目前,我国信用债市场的规模十分庞大,仅2021年,信用债市场规模达到12.86万亿元,和上年相比增长了6%,虽然信用债市场规模庞大,但是违约情况相当严重,单上半年就有违约债券累计120只,逾期本金达到913.38亿元,预期利息则达到72.35亿元,涉及多种行业的企业。从企业性质来看,民企、国企占据大多数,其中民企相对占比更高。并且随着上市公司信用债体量不断增大,一旦发生大规模违约,不仅有损投资者对信用债市场的预期,使其倾向于逆向选择,还不利于我国信用环境的发展,从而伤害实体经济的健康发展,所以对信用债潜在违约风险的识别就显得尤为重要。人工智能包括机器学习、深度学习以其处理数据速度快、精度高、对原始数据集要求低等特点广泛运用于图像识别、语音处理和自然语言处理等领域,虽然在金融领域应用较少,但和传统风险控制模型相比,具有一定优势,因此本文将研究机器学习算法在金融领域的应用,以上市公司信用债为研究主体,选择机器学习中的算法构建信用债违约风险模型来对违约风险进行预测,通过比较各个算法性能从而筛选出预测效率最高的算法进而借助可解释性算法对财务指标进行筛选,从而有助于在今后风险预警中进行侧重。首先证明违约主体与非违约主体在KMV距离上存在明显差别,并以此证明将KMV违约距离纳入财务指标体系的科学性和可靠性。然后选择两个单一算法:逻辑回归和支持向量机,以及两个集成算法:随机森林和XGBoost对信用债主体进行违约风险预测,并对算法的分类效果进行评判。结果表明,在四个机器学习算法中,逻辑回归拥有较高的准确率、召回率、Specificity和auc数值以及较低的FPR,支持向量机拥有较高的准确率、精确率以及Specificity以及较低的FPR,但召回率和F1-measure较低,随机森林有较高的准确率、Specificity和auc数值,但精确率、召回率以及F1-measure的得分不算太高,XGBoost在准确率、精确率、召回率、F1-measure、TPR、Specificity和auc数值上都有很高得分,同时在FPR上保持较低得分。由此可以得出,XGBoost能在保持较高准确率的同时保持较高精确率和召回率,在对不平衡数据的预测上表现较好,而逻辑回归的精确率较低,支持向量机和随机森林在召回率上表现较差。综合来看,XGBoost在分类预测时尤其是对不平衡数据进行预测时效果最好,因此,利用自带的Feature Importance排序并结合Permuted Feature Importance算法和shap算法分别从整体和局部来筛选出值得关注的特征,其中,按照Feature Importance,排在前六位的特征分别为:总资产报酬率、资产负债率、净资产增长率、流动比率、总资产周转率、ROE;根据Permuted Feature Importance算法筛选出对整体变动影响最大的六个特征分别是:利润总额增速、资产负债率、营业净利率、ROA、营业外支出占利润总额之比、速动比率;根据shap算法筛选出对最终预测有较大正面影响的特征分别是:总资产报酬率、总资产增长率、经营活动现金流量占比、流动比率、资产负债率、EBITDA利息保障倍数。结合可解释算法的特性以及特征指标的特点最终确定需要重点关注的指标为:总资产报酬、资产负债率和流动比率,而利润总额增速、总资产增长率、净资产增长率、营业净利率和经营活动现金流量占比也需要关注。在金融业与互联网高度结合的背景下,利用机器学习算法预测信用债违约的效果要优于传统模型,并且集成算法的效果优于单一算法。准确地预测信用债违约风险可以帮助上市公司保持健康的财务结构持续经营,还能维护信用债投资者的收益,让国内信用债市场更健康地发展。