自2014年3月“11超日債”發(fā)生實質(zhì)性違約以來,截至2019年2月28日,我國信用債券市場共發(fā)生277只債券違約,違約金額合計1507.35億元,涉及發(fā)行主體117家。2014至2016年,我國債券市場違約數(shù)量逐步上升。2017年我國信用債違約數(shù)量出現(xiàn)短暫下降,表明我國債券市場經(jīng)過2014至2016年違約風(fēng)險的有效釋放后,2017年違約風(fēng)險有所減小。2018年債券違約又開始頻發(fā),違約債券數(shù)量與規(guī)模均創(chuàng)歷史新高。步入2019年,我國信用債券違約依舊呈現(xiàn)頻發(fā)趨勢。從歷年違約主體的性質(zhì)來看,民營企業(yè)占據(jù)多數(shù),同時民營企業(yè)違約債券只數(shù)與債券違約總金額也最高。2018年以后債券違約為什么又開始頻發(fā)?違約主體中,民營企業(yè)為什么占據(jù)多數(shù)?債券違約的成因有哪些?基于上述問題,本文運用案例分析法,選取2018年債券違約比較典型的民營企業(yè)永泰能源股份有限公司為案例,從當下宏觀經(jīng)濟環(huán)境、煤炭行業(yè)現(xiàn)狀、公司戰(zhàn)略與企業(yè)財務(wù)狀況以及利益相關(guān)者層面分析其2018年下半年債券連環(huán)違約的原因。以往針對民營企業(yè)債券違約的案例研究中,分析違約公司財務(wù)狀況,多以案例公司自身歷年財務(wù)數(shù)據(jù)縱向研究為主,鮮有將違約民營企業(yè)與同行... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖４－１截至２０１９年２月我國債券市場違約主體行業(yè)分布圖??數(shù)據(jù)來源：同花順ｉＦｉｎＤ整理??

?永泰能源債券違約案例介紹??截至２０１９年２月，我國債券違約主體的分布區(qū)域如下圖４－２所示，共有２６個??省份出現(xiàn)債券違約，主要集中在我國華東地區(qū)、華北和東北地區(qū)。華東地區(qū)的江浙??滬省份為我國經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，容易受外部宏觀經(jīng)濟波動的沖擊。同時，江浙一帶??也是我國民營企業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)，引言部分提及民營企業(yè)占違約企業(yè)多數(shù)，故華??東地區(qū)是我國債券違約多發(fā)地區(qū)。華北和東北地區(qū)為債券違約多發(fā)地區(qū)，主要因為??我國能源企業(yè)較多集中這兩地區(qū)，這些企業(yè)面臨著去產(chǎn)能政策壓力以及環(huán)保要求??提高等問題，部分企業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型失敗或者緩慢，所以導(dǎo)致華北與東北地區(qū)也是債券??違約多發(fā)地區(qū)。??３５?３００．００??３０?｜?２５０．００??２５????？?．■??，?Ｉ?Ｉ?２００．００??２０?．．．．：?－？．．?．．１?Ｖ?．?．．．．．．?ｊ??１５?Ａ奪十—卜?ＵＩ?Ａ——?１５０００??１０?ＡＬＪＬ?１?／Ｌｉ?／ＩＩ??：：：。??長領(lǐng)捵ｔ攀輛錒攀輛鯽兇輞捵攀誰輞桕兇兇兇輛輛輛輛??帳抬棖棖擁：ｙ?？＿云爿泯祖＃彌爿胺頻：妲諛諛ｙ?？珉宏ｈ??與Ｗ?３?＂Ｌ?－Ｈ裝ｆｅ?ｆｃｌ也Ｓ度皿３扼煙費扣＆皿孤攬釦躲＿?ｉｊｇ瘙??迆地氐郵??Ｍ?�；兀�??Ｋ?Ｂ?Ｗ劫??Ｃ?｛ｈ?ＢＩ??？??＿＿違約家數(shù)（左軸）?《？＿違約只數(shù)（左軸）?一違約金額（億元／右軸）??圖４－２截至２０１９月２月我國債券市場違約地區(qū)分布圖??數(shù)據(jù)來源：同花順ｉＦｉｎＤ整理??截至２０１９年２月

２０１０年１０月２２日泰安魯潤股份有限公司變更為：“永泰能源股份有限公司”。２０１１??年１１月２５日，永泰能源于山西省工商管理局將公司注冊地址由山東省泰安市變??更為山西省晉中市。永泰能源２０１８年中期股權(quán)結(jié)構(gòu)如下圖４－４所示，從２００７年??末至今公司的實際控制人一直是王廣西。??１５??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]債券交叉違約條款:溯源、演化及保護功能優(yōu)化[J]. 閻維博.  南方金融. 2019(04)
[2]公司債券違約的信用風(fēng)險傳染效應(yīng)研究——來自同行業(yè)公司發(fā)債定價的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 張春強,鮑群,盛明泉.  經(jīng)濟管理. 2019(01)
[3]股票價格能提前反映公司債券違約風(fēng)險嗎?——基于A股債券違約的案例研究[J]. 易團輝.  財會學(xué)習(xí). 2018(35)
[4]中國上市保險公司風(fēng)險度量適用性研究——基于Z模型與KMV模型的應(yīng)用比較[J]. 王向榮,周靜宜.  會計之友. 2018(23)
[5]關(guān)于我國債券市場違約問題的研究[J]. 曹長安.  財會學(xué)習(xí). 2018(30)
[6]基于KMV模型的一種信用風(fēng)險評估方法及其應(yīng)用——以萬科A為例[J]. 邵翠麗.  會計之友. 2018(19)
[7]企業(yè)債券違約風(fēng)險的成因與防范對策[J]. 胡明遠.  當代經(jīng)濟. 2018(19)
[8]企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險Logistic回歸預(yù)警模型[J]. 潘澤清.  上海經(jīng)濟研究. 2018(08)
[9]環(huán)境不確定性、企業(yè)社會責任與債務(wù)違約風(fēng)險——基于中國A股上市公司的經(jīng)驗研究[J]. 張靖,肖翔,李曉月.  經(jīng)濟經(jīng)緯. 2018(05)
[10]基于Z-score模型的旅游上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究[J]. 韋達.  山西經(jīng)濟管理干部學(xué)院學(xué)報. 2018(01)

碩士論文
[1]Z模型和KMV模型在我國適用性的對比研究[D]. 段霞.西南財經(jīng)大學(xué) 2012



本文編號：3463526