信用债违约预警模型研究与应用

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摘要：对于债券违约风险的判断，当前投资者常用的量化研究方法是基于宏观和微观财务数据，通过Logistic回归等线性回归方法来生成违约模型。既有方法对于更为高频的市场交易数据、负面舆情数据等因素考量较少，同时主要针对某一时点的截面数据进行建模，较少采用跨度更长的面板数据进行分析。本文在既有方法基础上进行了数据补充和模型改进，结果显示新模型债券违约预测的准确度比仅纳入财务数据的违约模型有明显提升。（剩余5889字）

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