融入ESG信息的公司债违约风险识别方案策划

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融入ESG信息的公司债违约风险识别方案策划

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融入ESG信息的公司债违约风险识别方案策划

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究的背景	第9-11页
1.2 研究的目的和意义	第11-12页
1.3 研究的内容、方法和技术路线	第12-13页
1.4 本文的主要特点	第13-15页
第2章相关理论回顾与文献综述	第15-28页
2.1 相关理论与技术	第15-23页
2.1.1 债券投资基础理论	第15页
2.1.2 债券违约风险相关理论	第15-17页
2.1.3 模型算法	第17-23页
2.2 相关文献综述	第23-28页
2.2.1 公司债违约成因研究现状	第23-24页
2.2.2 ESG识别公司信用风险的研究现状	第24-26页
2.2.3 公司信用风险识别模型的研究现状	第26-27页
2.2.4 文献评述	第27-28页
第3章公司债违约现状及已有模型的局限性分析	第28-34页
3.1 公司债违约现状	第28页
3.2 公司债违约的因素分析	第28-31页
3.2.1 公司债违约的传统因素	第28-30页
3.2.2 公司债违约的ESG因素分析	第30-31页
3.3 现行公司债违约风险识别模型的局限性分析	第31-34页
第4章公司债违约风险识别方案策划	第34-44页
4.1 方案策划的构建思路	第34页
4.2 方案策划的理论解释	第34-38页
4.2.1 传统指标识别公司债违约的理论解释	第34-37页
4.2.2 ESG指标识别违约风险的理论解释	第37页
4.2.3 ADASYN非平衡优化算法的原理及应用	第37-38页
4.3 方案设计	第38-44页
4.3.1 ESG指标的处理与量化	第38-39页
4.3.2 方案的指标体系	第39-40页
4.3.3 方案的有效性评价指标	第40-41页
4.3.5 基于Catboost算法的方案设计	第41-42页
4.3.6 基于传统集成算法的方案设计	第42页
4.3.7 基于单一机器学习算法的方案设计	第42-44页
第5章公司债违约风险识别方案的合理性论证及实施路径	第44-54页
5.1 数据来源说明与处理	第44-45页
5.1.1 数据来源说明	第44页
5.1.2 数据处理说明	第44-45页
5.2 基于不同算法的公司债违约风险识别方案的对比	第45-50页
5.2.1 基于Catboost算法的方案结果	第45-46页
5.2.2 基于单一机器学习算法的方案结果	第46-47页
5.2.3 基于传统集成算法的方案结果	第47-49页
5.2.4 基于5 种不同算法的方案的比较	第49页
5.2.5 ESG指标的有效性论证	第49-50页
5.3 公司债违约风险识别方案的实施途径	第50-54页
5.3.1 重要性指标的应用	第50-52页
5.3.2 公司债券违约风险预警效果评价	第52-54页
第6章研究结论与研究启示	第54-56页
6.1 研究结论	第54-55页
6.2 研究启示	第55页
6.3 研究的不足与展望	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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