债券违约

摘要： 本文基于房地产企业债券违约的现状,从外部的宏观环境、行业环境和融资环境,以及企业内部的偿债能力、盈利能力、营运能力和股权质押等方面分析了蓝光发展债券违约的原因,提出了债券违约的防范措施。

摘要： 本文基于东北特钢的债券违约事件,探讨国有企业债券违约的内在逻辑、经济后果以及市场化处理机制。研究发现:政府的隐性担保使得国有企业更容易受到银行和债券市场的青睐,导致其债务成本过低、过度负债和投融资期限的错配;随着利率市场化改革的推进,刚性兑付和隐性担保逐渐被破除,东北特钢未能及时调整自身资本结构以及债务期限结构,加之产能利用不足、盈利能力落后致使债券违约;通过在重组中引入民营企业战略投资者,东北特钢的债务结构得到了优化,技术创新不断增强,盈利能力持续向好。本文研究表明,打破债券市场的刚性兑付和隐性担保,为国有企业去杠杆捉供市场化的环境是解决国有企业债务违约的制度保障,而引入战略投资者进行重组则是解决债券违约的可行路径。

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。

摘要： 随着改革不断深化,债券市场违约呈现新形势,导致现行债券违约处理中存在的问题也逐渐显现,那么有效完善处置债券违约风险问题机制就尤其重要,主要从健全以商事信用为融资基础的市场机制、改革风险评级机制和统一法律适用、完善处理机制等方面。

摘要： 在传统信用风险分析的方法中,往往采用合并口径的经营和财务数据作为分析依据,某省属煤企的债券违约事件大幅超过了市场预期,彻底打破了国企信仰,也预示着传统的信用分析需要更加细化。本文主要研究目的在于提出集团企业的一种信用分析逻辑,并分析母公司信用风险评价要点,通过复盘集团公司的信用水平,来寻找其子公司债券违约的蛛丝马迹。

摘要： 当前,债券市场迅速发展、债券违约事件频发,解决地方政府兜底债券违约的前提是明确政府应当在市场中扮演的角色。政府是市场规则的供给者,通过规则供给回应市场主体的法律需求;政府也是市场活动的参与者,出于公共利益与其他市场主体一起参与市场活动。地方政府出于维护区域信用、化解社会矛盾的考虑,具有干预债券违约的动机,而债券违约处置规则供给不足和政企不分等问题是地方政府兜底债券违约的客观条件。应加强债券市场的规则供给,细致把握政府干预和国家出资的限度,才能真正建立起债券违约的市场化处置路径,杜绝债券的政府兜底问题。

摘要： 债券发行方的信用违约造成债权人持有至到期投资无法如约收回,即资产发生减值。对于债券违约导致的持有至到期投资减值业务,有已发生损失模型与预期信用损失模型两种核算方法。文章对我国企业会计准则与国际会计准则理事会就金融资产减值的相关规定进行梳理,重点开展两种模型业务核算的对比分析。

摘要： 近年来,部分债券违约的企业其财务数据在违约前呈现出存贷双高的异常情况,而这种异常情况可能是债券违约的前兆,值得债券投资者注意。为对此问题进行研究,选择以康美药业为案例,分析其存在的存贷双高现象并证明其存在的不合理,得出货币资金不真实的结论,进而发现康美药业债券违约的内部原因,说明异常的存贷双高现象可能是债券违约前在财务数据上的前期表现。最后,向债券投资者提出相关建议。

摘要： 本文以我国2019年上市公司作为样本,主要研究Merton模型中的违约距离变量对公司信用风险是否具有显著的解释能力与预测能力,通过比较财务模型、拓展的Merton违约距离模型和Merton Naïve模型以及混合模型对信用风险的解释能力与预测效果,发现:(1)两种采取不同假设条件和计算方法的Merton模型的预测能力与解释能力无明显差异;(2)Merton违约距离变量在预测企业信用评级方面具有显著性,但是拓展的Merton违约距离模型和Merton Naïve模型的解释能力和预测表现却并不理想,违约距离变量所包含的信息量十分有限;(3)结合财务信息和违约距离变量的混合模型的解释能力相对于财务模型有所提高,但其预测能力与财务模型一致,说明违约距离变量在信用风险预测时并未起到作用,财务会计变量对评估中国上市公司的信用评级发挥着不可替代的作用。

