企业债券违约风险识别的可解释机器学习模型研究
计算机工程与应用
页数： 12 2024-01-30
摘要： 在我国信用债违约风险不断积累的背景下，如何精准识别、高效预警企业债券违约风险成为学术界及实务界所重点关注的问题。为有效解决传统违约风险预警模型存在的预警性能不强、超参数优化目标单一以及模型可解释性较弱等关键问题，通过有机融合LightGBM、NSGA-II、SHAP等机器学习算法，构建了LightGBM-NSGA-IISHAP企业债券违约风险预警模型，并通过实证分析检验了所提出... （共12页）
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