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險事件在2018年密集爆發(fā)。債券信用評級是債券信用風險的重要指標,如何對信用評級變動進行準確的預測已經(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,應用r語言對企業(yè)債券信用評級進行預測研究,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,提升預測效果。主要討論問題包括:債券信用風險影響因素、模型的構建、參數(shù)選擇、模型的準確性檢驗以及分類效果檢驗以及指標重要性評估。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確的預測結果,而欠采樣的優(yōu)化方法對于投資者最為關注的債券評級下降的預測有著最好的效果,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險的重要指標類。結合研究結論,文章認為,從監(jiān)管角度應提高其發(fā)債企業(yè)的信息披露程度和市場透明度,從評級機構角度應優(yōu)化信用風險評估技術,提升時效性。
【學位單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

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

方法從不同角度對模型進行評估比較，并探究各個指標的重要性。逡逑第五部分為總結部分，對全文研究進行系統(tǒng)性總結，并從不同角度對企業(yè)逡逑債券信用風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

種改進方法，這種算法并不像隨機過采樣一樣簡單的重復小類樣本的數(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