基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的債券違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

李丹鳳 許微娜

數(shù)據(jù)信息資源的重要性已逐漸被廣泛認(rèn)可，但作為投資者，是否能及時(shí)準(zhǔn)確全面獲得有用信息，如何從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別出有用數(shù)據(jù)，選取什么指標(biāo)來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警進(jìn)行評(píng)價(jià)，已成為識(shí)別投資風(fēng)險(xiǎn)的主要障礙。在打破剛兌的背景下，債券違約情況頻發(fā)。而如何能在“暴雷”前，預(yù)知可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，這些都是目前亟待探究的問(wèn)題。

本文創(chuàng)新性地選擇債券發(fā)行主體的人力資源數(shù)據(jù)和外部輿情作為傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)源的補(bǔ)充，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合金融、會(huì)計(jì)、人力資源和輿論等多指標(biāo)開(kāi)展研究，提取風(fēng)險(xiǎn)隱患的信息特征，提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別信息的有效性和前瞻性，構(gòu)建兼具解釋力與預(yù)測(cè)力的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警體系。

一、引言

國(guó)內(nèi)債券市場(chǎng)起步較晚，且早期階段一直處于剛兌狀態(tài)。隨著2014年“超日債”違約事件發(fā)生，剛兌“信仰”逐漸被打破。尤其自2018年起，國(guó)內(nèi)外宏觀因素調(diào)控，經(jīng)濟(jì)增速放緩，債券違約規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，使得防范和化解債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)成為債券市場(chǎng)發(fā)展的重中之重。

在債券市場(chǎng)化發(fā)展的同時(shí)，金融科技也得到了快速發(fā)展，這主要得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展。大量的音頻、圖片、視頻等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念應(yīng)運(yùn)而生。近幾年，大數(shù)據(jù)浪潮迅速席卷全球，數(shù)據(jù)成為企業(yè)重要的生產(chǎn)要素和戰(zhàn)略資產(chǎn)，擁有大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè)將在競(jìng)爭(zhēng)中占有優(yōu)勢(shì)。金融業(yè)本身就是基于數(shù)據(jù)與信息的產(chǎn)業(yè)，作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，敏銳的金融行業(yè)正在積極擁抱大數(shù)據(jù)技術(shù)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于商業(yè)、通信、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)金融相對(duì)于傳統(tǒng)金融有著無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，給銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)、征信業(yè)以及互聯(lián)網(wǎng)金融帶來(lái)了巨大的價(jià)值。

二、科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

黃靖雯，陶士貴（2022）認(rèn)為在科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的推動(dòng)下，科技與金融之間相互加速融合滲透，產(chǎn)生了金融科技、數(shù)字金融和互聯(lián)網(wǎng)金融等科技金融形態(tài)。

關(guān)于當(dāng)前流行的四大科技前沿技術(shù)，通常會(huì)用縮寫(xiě)ABCD來(lái)表示，而這四個(gè)字母又分別代表AI（人工智能）、Blockchain（區(qū)塊鏈）、Cloud（云計(jì)算）和Data（大數(shù)據(jù)）。這些現(xiàn)代科學(xué)新技術(shù)為金融行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，提供了底層技術(shù)支持。

（一）大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)群，需要通過(guò)新的處理模式才能體現(xiàn)出的具有高效率、高價(jià)值、海量、多樣化的信息資產(chǎn)。在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的今天，每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而利用大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)就可以快速?gòu)母鞣N不同來(lái)源渠道采集、分析和挖掘出更為全面并有效的數(shù)據(jù)，使之產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值。

（二）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

數(shù)據(jù)有效地促進(jìn)了金融科技行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，廣泛運(yùn)用于銀行、證券和保險(xiǎn)等行業(yè)。大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)捕捉一些別人看不到的信號(hào)，在金融決策上能更快更全面地了解相關(guān)信息，從而快速做出正確的判斷。其中，關(guān)鍵步驟主要包括：明確業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和解釋。

比如在金融監(jiān)管方面，可以通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)為市場(chǎng)主體做全面“畫(huà)像”，使用銀行信用評(píng)級(jí)模型對(duì)中小企業(yè)的貸前信用等級(jí)進(jìn)行評(píng)估，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)；

