本文是一篇项目管理论文，本文采用了四种模型进行公司债券违约风险的预测和解释，最后选择的Stacking融合模型。然而未来公司债券违约的阶段会更加细致化，这意味着需要更多细致的分析和预测。
1绪论
1.1研究背景
在全球经济格局经历重大变革的当下，国际经济增长放缓，全球贸易和投资活动显著减少，金融市场波动加剧。在这样的国际环境中，我国经济运行整体呈现回升趋势，但内生动力不强，需求驱动仍不足。面对这一系列挑战，我国监管部门出台多项举措，继续推动乡村振兴、科技创新等领域的债券定向扩容，推动债券市场统一监管，完善债市机制，推进债券市场互联互通，持续加强债券市场信用风险管控。总体来看，我国债券市场高质量发展仍在稳步推进。
作为资本市场的重要组成部分，中国债券市场的作用日益突出，在全球范围内也逐渐获得重要地位。根据2023年发布的数据，我国债券市场的存量已达到157.68万亿，已超过日本成为全球第二大的债券市场。发行债券已成为我国企业重要的融资手段。债券融资规模的扩大不仅为实体经济提供了资金支持，同时也促进了资金融通和资源配置。中国公司债券市场成为了吸引国际投资者的重要市场之一。
中国债券市场在政策支持和市场改革的推动下蓬勃发展的同时，信用违约风险也在日益增长。随着2014年债券刚性兑付制度的打破，债券市场违约现象逐渐常态化，同时债券违约金额也逐步上升。
1.2研究意义
2023年10月末召开的中央金融工作会议提出要推进金融高质量发展及持续提升金融服务实体经济。而公司信用类债券作为金融体系的重要组成部分，这也需进一步发挥债券的市场功能，助力金融高质量发展，因此本研究具有重要的理论和实践意义。
1.2.1理论意义
此前在中国债券市场上发生的违约现象持续时间并不长，因此缺乏足够的样本来研究这些问题。但是，近几年来，我国公司债券违约频繁，违约的债券数目和金额都在不断增加，而累计的违约样本数量也在快速增长。之前研究者选取的违约样本大多数是股票市场上的ST公司样本，而本文使用2014—2023年累计的大量违约样本数据，为研究提供了数据来源，填补了现有研究中由于缺乏违约样本而导致的短板，进一步丰富公司债券违约评估理论的研究。
此外，通过梳理国内外各种应用于金融投资领域的风险评估模型，发现随着科学技术的进步以及大数据技术的出现，机器学习算法得到大力发展，越来越多的投资者开始关注使用风险评估模型来预测投资风险。但以往针对债券风险评估主要是研究各种单一算法模型，存在预警效率不足、泛化性能较弱、可解释性弱等一系列关键问题。本文提出的Stacking融合模型可以有效弥补这方面的不足，为机器学习在债券违约风险评估领域的进一步运用提供参考。
2国内外文献综述及相关理论
2.1公司债券项目的界定
公司信用类债券主要包括企业债券、公司债券、非金融企业债务融资工具。具体而言，企业债券是指除了金融债券以外的境内具有法人资格的企业在境内发行的债券；公司债券是指公司依照法定程序发行并在交易所和新三板交易的债券；债务融资工具是指具有法人资格的非金融企业在银行间债券市场发行的债券。2020年12月，公司信用类债券的三监管部门共同发布《公司信用类债券信息披露管理办法》，通过整合业务实践经验，明确规定企业债券、公司债券和债务融资工具统一合称“公司信用类债券”，初步统一这类债券信息披露规则。但三种信用债在本质上并无区别，学界通常也将其作为一大类公司信用债券进行分析研究。
综上所述，本文研究的公司债券项目范围即是公司信用类债券。公司信用类债券作为由非金融机构公司或企业发行的债务工具，以筹集资金支持其经营活动或投资为目的，同时向投资者承诺到期时按照约定偿还本息，这符合典型的项目特征，每个债券发行都是一次性独立的、有明确目标的活动，其目的是为筹措资金以支持经营或投资，具有明确的发行和到期时间。从债券发行到按时偿还本息之前，需要对债券发行人的财务状况、市场环境以及风险因素进行全面监控评估，以识别潜在的违约风险，并制定相应的风险缓解措施。
2.2理论基础
本部分中，将介绍项目风险评估理论、违约风险理论，以及几种常见的机器学习算法模型，通过结合项目风险评估理论和机器学习算法，可以实现更精准、自动化的风险评估和管理过程，提高风险评估的效率和准确性，从而加深对公司债券项目违约风险评估的认识。
