基于因子分析和SVM的信用债违约风险预警实证研究——以河北省为例  

作　　者：高秀存[1] 赵明航 杨倩芳 

机构地区：[1]中国人民银行廊坊市中心支行,河北廊坊065000

出　　处：《征信》2022年第8期87-92,共6页Credit Reference

摘　　要：基于因子分析法,对发债企业违约前宏观经济环境、行业景气程度、财务状况等维度指标进行降维筛选,借助支撑向量机(SVM)算法,用国内近五年的信用债券违约样本进行机器学习,构建具有实效性的公司信用债券违约风险度量模型,并对河北省本土信用债券发行主体的违约风险进行预测和实证分析,为信用债券违约风险的监测预警提供参考。

关 键 词：信用债券违约 风险预警 因子分析 支撑向量机 

分 类 号：F832.332[经济管理—金融学]