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基于随机森林回归模型的债券发行信用利差影响因素分析

发布时间:2023-04-26 19:05
  相对于发达经济体,我国信用债市场发展时间较短,目前正处于不断成熟化和规范化的阶段,市场参与者的类别不断丰富,发行城投债的地方融资平台正处于市场化转型过程,“刚兑”现象逐步打破,投资者对信用风险的重视程度提高。信用利差反映了市场对债券信用风险的定价情况,起到资源配置的指向作用,受到学者、投资者和政策制定者的重点关注。能够对债券信用利差产生影响的现实因素复杂多样,但目前国内已有文献对信用利差影响因素的实证分析大多仍采用的是传统参数回归模型,对于含分类变量、高维度样本的处理效果欠佳,并且选作研究对象的指标体系也不够完善。在此背景下,本文在前人研究的基础上,结合中国债券市场的现状和特点,创新性地提出一些新的变量,并利用随机森林回归模型这一机器学习算法对近期新发债券发行信用利差的影响因素进行研究。本文首先梳理了前人对相关问题的研究成果,包括国内外对信用利差影响因素的研究现状和信用风险定价的经典理论模型;在此基础上,本文同时结合前人研究和中国债券市场特点,从宏观经济层面、中观行业和区域层面、微观企业层面以及债项层面分别选取可能对债券发行信用利差产生显著影响的因素,分别针对这些因素对信用利差的影响机...

【文章页数】:64 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
    第一节 研究背景和意义
        一、研究背景
        二、研究意义
    第二节 本文创新之处
    第三节 研究方法和论文结构
        一、研究方法
        二、论文结构
第二章 文献综述
    第一节 关于债券信用利差影响因素的研究
        一、国外文献
        二、国内文献
    第二节 随机森林方法在国内经济学研究中的应用
    第三节 文献评述
第三章 理论基础
    第一节 信用债定价的经典理论模型
        一、结构化模型
        二、简约化模型
        三、混合模型
    第二节 各因素影响债券发行信用利差的理论分析
        一、宏观层面因素
        二、中观层面因素
        三、微观层面因素
        四、债项层面因素
    第三节 随机森林回归模型原理介绍
        一、CART回归决策树
        二、随机森林回归算法
        三、变量重要性指标
        四、变量偏依赖方法
        五、随机森林模型的优缺点
第四章 实证分析和检验
    第一节 实证过程
        一、变量选取和数据来源
        二、描述性统计
        三、模型实证过程
    第二节 结果分析
        一、变量重要性排序
        二、变量偏依赖分析
    第三节 预测检验
    第四节 分类比较
        一、高评级债券和低评级债券比较分析
        二、城投债和产业债比较分析
第五章 结论与展望
    第一节 研究结论
    第二节 政策建议
    第三节 研究展望
参考文献
致谢



本文编号:3802046

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