非均衡数据的债券违约预警研究

将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本，将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析，针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型；从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个评估因素中筛选16个预警指标，运用ADASYN方法进行过采样合成新样本点，将特征提取mRMR方法引入债券违约领域，得出长期负债率、资本收益率、成本费用利润率以及股权比例这4个变量作为债券违约的最终预警指标，在此基础上运用AdaboostSVM模型进行风险识别。研究结果表明：在建模过程中克服了样本非均衡化问题使得分类精度显著提高，同时通过解决高维数据冗余问题，识别违约债券的准确率进一步提高，反复验证表明该模型具有较强的稳健性和有效性，具有一定的应用价值。     

考虑汇率风险的可违约债券定价模型

分析了具有汇率风险的可违约债券的定价问题.分别探讨了债券面值以国内货币计价发行、以国外货币计价发行和汇率设置下限时的3种情形下可违约债券的定价问题,并分别在3种情形下建立了信用风险模型,得到了债券的价格公式,债券的违约概率公式和信用价差的表达式.最后通过数值模拟,分析了债券违约概率和信用价差的期限结构,并分析了资产波动率和汇率波动率对信用价差和违约概率的影响.     

基于KMV-CatBoost增强的企业信用债券违约风险评估模型

针对传统预测模型对于企业信用债券违约预测准确率低、拟合效果差的问题,提出了基于Kaufman-Merton-Voss （KMV）-Categorical Boosting （CatBoost）的企业债券违约预测模型. 首先对原始样本数据进行预处理,降低噪声数据对预测模型的影响;然后,利用KMV模型评估借款公司信用违约概率,计算公司资产市场价值与公司资产市场价值的波动率,获得企业资产价值与违约点之间的差额Distance-to-Default（DD）;最后,利用债务偿还期限、短期无风险收益率、公司股权市场价值、公司债务面值计算出的违约距离,将其加入指标中,利用CatBoost算法预测企业信用债券违约风险,通过基于Ordered Boosting方式的CatBoost算法训练模型,得到无偏梯度估计,以减缓预测偏移,从而增强模型的泛化能力. 实验结果表明：基于KMV-CatBoost增强的模型能够提高企业信用债券违约风险识别的准确率,识别正确率约为95.5%.     

约化模型下的公司债券定价

公司债券是一种可违约风险债券.公司债券定价的约化模型将违约时间定义为具有违约强度的绝不可及时,将违约过程看作跳过程.违约过程的强度过程既可依赖外生宏观状态变量,也可以受到其他公司违约的影响.本文分析了违约强度过程的构造,给出了风险债券的定价原理,得到了可违约债券定价的一般公式,并推导出了交易对手风险存在时公司债券定价公式.     

首次违约互换合约的定价

综合应用随机分析理论和约化方法 ,研究债券池为三个公司债券的首次违约互换合约的定价问题,分别建立了考虑卖方违约风险和不考虑卖方违约风险首次违约互换合约的数学模型,并得到了相应的合约定价表达式.     

约化模型下带双重风险的可转换债券定价

在约化模型框架中,考虑具有双重风险可转换债券定价问题. 假定股价用几何布朗运动驱动的随机微分方程刻画,随机利率和违约强度服从Vasicek模型且股价、利率、违约强度两两相关. 基于风险中性定价原理,建立可转换债券定价模型,运用几个常用的多元正态变量条件数学期望公式和等价鞅测度法求解模型,给出了相应可转换债券定价公式.     

跳扩散过程下带违约风险的可转换债券定价

研究了可转换债券的定价问题,可转换债券的价值依赖于股票价格、公司价值和违约风险及赎回和回售等因素.假设股票价格和公司价值都服从跳扩散过程,应用风险中性定价原理和全期望公式,推导出带赎回和回售条款的有违约风险的可转换债券的定价公式.     

中小企业集合债券相关问题比较研究

我国已发行的中小企业集合债券在债券定价、债券信用增级措施及政府在债券发行中所起的作用等方面存在差异.为更好地利用中小企业集合债券融资方式,应合理定位政府在债券发行中的角色,尽可能扩大每一只集合债券的联合发行人的数量并降低发行人的违约率,协调利用债券内部和外部增信措施及努力培育中小企业信用担保市场.     

同时有短期和长期债券的公司债券定价

主要考虑公司同时发行短期和长期零息票债券的定价问题.利用随机分析方法,在短期债券到期日,由于偿付短期债务会引起公司资产的跳跃,所以,长期债券的定价需要分两个时间段进行.在结构化模型下给出了公司在短期债券存续期间没有违约的概率,以及在此条件下公司资产的条件概率分布,得到短期债券和长期债券的定价公式.通过数值计算,分析债券价格随各个参数变化的金融意义.     

