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摘要：隨著信用債“暴雷”的頻繁發(fā)生，信用債違約成為金融市場較為重要的課題。文章主要利用公司財務數據，采取兩種機器學習模型預測公司債違約，并利用樣本進行了實際測算以及對結果進行了對比，發(fā)現兩種機器學習模型對于預測公司債信用違約都有較好的效果。其中，SVM模型的預測精度更高，logit模型則犧牲了一部分精度來預測出更多違約事件。（剩余5267字）
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機器學習模型預測信用違約的研究與實證分析
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