信用债违约风险智能预测研究

中国债券市场的信用风险日益显现,信用债投资者的违约风险逐步攀升。鉴于当前债券信息披露不完整、不准确,及时跟踪和预测个体信用债违约风险已成为维护市场稳定与保障健康发展的必要举措。本文提出一种违约风险智能预测框架,提供精确的逐日违约风险预测。在该框架中,我们首先总结影响信用债违约的因素并构建风险指标体系。随后,我们采用基于债券违约风险演化特征的违约概率组合标注方法。该方法根据风险指标体系,考虑变分贝叶斯高斯混合估计、市场指数估计与违约趋势后向估计的加权平均,对到期或违约债券进行逐日违约风险标注。此外,为高效挖掘时间序列相关性与截面指标相关性特征,利用 ConvLSTM 神经网络设计了中国信用债违约风险智能预测模型,并以结构化特征数据训练。实验表明,预测的个体债券风险略高于权威评级所示风险且对波动的反应显著更灵敏,从而改善了评级虚高与不及时等不足。因此,本研究结果为监管者、发行人与投资者提供了多重启示。