摘要： 当前债券市场存在追逐“撮合价值”的现象,相关操作不仅容易推高地方隐性债务、引发国有资产流失、驱动金融风险向财政风险转移,也存在扰乱市场价格信号、降低债券市场资源优化配置效率的可能,不利于市场从业道德水平建设。文章分析了此类现象产生的原因,并给出了相关政策建议。随着债券违约范围从民企逐步扩散到国企,债券市场投资者信用风险偏好出现了明显的收缩,低等级债券发行困难时有发生。

摘要： 本发明公开了基于可解释机器学习的债券市场违约风险预警方法，涉及机器学习中的不平衡数据处理领域。结合聚类采样技术和XGBoost机器学习算法，并在此基础上使用SHAP方法对模型预测结果进行解释，经可获取渠道收集中国债券市场2014‑2020年的相关样本，将通过统计检验的变量纳入模型中，用于模型的训练与验证，该方法的输出即为违约风险概率，且能通过Shapely值从全局及局部对预测结果进行解释，通过上述技术方案，实现了更精准的债务违约风险预测，且能在不牺牲模型精度的前提下，对模型的预测进行解释，弥补了机器学习模型解释性弱的不足。全局解释能有效地识别出各个指标的整体重要性，而局部解释则进一步量化各个指标对每个企业的影响，利于微观层面的差异研究。

摘要： 本发明提供一种基于债券估值数据与集成机器学习的债券违约预测方法，包括以下步骤：(1)获取债券估值数据和基本资料数据；(2)特征工程，清洗数据；(3)K折交叉验证选择最优模型参数；(4)训练模型；(5)使用训练好的模型进行违约预测；(6)集成模型，得到风险评分。其通过使用结构化的债券估值数据进行违约预测，降低使用非结构化数据的处理复杂度，增强所用数据与债券的相关性；通过运用K折交叉验证选择最优的模型参数，避免人为选参造成的模型效果差的问题；通过集成多个不同特点的模型的预测结果，降低只用个别模型预测产生错误的概率；通过给出不同模型预测的违约概率和集成的风险评分，辅助投资者进行投资决策。

摘要： 本发明公开了一种基于基金持仓变化的债券违约预警方法，涉及金融数据信息处理技术领域。相比于传统的以专家打分卡为基础的信用评级方法，基于金融策略算法模型在基金持仓债券变化进行违约预警识别上的应用技术，可以比外部评级更早发出债券违约预警提示，通过监测基金持仓的抛售行为变化，发出红色预警信号和橙色预警信号，从而可以帮助债券投资者更早发现高风险的债券，及时进行抛售处理，避免违约损失。此外基于基金持仓变化原始数据库，通过基金抛售或买进的企业的行业分布，我们还可以据此发现基金的风险偏好变化，从而有利于产业债行业投资策略的调整和城投债区域风险偏好的更替。

摘要： 本公开提供了一种基于时序特征的债券违约预测方法、装置、设备、介质和产品，所述基于时序特征的债券违约预测方法，包括：获取发债主体的相关数据，所述相关数据包括发债主体的年度财务报表数据和违约情况数据；对获取的发债主体的相关数据进行预处理；使用发债主体的年度财务报表数据构建时序特征，所述时序特征表示所述年度财务报表数据在连续几年时间内的变化趋势；使用发债主体的年度财务报表数据的时序特征、年度财务报表数据的原始特征和发债主体的首次违约标签，构造训练集和测试集，使用训练集和测试集进行模型训练并确定最优模型；部署最优模型，并使用最优模型进行债券违约预测，提高了债券违约预测的准确性。

