公司债作为研究的样本,同时随机选择相应的未违约债券1
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随着我国经济发展和金融开放,债券违约成为2020年的关注点。在债券市场中,一般公司债的违约较多,尤其是2019年和2020年债券违约较往年增长较多,对社会的影响也较大。因此,建立适合我国国情和债券市场状况的债券信用风险模型,对债券违约现状进行研究,对于债券主体、债券购买者、监管机构和政府等都有较大的意义。本文采用2019年和2020年违约的40个公司债作为研究的样本,同时随机选择相应的未违约债券160个,整体数据量为200。同时将每股指标、成长能力、现金流量、盈利能力、资本结构、偿债能力、营运能力和宏观因素纳入备选指标。构建rLassoLogistic模型探究该模型对公司债违约预警的适用性。并且还利用了Logistic模型和Lasso-Logistic模型同时进行相同数据的实证研究。最后对三个模型进行对比,得出的主要结论如下:(1)在多因子的情况下,尤其是现在越来越复杂的公司债违约情况下,可纳入考虑的因子数量越来越多,简单的logistic模型不能满足债券违约的研究需求。(2)目前债券市场的数据较少,Lasso-Logistic模型需要大量数据,并不能发挥出它的强大的学习能力,不太适合公司债违约预警研究,仍然需要改进。(3)rLasso-Logistic模型对于样本量和备选因子的之间的数量关系的要求,即log
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