债券市场违约现状与机器学习违约风险模型初探

1 / 7 请务必阅读正文后的免责声明 2024 年 6 月 27 日 tt 债券市场违约现状与机器学习违约风险模型初探 摘 要 作 者：冯祖涵，FRM 邮 箱：research@fecr.com.cn 自 2014 年我国债券市场“刚性兑付”被打破后，债券市场逐步进入违约常态化阶段。自 2022 年起，债市违约金额与违约主体数量整体较前几年大幅下降，但房地产行业信用风险突出。 根据往年债券违约的数据统计，债券类型中公司债的违约债券个数与违约金额占比最大，中期票据紧随其后。违约类型中未按时兑付本息为发生违约的最主要原因，其次是未按时兑付利息与提前到期未兑付。从违约发行人的性质来看，自 2014 年至 2023 年，共有 234 家违约债券发行人，涉及多种所有制类型，但其中大多数为民营企业。从违约债券所属行业来看，违约债券共涉及 26 个行业，整体上违约债券行业分布相对分散，但自 2022 年起违约主要集中于房地产行业。从信用评级来看，在剔除无信用级别的发行主体后，债券违约前一个月信用评级在 BBB-及以上的发行主体占比约 54%，高信用级别主体频繁违约。 近年来，越来越多研究使用机器学习算法开发债券违约风险模型。常用于债券违约预警模型的机器学习算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random forest，RF）与极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)。也有部分研究将 XGBoost 与其他算法结合，应用于债券违约模型构建，如 GWO-XGBoost 组合模型与 SMOTETomek-GWO-XGBoost 组合模型。 相比于经典模型，基于机器学习算法开发的债券违约风险模型可选择多个变量，并通过筛选确定效果最优模型；同时，此类模型不依赖于模型假设，对数据分布与模型形式不做限制，整体的预测效果较好。机器学习算法经常被诟病的“黑箱”问题也可以通过使用 Shapley 值法衡量每个特征对单个预测结果的贡献，提高模型的可解释性。 展望未来，化债背景下城投企业信用分化加剧，房地产行业信用风险尚未出清，债券市场违约风险仍将持续暴露。基于机器学习算法的债券违约研究及商业化模型将为企业、投资者和监管机构提供识别债券违约风险的可靠技术支持。 相关研究报告： 1. 《民企新增债券违约率上升，新增一家房地产企业违约——2024 年第一季度信用债违约分析》， 2024.04.10 2. 《债券违约判定与中国债市违约率分析》，2023.01.18 远东研究·固收研究 2 / 7 请务必阅读正文后的免责声明 2024 年 6 月 27 日 2014 年“11 超日债”发生实质性违约，我国债券市场的“刚性兑付”由此打破。近年来，债券市场违约逐步呈现出常态化特征。在此背景下，探讨债券市场违约现状，分析违约概率模型构建，具有重要意义。 一、债券市场违约现状 自 2014 年至 2023 年，我国债券市场违约大致经历了三个阶段：2014 年至 2016 年，债券市场违约风险初步暴露，违约金额与违约主体逐渐增多；2018 年至 2021 年，违约风险集中暴露，2019 年违约主体数增长至 225 家，违约金额增长至 1579.02 亿元，后续违约金额进一步增长，但违约主体数量有所下降；2022 年至 2023 年，债市违约形势有所缓和，违约金额与违约主体数大幅下降，2023 年共 50 家违约主体，涉及的违约金额为 298.47 亿元。 图 1：2014 年至 2023 年境内债券市场违约金额与违约主体数 资料来源：DM 查债通，远东资信整理 注：违约债券中剔除了资产支持证券（ABS）与资产支持票据（ABN），同时展期债券不计入违约债券范围内。 从债券类型来看，违约债券多为公司债与中期票据。自 2014 年至 2023 年，478 只公司债发生违约，违约金额总计 3494.78 亿元，占比 43%。286 只中期票据发生违约，累计违约金额 2351.75，占比约 29%。定向工具、超短期融资券、短期融资券与企业债的违约债券数量相对较少，违约金额占比均在 10%以下。另有少量违约债券属于可交换债券、可转债、集合票据、集合债。 05010015020025002004006008001000120014001600180020002014201520162017201820192020202120222023违约金额(亿元)违约主体(个;右轴)远东研究·固收研究 3 / 10 请务必阅读正文后的免责声明 远东研究·固收研究 2024 年 6 月 27 日 图 2：2014 年至 2023 年违约债券类型分布（以违约金额计算） 资料来源：DM 查债通，远东资信整理 从违约类型来看，未按时兑付本息为发生违约的最主要原因，其次是未按时兑付利息与提前到期未兑付。自2014 年至 2023 年，453 只债券因未按时兑付本息发生违约，违约金额总计 3695.25 亿元，占比约 45%。186 只债券因未按时兑付利息违约，违约金额共计 1235.88 亿元，占比约 15%。105 只债券因提前到期未兑付发生违约，涉及金额为 1104.95 亿元，占比约 14%。123 只债券因未按时兑付回售款和利息发生违约，涉及金额 836.89 亿元，占比约 10%。此外，77 只债券因破产重整发生违约，61 只债券触发交叉违约。另有少量债券违约类型属于未按时兑付本金、1-2 个工作日内的延期支付、未按时兑付回售款以及担保违约。 图 3：2014 年至 2023 年违约债券的违约类型分布（以违约金额计算） 资料来源：DM 查债通，远东资信整理 从违约债券发行人的企业性质来看，违约主体多为民营企业。自 2014 年至 2023 年，共有 234 家违约债券发行公司债42.73%中期票据28.76%定向工具10.41%超短期融资券6.77%短期融资券5.47%企业债4.01%可交换债券1.83%集合票据0.01%集合债0.01%可转债0.00%未按时兑付本息45.18%未按时兑付利息15.11%提前到期未兑付13.51%未按时兑付回售款和利息10.23%破产重整7.56%触发交叉违约5.02%未按时兑付本金1.54%1-2个工作日内的延期支付未按时兑付回售款0.77%担保违约0.02% 4 / 10 请务必阅读正文后的免责声明 远东研究·固收研究 2024 年 6 月 27 日 人，涉及多种所有制类型。其中，民营企业共 156 家，占比约 67%；地方国有企业 44 家，占比 19%；另有部分违约主体属于中外合资企业、外商独资企业、中央国有企业以及