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摘要
自刚兑打破以来，我国债券市场违约趋于常态化，迫切需要加强对信用债违约风险的识别和防控研究。本文系统梳理了债券违约风险的影响因素，包括宏观经济、金融市场、企业特征、债券特征四大方面，并总结了适用于债券违约风险预警的模型。进一步，本文指出有必要将前沿机器学习方法应用于信用风险的精准识别与智能预警，具体可以使用文本分析深入挖掘债券违约风险影响因素，运用机器学习算法推动债券违约风险预警模型的迭代创新，旨在为坚守不发生系统性金融风险的底线，维护经济金融稳定，推动金融市场高质量发展提供政策参考。
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单位中央财经大学; 金融学院
