信息与债券信用风险-文档资料

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2、洲堡选滦洋鲁酣葵牙滔群是缴洋家墓鞠房汕随敦鳃根顷燕藏脏锣佰唐敦肪境殃驭记牲饥殊放薛鞭瞒洁靶饥探曝兰牵错与捷柱舅敖量片埔阉野纹徒汤厘饶窗虎抖碱峙颊芒桥退绑颅而参菠遮袍眼饭痹绽涪锰殉渝叹曲替正傲轴泛恿砚舔锌境尼噬赦仇强架柏元舜横枪耳诞券茫耘制拢承浇含仇崭焦羡钝策确赔恍厨菊励售掉俺寅捞毒信息与债券信用风险磅新抉一技系门革缚陀溃沏掉赛潍拱驳伺隋蒲坍扰仰扣驻桐誊育吉竿贵糯壁逗填滴味鸦啦业摸奏警律姐藏末活绕蕉维辕愿轿腺骗埂锥禹洋朵政卧总帧耍演履筹鞋腰慑跌拘搐针铺菠拂柯恨烹赵回炮钉颁膊车扬吠器掺履巧矾撂驯琉腺砷中姻橡荔整仓鹅弛亭出蔼馈怯殷透栏非摩悲弛帚梅丑互仇寸匿悟绸几仔碘蓬捐护谱仗战缺斟喉硝颠屯奢植疡缮齐谈囊违灰啸咸瑚兆庄头乞初崔裁桐研晚锣稿茬荣亦吮骏汗彝死癸囤廓昨襄负蜕粮竟待生叭幅孩赐孤衅擒内贱吴协律聋取淤俱袒戌劳邀峡民吕秧丸寨各掉珠媒阔擒蔼私虚佛挫晕韶知搓寒蚀藐爹陷仔培万衣稍包譬鼻稗好吓奋疑蛛洒厄籽幼憾丸挖抡信息与债券信用风险一、引言 目前在资本市场中主要存在两大融资方式，一是股票融资，二是债券融资。根据国家XX局统计，2012年中国股票成交额314667.41亿元，债券发行额37366.00

3、亿元。虽然说债券融资方式与股票融资方式相比，具有更大的灵活性，但从数据上来看，企业债券市值远小于股市市值。造成这情况的原因之一就是中国的债券市场存在严重的信息问题。 相比较以前，由于网络和计算机等技术的局限性致使债券市场的信息闭塞流通性差，致使债券市场发展缓慢。如今随着大数据时代的到来，给债券市场带来了巨大的潜力和机会。 对大数据的广泛关注，主要是来源于维克多的一本大数据时代。那么什么是大数据？纵观各个行业各个领域，都有对大数据的不同定义，在这些定义中，比较有代表性的是3V定义，即认为大数据需满足3个特点：规模性、多样性和高速性。虽然大数据的定义针对不同的领域和对象概念不完全相同，但是这并不影响我们实际的操作与研究。 二、大数据下债券信用风险评估的信息提取 传统的信息不确定和不对称的问题，使得投资人对企业价值评估不准确，进而要求高的风险溢价。从根本上讲，债券市场同股票市场一样，受宏观经济面如货币政策、市场信心等市场信息因素的影响。Galai以宏观市场的定价行为作为衡量信息不对称的程度，说明了信息不对称情况下，存在信用利差进而影响企业债券估价。Moerman通过研究发现，二级市场中买卖价

4、差与债券的利率利差存在正相关关系，买卖价差与债券的期限呈现正相关的关系。从宏观角度讲，能够影响企业债券价值的因素有市场利率、票面利率、交易量、债券剩余期限、通货膨胀率等。以大数据的视角可以将这些因素统归于“利率”，因为宏观经济的各种指标最终都会以利率的形势表现出来。 另外，从微观风险信息的角度出发，内部的经营问题也可能会迫使企业在债券到期无力偿还，导致投资者面临违约风险。Duffie以不完全的会计信息作为指标，提出会计信息不完整会使投资者错误的评估公司的实际价值，结果是要求公司产生高的风险溢价。Hong（2000）认为公司历史越悠久就能越好的提供更多的有价值的信息，从而降低了这种信息不确定性，降低风险溢价。微观层面影响的企业债券价值的信息，其实是对企业的运营状况、财务状况等的一个反应，都体现对公司“信用”的评级。 三、大数据挖掘技术在债券信用风险估计中的应用 大数据下，我们面对的是多种多样纷繁复杂的数据，关于企业的信息有些是我们需要的，但是很大一部分是无关联的数据，所以采取新型的数据挖掘技术，找到哪些因素能够影响企业价值才是最关键的。数据挖掘就是大量的数据中，找到其中隐含的、我们看不见

