受央行“资管新规”政策、中美贸易战等影响,债券市场竞争激烈,企业融资成本上升,使得债券信用风险事件密集爆发。一方面,债券是我国商业银行等机构投资者资产配置的重要品种,债券违约无法偿还本息,将严重损害投资者的利益;另一方面,逆向选择问题导致投资者在投资债券时,要求更高的收益率作为风险补偿,进而引发中小企业融资难、融资贵等问题。因此,建立债券违约风险预警模型,将可能发生违约的信用债券发行主体提前识别出来,对于机构投资者优化投资决策,发债主体加强风险防范具有重要意义。本文采用随机森林理论对债券违约风险模型进行设计,将债券违约风险转化为更为直观的二分类问题,通过对模型设置、参数优化选择来获得表现优异的模型。对于数据不平衡问题,本文采用ADASYN方法进行数据集优化。通过对比原始数据和ADASYN优化数据的模型,优化后的数据极大程度提高了模型对负类样本的识别。研究表明,随机森林算法在进行预测时有较高的准确性与识别能力,且不易出现过度拟合的状况,因此适用于对违约风险进行预测与评价。本文基于随机森林算法设计的债券违约风险预警模型,AUC指标可达0.991,测试集总样本精度0.966,负类样本精度为0.975。通过对8只债券进行模型应用检验,表明该模型可以对债券违约状况做出准确判断。通过样本贡献度分析,本文认为以销售净利率为主的盈利能力和获息倍数为代表的偿债能力是预警模型中的重要指标,因此,可将基于具体指标的盈利能力与偿债能力作为风险监测的关键点。债券违约风险预警模型的研究和应用要涉及到各项公开的财务数据与外部环境指标。为使模型预测更加准确、及时,本文建议,监管当局应加大金融市场信息披露机制推进力度;核心金融机构应积极引进先进风险计量技术;其他金融机构严格审查信贷发放;评级机构需要保持评级机构中立的立场和评级水准;企业定期运用模型对自身风险状况进行检视;投资者需利用更加科学的工具及时甄别债券违约风险。