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题名基于集成算法的信用债违约预测模型及其影响因素研究
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作者
郑怡昕
王重仁
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机构
山东财经大学
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出处
《金融经济》
2023年第10期18-27,共10页
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基金
山东省软科学项目“山东省互联网生态体系构建与发展对策研究”(2021RKY02023)。
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文摘
本文选取2014—2021年的信用债作为研究对象,以单一算法(逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机和伯努利朴素贝叶斯)分别构建Bagging和Stacking集成学习模型,并将其与单一算法以及传统方法(KMV模型)进行对比,探讨如何提高信用债违约预测精度,证明Bagging集成算法的可靠性,还通过SHAP可解释算法研究信用债违约中的重要指标。实证结果显示,四种单一机器学习模型在预测准确率上优于传统KMV模型;进一步对机器学习模型进行集成,发现同质集成算法在提高预测性能方面不如异质集成算法,且Bagging异质集成算法的预测准确率优于Stacking异质集成算法。将性能最好的Bagging异质集成算法与SHAP可解释算法结合,得到对识别信用债违约具有重要价值的9个指标,分别是违约前债项评级、违约前主体评级、交易所、净资产收益率、债券类型、企业性质、财务费用、总资产增长率以及第一大股东持股比例,关键指标的识别对信用债违约预测具有指导意义。
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关键词
信用债违约
风险预警
Bagging集成算法
Stacking集成算法
shap可解释算法
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Keywords
Credit bond default
Risk warning
Bagging ensemble algorithm
Stacking ensemble algorithm
shap interpretable algorithm
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分类号
F832.5
[经济管理—金融学]
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