【摘 要】
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在国内信用债市场刚性兑付被打破、违约风险事件逐渐增多的背景下,建立信用债违约预警模型对机构投资者具有重要意义。从资产、收入、利润、现金流、资产和资本结构等五个维
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在国内信用债市场刚性兑付被打破、违约风险事件逐渐增多的背景下,建立信用债违约预警模型对机构投资者具有重要意义。从资产、收入、利润、现金流、资产和资本结构等五个维度,设计基于企业债务规模匹配性的财务预警特征变量体系,并采用ADASYN过采样算法,人工合成"新"的均衡化样本数据,构建信用债违约风险AD-Logistic预警模型,克服由于非均衡信用债样本所带来的违约样本分类预测精度下降的难题。样本内交叉检验和样本外检验的结果表明,AD-Logistic预警模型在预测信用债违约风险方面具有较好的识别效果,并表现出较高的稳定性。基于AD-Logistic预警模型的信用债风险监测工具已在金融机构实务中得到了应用,并且取得了良好的效果。
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