在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)方面，金融機(jī)構(gòu)借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)對(duì)客戶的消費(fèi)能力、風(fēng)險(xiǎn)偏好等方式進(jìn)行分析、分類(lèi)和繪制畫(huà)像，實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)；

在財(cái)稅監(jiān)管方面，當(dāng)前的金稅工程，深度剖析上下游的發(fā)票流、資金流、業(yè)務(wù)流等詳盡信息，讓逃稅漏稅行為無(wú)可遁形。

（三）大數(shù)據(jù)技術(shù)的兩面性

從哲學(xué)中“一分為二”的觀點(diǎn)來(lái)看，萬(wàn)物都具有兩面性。同樣，技術(shù)具有兩面性，但技術(shù)本身沒(méi)有對(duì)錯(cuò)，主要看使用人的目的是什么，

正向影響：何楷，陳金鷹，丁松柏（2019）認(rèn)為金融科技可以解決傳統(tǒng)金融行業(yè)中存在的信息不安全、交易效率低和交易成本高的問(wèn)題。

反面影響：也有不法分子因個(gè)人功利性及對(duì)倫理道德價(jià)值觀念的動(dòng)搖，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)給他人帶來(lái)危害。金香愛(ài)，王曼迪（2022）通過(guò)某金融科技企業(yè)被暫緩上市的案例切人，提出部分企業(yè)依托大數(shù)據(jù)技術(shù)深入到居民日常生活，但技術(shù)利用不當(dāng)，通過(guò)不間斷的ABS循環(huán)，最終違規(guī)發(fā)放高額網(wǎng)貸，造成不良影響，觸犯互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管的底線。所以，國(guó)家應(yīng)制定相關(guān)法規(guī)鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的合法合規(guī)運(yùn)用，避免被不法分子用于損害他人利益的事情上。

除了使用人的目的不同帶來(lái)的技術(shù)價(jià)值或損害，技術(shù)本身帶來(lái)益處的同時(shí)也伴隨麻煩。王作功，李慧洋，孫璐璐（2019）認(rèn)為數(shù)字金融的邏輯起點(diǎn)是互聯(lián)網(wǎng)金融，數(shù)字金融在緩解傳統(tǒng)的信息不對(duì)稱的同時(shí)又引致了嚴(yán)重的數(shù)據(jù)不對(duì)稱，表現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量、數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)效用、數(shù)據(jù)外部性和數(shù)據(jù)監(jiān)管的不對(duì)稱。因此，我們必須要重視大數(shù)據(jù)技術(shù)，認(rèn)識(shí)它，取其精華去其糟粕。

本文將大數(shù)據(jù)技術(shù)用于風(fēng)險(xiǎn)防范，正確合理使用技術(shù)獲取的隱性和顯性數(shù)據(jù)，為投資者提供科學(xué)決策依據(jù)。

三、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)債券違約現(xiàn)狀及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警存在的問(wèn)題

自2014年11超日債事件打破剛兌后，國(guó)內(nèi)債券市場(chǎng)的市場(chǎng)化程度逐漸提高，“違約常態(tài)化”趨勢(shì)也逐步呈現(xiàn)，市場(chǎng)主體也已經(jīng)逐漸適應(yīng)市場(chǎng)轉(zhuǎn)變并停止不合理的期待。相較于最初的8980萬(wàn)元的債息違約，截至2021年12月底，累計(jì)違約規(guī)模已高達(dá)7000余億元，涉及600多支債券，如果考慮違約主體的存量債券，高風(fēng)險(xiǎn)的債券規(guī)模已達(dá)上萬(wàn)億級(jí)。

其實(shí)，在債券違約事件發(fā)生時(shí)，該發(fā)行主體的內(nèi)部問(wèn)題往往已經(jīng)積累到了一定程度，當(dāng)下暴露的問(wèn)題也僅是冰山一角。按所處階段不同，風(fēng)險(xiǎn)防范可分為事前風(fēng)險(xiǎn)防范、事中風(fēng)險(xiǎn)控制和事后危機(jī)處理三個(gè)環(huán)節(jié)?！氨怡o長(zhǎng)兄”擅于識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，防患于未然，防風(fēng)險(xiǎn)治“未病”。而事前的風(fēng)險(xiǎn)防范類(lèi)似扁鵲長(zhǎng)兄治病于病情發(fā)作之前，在風(fēng)險(xiǎn)還未露出“海平面”就看到了信號(hào)。但目前債券違約風(fēng)險(xiǎn)的事前預(yù)警還存在一些問(wèn)題。

