基于機器學習算法的信用風險量化模型研究

李沐勛

摘要：傳統的信用風險計量模型難以處理高維數據和非線性問題，多具備較嚴格的假設條件，計算結果常與實際情形存在較大的誤差。本文綜合考慮影響信用風險的內生變量和外生變量，使用更優的非線性變換方式擬合數據，并借助機器學習強大的算力和學習迭代優勢量化信用風險。實證結果表明，該模型算法可提高預測結果的擬合度和準確性。

關鍵詞：債券市場；機器學習；信用風險計量

中圖分類號：F832.5? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1007-0753（2023）04-0075-09

一、引言

信用風險作為金融市場風險的重要組成之一，其被衡量的方式始終被市場參與方所重視。投資者、金融機構、監管部門出于風控需求，對信用風險衡量的要求也趨于更加精準和動態。信用風險計量模型則在其中扮演最為關鍵和重要的角色，其科學性和準確性成為風險計量結果好壞的基礎性因素。

金融學中大部分研究對象的本質都是復雜、多維和非線性的。傳統的信用風險計量模型難以處理高維數據和非線性問題，多具備較嚴格的假設條件，并且算力難以支持大量模擬和迭代優化，因此計算結果常與實際情形存在較大誤差。

隨著金融工程的發展和計算機算力的增長，機器學習作為人工智能的重要成果之一，在金融風控領域的應用日益廣泛。該類算法將概率論、統計學、最優化理論等科學理論與計算機的強大算力相結合，既可快速、自動地處理高維數據，還能在不斷學習和優化過程中提高模型的泛化能力，通過復雜多樣的函數輸出更準確的預測結果。……