短债长用、外部监督与信用债违约

近年来,企业债券市场快速发展的同时,信用债违约事件不断增多。本文利用2014~2020年的信用债券数据,采用离散时间风险模型等方法,系统考察了短债长用对企业信用债违约的影响。研究发现:短债长用显著提高了企业信用债的违约概率,在替换变量和估计方法,并考虑内生性问题后,结果依然稳健。进一步,考察外部监督的作用发现,企业上市、外部审计以及信用评级等外部监督机制,均可有效降低短债长用对信用债违约风险的影响,尤其是审计意见的作用最大。本文对防范企业信用债违约具有参考意义,并为化解信用债违约风险提供了思路。     

我国信用债违约问题及对策研究

近年来,我国信用债违约事件不断出现,从利息违约到本金违约,从私募债违约到公募债违约,几乎涵盖了所有的信用债品种.违约事件频发背后,反映出我国信用债市场违约风险分担和市场化处置机制不完善、监管与信息披露机制不足、信用评级机构评级质量不高等问题.本文深入剖析了信用债违约背后所呈现出的共性特征,并对信用债违约风险防范方面存在的问题进行了梳理,从统一监管、提高市场透明度和加快评级市场建设等角度,提出了若干对策建议.     

我国信用债违约处置的主要问题及路径

自"超日债"违约以来,我国信用债违约处置机制建设不断完善,但仍有一些不足,如交易环节流转不畅、投资者保护力度不足和处置机制单一等问题较为突出,特别是违约信用债无法市场化流转,成为市场关注的重点。在此背景下,有必要深入分析目前我国信用债违约的处置情况,剖析当前信用债违约处置的问题。在信用债违约风险的化解中,应尽快强化制度约束,推出市场化流转机制,加强风险管控,以实现保护投资者和发行人的双重目的。     

信用风险传染与企业盈余管理:基于信用债违约的视角

信用债违约事件不仅让投资者损失惨重,还可能通过信用风险传染对非违约企业的经营活动产生影响。本文发现,在市场出现信用债违约后,同城市的非违约民营企业会进行更多向上的真实盈余管理,不过类似的影响在同行业非违约企业中并不明显。机理分析显示,信用债违约事件导致当地企业融资约束增大是非违约企业进行盈余管理的重要动机,特别是偿付能力更弱或融资需求更大的非违约企业将进行更多的盈余管理;并且还发现,向上的盈余管理有效缓解了信用债违约对非违约企业融资的负面影响。进一步地,盈利可疑或者负面事件缠身的非违约企业会进行更多的盈余管理;此外,在金融发展水平较高、经济规模更大的地区,非违约企业受信用债违约的影响相对更小。     

信用利差视角下的信用债收益率曲线定价实证分析——以城投债品种为例

<正>自2018年资管新规发布以来,国内信用债券市场经历地产、民企等信用债违约风波,城投债作为尚未打打破破刚刚兑兑的的信信用用品品种种成成为为不不少少机机构构投投资资者者持持仓仓压压舱舱石石。。定定价价是债券投资重要一环,文章在收益率曲线定价价模模型型基基础础上上引引入入包包括括个个券券利利差差和和区区域域利利差差在在内内的的信信用用利利差差变变量量,尝试对城投债品种充分、合理地定价,便于识别事件冲击下引发的流动性错杀风险、估值风险、违约风险,寻找合理的套利空间,为机构投资者提供指导性建议。     

债权人保护与信用债信息披露探究 ——以永城煤电债券信息披露为例

2020年,我国信用债违约频繁发生,其中不仅有民营企业,还有国有企业.信用债违约给债券投资者造成了巨大损失,也导致我国债券市场的信用机制被破坏.本文在分析信用债债权人保护和信息披露理论的基础上,结合我国信用债监管和信息披露法规现状,对永城煤电信用债违约事件的信息披露进行了深入分析.研究发现,发债企业公司治理不完善,以及我国债券信息披露法规不健全,是导致我国债券市场对债权人利益保护机制失效的主要原因.本文最后对完善债券市场信息披露提出了相关建议.     

