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上市公司债券信用风险识别模型
传统的债券违约模型主要分为线性模型和非线性模型。线性模型如Altman
Z-score通过财务比率得出综合风险评分，简便易用，但财务指标有限，可能
无法全面反映债务人状况。非线性模型如Merton模型基于期权定价理论，能
够更好地捕捉资产波动，但对参数依赖较大，且忽视跳跃性事件。与之相比，
机器学习在债券违约风险评估中具有优势，能够通过自动化数据分析挖掘复
杂的非线性关系，处理大规模数据和缺失值，并实时适应市场变化。机器学
习的强大自适应性和精确性使其成为传统违约模型的重要补充，提高了预测
准确性并应对市场复杂性。上市公司债券信用风险识别不
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