【摘 要】
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在中国信贷市场上，上市企业不但是直接融资市场的重要借贷方，也为间接融资市场的主要主体，然而市场上潜在的信用风险较为严重。商业银行以信用作为经营中介，经营过程里面临的最主要风险也为信用风险。上市企业的信用风险不只影响着商业银行在市场上的经营运作，同时影响着资本投资主体的投资决策和投资行为。任何信用风险的出现都非朝夕之果，而为一渐变过程，借助强化管理信用风险，提升风险预防的有效性，可以预防信用危机发生
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在中国信贷市场上，上市企业不但是直接融资市场的重要借贷方，也为间接融资市场的主要主体，然而市场上潜在的信用风险较为严重。商业银行以信用作为经营中介，经营过程里面临的最主要风险也为信用风险。上市企业的信用风险不只影响着商业银行在市场上的经营运作，同时影响着资本投资主体的投资决策和投资行为。任何信用风险的出现都非朝夕之果，而为一渐变过程，借助强化管理信用风险，提升风险预防的有效性，可以预防信用危机发生。信用风险预防管控的基本的前提是识别、预测信用风险，所以识别、预测信用风险就成为研究首先要予以化解的问题。
首先，本文介绍了信用风险的基础理论，针对信用风险的内涵、类别划分、主要特征进行了阐述。其次综述概括当前国内外对信用风险预警所做的研究。再次，对信用风险预警模型的具体发展历程和应用广泛的模型予以详细介绍分析，并比较了传统、现代以及机器学习中信用风险模型的优缺点，机器学习模型不要求变量服从正态分布、变量间具有同协方差，解决了数据分布的非正态性、非线性等预测评价的问题，这些更适合实际情况。之后实证比较了机器学习中神经网络、支持向量机及XGBoost的预警效果，结果显示XGBoost在这三种方法中脱颖而出。最后，运用XGBoost构建t-Ⅰ年、t-2年和t-3年三个不同时期的信用风险预警模型，通过实证可以得出;不同时期的信用风险预警模型具有比较好的预测效果，距离风险发生的时间越近，对风险事件的预测准确率也越高
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