基于集成算法的上市公司绿色信贷违约风险预测研究

可持续发展是当前经济社会发展的重要原则，但经济的快速发展伴随着能源消耗和环境污染的加剧。为了实现可持续发展，国家在生态文明建设领域做出了许多努力，其中绿色金融是金融领域帮助可持续发展的重要体现。作为绿色金融的重要组成部分，绿色信贷在促进经济可持续发展方面发挥了非常重要的作用。与发达国家相比，我国绿色信贷的发展起步较晚，绿色信贷风险识别与度量的方法和研究不够成熟，限制了我国绿色信贷业务的发展。因此，本文通过对我国绿色信贷和绿色信贷风险发展现状的分析，运用集成算法构建了上市公司绿色信贷违约风险预测模型，为完善绿色信贷指标体系和绿色信贷风险防控提供了有效依据。本文首先介绍了绿色信贷的相关政策、绿色信贷的现状和发展。其次，梳理了绿色信贷风险的内涵、特征和来源。然后，构建一个包含企业社会责任的模型并运用综合算法对上市公司绿色信贷违约风险进行了实证研究。根据近年来的信用评级，上市公司分为两类：高信用风险和低信用风险。选取2019年上市公司财务指标、企业特征、社会责任指标和环境责任指标作为初始指标。利用Python对数据进行预处理，在XGBoost算法和Cat　Boost算法，通过参数优化后的随机森林算法实现上市公司绿色信贷违约风险的分类和预测。利用模型融合和三种集成算法在建模过程中产生的指标重要性均值，通过剔除重要性较低的指标对预测模型进行改进。最后，最优融合模型的准确率为96.61%，召回率为96.94%。基于构建的模型，本文比较了两高行业和环保行业上市公司的绿色信贷违约风险。最后，结合以上研究，为政府、银行和企业防范绿色信贷风险提出相关建议，以促进绿色信贷和绿色金融在中国的可持续发展。