近年來,中國信用債違約風(fēng)險事件集中爆發(fā),僅2018年就有124只債券違約。因此,剖析中國信用債違約的特征,選擇恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)體系就信用債的違約風(fēng)險開展科學(xué)預(yù)測,對于信用債市場的健康發(fā)展至關(guān)重要。有鑒于此,利用截至2018年9月末中國債券市場全樣本信用債數(shù)據(jù),基于行業(yè)敏感性的獨(dú)特視角,重新構(gòu)建債券違約風(fēng)險的預(yù)測模型,可實現(xiàn)對全市場信用債違約風(fēng)險的模擬和演繹,并從相關(guān)結(jié)果中挖掘出中國信用債違約風(fēng)險的特征,即近年來金融、地產(chǎn)等行業(yè)的企業(yè)違約風(fēng)險大幅度提升,違約風(fēng)險空間分布明顯向南部地區(qū)轉(zhuǎn)移,地方企業(yè)是信用風(fēng)險較大的發(fā)債主體。 

【文章來源】：華東師范大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2020年01期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

中國信用債券違約風(fēng)險預(yù)警模型運(yùn)作流程:以“山東魏橋”為例

2014—2018年,從中國信用債發(fā)債地域分布來看(見圖2a),北部地區(qū),特別是內(nèi)蒙古、河北、河南、遼寧、山東和山西等省份的信用債違約風(fēng)險爆發(fā)較為集中,形成北方違約風(fēng)險帶。這些省份的違約企業(yè)中占比較高的是產(chǎn)能過剩行業(yè)的企業(yè),過去幾年在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策背景下,這類企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境受產(chǎn)業(yè)政策紅利逐漸消化、下游行業(yè)需求萎縮等因素的影響,其經(jīng)營性現(xiàn)金流大幅下降,導(dǎo)致債券到期無法兌付從而直接引起債券違約。而從模型模擬結(jié)果來看(見圖2b),未來北部地區(qū)的信用債違約風(fēng)險降低,而南部地區(qū),特別是福建、江西、湖南、貴州和重慶等省份的信用債違約風(fēng)險明顯上升,形成了南方違約風(fēng)險帶。該類地區(qū)企業(yè)發(fā)債較早,因此在債務(wù)擴(kuò)張階段積累的債務(wù)量較大,但是在債務(wù)收縮周期下,負(fù)債率高的企業(yè)到期債務(wù)是否可以足額續(xù)期的不確定性較大,這是可能導(dǎo)致未來南部地區(qū)企業(yè)違約風(fēng)險上升的直接原因;此外,這些省份消費(fèi)行業(yè)和地產(chǎn)行業(yè)的企業(yè)占比較高,而未來這些行業(yè)的信用違約風(fēng)險較大,且產(chǎn)業(yè)鏈集中效應(yīng)明顯,應(yīng)特別關(guān)注其空間鏈?zhǔn)奖l(fā)的可能性。(三) 企業(yè)性質(zhì)差異較大:地方企業(yè)是信用風(fēng)險較大的發(fā)債主體

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Logistic模型在鋼鐵行業(yè)上市公司信用風(fēng)險識別中的應(yīng)用[J]. 陳迅,謝明希.  統(tǒng)計與決策. 2009(19)
[2]基于主成分分析法的我國上市公司信用風(fēng)險評價模型[J]. 李秉祥.  西安理工大學(xué)學(xué)報. 2005(02)



本文編號：2952514