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基于樹的優(yōu)化模型預(yù)測企業(yè)債券主體信用評級變動情況

發(fā)布時間:2020-08-28 16:01
   受中美貿(mào)易戰(zhàn),央行“資管新規(guī)”政策等外部因素和市場競爭激烈,融資成本上升等內(nèi)部因素的影響,我國債券市場信用風(fēng)險事件在2018年密集爆發(fā)。債券信用評級是債券信用風(fēng)險的重要指標(biāo),如何對信用評級變動進行準(zhǔn)確的預(yù)測已經(jīng)成為極具現(xiàn)實意義的問題。文章采用分類樹、袋裝法、隨機森林三種基于樹的模型,應(yīng)用r語言對企業(yè)債券信用評級進行預(yù)測研究,并針對數(shù)據(jù)不均衡情況進行四種優(yōu)化采樣,以平衡數(shù)據(jù)集,提升預(yù)測效果。主要討論問題包括:債券信用風(fēng)險影響因素、模型的構(gòu)建、參數(shù)選擇、模型的準(zhǔn)確性檢驗以及分類效果檢驗以及指標(biāo)重要性評估。研究發(fā)現(xiàn),隨機森林和袋裝法相對于單棵分類樹有著更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,而欠采樣的優(yōu)化方法對于投資者最為關(guān)注的債券評級下降的預(yù)測有著最好的效果,綜合來看,在欠采樣樣本下的隨機森林模型最優(yōu)。在指標(biāo)重要性評估中,發(fā)債企業(yè)的盈利能力以及償債能力是衡量其債券信用風(fēng)險的重要指標(biāo)類。結(jié)合研究結(jié)論,文章認(rèn)為,從監(jiān)管角度應(yīng)提高其發(fā)債企業(yè)的信息披露程度和市場透明度,從評級機構(gòu)角度應(yīng)優(yōu)化信用風(fēng)險評估技術(shù),提升時效性。
【學(xué)位單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:F832.51
【部分圖文】:

債券,情況,中美貿(mào)易,背景


第1章緒論逡逑1.1研宄背景與意義逡逑1.1.1研宄背景逡逑受中美貿(mào)易戰(zhàn),央行“資管新規(guī)”政策等影響,債券市場的2018是震蕩的逡逑一年,而市場競爭激烈,融資成本上升等因素,也使得2018年成為債券信用風(fēng)逡逑險事件密集爆發(fā)的一年�?v觀2018年,我國債券市場已有120只信用債違約,逡逑涉及規(guī)模達到1176.51億元,創(chuàng)下新高。(如圖1-1所示,數(shù)據(jù)來源:WIND)逡逑1,177邐1200邐生Mf;稱逡逑

信用風(fēng)險,研究方法,企業(yè)債券,防控


方法從不同角度對模型進行評估比較,并探究各個指標(biāo)的重要性。逡逑第五部分為總結(jié)部分,對全文研究進行系統(tǒng)性總結(jié),并從不同角度對企業(yè)逡逑債券信用風(fēng)險防控提出了建議與展望�?傮w研宄思路框架如圖1-2所示。逡逑4逡逑

算法,小類,樣本,特殊規(guī)則


種改進方法,這種算法并不像隨機過采樣一樣簡單的重復(fù)小類樣本的數(shù)量,而逡逑是運用一種特殊規(guī)則,根據(jù)小類樣本進行人工合成,產(chǎn)生新的小類樣本,有效逡逑減小過擬合問題。具體如下圖3-1所示,算法流程如下:逡逑(1)

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本文編號:2807802


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