新华国际商学院薄澜副教授（第一作者）和张微微副教授（通讯作者）于2022年10月在国际期刊Security and Communication Networks在线发表题为Security Warning Model of Chinese Corporate Bond Defaults Based on Deep Neural Networks的学术论文。悉尼大学工程学院博士生陈晨（原新华国际商学院2012级学生）和新华国际商学院2019级本科生季铭凯参与论文写作。

论文摘要：
近年来，中国债券市场蓬勃发展。然而，自2014年债券市场打破“刚性兑付”以来，违约债券的数量和规模迅速攀升，引发了债券以及股票市场的巨大波动。为了更好地管理和控制中国债券市场的信用风险，深度学习可以作为预测信用债违约风险的有用工具。在合理地选择特征指标的基础上，研究构建了基于深度神经网络的安全预警模型。基于对多层感知器和逻辑回归的比较分析发现，多层感知器更适合于在安全预警模型中对违约风险进行预测。通过超参数分析和消融实验，研究探讨了最佳多层感知器设置的性能和准确性。实验结果表明，深度学习方法能够有效地预测中国债券市场信用债违约风险。
作者简介：

薄澜，辽宁大学新华国际商学院会计系副教授、硕士生导师；英国德蒙福特大学商法学院访问****；管理学博士。辽宁大学****人物，辽宁大学本科优秀主讲教师。主持国家社科基金项目1项、省社会科学基金和省教育厅项目4项；获省本科教学成果奖二等奖；主持省一流本科课程1项；获沈阳市发改委优秀课题一等奖。发表SSCI、SCI检索英文论文7篇、CSSCI等中文论文10余篇。出版专著1部，主编教材1部。

张微微，新华国际商学院副教授，经济学博士，硕士生导师，研究方向为区域经济发展。主持国家社会科学基金、辽宁省教育厅、辽宁省发改委等多项省级课题，发表SSCI、SCI检索英文论文5篇、CSSCI等核心期刊发表学术论文10余篇，咨政建议被省政协、九三学社省委采纳3篇，编著英文教材1部，主持辽宁省一流本科课程。为辽宁省创新创业大赛优秀指导教师。