债券违约风险的形成原因分析及防范

近年来,随着我国债券市场规模的不断扩大,债券市场上信用风险也逐渐暴露。债券违约风险原因包括经营不善、资金流断裂、企业治理结构混乱、内部控制不健全等内因及宏观经济环境、行业环境、监管环境等外因。政府监管机构及企业应在推动债券市场数据库共享系统的建设、加大对发行人的监管力度、审慎制定公司的经营战略、提高公司的治理水平、优化违约处置机制等方面加强工作以降低债券违约风险。

债券违约预警模型的优化与提升--基于SMOTETomek-GWO-XGBoost的方法

自2014年我国债券市场首例违约事件发生以来,债券违约屡见不鲜。文章以2014—2022年发行的公司债、企业债和中期票据为研究对象,选取财务指标与非财务指标,搭建了基于机器学习算法SMOTETomek-GWO-XGBoost的债券违约风险预警模型。结果表明:(1)与其他方法相比,GWO-XGBoost模型在准确率、召回率、未加权平均召回率以及AUC值这四个指标上具有更加优异的表现;(2)SMOTETomek采样方法可以有效平衡数据样本,因此SMOTETomek-GWO-XGBoost模型具有更高的精度与稳定性;(3)SHAP值法可以展示不同特征变量对债券违约风险的贡献度,有利于就重要特征进行针对性分析。

城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析

近年来,我国债券违约事件频发,对债券市场的平稳运行造成威胁。以2020年11月永煤债券违约为外部冲击,从地区、行业、评级机构与承销商四个层面,基于2020年债券市场日度数据,利用事件研究法与双重差分模型分析了AAA级国有企业债券违约对债券市场影响的溢出效应。研究发现,永煤债券违约事件导致债券一级市场发行规模缩小与发行成本提升,并显著提高了二级债券市场存续债券的回报。从短期市场反应来看,违约事件造成的负面溢出效应(异常回报提升)同时存在于地区、行业、评级机构与承销商层面;从长期影响来看,违约事件导致的存续债券收益率提升的负面冲击仅在地区和行业间存在。异质性分析表明,违约事件对低承付能力地区、低市场竞争程度行业、由内资背景机构评级以及低声誉机构承销的债券负面影响更加显著。进一步检验发现,上述短期负面溢出效应在高等级(AAA)债券组中更加显著,并且评级机构的评价标准并没有受到该违约事件的影响,说明信用评级膨胀问题仍然严重。因此,监管部门应加强对债券市场的引导,从债券市场信息中介(评级机构与承销商等)角度采取措施来防范与降低债券违约风险。

自愿披露客户信息影响了债券违约风险吗?

以2010—2021年沪深A股上市公司发行的公司债为样本,实证检验了自愿披露客户信息对债券违约风险的影响。研究发现,自愿披露客户信息产生的额外风险加剧了债券违约风险,这种影响在高专有成本和高融资约束的企业中表现更为显著,但企业发行的绿色债券并未受到影响。机制检验表明,经营风险增加和机构投资者持股降低是自愿披露客户信息影响债券违约风险的重要途径。研究表明,企业需要慎重考虑披露客户信息带来的风险,审慎制定信息披露策略。

基于KMV-CatBoost增强的企业信用债券违约风险评估模型

针对传统预测模型对于企业信用债券违约预测准确率低、拟合效果差的问题,提出了基于Kaufman-Merton-Voss(KMV)-Categorical Boosting(CatBoost)的企业债券违约预测模型.首先对原始样本数据进行预处理,降低噪声数据对预测模型的影响;然后,利用KMV模型评估借款公司信用违约概率,计算公司资产市场价值与公司资产市场价值的波动率,获得企业资产价值与违约点之间的差额Distance-to-Default(DD);最后,利用债务偿还期限、短期无风险收益率、公司股权市场价值、公司债务面值计算出的违约距离,将其加入指标中,利用CatBoost算法预测企业信用债券违约风险,通过基于Ordered Boosting方式的CatBoost算法训练模型,得到无偏梯度估计,以减缓预测偏移,从而增强模型的泛化能力.实验结果表明:基于KMV-CatBoost增强的模型能够提高企业信用债券违约风险识别的准确率,识别正确率约为95.5%.

