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摘要：随着信用债“暴雷”的频繁发生，信用债违约成为金融市场较为重要的课题。文章主要利用公司财务数据，采取两种机器学习模型预测公司债违约，并利用样本进行了实际测算以及对结果进行了对比，发现两种机器学习模型对于预测公司债信用违约都有较好的效果。其中，SVM模型的预测精度更高，logit模型则牺牲了一部分精度来预测出更多违约事件。（剩余5267字）
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机器学习模型预测信用违约的研究与实证分析
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