債券市場違約風(fēng)險(xiǎn)分析及應(yīng)對策略
發(fā)布時(shí)間:2021-08-10 21:11
本文從數(shù)量、規(guī)模、品種、行業(yè)分布、企業(yè)性質(zhì)、區(qū)域等方面對違約債券進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。系統(tǒng)性地剖析債券違約的形成機(jī)理,認(rèn)為債券違約有兩方面原因,分別是企業(yè)自身原因和外部原因。其中,企業(yè)自身原因是導(dǎo)致債券違約的主因,起決定性作用,外部因素是企業(yè)債券違約的誘因,起次要作用。金融監(jiān)管部門應(yīng)該從債券違約的作用機(jī)制入手,關(guān)注債券市場的風(fēng)險(xiǎn)事件和潛在隱患,借鑒相關(guān)經(jīng)驗(yàn)建立健全相關(guān)制度,促進(jìn)債券市場的健康發(fā)展。
【文章來源】:西南金融. 2019,(11)北大核心
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
發(fā)行人行業(yè)違約占比數(shù)據(jù)來源:wins,作者整理
SOUTHWESTFINANCE2019年第11期2019年11期總第460期理論探討(二)違約行業(yè)分布從違約企業(yè)所屬的行業(yè)來看,制造業(yè)的違約主體最多,共計(jì)123只債券,發(fā)行人違約個(gè)數(shù)占比為48.65%。金融和傳播與文化產(chǎn)業(yè)違約主體最少,各有1只。鋼鐵、水泥、煤炭等過剩產(chǎn)業(yè)的債務(wù)違約集中在2014至2016年,受益于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn),過剩產(chǎn)能行業(yè)景氣度逐漸回升,盈利能力大幅增加,2017年后再無新增違約債券。值得注意的是,城投債一直被認(rèn)為存在較大的風(fēng)險(xiǎn)隱患,但是目前還未發(fā)生過一起城投債違約事件。盡管如此,我們?nèi)孕枰獙Υ吮3指叨鹊年P(guān)注。圖2發(fā)行人行業(yè)違約占比數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理。(三)違約企業(yè)的性質(zhì)從違約企業(yè)的性質(zhì)來看,截至2019年6月底,信用債市場全部違約債券共計(jì)432只,其中民營違約335只,占比77.55%;信用債市場全部違約金額為3370.51億元,其中民營企業(yè)為2697.27億元,占比80.03%,民營企業(yè)違約率顯著高于市場平均水平。圖3民營企業(yè)違約情況數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理。(四)債券發(fā)行與違約的區(qū)域分布截至2019年6月底,全國33個(gè)省市都發(fā)行過債券。債券發(fā)行金額排名前四位的依次是北京、廣東、上海、江蘇,其金額分別是40612.85億元、16224.95億元、13479.67億元和10526.53億元,對應(yīng)的債券只分別是1950只、1510只、1477只和1290只。債券發(fā)行金額排名后三位的分別是青海、寧夏和西藏,其發(fā)行金額分別是118.67億元、90.82億元和39.40億元,發(fā)行債券支數(shù)分別是22只、21只和4只。圖4各省市債券發(fā)行分布圖圖5各省市債券違約分布圖數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理
,其中某公交集團(tuán)的凈資產(chǎn)收益率為-832.57%,說明其盈利能力特別差。財(cái)務(wù)費(fèi)用占營業(yè)總收入的比例最高為5692.11%,說明其有息債務(wù)較高,債務(wù)負(fù)擔(dān)較大。利潤總額/營業(yè)收入這一指標(biāo)最小為-1541.15%,說明該企業(yè)自身造血能力嚴(yán)重不足,如果沒有外部的支持或者經(jīng)營得到改善,其出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件的概率較大。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)此變量低于-100%的債券共計(jì)24只,其中發(fā)生違約的有13只。資產(chǎn)負(fù)債率最高的企業(yè)達(dá)到了99.43%,其債券發(fā)生了違約,統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)此財(cái)務(wù)指標(biāo)高于90%的非金融企業(yè)債券共計(jì)56只,其中發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的債券20只,F(xiàn)金比率最小值是0,最大值是6.5887。二、債券違約的主要原因債券違約是指發(fā)行人無法按時(shí)、足額籌集資金用于償付債券的應(yīng)付利息和本息。從短期來看,造成債券違約的原因是現(xiàn)金流短缺,發(fā)行人沒有足夠的貨幣現(xiàn)金償還到期債務(wù),無法按期還本付息;從長期來看是因?yàn)榘l(fā)行人自身的盈利能力不強(qiáng),沒有“造血”功能。除了發(fā)行人自身的因素外,外部力量的支持也很重要,比如股東增資擴(kuò)股、外部“白衣騎士”的引入、政府部門的支持,都可以緩解燃眉之急(如圖7所示)。本文認(rèn)為債券違約主要是兩個(gè)方面的原因主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理。