基于支持向量机方法的债券违约风险监测预警研究  

作　　者：向实 曾银球 闫新国 刘裕茵 

机构地区：[1]长沙银行

出　　处：《金融经济》2022年第1期40-50,共11页Finance Economy

基　　金：《金融经济》2021年度招标课题“债券违约风险监测预警体系和处置”。

摘　　要：随着我国债券市场的发展,债券违约问题逐渐凸显。鉴于我国经济进入新常态,经济增速下行,债券风险事件将成为未来一段时间金融监管和债券投资的防范重点。本文从我国信用债券违约现状出发,探讨债券违约风险监测预警可选方案。在实证上,本文探索运用支持向量机(SVM)法对违约风险进行监测和预警,并取得了较好的预测和监测效果,证明机器学习是监测和预测债券违约的可行方法。在此基础上,本文提出解决债券违约问题的四点建议:一是加强对信息披露的监管,完善数据基础建设,为预警提供更有效的数据;二是建立完善高收益债券市场,推进债券风险的市场化预警;三是加强动态监测,实现智能化风险预测;四是针对重点方向和领域,加强风险预警,优化金融结构。

关 键 词：支持向量机 机器学习 债券违约 风险预警 

分 类 号：F832.5[经济管理—金融学]