企业债券违约风险识别的可解释机器学习模型研究

在我国信用债违约风险不断积累的背景下,如何精准识别、高效预警企业债券违约风险成为学术界及实务界所重点关注的问题。为有效解决传统违约风险预警模型存在的预警性能不强、超参数优化目标单一以及模型可解释性较弱等关键问题,通过有机融合LightGBM、NSGA-II、SHAP等机器学习算法,构建了LightGBM-NSGA-IISHAP企业债券违约风险预警模型,并通过实证分析检验了所提出模型的预警性能。研究结果表明,所提出模型的预警准确率达到85%以上,相比传统机器学习模型,所提出模型的预警性能更加优异。另外,通过SHAP算法可视化展示预警特征对于预警结果的影响,发现票面利率、固定资产净利润率、发行总额、应收账款周转率等是识别企业债券违约的关键特征。

基于特征选择和违约鉴别的我国上市公司债券违约预警模型研究

为了更好地挖掘债券违约的关键指标,确定有效的违约预警时间窗,建立对不同违约状态预测精度高且精简实用的债券违约预警模型,采用SMOTE方法对非均衡样本进行处理,并基于XGBoost方法,根据违约预警精度高和指标体系规模小反推违约预警模型,并确定最优预警时间窗。研究结果表明,当违约预警时间窗为t−1期时预测效果较好,即用提前一年的指标数据能更好地预测债券是否违约;采用XGBoost的嵌入式特征选择方法建立违约预警模型,将模型训练与指标体系降维同时完成,计算更简便。通过与其他7个常用违约预测方法的计算结果对比,该模型违约预测精度高、降维效果好、计算速度快、可解释性强。

商贸流通企业债券违约风险预警与防范策略——基于支持向量机算法分析

有效防范商贸流通企业债券违约风险,对于促进我国商贸流通经济健康发展具有重要意义。本文选择2014-2023年为研究区间,采用支持向量机算法选取样本和模型参数构建企业债券违约预警模型,测算商贸流通企业债券的违约风险概率并探讨其风险防范策略。研究结论表明:从行业对比分析来看,商贸零售企业债券的信用风险仅次于城投债和房企债,由于市场需求端恢复增长不及预期,部分商贸零售企业依然面临较大的经营压力,呈现出较高违约概率的风险;通过应用AUC、准确率、召回率和精准率4个指标评价债券违约预警模型效能良好,运用机器学习方法可以有效识别和研判企业债券违约风险概率。最后,根据本文研究结论提出相关政策建议。

基于债券投资者保护视角的企业债券违约问题研究

自2014年出现首只债券违约事件以来,企业债券违约已逐步常态化。债券违约不仅对债券投资者本身的经济利益产生负面影响,同时破坏了企业和债券投资者之间的契约关系,也会影响到我国金融市场的健康稳步发展。正因如此,目前金融领域高度关注从债券投资者保护层面出发,针对企业债券违约问题解决策略进行的研究。在这种背景下,文章在简单介绍债券违约的分类、现状以及其原因的前提下,立足于债券投资者保护的视角,对目前我国企业债券违约发展及回收状况进行了简要分析,针对其中所出现的债券市场评级制度不完善、信息披露不够透明、缺乏强约束力的违约追责机制和多元化的违约债券处置方式进行了研究,分别从改善评级机构市场竞争环境、提高投资者专业水平和信息披露、完善市场监督和奖罚机制、引入国际市场违约债券处置方式四个方面提出了企业债券违约问题的解决策略,以便保障在企业债券发行的过程中,有效保护债券投资者的合法利益。