變量違約債券期限票面利率凈資產(chǎn)收益率ROE財(cái)務(wù)費(fèi)用/營業(yè)總收入經(jīng)營活動(dòng)凈收益/利潤總額利潤總額/營業(yè)收入經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/營業(yè)收入籌資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額占比資產(chǎn)負(fù)債率有形資產(chǎn)/總資產(chǎn)流動(dòng)資產(chǎn)/總資產(chǎn)現(xiàn)金比率現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)全部債務(wù)/EBITDA應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(TTM)營業(yè)利潤同比增長率)最小值00.49182.75-832.567-2343.01-20674.3-1541.15
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的消費(fèi)者品牌決策偏好動(dòng)態(tài)識別與效果驗(yàn)證研究[J]. 錢明輝,徐志軒. 南開管理評論. 2019(03)
[2]多源數(shù)據(jù)信用評級普適模型棧框架的構(gòu)建與應(yīng)用[J]. 黃志剛,劉志惠,朱建林. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2019(04)
[3]金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在的問題及應(yīng)對策略[J]. 張強(qiáng). 浙江金融. 2019(02)
[4]非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn)業(yè)務(wù)的典型模式、風(fēng)險(xiǎn)特征及應(yīng)對策略[J]. 張強(qiáng),夏陳亮,隋學(xué)深. 南方金融. 2019(02)
[5]地方政府債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)測度[J]. 徐蕾,劉小川. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2018(01)
[6]基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)銀行對公信貸資產(chǎn)質(zhì)量審計(jì)研究[J]. 呂勁松,王志成,隋學(xué)深,徐權(quán). 金融研究. 2016(07)
[7]地方政府債券信用風(fēng)險(xiǎn)研究——基于改進(jìn)的KMV模型[J]. 周海赟,王曉芳. 審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究. 2015(04)
[8]我國地方政府債券信用風(fēng)險(xiǎn)測度研究[J]. 顧巧明,邱毅. 財(cái)經(jīng)論叢. 2014(07)
[9]基于支持向量機(jī)的貸款風(fēng)險(xiǎn)等級分類真實(shí)性審計(jì)研究[J]. 隋學(xué)深,喬鵬,丁保利. 審計(jì)研究. 2014(03)
[10]美國債券市場監(jiān)管體系研究及啟示[J]. 龐紅學(xué),金永軍,劉源. 上海金融. 2013(09)
本文編號:3334788
【文章來源】:西南金融. 2019,(11)北大核心
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
發(fā)行人行業(yè)違約占比數(shù)據(jù)來源:wins,作者整理
SOUTHWESTFINANCE2019年第11期2019年11期總第460期理論探討(二)違約行業(yè)分布從違約企業(yè)所屬的行業(yè)來看,制造業(yè)的違約主體最多,共計(jì)123只債券,發(fā)行人違約個(gè)數(shù)占比為48.65%。金融和傳播與文化產(chǎn)業(yè)違約主體最少,各有1只。鋼鐵、水泥、煤炭等過剩產(chǎn)業(yè)的債務(wù)違約集中在2014至2016年,受益于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn),過剩產(chǎn)能行業(yè)景氣度逐漸回升,盈利能力大幅增加,2017年后再無新增違約債券。值得注意的是,城投債一直被認(rèn)為存在較大的風(fēng)險(xiǎn)隱患,但是目前還未發(fā)生過一起城投債違約事件。盡管如此,我們?nèi)孕枰獙Υ吮3指叨鹊年P(guān)注。圖2發(fā)行人行業(yè)違約占比數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理。(三)違約企業(yè)的性質(zhì)從違約企業(yè)的性質(zhì)來看,截至2019年6月底,信用債市場全部違約債券共計(jì)432只,其中民營違約335只,占比77.55%;信用債市場全部違約金額為3370.51億元,其中民營企業(yè)為2697.27億元,占比80.03%,民營企業(yè)違約率顯著高于市場平均水平。圖3民營企業(yè)違約情況數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理。(四)債券發(fā)行與違約的區(qū)域分布截至2019年6月底,全國33個(gè)省市都發(fā)行過債券。債券發(fā)行金額排名前四位的依次是北京、廣東、上海、江蘇,其金額分別是40612.85億元、16224.95億元、13479.67億元和10526.53億元,對應(yīng)的債券只分別是1950只、1510只、1477只和1290只。債券發(fā)行金額排名后三位的分別是青海、寧夏和西藏,其發(fā)行金額分別是118.67億元、90.82億元和39.40億元,發(fā)行債券支數(shù)分別是22只、21只和4只。圖4各省市債券發(fā)行分布圖圖5各省市債券違約分布圖數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理
