基于XGBoost模型的公司债违约预测研究

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在当前债券违约常态化和宏观环境波动的背景下,探讨债券违约影响因素并及时洞察债券违约风险是非常必要的。公司债券作为频繁发生违约的债券品种,构建其违约预测模型具有一定代表性。本文对公司债违约的影响因素进行归纳整理,总结出一个相对全面的框架,具体涵盖了公司外部因素(宏观经济、地区经济环境、行业因素),公司财务特征(偿债能力、营运能力、成长能力、盈利能力、资本结构、企业性质)以及债券自身属性三大层面,共包含26个变量。然后,本文应用极端梯度提升树模型(e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost)对公司债违约进行预测,并与常用的模型进行对比。最后,进一步分析对公司债违约产生影响的重要因素。本文实证研究得出如下结论:(1)XGBoost模型在预测公司债违约问题上具有非常好的表现。通过将XGBoost模型与文献中常用的逻辑回归模型、支持向量机、随机森林模型、卷积神经网络模型进行对比,我们发现XGBoost模型在精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)、AUC值等方面表现均为最优;(2)参数优化能够提高模型的准确率和稳定性。本文应用网格搜索法对随机森林模型和XGBoost模型进行了参数优化,并对比调整前后模型的准确率(Accuracy)和ROC曲线;(3)目前鲜少有文献考量到政府隐性担保对公司债券违约的影响,本文将此纳入考虑并发现政府隐性担保能力越强,公司债券违约风险越低。具体地,本文对XGBoost模型和随机森林模型重要性前10的特征值进一步进行分析。结果表明债券主体所处地区政府隐性担保、总资产增长率、有息负债率以及债券票面利率与债券违约风险显著相关;(4)由于及早预测到债券违约风险对债券市场具有重要意义,本文以债券违约提前一年(T-1年)和提前两年(T-2年)数据对公司债券违约均进行了预测。T-2年数据能比较准确地预测债券违约,但表现不如T-1年。总体而言,本文比较全面地归纳了公司债违约因素,应用XGBoost算法进行公司债违约的预测并分析公司债违约的影响因素。本文的研究对于债券市场识别公司债违约风险、完善风险预警机制具有重要借鉴意义。
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