信用债估值新方法:基于大数据和机器学习

• 作者: 何雨婷 孔靓 李果夫 李燕婷 李贤杰 李长林 王超 石开元
• 来源期刊: 人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 债券估值 机器学习 大数据
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 前沿思考
• 页码范围: 31-43
• 页数: 13页
• 分类号: F810.5|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16453/j.cnki.ISSN2096-5036.2020.06.004

摘要

领先市场发现价格是指导债券投资的核心要素.传统定价方法一般先对样本券进行信用等级分组,然后对不同等级分组构建收益率曲线,经对未来现金流的折现后计算所得,其所考虑的信用溢价因素完全依赖信用等级,难以捕捉发债企业和个券自身的差异性.本文提出了一种基于大数据的KYZ智慧定价方法,以解决传统估值方式的痛点,充分高效利用金融大数据实现债券估值.本文以房地产行业的信用债为实验样本,所介绍的模型估值能够较好领先市场,通过与市场公允的中债估值和市场交易价格做对比,发现其对T+1日中债估值和市场交易价格的预测误差小于9.5bps,对债券的投资有较好的指导价值.