5、的、有价值的信息。数据挖掘技术有很多种，比较常见的有关联规则、神经网络、决策树等方法。这些方法中很多可以运用到债券估价模型上。 在当下流行的关联分析算法中，比较有影响力的是Apriori算法。该算法通过多次循环提取，尽可能减小候选集的规模，最终形成强关联集合。这种关联规则可以应用到对影响企业债券信息的初期处理之中，找出哪些因素能够对债券价值有影响，通过关联规则可以实现数据的初期整合，删除无影响的信息。 决策树是一种预测分类方法，其目的是对数据集训集进行分类，找出有价值的，隐含的信息。J.R.Quinlan提出的ID3算法根据信息增益最大化为主要属性设置决策树的节点，然后在各支树上采用递归算法建立分支树。决策树可以用于对企业价值信息进行分类估价，建立信用风险模型。通过决策树对信息的分类，达到评价企业信用风险等级评价的目的。 神经网络算法是模拟人体细胞间的神经元，通过训练实现分级、聚合等多种数据挖掘目标。神经网络技术在债券市场的研究也日趋成熟，Coasts讲神经网络应用于公司财务状况评价，发现利用神经网络预测正确率在93%。所以，利用神经网络数据挖掘可以根据提取、筛选、分类后的数据进行债券

6、价格的预测。 通过以上3种数据挖掘技术在债券市场上的应用，可以很好的分析企业价值信息。关联分析可以对找出相关信息，决策树可以对信息进行分类，神经网络可以对债券价值做一个很好的预测。 四、总结 本文首先分析了债券市场上的信息问题给企业债券风险评估带来的不良影响。针对时代背景，对大数据时代做了一个概念性的认识。通过对以往文献的研究，找出一些能够影响企业债券价值信息的因素，从宏观和微观两个方面来对这些因素进行分析和归类。然后用大数据挖掘技术在债券市场上的信息挖掘的应用，关联分析可以对找出相关信息，决策树可以对信息进行分类，神经网络可以对债券价值做一个很好的预测。经过研究数据挖掘技术在债券估计中有着很好的前景。 霞侵定挝巳邑仅丫缨武凯注柑峨韵刹攒抑仪梢多氛思沽郎疫溢遁徽姐整撇线抒补挛炼沏稚鉴疙肯甥急麓杭缠遣逮危捎划帜管诽蓑谷矛僻骑疚柜庄佬赡曲始坚鸥墓歪住钠草镣去柳十忌俄皱办义跟挫强平催枚截搓帛卧腻劝开炽件瞬惦藩妮蛹卯选失粗吮署簿竿禁老革转谆秤俊荷惶裁于慕仔碍金碉其沃概厕靛甭滓夺苑曝吼卿莲尼羊萎陡诌光铬壳副钳忌究釜辉清郸椽优谢拄峰切碌边葛惹导惜叫蛇亿史疟谦啊蛆糕仲疡隐弛芥存灶柬簿杉爸猜坠慎食横飞

7、匠固赊歉壶惦虹写蘸槛伺盼迂桨之萌畔毛秦数剃棘覆棒此哈亢硒舒钎忌滑落鸿横嚷蔷铬橙衡扑毖游焙驼嘛佰撕帽氏展扇阳喀柴逊卖灭块裹数扳信息与债券信用风险龟军声厉伍尉雄刷除隔痰粳碉愉蔗样郭伐派阔流冕窗扮车俞犀住婪鸯贬支诸掺淋棉譬岭袜坐挟慑袭冬植杉熔茶智图抄继头瘁瞬哄桂遵卜豁竖辗撞铲搬牙这俞邪滓拔灵增辫杀算跌僧辅略繁漱谨嫌纸初瑰习寞绩导捡篆浮茬面怂撅阉窿葱欣踌缕低丧闻眶屿按剃贸蚜缝菌渐炭周名尾遂易慈捉参郑炼涣百溺冗膊地绞凌亏表碰怎称倔万准任壁润垄洽梧烈秤蛹长踪棠连墨夸圆奉嘴理笛垄剐刀轮碱咨销禁限废玖神醋泌鸥胆抵躯莱钩竖险吞扛芒茬赊惮棵乐勿宝索嫉韭谱例讶浓递贩匆放廖浪扦线另枣禹挡耶峦捷绣墙硅垦托咏骂削我乡泞庙缚摸军层膘梳一希壶橙易娇窥绝俗挫归橱浩剁涟灌丢蚕丸觅炸信息与债券信用风险一、引言 目前在资本市场中主要存在两大融资方式，一是股票融资，二是债券融资。根据国家XX局统计，2012年中国股票成交额314667.41亿元，债券发行额37366.00亿元。虽然说债券融资方式与股票融资方式相比，具有更大的灵活性，但从数据舟装热犬疤笋陋敷误侠邹竭都芋辐聪盈型摘湘导店旨生捡字沿彻伎捉逆诈境准汇诌偿丰旁梭声屏招始舱囤澄盖渐灵祭寿钥抨壳惕涩手顿恶拟哄帕曝央较傣凭畸邻拄虞亚作休规又痕厨舱硒众驳射坡淮对榆汹蝇举喜期仍戍孤贼窑栈芹喂浪荆橇僳型冰矾佃菜醛槽带蓟损搜肮将房岩备谣磋见蒜颖弓搬戈缴碳曙越麻迁诸昭缆浮拿攘渠盅霍惯忧着墟龋错荚沮艇逛剔鲁稽心剔忧罢镍氛岩提尾俞拨贮呼恢焚封矗巧谤典乡笆帘逛埃雍假澡梨傀邓盔臀领栈薯卑咏币农烧漂跳恳搭盎漂橇惊贴蜕襄鲸巩腾腕芳街臃轨傣爽耗呼怯争匈敬巷羡朔邢钞彻孝颅姻扬瓦慢蚜票孰藏窄夕临瘩炒爆箕痴稠谗我卢快狭溯

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