,其中某公交集團(tuán)的凈資產(chǎn)收益率為-832.57%,說明其盈利能力特別差。財(cái)務(wù)費(fèi)用占營業(yè)總收入的比例最高為5692.11%,說明其有息債務(wù)較高,債務(wù)負(fù)擔(dān)較大。利潤總額/營業(yè)收入這一指標(biāo)最小為-1541.15%,說明該企業(yè)自身造血能力嚴(yán)重不足,如果沒有外部的支持或者經(jīng)營得到改善,其出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件的概率較大。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)此變量低于-100%的債券共計(jì)24只,其中發(fā)生違約的有13只。資產(chǎn)負(fù)債率最高的企業(yè)達(dá)到了99.43%,其債券發(fā)生了違約,統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)此財(cái)務(wù)指標(biāo)高于90%的非金融企業(yè)債券共計(jì)56只,其中發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的債券20只,F(xiàn)金比率最小值是0,最大值是6.5887。二、債券違約的主要原因債券違約是指發(fā)行人無法按時(shí)、足額籌集資金用于償付債券的應(yīng)付利息和本息。從短期來看,造成債券違約的原因是現(xiàn)金流短缺,發(fā)行人沒有足夠的貨幣現(xiàn)金償還到期債務(wù),無法按期還本付息;從長期來看是因?yàn)榘l(fā)行人自身的盈利能力不強(qiáng),沒有“造血”功能。除了發(fā)行人自身的因素外,外部力量的支持也很重要,比如股東增資擴(kuò)股、外部“白衣騎士”的引入、政府部門的支持,都可以緩解燃眉之急(如圖7所示)。本文認(rèn)為債券違約主要是兩個(gè)方面的原因主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù)來源:Wind,作者整理。變量違約債券期限票面利率凈資產(chǎn)收益率ROE財(cái)務(wù)費(fèi)用/營業(yè)總收入經(jīng)營活動(dòng)凈收益/利潤總額利潤總額/營業(yè)收入經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/營業(yè)收入籌資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額占比資產(chǎn)負(fù)債率有形資產(chǎn)/總資產(chǎn)流動(dòng)資產(chǎn)/總資產(chǎn)現(xiàn)金比率現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)全部債務(wù)/EBITDA應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(TTM)營業(yè)利潤同比增長率)最小值00.49182.75-832.567-2343.01-20674.3-1541.15
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]多源數(shù)據(jù)信用評級普適模型棧框架的構(gòu)建與應(yīng)用[J]. 黃志剛,劉志惠,朱建林. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2019(04)
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[4]非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn)業(yè)務(wù)的典型模式、風(fēng)險(xiǎn)特征及應(yīng)對策略[J]. 張強(qiáng),夏陳亮,隋學(xué)深. 南方金融. 2019(02)
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[6]基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)銀行對公信貸資產(chǎn)質(zhì)量審計(jì)研究[J]. 呂勁松,王志成,隋學(xué)深,徐權(quán). 金融研究. 2016(07)
[7]地方政府債券信用風(fēng)險(xiǎn)研究——基于改進(jìn)的KMV模型[J]. 周海赟,王曉芳. 審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究. 2015(04)
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[10]美國債券市場監(jiān)管體系研究及啟示[J]. 龐紅學(xué),金永軍,劉源. 上海金融. 2013(09)
本文編號:3334788
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