信用债违约风险预警

在信用债违约风险频发、传统评级模型频频失灵的当下，一本真正立足前沿技术、直面市场痛点的著作，无疑恰逢其时。《信用债违约风险预警》由哈尔滨工业大学（深圳）经济管理学院院长于晓红教授领衔的资深团队撰写，系统地将多模态数据融合技术引入信用债评级、定价与违约预警的全流程，突破了传统研究仅依赖结构化财务数据的局限。本书兼具理论深度与实践指导意义：从信用债市场的发展脉络、违约现状与影响因素，到多模态学习的基础理论与融合框架，再到基于深度学习的评级模型、定价模型及违约风险预警模型，层层递进，并配有算法原理与代码实现，真正做到了“前沿可落地、方法可复现”。无论是金融机构的风控人员、债券投资者，还是金融科技领域的研究者与从业者，都能从中获得全新的分析工具与决策支持。

本书聚焦信用债违约风险预警，核心围绕多模态数据融合技术在信用债评级、定价及违约风险预警中的应用展开，系统梳理了信用债市场现状、风险影响因素，在依次回顾了信用债评级、定价和信用债违约风险预警的相关基础理论与方法的基础上，分别构建了基于多模态信息的信用债评级模型、定价模型和信用债违约风险预警模型，并基于实验数据展开信用债违约风险预警的评估和分析，为信用债风险管理提供了全面的解决方案，并提出了一些政策建议。

编者简介
于晓红，哈工大（深圳）经济管理学院院长、教授、博士生导师，主持省级、市级项目10余项，在国内外期刊发表高水平论文20余篇，主编教材2本。

吴德林，哈工大（深圳）经济管理学院教授、博士生导师，深圳市人文社会科学重点研究基地“大数据会计与决策研究中心”负责人，主持国家863项目1项，主持深圳市各类项目13项，主要包括深圳市社会科学联合会规划课题2项，深圳市科技创新委员会项目1项，深圳市财政局项目1项，深圳市生态环境局项目2项等，在国内外期刊发表高水平论文10余篇。

王世璇，哈工大（深圳）经济管理学院副院长、副教授、硕士生导师，深圳市海外高层次人才，主持广东省自然科学基金项目1项，深圳市自然科学基金项目2项，在国内外期刊发表高水平论文10余篇。

李晶晶，哈工大（深圳）经济管理学院副教授、博士生导师，深圳市海外高层次人才，主持国家自然科学基金项目1项，国家社会科学基金项目1项，在国内外期刊发表高水平论文20余篇。

第一章？信用债市场概述
1.1？引言
1.2？债券市场的发展历程
1.3？中国债券市场的现状
1.4？债券评级和评级机构
1.5？信用债违约和信贷利差
1.6？国外信用债市场概况及与国内差异
1.7？小结
第二章？信用债违约风险与影响因素
2.1？引言
2.2？信用债市场的相关概念界定
2.3？信用债市场发展现状
2.4？信用类债券的违约现状
2.5？信用类债券的违约特征
2.6？信用债违约的影响因素与违约风险测度模型
2.7？小结
第三章？多模态数据分析基础和方法
3.1？引言
3.2？多模态学习的基础理论与发展
3.3？传统信用债研究数据分析
3.4？多模态数据类型与特点
3.5？多模态数据融合与分析框架
3.6？小结
第四章？基于多模态信息的信用债评级模型
4.1？引言
4.2？信用评级的模式与方法
4.3？深度学习在信用评级中的应用
4.4？基于多模态信息的债券评级模型
4.5？实验设定与实验结果
4.6？小结
第五章？基于多模态数据的信用债定价模型
5.1？引言
5.2？债券定价的现有方法回顾
5.3？多模态建模
5.4？基于多模态信息的信用债定价
5.5？实验设定与实验结果
5.6？小结
第六章？基于多模态信息的信用债违约风险预警模型
6.1？引言
6.2？信用债违约风险预警理论基础与现有方法
6.3？基于多模态信息的信用债违约风险预警模型
6.4？实验设计和结果分析
6.5？小结
第七章？总结与展望
7.1？总结
7.2？政策建议
参考文献