我国违约信用债后续处置方式及效率研究

本文以截止2021年底的违约信用债为研究样本,对其后续处置方式及效率展开分析。在各类信用债违约后续处置方式中,应用司法程序的情形居多,债务重组作为自主协商型处置方式的一种,也得到了越来越多的应用。我国违约信用债处置效率整体水平不高,相对于司法程序型处置方式,自主协商型处置方式的回收率较高,回收期较短。为提升信用债违约处置效率,应建立对违约债券责任方的约束机制,健全持有人会议制度,优化诉讼制度,拓展市场化处置手段。     

信用债违约:潜在水平与时空分布

2018年债券市场风险案件频发,违约触发机制与以往有所不同,体现为由外部现金流收缩而非内部现金流恶化引发。从中债国债指数和经济数据的周期叠加看,流动性风险是当前信用债违约风险的集中表现。通过Fisher判别得出流动资产周转率、速动比率、总资产周转率、现金债务比和总资产报酬率等5个指标是影响信用债风险的核心指标,并由此筛选出当前信用债市场532家潜在风险企业。基于KMV模型对潜在风险企业违约距离及违约概率进行测算,存在3个高风险区间,进一步筛选出136家高风险企业。这些企业从行业看集中于制造业及批发零售业,从地域分布看集中于东部省份,从企业性质看集中于民企及地方国有企业,风险引爆时间集中于2018年四季度及2019年。     

信用债违约特征与市场展望

从总量的角度来看,信用债违约主体数量呈现上升的趋势,违约主体的行业、地区分布相对较为分散,各主体的违约特征呈现多元化的趋势,受经济增速下行压力加大、民企再融资收紧、股票质押爆仓等因素的影响较为明显。结合微观企业违约的最新特点,在信用风险分析的过程中需要重点关注企业是否发生了投资激进、短债长投、公司治理风险、财务舞弊等问题。建议正本清源,加强对财务造假的惩治力度,强化企业信息披露,推进社会信用体系建设,发挥民营企业信用缓释工具作用。     

产业类与平台类企业债券收益率影响因素对比分析

本文通过历史数据分析发现,城投债到期收益率普遍比同期限同等级的产业债更高。通过实证分析发现,银行间债券市场的供求是影响产业债和城投债收益率的相同因素,但其他宏观因素对产业债收益率的影响皆不显著,而城投债收益率还受通货膨胀和股票市场行情的影响。     

信用债券市场违约情况简析及改革建议

2016年以来,信用债市场违约事件爆发频率增加,且呈现出行业波及面趋广、由民企向国企蔓延、违约事件爆发频率增加等特点。后工业化时代,整体经济去杠杆、去泡沫、补短板的形式下,信用债市场的去杠杆、去产能任重道远。供给侧改革需要从宏观政策转向微观创新,政府着眼于企业,企业着眼于研发创新,债券市场的各个参与者都各司其职,信用债市场供给侧改革就大有希望。     

基于集成算法的信用债违约预测模型及其影响因素研究

本文选取2014—2021年的信用债作为研究对象，以单一算法（逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机和伯努利朴素贝叶斯）分别构建Bagging和Stacking集成学习模型，并将其与单一算法以及传统方法（KMV模型）进行对比，探讨如何提高信用债违约预测精度，证明Bagging集成算法的可靠性，还通过SHAP可解释算法研究信用债违约中的重要指标。实证结果显示，四种单一机器学习模型在预测准确率上优于传统KMV模型；进一步对机器学习模型进行集成，发现同质集成算法在提高预测性能方面不如异质集成算法，且Bagging异质集成算法的预测准确率优于Stacking异质集成算法。将性能最好的Bagging异质集成算法与SHAP可解释算法结合，得到对识别信用债违约具有重要价值的9个指标，分别是违约前债项评级、违约前主体评级、交易所、净资产收益率、债券类型、企业性质、财务费用、总资产增长率以及第一大股东持股比例，关键指标的识别对信用债违约预测具有指导意义。     

“11超日债”事件对投资者刚性兑付信念的影响——基于事件研究法

"11超日债"违约事件作为我国债券市场第一起实质性违约事件,动摇了投资者"刚性兑付"的信念,然而其是否系统证伪了"刚性兑付"的命题仍需检验。本文采用短时窗事件研究法,以交易所公司债为样本,检验其信用价差在事件前后的变化,对超日债事件对信用债定价机制的影响进行实证分析。实证结果显示(1)超日债事件引起交易所公司债信用价差显著增大,但是在经济意义上并不显著;(2)民营企业公司债信用价差增加值大于国营企业公司债信用价差增加值,(3)高收益公司债信用价差增加值大于低收益公司债信用价差增加值。研究结果说明"11超日债"事件仅形成了信用债定价在高低收益、不同发行人背景和市场间的分化,在信用债定价中"刚性兑付"信念仍广泛存在,尚未对市场形成根本性影响。     

我国城投债信用违约风险的实证分析

近年,随着城投债的爆发式增长,城投债的信用风险日益暴露。本文运用了Logistic模型对城投债违约风险成因进行了实证研究,研究显示地方财政收入增长率、公司盈利模式对城投债违约风险具有影响,并基于实证研究提出了城投债信用违约风险控制的建议。     

