大数据视角下的信用风险挖掘：以青岛上合控股为例

中国信用债市场正在走向重建，城投风险也走向高度分化，尾部风险从隐性释放逐步转向显性释放。报告以青岛上合控股为例，提出了一套基于大数据的信用风险挖掘框架，认为风险并非只会先出现在最弱区域、最弱主体，融资结构、可见度同样会决定谁更早被市场识别。

报告创新性地提出了一套基于大数据的信用风险挖掘框架，包括宏观与行业数据、新闻舆情、财务数据、市场认知与利差等环节，核心在于把债项预警、舆情迁移、财务路径和市场定价放在同一条链条中观察，从而更早、更系统地识别风险暴露顺序。

报告得到两类关键结论：对于青岛上合控股本身，风险演化体现为债项与舆情信号先行、财务压力持续累积、市场定价随后确认；进一步应用到胶州同区域筛查后，报告发现最值得重点跟踪的并不是静态最弱主体，而是最容易把财务承压继续转化为公开事件和定价变化的主体。

报告的研究过程保留了完整的工作底稿体系，按研究链条分为六个模块，共计 60 余份文件。底稿按照"原始数据→结构化证据→结果与图表→观察笔记"四层架构组织，每一处正文判断均可回溯至对应数据来源和计算过程。