【长城策略】上市公司债券信用风险识别模型

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摘要 传统的债券违约模型主要分为线性模型和非线性模型。线性模型如 Altman Z-score 通过财务比率得出综合风险评分，简便易用，但财务指标有限，可能无法全面反映债务人状况。非线性模型如 Merton 模型基于期权定价理论，能够更好地捕捉资产波动，但对参数依赖较大，且忽视跳跃性事件。与之相比，机器学习在债券违约风险评估中具有优势，能够通过自动化数据分析挖掘复杂的非线性关系，处理大规模数据和缺失值，并实时适应市场变化。机器学习的强大自适应性和精确性使其成为传统违约模型的重要补充，提高了预测准确性并应对市场复杂性。上市公司债券信用风险识别不仅有助于债券市场的投资，同样能够作为一个良好的股票筛选因子。 在数据集的时间区间划分上，为了确保训练集和测试集比例接近 7:3 ，根据违约数据的分布确定2022年8月 ………………………………