一、文献综述及理论框架

债券违约预警是指通过挖掘公司数据和违约风险之间的关系，预测公司发生债券危机的概率。在目前国内外的文献研究中，学者对于公司债券违约风险的研究主要以案例分析和政策建议为主，例如虞李辉、胡婕莹（2021年）^[1]和窦鹏娟（2016年）^[2]等。我国债券市场发生的第一次违约记录在2014年，由于债缺违约历史较短，可观测样本不够充分，且当时信息不对称情况严重，所以我国利用机器学习构建公司债券预警模型进行分析预测的文献相对较少。随着计算机和信息技术的发展，数据化的时代下，信息壁垒越来越低以及信息获取技术越来越成熟，因此本文以企业各方面的财务数据作为分析基础，通过机器学习建立量化模型，用来分析各公司债券违约预警。一方面为市场投资者提供投资决策参考，避免由于判断失误遭受巨额损失，另一方面也可以为发行债券的公司提供违约预警，及时改善公司经营，避免违约状况的发生。