基于舆情的信用风险预警模型

• 作者: 苏罡 余尚兵 李凡
• 来源期刊: 保险研究
• 学科: 经济
• 关键词: 信用风险 新闻舆情 机器学习 不平衡数据分类
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 页码范围: 90-105
• 页数: 16页
• 分类号: F830.593
• 语种: 中文
• DOI: 10.13497/j.cnki.is.2021.10.007

摘要

近几年,债券市场信用风险事件频发,传统基于财务的信用风险评估模型数据更新频率低,难以及时反应发债主体信用变化.随着人工智能技术的发展,金融中可利用的另类数据越来越多,如用自然语言处理技术对新闻进行处理形成的标签数据.本文利用新闻的标签数据对新闻负面程度进行打分,通过对某主体过去几年负面新闻得分进行分析得出新的统计特征,再借助人工智能技术对违约主体和非违约主体过去几年负面新闻统计特征的训练,得到基于新闻舆情的信用风险预警模型,最后利用训练的模型对样本外的发债主体进行违约概率预测,以达到信用风险预警的目的.本研究发现,该模型能够及时对信用违约风险进行预警,能有效提升信用风险管理水平.