（一）信息不對(duì)稱問(wèn)題

在金融行業(yè)的借貸業(yè)務(wù)中，廣泛存在交易前的逆向選擇和交易后的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，而這些問(wèn)題主要?dú)w結(jié)于雙方的信息不對(duì)稱。俗話說(shuō)“買(mǎi)的沒(méi)有賣(mài)的精”，而在投資業(yè)務(wù)上，資金使用者擁有信息優(yōu)勢(shì)，而投資者一直處于信息劣勢(shì)地位。

雖然，監(jiān)管部門(mén)出于促進(jìn)證券市場(chǎng)的有效運(yùn)行、打破信息不對(duì)稱、平衡參與方的利益關(guān)系，會(huì)要求債券發(fā)行主體定期對(duì)外公布財(cái)務(wù)報(bào)告，將綜合性相關(guān)信息從發(fā)行主體內(nèi)部傳遞至外部的一種機(jī)制。但眾所周知，會(huì)計(jì)工作是根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)進(jìn)行核算，然后出具財(cái)務(wù)報(bào)表，提供給相應(yīng)的會(huì)計(jì)信息使用者，供其在做出判斷時(shí)的一種參考，但該數(shù)據(jù)的嚴(yán)重缺點(diǎn)就是信息相對(duì)滯后，有效性大打折扣。

（二）風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)問(wèn)題

針對(duì)債券違約的風(fēng)險(xiǎn)防控措施，當(dāng)下多是在出現(xiàn)違約暴雷后進(jìn)行的事后因素分析．缺乏預(yù)警和前瞻性。朱鎮(zhèn)遠(yuǎn)，吳齊陽(yáng)（2019）以知網(wǎng)收錄的2009-2019年間大數(shù)據(jù)時(shí)代征信的1784篇期刊文獻(xiàn)作為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)研究熱點(diǎn)集中于大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)征信業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)金融和對(duì)征信機(jī)構(gòu)及相關(guān)法規(guī)體系建設(shè)的影響，且在近年來(lái)進(jìn)入了平臺(tái)期。在實(shí)務(wù)工作中，征信業(yè)務(wù)主要是在業(yè)務(wù)合同簽訂之前，在合同存續(xù)期間內(nèi)雖有持續(xù)跟進(jìn)，但預(yù)警效果一般。所以也就導(dǎo)致很多是違約暴雷事件發(fā)生后，投資人才知曉被投資單位存在的問(wèn)題。因此，就要求投資人和中介機(jī)構(gòu)，在債券發(fā)行后，也應(yīng)當(dāng)做到風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)前有預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后有監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題解決，有防范、預(yù)知和化解的全流程風(fēng)險(xiǎn)管控措施。

（三）數(shù)據(jù)源的真實(shí)有效性問(wèn)題

在對(duì)債券發(fā)行主體的財(cái)務(wù)狀況、盈利能力和經(jīng)營(yíng)狀況、負(fù)債償還能力進(jìn)行評(píng)判時(shí)，常用的是通過(guò)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行衡量。但傳統(tǒng)公開(kāi)的財(cái)務(wù)報(bào)告存在滯后性和數(shù)據(jù)真實(shí)有效性低的問(wèn)題，導(dǎo)致很多被投資單位的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)不能及時(shí)有效地被識(shí)別出來(lái)。

財(cái)務(wù)報(bào)表作為顯性數(shù)據(jù)，是由發(fā)行主體主動(dòng)對(duì)外公示。債券持有人或信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)會(huì)通過(guò)發(fā)行主體的財(cái)務(wù)狀況（資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率）、盈利能力（營(yíng)業(yè)總收入、利潤(rùn)）、企業(yè)運(yùn)營(yíng)實(shí)力（業(yè)務(wù)穩(wěn)定性和持續(xù)性、治理水平與管控能力）、EBITDA利息保障倍數(shù)、公司治理與發(fā)展戰(zhàn)略（公司治理、企業(yè)管理水平和發(fā)展戰(zhàn)略）、財(cái)務(wù)信息質(zhì)量、外部支持（股東支持）和流動(dòng)性等綜合指標(biāo)來(lái)衡量其償付和持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展的能力。

