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摘要:
本文基于违约事件分析、违约债券最终兑付与否以及宏观流动性这三个角度对债券违约进行归因,得到一系列重要特征,之后采用随机森林模型对债券违约进行分析.运用随机森林进行学习的结果显示,基于Lasso回归前30和前40个特征学习出的随机森林模型对特征重要性排序有较大的区别,因此特征间存在一定的交互作用.另外,总负债(同比增长率)、公司属性·民营企业、大股东类型·个人、大股东持股比例、我国GDP增速、行业景气程度增速以及逆回购利率均出现在了两个模型中,因此这几个特征对违约预测尤为关键.
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文献信息
篇名 基于随机森林的债券违约分析
来源期刊 当代经济 学科
关键词 债券违约 归因 随机森林
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 发展战略
研究方向 页码范围 28-30
页数 3页 分类号
字数 2481字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡蝶 武汉大学经济与管理学院 7 11 2.0 3.0
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债券违约
归因
随机森林
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期刊影响力
当代经济
旬刊
1007-9378
42-1430/F
大16开
湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷二路29号
38-188
1985
chi
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