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預測各債券違約概率，預警各純債基金的踩雷風險
　　首先我們選取財務因子、地區(qū)因子、行業(yè)因子和事件因子，建立基于Logistic回歸和Bagging算法的債券違約預測模型，實證預測的六期債券違約效果較優(yōu)。然后我們對債券和債基的多種相關性測算方法進行探究，盡可能挖掘出債基與債券之間持有關系。最后基于各債券的預測違約概率，以及債基與高違約概率債券之間的相關關系，并定量刻畫各債基的踩雷風險。
　　債券違約概率模型構建：基于財務、地區(qū)、行業(yè)等因子構建Logistic模型
　　我們構建了基于Logistic回歸和Bagging算法的債券違約概率預測模型。模型輸入包括篩選后的財務因子、行業(yè)因子、地區(qū)因子等，其中財務因子的篩選依據(jù)為10000次Logistic回歸里被方程選中的比例。為了解決違約與非違約債券樣本量不平衡的問題，我們引入的Bagging算法能更為合理地確定模型參數(shù)。最終構建的債券違約概率預測模型對未來半年內(nèi)違約債券給出的違約概率較高，模型預測假陰率較低。
　　債券與債基相關性測算：挖掘出債基與債券之間的持倉關系
　　為了探究債基持有的非重倉券信息，我們改進并測算債基與債券之間的相關性特征。首先對債券收盤價和債基復權單位凈值數(shù)據(jù)，進行特征提取、特征放大、相關性計算三個步驟，并構建10種相關性測算方法。經(jīng)過違約債券和踩雷基金數(shù)據(jù)以及全市場債基和其重倉債券數(shù)據(jù)的匹配正確率檢驗后，我們結合基準相關性、最優(yōu)相關性、平均相關性確定最終相關性的計算方法。最終相關性在違約債券和踩雷基金數(shù)據(jù)上匹配正確率較高，可以較為準確地區(qū)分債基是否持有了某個債券。這樣我們便可以生成各債券與債基的最終相關性矩陣，并認為相關性越高，則債基持有該債券概率越大。
　　定量預測各純債基金的最大踩雷風險和平均踩雷風險
　　基于債券違約概率預測數(shù)據(jù)以及債基和債券相關性矩陣數(shù)據(jù)，可以定量刻畫債基的踩雷風險。我們構造“最大風險”和“平均風險”兩個指標刻畫債基踩雷風險，若債基的最大風險或者平均風險指標位于全市場債基的前50名，則認為踩雷風險較高。通過歷史回測發(fā)現(xiàn)，我們預測為高踩雷風險的債基中約有10%在未來半年內(nèi)會發(fā)生凈值驟降的現(xiàn)象。
　　風險提示：模型根據(jù)歷史規(guī)律總結，歷史規(guī)律可能失效。金融周期規(guī)律被打破。市場出現(xiàn)超預期波動，導致?lián)頂D交易。本報告不涉及任何產(chǎn)品的推薦或建議。