【摘 要】
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我国上市公司目前已突破4200家,上市公司融资交易逐渐频繁,信用风险发生的概率也随之加大,甚至违约事件层出不穷,影响信用风险发生的因素却十分复杂。随着金融大数据的发展,深度学习技术不断应用于金融领域,深度学习模型能否适用于上市公司信用风险预警也成为研究重点。在此背景下,构建全面的信用风险预警指标体系和改进模型性能有助于上市公司自身进行风险控制和管理,推动我国金融市场的健康稳定发展。本文通过构造15
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我国上市公司目前已突破4200家,上市公司融资交易逐渐频繁,信用风险发生的概率也随之加大,甚至违约事件层出不穷,影响信用风险发生的因素却十分复杂。随着金融大数据的发展,深度学习技术不断应用于金融领域,深度学习模型能否适用于上市公司信用风险预警也成为研究重点。在此背景下,构建全面的信用风险预警指标体系和改进模型性能有助于上市公司自身进行风险控制和管理,推动我国金融市场的健康稳定发展。本文通过构造154维的预警指标体系,采用传统的信用风险预警模型和深度神经网络模型总共6种模型对2018-2020年我国沪深A股1680家上市公司是否发生信用风险进行预警,分析不同指标下模型的ROC和PR曲线,同时利用SHAP值进行特征重要性分析,验证大样本型指标体系的应用价值并找到显著影响信用风险预警的重要因素。最后考虑到维数灾难问题,采用AE和KPCA进行数据降维,探究结合AE降维技术深度学习模型能否提升预警性能。本文的实证结果如下:第一,分别输入财务指标、非财务指标和大样本型指标数据时,CNN和LSTM模型在不同数据下表现都较好,ROC曲线更偏左上方,下方面积最大,PR曲线更偏右上方,包含着其他基准模型的PR曲线,并且LSTM模型的F1 score在财务指标和大样本型指标数据时都为最高。第二,财务指标中的盈利能力和营运能力指标对信用风险预警效果影响最显著,非财务指标中公司治理和财务报表审计意见指标也能显著影响信用风险预警。第三,在相同维数的数据下,深度学习模型结合AE降维技术能得到优于基准模型的预警效果。
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