在融資業(yè)務(wù)中，有些主體為了獲取預(yù)期的信貸資金和較高的信用評(píng)級(jí)，存在對(duì)公開(kāi)的財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行粉飾或造假的情況，主要通過(guò)關(guān)聯(lián)交易、提前確認(rèn)收入、延遲結(jié)轉(zhuǎn)成本、資產(chǎn)重組、高估資產(chǎn)、低估負(fù)債等手段來(lái)粉飾經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)或財(cái)務(wù)狀況。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)在債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系構(gòu)建

面對(duì)存在的信息不對(duì)稱、數(shù)據(jù)滯后、財(cái)務(wù)報(bào)告出現(xiàn)粉飾造假等信息缺乏有效性的問(wèn)題，如果投資人的風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)不足，未能充分利用科技手段，通過(guò)信息特征進(jìn)行及時(shí)有效的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警，就容易錯(cuò)過(guò)了早識(shí)別、早預(yù)警、早防范、早處置的最佳時(shí)機(jī)。

本文將大數(shù)據(jù)技術(shù)用于風(fēng)險(xiǎn)防范，正確合理使用技術(shù)獲取的隱性和顯性數(shù)據(jù)，為投資者提供科學(xué)決策依據(jù)。

（一）針對(duì)信息的不對(duì)稱性，投資者應(yīng)該建立有效的識(shí)別機(jī)制

倪殿鑫（2021）在對(duì)信息特征與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別領(lǐng)域綜述時(shí)，對(duì)比理論與實(shí)務(wù)的差異，認(rèn)為學(xué)術(shù)界關(guān)注信息的因果關(guān)系、解釋能力和單一風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，將不同風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型置于金融學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、法學(xué)等單一學(xué)科背景下展開(kāi)孤立研究，從而缺乏全面性和適當(dāng)性；而實(shí)務(wù)界則更關(guān)注信息的預(yù)測(cè)能力和多維風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。

投資者將應(yīng)理論聯(lián)系實(shí)際，建立有效的識(shí)別機(jī)制，采取具有風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和前瞻性的預(yù)知和防范措施，而不是在事情發(fā)生后才考慮如何化解風(fēng)險(xiǎn)。

（二）針對(duì)如何預(yù)知防范風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，投資者需要真實(shí)有效的數(shù)據(jù)來(lái)支撐決策分析

在投資環(huán)節(jié)，投資人通常從宏觀環(huán)境、市場(chǎng)面和基礎(chǔ)面進(jìn)行研究，然后擇時(shí)投資。對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，宏觀系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有不可控性，而被投資單位的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)有更多的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)知的可能性。數(shù)據(jù)的真實(shí)性有效性是推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理良性發(fā)展的重要依據(jù)，所以，在傳統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)存在問(wèn)題的情況下，引入新的數(shù)據(jù)源就顯得非常重要。

宋點(diǎn)白（2019）以借款人的人口學(xué)要素為切入點(diǎn)，研究人口學(xué)要素對(duì)短期貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。本文創(chuàng)新性地選擇債券發(fā)行主體的人力資源數(shù)據(jù)和外部輿情作為傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)源的補(bǔ)充。相比于企業(yè)主動(dòng)發(fā)布的顯性財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)，社交媒體中的輿論信息具有更高的及時(shí)性，而企業(yè)內(nèi)部人力資源相關(guān)信息則具有更高的及時(shí)性和更強(qiáng)的有效性。

在輿論信息方面，社交媒體上情緒數(shù)據(jù)相比于官方公告和新聞媒體發(fā)布的信息權(quán)威性稍低，但及時(shí)性更高。社交媒體上的數(shù)據(jù)不僅包括外部投資人的態(tài)度，還包括內(nèi)部員工傳遞的情緒信息。

（三）通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取輿論信息和人力資源相關(guān)隱性數(shù)據(jù)

