匡海波 程跃辉 孟斌

摘 要：航运企业是实现“一带一路”倡议的“桥头堡”，是助力“交通强国”、“海运强国”等国家战略的“前哨兵”。本文从航运企业的财务指标和非财务指标两方面出发构建航运企业信用风险评价指标体系，以中国上市航运企业2016-2020年的季度数据为研究对象，通过离散二进制粒子群优化算法构建BPSO-RF模型，测度航运企业的信用风险。结果表明，中远海特由于企业盈利能力和偿债能力表现不佳，致使自身成为信用得分倒数第一的企业，而海峡股份由于自身良好的偿债能力和外部较好的宏观环境，是企业信用风险得分第一的主要原因。

关键词：航运企业;信用风险评价;随机森林

中图分类号：U692             文献标识码：A            文章编号：1006—7973（2021）06-0057-04

1 引言

党的十八大以来，习近平总书记先后12次视察航运企业，对新时代航运业发展寄予厚望，指出“经济要发展，国家要强大，交通特别是海运首先要强起来”。我国始终贯彻“一带一路”、“海运强国”的国家战略，“强国”的基础是经济，经济的增长离不开贸易，而贸易的最重要载体就是航运。航运业始终处于国际市场的前沿，是国际经济走向的晴雨表。

航运业又是极具风险性的行业。2020年，航运企业受到新冠肺炎疫情和中美贸易战的影响，航运企业融资由“寒冬期”进入“冰河时代”。因此，急需构建一套科学合理的航运企业信用风险评价方法，以解决航运企业的融资难题。在此背景下，本文从航运企业的特点出发，通过基于离散二进制粒子群优化算法优化的随机森林模型（BPSO-RF）建立航运企业的信用风险评价模型。……