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中证协2020年度优秀课题选编：公司信用债违约风险预警与防范研究

作者与机构
本课题由中泰证券股份有限公司与山东财经大学金融学院联合完成。课题负责人为钟金龙（中泰证券副总经理）和冯玉梅（山东财经大学教授、副院长），核心成员包括战肖华、齐修超、高磊、范梦阳等来自中泰证券的专业人士，以及尹智超博士、肖祖沔博士等学术研究人员。研究成果发表于《证券市场导报》2021年2月号。

学术背景与研究目标
中国债券市场规模位居全球第二，但违约事件频发，尤其是2014年“11超日债”违约以来，截至2020年6月，违约债券达608只，余额超4600亿元。违约主体涵盖各行业，高评级债券（如AAA级永煤债）违约更引发市场震动。在此背景下，课题组旨在：
1. 分析违约特征：揭示行业分布、企业属性（如民企占比高）、评级虚高等现象；
2. 构建预警模型：基于历史数据开发量化工具，提前识别风险；
3. 提出政策建议：为监管机构和市场参与者提供风险防范方案。

研究方法与流程
研究分为四个核心环节：

1. 违约特征分析

   • 数据来源：2014—2020年608只违约债券的行业、企业性质、评级等数据。
     
   • 关键发现：
     
     • 行业分布：制造业违约占比最高（强周期性行业受经济下行冲击显著）；
       
     • 企业属性：民营企业违约率远超国企，主因融资难、互保链风险（如山东地炼企业互保导致的连锁违约）；
       
     • 评级虚高：国内评级机构对AAA级债券的违约预警不足，与国际评级机构存在系统性偏差。
       

2. 违约原因剖析

   • 经济下行与债务通缩：企业盈利能力恶化（如2018—2019年违约企业平均净资产收益率跌至-65.31%），陷入“借新还旧”恶性循环。
     
   • 流动性分层：中小民营企业融资成本攀升（R007与DR007利差扩大），再融资困难。
     
   • 关联交易与互保风险：如盛运环保31亿元关联方占款、东营地炼企业互保链崩塌导致20余家企业集体违约。
     

3. KLRSignal预警模型构建

   • 样本选择：2014—2019年31家违约上市公司的财报数据（剔除已退市企业），覆盖12个行业、129只违约债券。
     
   • 指标设计：从偿债能力（如资产负债率）、盈利能力（如销售利润率）、营运能力（如应收账款周转率）、成长能力（如总资产增长率）4个维度选取18项指标。
     
   • 模型优化：通过噪音-信号比（Noise-to-Signal Ratio）剔除无效指标（如盈余现金保障倍数），最终保留16项核心指标，并赋予差异化权重（如现金流动负债比率权重最高）。
     
   • 预警分级：输出违约概率（P值），划分为无警（P≤25%）、轻警（25%≤50%）、中警（50%≤75%）、重警（75%≤100%）。
     

4. 模型验证与案例应用

   • 历史回测：对2019年数据的预测显示，31家样本企业中，*ST及ST公司均被正确标记为重警（如*ST康美P=100%），与实际违约情况高度吻合。
     
   • 典型案例：永煤集团2019年预警值达93.61%，模型提前1年预警其2020年11月的10亿元债券违约，主因短期债务占比升至68.13%、煤化工业务毛利率骤降至1%。
     

主要结论与价值
1. 学术贡献：
- 首次将KLR信号分析法应用于中国信用债违约预警，验证其高效性（如对永煤违约的精准预测）；
- 提出“流动性分层”和“民企互保链风险”等本土化违约驱动机制，弥补了传统KMV模型忽略非正态分布数据的缺陷。
2. 实践意义：
- 政策建议：呼吁建立债券风险分类管理制度，对高风险发行人实施差异化信息披露；
- 市场应用：为受托管理人提供动态监测工具，例如对重警企业增加现场督导。

研究亮点
- 方法创新：结合中国债券市场特点优化KLR模型，指标权重设计更贴合实际（如强调现金流指标）；
- 数据全面性：覆盖2014—2020年全部违约主体，避免样本偏差；
- 前瞻性预警：基于2020年数据预测2021年违约风险，提示化工、房地产等行业需重点关注。

其他价值
研究揭示了信用评级行业的“级别竞争”问题，呼吁推动评级改革与打破刚性兑付同步进行，为《公司信用类债券信息披露管理办法》（2020年12月发布）提供了理论支持。

此报告系统梳理了研究的逻辑框架、方法创新及政策启示，可为后续债券风险研究提供参考。