摘要： 本公开提供了一种基于类别不平衡机器学习框架的债券违约预测方法、装置、设备、介质和产品，所述方法包括：获取发债主体的相关数据；对获取的所述发债主体的相关数据进行预处理；从发债主体的相关数据中选择对模型训练贡献度最高的特征；使用选择的所述发债主体的所述年度财务报表数据的特征和所述发债主体的首次违约标签，构造训练集和测试集，基于所述训练集和测试集并使用Self Paced Ensemble集成学习方法来进行模型训练，并选择最优模型；部署所述最优模型，并使用所述最优模型进行债券违约预测。本公开通过选择对模型训练贡献度最高的特征并使用Self Paced Ensemble方法来训练预测模型，实现更加准确的债券违约预测。

摘要： 本发明涉及一种债券违约预测识别的技术，具体涉及一种基于元学习和改进的Catboost算法的债券违约预测方法，属于金融信息数据管理技术。首先经过K近邻算法进行缺失值填补和标准化处理，然后利用基于元学习框架的显式梯度学习数据增强方法对不平衡数据进行处理，得到经过不平衡处理后的数据，接着利用相关分析和随机森林算法进行特征筛选，最后利用以改进的GHMNALoss为损失函数的Catboost算法模型进行训练，得到每个债券的违约预测结果。本发明能避免对不平衡数据集导致的债券违约预测效果不佳的问题，并对不同类型的债券违约预测都能达到较好的结果。

摘要： 本申请实施例公开了一种债券违约的预测方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及金融风险预测领域。本申请分别从多个维度获取债券的实时发债类数据、实时发债主体类数据和实时新闻类数据，对上述数据提取的深层特征表示进行融合得到深层融合特征向量，利用当前模型对融合特征向量进行预测得到预测结果，在接收到债券的真实结果时，利用真实结果和预测结果的误差和/或模型自适应机制在线更新当前模型的网络参数和/或网络结构，实现在线更新模型的参数和结构，提高预测结果的准确性。

摘要： 本发明实施例公开一种债券发行体违约风险识别方法、装置、设备、介质及产品，涉及信用风险评估技术领域。该方法包括：分别获取待识别债券发行体集合中每个待识别债券发行体和待识别债券集合中每个待识别债券的目标特征变量；分别将目标行内特征变量输入至至少两个目标机器学习模型中，得到对应的债券发行体违约风险概率，分别将目标行外特征变量输入至至少两个目标机器学习模型中，得到对应的债券违约风险概率，根据债券发行体违约风险概率和债券违约风险概率生成对应的债券发行体违约风险目标名单。本发明实施例，能够有效识别债券发行体违约情况，提高对债券违约高风险发行体的预判性，降低由于债券违约而造成资金损失的风险。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习模型算法的债券违约预警识别技术，涉及人工智能技术领域，将所获得的发债企业过去十五年每季财务数据以及其行业类别、所属区域等标签送入模型，进行数据预处理，删除缺失较为严重的特征变量后，对数据进行规则化的缺失值填充，然后进行特征工程，将不同特征变量进行不同操作，如线性变化、非线性变化、等频分箱、不等频分箱等，非标数据进行Onehot(独热)编码处理等，数据处理完毕后将处理好的数据放入模型训练，通过降采样和升采样技术解决违约企业样本和正常企业样本不平衡的问题，设置白名单来解决噪音数据问题，并运用贝叶斯调参自动调整相关超参数，进而得到训练好的最优模型，运用在实际数据中。

摘要： 本申请涉及一种债券违约风险的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：当接收到终端发送的查询请求时，获取待识别债券的关联信息，确定出待识别债券的目标行业类型以及目标发行企业；从数据库中获取与待识别债券相关的第一新闻语料数据；从第一新闻语料数据中提取事件关键词，将事件关键词与预设的违约事件标签库中的事件标签进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果确定待识别债券的违约风险等级；将匹配结果以及违约风险等级发送至终端，使得终端展示匹配结果以及违约风险等级。本方法基于大数据处理技术，实现对待识别债券进行全面的风险识别以及风险点的跟踪把控，为投资者提供债券违约风险点的全面、直观的债券违约风险评价。