文档介绍：信息与债券信用风险
摘要：本文首先说明债券市场上的信息问题是阻碍其发展的重要原因。然后，以大数据为时代背景，阐述了对大数据的认识及大数据下债券信用风险评估的信息问题，通过内生和外生两个方面因素，利用大数据挖掘技术提取信息进行相关分析。最后综合评价影响债券价值的因素。
关键词：大数据；信息问题；企业债券；数据挖掘
一、引言
目前在资本市场中主要存在两大融资方式，一是股票融资，二是债券融资。根据国家统计局统计，，。虽然说债券融资方式与股票融资方式相比，具有更大的灵活性，但从数据上来看，企业债券市值远小于股市市值。造成这情况的原因之一就是中国的债券市场存在严重的信息问题。
相比较以前，由于网络和计算机等技术的局限性致使债券市场的信息闭塞流通性差，致使债券市场发展缓慢。如今随着大数据时代的到来，给债券市场带来了巨大的潜力和机会。
对大数据的广泛关注，主要是来源于维克多的一本《大数据时代》。那么什么是大数据？纵观各个行业各个领域，都有对大数据的不同定义，在这些定义中，比较有代表性的是3V定义，即认为大数据需满足3个特点：规模性、多样性和高速性。虽然大数据的定义针对不同的领域和对象概念不完全相同，但是这并不影响我们实际的操作与研究。
二、大数据下债券信用风险评估的信息提取
传统的信息不确定和不对称的问题，使得投资人对企业价值评估不准确，进而要求高的风险溢价。从根本上讲，债券市场同股票市场一样，受宏观经济面如货币政策、市场信心等市场信息因素的影响。Galai以宏观市场的定价行为作为衡量信息不对称的程度，说明了信息不对称情况下，存在信用利差进而影响企业债券估价。Moerman通过研究发现，二级市场中买卖价差与债券的利率利差存在正相关关系，买卖价差与债券的期限呈现正相关的关系。从宏观角度讲，能够影响企业债券价值的因素有市场利率、票面利率、交易量、债券剩余期限、通货膨胀率等。以大数据的视角可以将这些因素统归于“利率”，因为宏观经济的各种指标最终都会以利率的形势表现出来。
另外，从微观风险信息的角度出发，内部的经营问题也可能会迫使企业在债券到期无力偿还，导致投资者面临违约风险。Duffie以不完全的会计信息作为指标，提出会计信息不完整会使投资者错误的评估公司的实际价值，结果是要求公司产生高的风险溢价。Hong（2000）认为公司历史越悠久就能越好的提供更多的有价值的信息，从而降低了这种信息不确定性，降低风险溢价。微观层面影响的企业债券价值的信息，其实是对企业的运营状况、财务状况等的一个反应，都体现对公司“信用”的评级。
以“利率”和“信用”为给定关键字后，利用大数据搜索技术，从而找到更多企业信息，对企业债券评估具有很高的价值，运用数据挖掘技术有可以从大量的信息中提出影响企业价值的因素，这样可以有效的解决以往的信息不确定和信息不对称的问题。
三、大数据挖掘技术在债券信用风险估计中的应用
大数据下，我们面对的是多种多样纷繁复杂的数据，关于企业的信息有些是我们需要的，但是很大一部分是无关联的数据，所以采取新型的数据挖掘技术，找到哪些因素能够影响企业价值才是最关键的。数