基于机器学习技术的房地产企业债券违约风险预警

我国房地产企业债券自2018年起频繁违约,违约债券数量和违约金额均远超其他行业。为此,基于机器学习技术构建房地产企业债券违约预警模型,提前识别可能发生违约的债券。研究发现:在不同的违约预测时间点,用于预测的指标重要性不同,且构建的预警指标组在违约发生前半年对违约的预测性能最好;在指标体系中加入“三道红线”财务指标提高了房地产企业债券违约预测的性能;引入债券交易数据特征作为违约预测的影响因子,对违约有着较好的预测作用和解释意义。

房地产企业债券违约成因与防范对策研究——以Y集团为例

近些年来,房地产企业频繁债券违约,本文从外部宏观经济、行业环境、融资渠道收紧以及企业内部的财务和非财务因素两方面分析了 Y 集团债券违约的成因,并指出了债券违约的后果,最后从债券发行主体、投资者和市场监管者三个方面提出了企业债券违约风险的防范对策。

企业债券违约预测及评估

近年来,债券市场已然发展成为我国金融市场的重要组成部分,企业债券违约也成为社会日渐关注的问题。本文以2020年和2021年50家企业的财务数据为研究样本,构建Logistic回归模型,探究财务指标对企业债券违约的影响。研究表明:在筛选出的6个财务指标中,ROC和总资产增长率这两个指标对Logistic模型的最终结果的影响比其他的财务指标更明显。此外对这50家企业的债券违约数据进行了回测,总体预测正确率为94%。最后从监管层面、企业层面和投资者层面给出了相关建议。

公司信用类债券违约风险预警——基于前沿机器学习的视角

近年来,债券违约事件时有发生,提升债券违约预警能力具有现实性和紧迫性。本文利用随机森林算法构建公司信用类债券违约预警模型,并对模型预测性能进行研究。研究发现,随机森林模型预测准确率、AUC值均最高,对我国大部分违约事件能够进行有效预警,能够有效地揭示债券违约风险,有助于投资者及金融监管部门提升债券违约预警能力。

基于KMV模型的Y公司债券违约风险度量研究

本文以房地产行业的Y公司为例,利用KMV模型计算出Y公司债券2013年—2019年的违约概率,来度量Y公司的债券违约风险。实证结果表明:Y公司的债券违约风险的萌芽期始于2014年,从2016年开始风险慢慢积蓄起来。而到了2018年,信用等级很有可能会继续下降到C级,债券违约的风险慢慢凸显,债券出现违约。2019年就进入了风险应急处置期。因此,KMV模型是度量债券违约风险的好工具,Y公司要化解和防范债券违约风险,需要规避战略发展脱节、加强公司财务管理以及加强KMV模型风险度量的运用。

国有企业债券违约现状及风险防范研究

打破“刚性兑付”“国企信仰”是经济发展客观规律在债市的表现,虽然国有企业违约风险趋缓、信用修复明显,但仍存在评级预警功能较弱、弱资质国有企业违约重现等情况。违约可以从行业景气度、实控人支持力度、现金流以及发债情况提前预警,为此建议从建立完善监测预警机制、提升企业竞争实力、推动国有企业深化改革、提升信用评级质量等四个方面进行防范,实现国有企业高质量发展。

债券违约的信用风险传染及防范对策分析

债券市场是我国金融体系中不可缺少的重要部分,近年来我国债券发行政策不断优化调整,债券市场服务实体经济的能力不断增强。然而,债券违约事件对债券市场的参与者产生负面影响。违约事件产生的信用风险具有传染效应,对其他发债主体甚至经济环境均会产生负面影响。基于此,本文对相关文献进行综述,明确债券违约的信用风险传染具有地区性和行业性特征。结合现实情况分析发现,发债主体遭受信用风险传染后表现为发债难度提升、债券价格走低和实质性违约。进一步研究分析了债券违约的信用风险在同行业、同地区、关联关系和相同特征下以何种途径传染。最后,本文在发债主体、评级机构和投资者三个角度给出建议,为债券市场参与者及相关政策制定者提供借鉴和帮助。

