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正前方金服召開“信用債防雷量化風險研究”研討會
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      去杠桿日益深入,流動性日益趨緊,企業今年很難熬!

      爆雷一顆接一顆,債券違約已經成為新常態!

      截止目前,債券市場已經累計有176只債券發生實質違約,且違約事件有明顯加速增加的趨勢。中央國債登記結算有限責任公司曾在5月11日發布《2018年4月債券市場風險監測報告》,提醒市場警惕2018年的信用風險。對于債券投資者而言,如何預防踩雷成了不得不重視的問題。

      那么,有沒有財務分析之外的方法發現企業債券違約前的信號?

      6月8日下午兩點,深航國際酒店星空廳,正前方金融服務有限公司組織召開“信用債防雷量化風險研究”研討會,發布了最新研究成果。

      會議吸引了招商銀行、南京銀行、中銀國際、華泰證券、財富證券、萬和證券、恒大人壽、吉祥人壽等十數家機構的資管及風控負責人參加。

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      首先,正前方金融服務有限公司副總裁胡小華致開場辭。胡小華指出在當前信用債違約頻發的現狀下,希望通過組織這場研討會拋磚引玉,完善研究成果,為金融同業提供力所能及的服務。

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     (正前方金服副總裁胡小華)

      接下來,正前方金融服務有限公司副總裁、首席風控官崔玉征在會議上介紹了獨家研究的基于場外非財務數據的機器學習技術,深度挖掘企業信用風險的方法。 

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(正前方金服副總裁、首席風控官崔玉征)

      崔玉征提到,“五一”前后,盾安控股集團爆發債務危機,其各項有息負債超過450億元,其中包括120億元的待償付債券,而這家企業已連續9年躋身“中國企業500強”。事實上,基于傳統的企業財務分析的方法很難發現違約前的“征兆”,基本是“違約的企業都是財報中發現不了問題的,而財報中能發現問題的企業早已經違約”。企業財報中都有水分,只是水分多少的問題,這基本已經是債券投資者的共識,因而非財務數據對于發現信用債違約信號至關重要。

      崔玉征介紹說,非財務數據都是絕對真實、且無法粉飾的,包括從司法文書中提取的被訴次數、被銀行/小貸/股東起訴的次數、被執行次數、失信被執行次數、招聘變化趨勢、股權出質和動產抵押情況等。經過其團隊抓取全市場超過70萬份的判決文書,統計分析發現這些指標對違約狀態的影響非常顯著。

       此外,通過對全市場8155個樣本(上市公司和發債主體)基于21個非財務數據(包括行業、公司屬性、省份、審計意見類型、審計機構變更、被執行金額、被訴且需要賠款的次數、與股東間的訴訟次數、第一大股東持股比例、對外投資被強制注銷的次數、招聘數量的變異系數、存量債券YTM的變異系數、股權出質次數、動產抵押次數、本福特評分等等)的模型進行信用違約風險預測結果的檢驗。檢驗結果顯示正常樣本93.7%預測準確;違約樣本90.6%預測準確。

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      近三個小時的分享結束后,現場參會的機構人士對該方法模型給出了高度評價,認可大數據與機器學習在挖掘企業信用風險,把好投資風控關上的獨特作用,并展開了互相交流與提問。債券業的幾位前輩進行了總結發言,至此,研討會圓滿結束。

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      正前方金服特別重視以人工智能/機器學習為主要手段的大數據處理模式,重點突出在量化對沖基金領域和企業級征信系統的應用,本次研討會便體現了這一點。

      今后,正前方金服將始終秉承“科學、公允、開放、分享”的理念,不斷深化與金融行業機構的交流與合作,整合資源,優勢互補,將公司打造成中國最具影響力的創新型金融科技服務企業。


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