企業(yè)債券違約風(fēng)險識別的可解釋機器學(xué)習(xí)模型研究

摘要： 在我國信用債違約風(fēng)險不斷積累的背景下，如何精準(zhǔn)識別、高效預(yù)警企業(yè)債券違約風(fēng)險成為學(xué)術(shù)界及實務(wù)界所重點關(guān)注的問題。為有效解決傳統(tǒng)違約風(fēng)險預(yù)警模型存在的預(yù)警性能不強、超參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)單一以及模型可解釋性較弱等關(guān)鍵問題，通過有機融合LightGBM、NSGA-II、SHAP等機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建了LightGBM-NSGA-IISHAP企業(yè)債券違約風(fēng)險預(yù)警模型，并通過實證分析檢驗了所提出...