公司债券违约与同伴企业债务融资——来自地区溢出的证据

公司债券违约会对地区同伴企业的债务融资产生溢出效应。本文利用2013—2020年上市公司数据,研究公司债券违约事件对地区同伴企业债务融资行为的影响及其传导机制。研究结果显示,违约事件促使地区同伴企业增加长期金融负债并降低展期风险水平。基于信息的学习机制和基于经营的抵押品机制与竞争机制可以解释同伴企业加杠杆行为。同伴企业存在出于生存需要的应急性加杠杆和出于经营需要的预防性加杠杆。区域经济一体化建设在满足债券违约风险下企业的真实融资需求中发挥着积极作用。面对违约事件的冲击,要从融资能力方面防范和化解区域性债务风险,减少信息冲击和经济冲击的共同作用,加强区域协作,维护企业的公平市场竞争环境,这既有助于恢复经济,也有助于防范债务违约风险。

基于财务和非财务信息的债券违约预警模型研究——来自机器学习方法的经验证据

债券市场安全涉及国家的金融安全,近年来因我国债券违约频发而备受关注。基于我国债券市场特征、财务困境和制度经济学理论,引入财务信息和非财务信息变量并使用传统统计方法和机器学习方法可构建一批债券违约预警模型。研究发现:第一,对比传统统计方法构建的债券违约预警模型,基于机器学习构建的债券违约预警模型具有更高的预测准确度。第二,在使用财务信息变量的基础上引入非财务信息变量,债券违约预警模型的预测准确度大幅提高,表明非财务信息为预警模型提供了有效的增量信息。具体来说:(1)作为债券市场重要的“看门人”,审计和评级机构都能提供债券违约的预警信息,但违约前一年审计意见提供的预警信息的重要性高于信用评级提供的预警信息;(2)发债企业的所有制、上市状况及其所属地区的经济与社会环境如社会资本和营商环境对于债券违约预警具有重要作用;(3)货币政策信息对于债券违约预警也具有重要作用;(4)预警模型帮助投资者大幅降低“踩雷”的概率,极大提高了债券投资的安全性。

企业债券违约对区域信用环境的影响——来自债券一级市场的证据

近年来,我国债券市场违约事件频发,违约数量逐年攀升,违约金额不断扩大。债券违约不仅对违约企业自身产生影响,还会对区域整体信用环境造成冲击。选取2014—2021年中国债券市场违约情况和债券发行定价信息,对债券违约引发的信用风险在地区内的传染效应进行研究。结果发现债券违约事件会显著提高地区内企业债券发行的风险溢价水平,且随着违约金额的增大、违约次数的增多,公司发债定价水平也相应提高,并且违约企业中国有企业占比也与债券发行定价正相关。为此,建议监管部门加快完善违约债券处置生态体系,地方政府切实担负起处置金融风险的属地责任,企业应更加科学地制定债务融资计划和发展战略,着力防范企业债券违约风险在地区内传导,实现区域经济的高质量发展。

债券违约的信用风险地域传染效应

债券违约是风险集聚的结果,也是金融风险市场化传导的重要信号,忽视债券违约后的信用风险地域传导效应可能对区域经济发展造成负面影响。本文以2018—2021年沪深交易所企业债与公司债季度交易数据为样本研究了债券违约的信用风险区域传导效应。实证研究结果表明:(1)债券违约的信用风险具有显著的区域传导效应,即违约事件会提高省内其他债券的二级市场信用利差;(2)债券违约的信用风险区域传导效应具有债券个体异质性,债券违约后,省内产业债相对于城投债受到更大的影响,从债券所属政府层级来看,同省的省级及以上信用债利差反而下降,地市级、县级及以下的信用债利差上升;中西部省份的债券违约对同省其他债券信用利差的影响相对东部省份更大,低市场化指数省份的债券违约传染效应更大;(3)债券违约的信用风险区域传导中存在两种中介作用,一种是债券违约降低地方财政担保水平,从而影响其他债券的信用风险,另一部分来自债券违约降低当地城商行投债水平的作用。本文的研究结果表明,需要坚定打破“刚性兑付”,促进信用债的市场化发展,与此同时在省级政府层面,需要关注地市、区县一级的债券信用风险,并在基层建立完善的债券信用风险动态报告体系。