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基于樹(shù)的優(yōu)化模型預(yù)測(cè)企業(yè)債券主體信用評(píng)級(jí)變動(dòng)情況

發(fā)布時(shí)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈,融資成本上升等內(nèi)部因素的影響,我國(guó)債券市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)事件在2018年密集爆發(fā)。債券信用評(píng)級(jí)是債券信用風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo),如何對(duì)信用評(píng)級(jí)變動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)已經(jīng)成為極具現(xiàn)實(shí)意義的問(wèn)題。文章采用分類(lèi)樹(shù)、袋裝法、隨機(jī)森林三種基于樹(shù)的模型,應(yīng)用r語(yǔ)言對(duì)企業(yè)債券信用評(píng)級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,并針對(duì)數(shù)據(jù)不均衡情況進(jìn)行四種優(yōu)化采樣,以平衡數(shù)據(jù)集,提升預(yù)測(cè)效果。主要討論問(wèn)題包括:債券信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素、模型的構(gòu)建、參數(shù)選擇、模型的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)以及分類(lèi)效果檢驗(yàn)以及指標(biāo)重要性評(píng)估。研究發(fā)現(xiàn),隨機(jī)森林和袋裝法相對(duì)于單棵分類(lèi)樹(shù)有著更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果,而欠采樣的優(yōu)化方法對(duì)于投資者最為關(guān)注的債券評(píng)級(jí)下降的預(yù)測(cè)有著最好的效果,綜合來(lái)看,在欠采樣樣本下的隨機(jī)森林模型最優(yōu)。在指標(biāo)重要性評(píng)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(xiǎn)的重要指標(biāo)類(lèi)。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(chǎng)透明度,從評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)角度應(yīng)優(yōu)化信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù),提升時(shí)效性。
【學(xué)位單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類(lèi)】: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(chǎng)的2018是震蕩的逡逑一年,而市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(xiǎn)事件密集爆發(fā)的一年?v觀2018年,我國(guó)債券市場(chǎng)已有120只信用債違約,逡逑涉及規(guī)模達(dá)到1176.51億元,創(chuàng)下新高。(如圖1-1所示,數(shù)據(jù)來(lái)源:WIND)逡逑1,177邐1200邐生Mf;稱(chēng)逡逑

信用風(fēng)險(xiǎn),研究方法,企業(yè)債券,防控


方法從不同角度對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估比較,并探究各個(gè)指標(biāo)的重要性。逡逑第五部分為總結(jié)部分,對(duì)全文研究進(jìn)行系統(tǒng)性總結(jié),并從不同角度對(duì)企業(yè)逡逑債券信用風(fēng)險(xiǎn)防控提出了建議與展望。總體研宄思路框架如圖1-2所示。逡逑4逡逑

算法,小類(lèi),樣本,特殊規(guī)則


種改進(jìn)方法,這種算法并不像隨機(jī)過(guò)采樣一樣簡(jiǎn)單的重復(fù)小類(lèi)樣本的數(shù)量,而逡逑是運(yùn)用一種特殊規(guī)則,根據(jù)小類(lèi)樣本進(jìn)行人工合成,產(chǎn)生新的小類(lèi)樣本,有效逡逑減小過(guò)擬合問(wèn)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(hào):2807802


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