在進(jìn)行違約風(fēng)險(xiǎn)防范過(guò)程中，有很多過(guò)程中的數(shù)據(jù)亟待開(kāi)發(fā)和分析。丁曉蔚（2022）在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)與輿情風(fēng)險(xiǎn)共振的防控研究中發(fā)現(xiàn)金融風(fēng)險(xiǎn)與輿情風(fēng)險(xiǎn)常出現(xiàn)共振現(xiàn)象，而輿情風(fēng)險(xiǎn)往往會(huì)助推金融風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，且在共振的正反饋循環(huán)中會(huì)起到傳播和放大的作用。所以，為了提供高質(zhì)量的信息服務(wù)，發(fā)揮輿論監(jiān)督和社會(huì)嘹望哨功能，應(yīng)當(dāng)在“互聯(lián)網(wǎng)金融全面風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)”體系的視野中，應(yīng)確立互聯(lián)網(wǎng)金融全面風(fēng)險(xiǎn)管理理念，引人大數(shù)據(jù)輿情分析技術(shù)，在明確需求目標(biāo)的情況下，實(shí)現(xiàn)輿情數(shù)據(jù)采集、市場(chǎng)情緒的分析和對(duì)債務(wù)諱約風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的解釋作用。

除了輿論信息，企業(yè)內(nèi)部的人力資源數(shù)據(jù)對(duì)債務(wù)違約也有很強(qiáng)的預(yù)警作用。人力資源數(shù)據(jù)可以反映企業(yè)人員的穩(wěn)定性和企業(yè)自身的成長(zhǎng)性。

“春江水暖鴨先知”，企業(yè)內(nèi)部的高管相比于外部的投資人、金融機(jī)構(gòu)要更早更多地知道企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況。企業(yè)若想有長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，就必須要抓住人才這個(gè)核心資源。但如果通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，該企業(yè)近期核心人才流失較多，由此可以推斷企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)問(wèn)題，綜合實(shí)力多數(shù)情況是在不斷下降。所以，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取人力資源相關(guān)隱性數(shù)據(jù)。比如從工資發(fā)放情況、社保公積金繳納情況、人員離職率和招聘情況，看企業(yè)經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)定性。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)從銀行、稅務(wù)機(jī)關(guān)獲取薪資發(fā)放和稅費(fèi)申報(bào)情況，獲取并判定是否按時(shí)發(fā)放工資、是否足額發(fā)放工資、是否按社保公積金基數(shù)足額繳費(fèi)以及公積金的繳費(fèi)比例等信息。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)采集網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)歷投遞數(shù)據(jù)、員工考勤情況來(lái)分析潛在離職情緒等隱性數(shù)據(jù)和人員流動(dòng)情況，了解核心高管層人員異動(dòng)情況、員工離職率、員工潛在離職情緒和新人招聘情況。

五、研究結(jié)論與展望

隨著金融科技的興起和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，面對(duì)債券違約事件頻發(fā)，投資人能否及時(shí)、準(zhǔn)確、全面獲得有用信息，又如何從海量數(shù)據(jù)中識(shí)別出有用數(shù)據(jù)，選取什么指標(biāo)來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警進(jìn)行評(píng)價(jià)，已成為識(shí)別投資風(fēng)險(xiǎn)的主要障礙。對(duì)此，投資人應(yīng)積極引入金融科技的新技術(shù)和新方法，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)深度采集、挖掘、分析與債券發(fā)行主體以及債券用途相關(guān)的一切數(shù)據(jù)，尋找隱患與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并有針對(duì)性地進(jìn)行重點(diǎn)管理，以期能成為防范債券違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的重要途徑。

本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，創(chuàng)新性地構(gòu)建債券違約預(yù)警體系，該體系覆蓋了微觀層面的財(cái)務(wù)、人力資源和輿論信息等眾多特征因素的分析，具有及時(shí)捕捉信用惡化信號(hào)和精準(zhǔn)抓取輿情的特點(diǎn)。在未來(lái)研究中，可以構(gòu)建債券違約預(yù)警模型，通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，一是過(guò)將非結(jié)構(gòu)性或半結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，整合零碎信息；二是以定性+定量的分析方法，進(jìn)一步提升預(yù)警的效果，推動(dòng)債券市場(chǎng)高質(zhì)量良性健康發(fā)展。