2.2.1项目风险评估理论
项目风险评估理论是项目风险管理过程中的一个重要组成部分。它提供了一套关于识别、评价以及量化风险的理论框架和方法论。通过构建风险的系统模型，可以识别出项目中的主要风险点，确定项目的总体风险程度，并为风险处理策略的制定提供了理论支持，确保项目顺利进行。
目前项目风险评估建模已经成为许多研究领域不可或缺的工具，例如金融市场、健康卫生、生态保护等。其目的在于帮助人们认识和管理项目潜在的风险，从而采取相应的措施降低风险的影响。在债券市场，风险评估主要帮助监管机构和投资机构有效量化债券项目潜在的违约风险，从而为监管和投资决策提供有效的数据依据。为了更好地进行债券项目风险评价，需要借助相关理论与算法来识别、分析潜在风险因子，进而制定相应的风险管理策略。
3公司债券项目风险评估指标体系构建.....................................21
3.1公司债券指标体系构建原则..................................21
3.2公司债券违约因素探究...................................21
4模型的设计和构建方案..............................31
4.1项目基本情况.....................................31
4.2模型设计思路..........................................31
5实证分析................................40
5.1数据来源和样本选择......................................40
5.2数据描述性统计.......................................40
5实证分析
5.1数据来源和样本选择
本文选取了自2014年以来至2023年12月的公司信用类债券作为研究对象，统计出了全部违约公司债券共538项，并对发行债券的318家违约主体前一年（T-1）的财务指标、宏观经济指标以及债券属性指标进行了整理。因为本文的研究对象为公司债券项目，而公司债券项目的发行主体为公司，同一家公司可以发行多只不同的债券，为了满足机器学习对于数据量的要求，并确保样本数据的丰富性。如果同一主体存续期内存在同年违约两只以上债券的情况，则随机选其中一只，若不是同一年内发生的公司债券违约项目，则都计入样本数据进行研究，最后整理出了331项债券违约样本。非违约公司是根据违约公司首次违约年份选取的与违约公司处于同年的公司，并按照接近1:4的比例匹配，得到1196项未违约债券样本，最后一共取得1527项原数据样本。本文使用数据主要来源于Wind金融数据终端的债券版块指标。
6研究结论与展望
6.1研究结论
（1）在对四个模型的建立过程和预测结果分析中发现，将这三种常用于公司债券违约风险预测的单一算法模型Logistic、SVM、XGBoost通过Stacking集成算法进行融合后，得到的融合模型在预测效果上普遍优于单一算法模型。Stacking集成提高了模型的预测性能，其中融合模型展现出最佳的预测效果，AUC值达到了96.21%。该融合模型即为本文最终构建的公司债券违约风险预测模型，这对于今后的公司债券风险预警研究也具有非常重要的参考价值。
（2）债券自身属性也是影响债券违约的重要因素。以往研究债券违约风险问题时，主要关注的变量是公司的财务指标。而本文除了财务指标外，还将非财务信息和债券自身属性也纳入研究范围。通过最后的SHAP算法发现，债券项目期限也是重要的风险预测指标。明确了公司在最初发行债券项目时，就需要将债券期限作为重要因素考量。
（3）在指标变量的解释性和重要性分析方面。通过对Stacking融合模型的SHAP归因分析和XGBoost重要特征输出结果综合分析发现。除了债券项目期限指标，公司内部指标中的产权比率即负债总额与所有者权益总额的比率，总资产周转率，销售净利润，营业利润率的重要性也排在前列。这几项作为影响违约风险的重要财务指标，可以作为公司对债券项目风险监控的关键因素。
参考文献（略）