具可料和不可料违约的公司债券定价

研究公司可同时出现可料和不可料违约时，债券的定价问题．这里可料违约是指公司资产碰到预定破产边界，不可料违约是外在跳过程发生首次跳．结合结构化方法和约化方法，讨论公司债券价格满足的偏微分方程，通过计价单位变换，将偏微分方程降维，求得债券价格的显式解．同时研究信用利差的性质．假设瞬时利率和危险率分别服从Vasicek和Cox-Ingersoll-Ross（CIR）扩散模型．     

基于LR RF XGBoost的债券违约风险预警

随着市场经济的迅猛发展,各国的债券市场也相继成长,并趋向于多元化发展.然而,在这一发展过程中,中国的债券违约事件屡见不鲜且愈演愈烈,极大地阻碍了市场活力.以发行企业债券、公司债券、短期融资债券以及中期债券的公司为研究主体,提出LR RF XGBoost债券违约预警模型,该模型基于软投票法将逻辑回归（Logistic Regression）、随机森林（Random Forest）、极端梯度提升算法（Extreme Gradient Boosting）相融合,对样本的财务指标及非财务指标数据进行研究.研究结果发现:LR RF XGBoost融合模型相比于其他单一预警模型泛化能力更强,准确率高达95.3%.该方法有利于为投资者以及债券市场监督部门提供可靠的预测信息,帮助企业及早识别风险,为债券市场的健康发展提供保障.     

对手违约存在相关性的可违约债券的定价

通过讨论违约时刻的概率分布给出存在对手风险的可违约债券的定价公式,对于存在多对手的情况,当对手间相互独立时定价公式容易得出,但对手间存在相互依赖关系性的情况比较复杂。为了解决这一问题,引入Copula函数来刻画违约时刻的联合分布,从而给出债券定价公式的显式表达。     

基于信用等级迁移的信用违约互换定价

研究了参考债券具有信用等级结构的信用违约互换(CDS)的定价.考虑债券处于不同的等级,且债券的违约强度和回收率随着债券在等级间的迁移不断变化;基于转移矩阵和回收率向量,构建了常微分方程组(ODE)方程来求解信用违约互换的或有赔付和保费支付的价值,并给出了其解析解,从而确定了CDS保费费率和CDS的价值.最后通过数值分析验证理论结果.     

结构化模型下可展期企业债定价

用结构化模型处理公司违约风险,考虑可展期债券在首期到期日,发行公司有权根据当时公司的信用等级决定是否将债券到期日延长.用偏微分方程的方法给出了可展期的企业债券定价的公式,并讨论了它与普通债券在收益率上的差异.难度在于计算名义到期日前公司不违约的概率以及在此条件下公司资产的条件分布.     

基于担保方信用风险的可转债定价问题研究

从投资者的角度,在担保方存在信用风险的背景下,研究了可转债的定价问题.假设债券发行方和担保方的违约过程服从泊松过程,并考虑债券发行方违约后公司股价发生跳跃,通过对冲,建立了偏微分方程模型,并求出了显式解,最后通过计算,分析各参数对模型结果的影响.     

具有信用等级迁移风险的零息债券定价

建立具有信用等级迁移和违约风险的零息票债券的定价模型.在约化方法下,模型转换为偏微分方程组终值问题.在进一步假设参数为常数下,得出每个等级债券价格的解析解和大小关系.作图展示了其数值解,并分析了参数对债券价格的影响.     

三家银行间互持次债所隐含的风险分析

通过数学建模和约化法,对三家银行之间互相持有次级债券所隐含的风险进行定性和定价分析。银行之间互相持有次级债券可以提高银行的资本充足率,但同时也必须看到银行之间因互相持有次级债券所可能引发的违约传染风险是巨大的。     

三家互相担保中小企业债券定价和风险分析

通过三家中小型企业违约强度的相互依赖性结构来刻划因互相担保而形成的企业违约相互依赖性结构,利用约化方法构建了三家互相担保中小企业债券定价的数学模型,获得了相应的定价表达式,并对所隐含的违约传染进行风险分析。     

收益率稳定分布下的可转换债券定价模型

论文从我国沪深两市股票收益率服从稳定分布这一事实出发,运用风险中性理论分别建立了没有信用违约和有信用违约两种情况下的可转换债券的定价模型及求解表达式.相对已有文献的研究,论文假定收益率分布是稳定分布而不是正态分布,同时又考虑了信用违约带来的股价跳跃性变化对可转换债券价格的影响,推广了现有文献的相关研究结果.     

基于遗传算法KMV模型的公司债券违约风险度量研究

基于遗传算法对KMV模型进行了修正,并运用修正的KMV模型对样本债券在2017—2018期间的违约风险进行度量。结果表明:基于遗传算法改进的KMV模型在预测公司债券违约风险方面有着不错的表现,拟合正确率远高于改进前的原模型;并且公司债券所属行业的不同会影响模型违约点的选择,从而影响KMV模型度量违约风险的效果。