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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
信用债券违约;风险预警;因子分析;支撑向量机
中图分类号：
作者姓名：
高秀存;赵明航;杨倩芳
作者机构：
中国人民银行廊坊市中心支行,河北 廊坊065000
文献出处：
引用格式：
[1]高秀存;赵明航;杨倩芳-.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)[J].征信,2022(08):87-92
A类：
B类：
信用债违约,风险预警,因子分析法,发债,宏观经济环境,景气,财务状况,支撑向量机,信用债券违约,公司信用,债券违约风险,风险度量,度量模型,债券发行,发行主体,监测预警
AB值：
0.234474
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