债券违约对流动性影响的传染效应研究

2014年以来我国信用债市场违约事件频发,信用风险的积聚可能引发债券市场流动性恶化。本文以2014―2019年交易所和银行间市场信用债为研究对象,实证考察违约事件对债券流动性影响的传染效应。研究发现:违约事件在同一发行主体的债券之间具有流动性传染效应,当公司的某期债券出现违约时,公司其他未到期债券的流动性水平显著下降;违约事件对同行业其他公司债券的流动性具有传染效应,当行业中出现债券违约事件时,行业内其他公司的债券流动性显著降低;违约事件爆发越密集或者违约事件越严重,对债券流动性的负面影响越大,而且民营企业债受到的影响要大于国有企业债,低信用等级债受到的影响要大于高信用等级债;在市场密集爆发违约事件或出现较为严重的违约事件时期,宏观流动性增加能够改善债券流动性。     

债务风险传染的多重网络研究北大核心

2020年以来,我国债券市场先后经历了AAA级债券违约、房企暴雷等风险事件。科学处置突发违约事件,对维护资本市场稳定与国家金融安全至关重要。在此背景下,本文使用债券信用利差构建债务风险传染的多重网络,并在综合考虑城投债与产业债,不同信用评级债券异质性的基础上,应用前沿的网络合成技术,考察债务风险的跨区域与跨行业传染。研究发现,我国中西部地区受制于较为薄弱的经济基础,在债券市场中具备较高的系统重要性。而人口密集、经济外向度较高的东部地区受突发公共卫生事件的影响较大,其在非线性产业债网络内的系统重要性出现上升。在产业债市场中,房地产部门已经成为最为重要的风险源。此外,本文的研究还表明,区域贸易是影响债务风险传染的重要因素,贸易关联主要通过产业债市场发挥作用。基于以上发现,本文对完善债务风险防范机制提出若干建议,从而为保证资本市场的平稳发展,发挥好金融服务实体经济的职能,提供政策参考依据。     

我国城投债违约风险防控研究——以河南省为例

在我国的经济运行和基础设施建设中,城投债扮演着一个十分重要的角色,其所融资金有效缓解了地方政府财政压力。但随着城投债市场的进一步扩大,市场不完善所导致的诸多问题凸显出来,近年来,不断有城投债实质性或技术性违约给我们敲响了警钟。本文以河南省城投债为例,从地方财政和城投债的规模、信用等级、剩余期限等方面入手研究河南省城投债的风险。同时,据此提出划定责任范围、严格监管、构建信用评价体系、多层次发展市场和推进专项债的发展等建议,为城投债的进一步发展提供参考。     

城投债违约风险防控——以河南省为例

在我国的经济运行和基础设施建设中,城投债扮演着一个十分重要的角色,其所融资金有效缓解了地方政府财政压力。但随着城投债市场的进一步扩大,市场不完善所导致的诸多问题凸显出来,近年来,不断有城投债实质性或技术性违约给我们敲响警钟。本文以河南省城投债为例,从地方财政和城投债的规模、信用等级、剩余期限等方面入手研究河南省城投债的风险。同时,据此提出划定责任范围、严格监管、构建信用评价体系、多层次发展市场和推进专项债的发展等建议,为城投债的进一步发展提供参考。     

公司信用债违约风险预警与防范研究

我国债券规模位居世界第二,债券市场已成为企业直接融资的主要渠道;同时我国公司信用债违约频发,违约主体几乎涵盖了全部行业,永煤AAA债券违约事件引发各方关注。在此背景下,本文研究了信用债违约风险预警与防范,搭建了债券违约预警模型:一是深入分析了违约原因,提出了"经济下行加剧‘债务-通缩’""流动性分层导致再融资困难""民企互保引发违约风险串联"的观点;二是基于KLR信号分析法,以历史违约主体财报数据为基础构建了上市公司债违约预警模型,抽离出相关指标权重构成预警指标体系,并进行了实证检验;三是基于预警模型,提出加强动态监测、构建债券风险分类管理办法等政策建议。     

财经热点

中债登预警信用债倒债风险1月6日,中央国债登记结算有限责任公司发布"2012年银行间债市年报"。该年报警告称,随着信用债市场的超速发展,特别是城投类债券的迅猛扩张,2013年信用债爆发倒债危机的可能性将会加大。城投债潜存的风险仍然不容忽视,同时,地方政府为城投债提供隐性担保已经成为市场默认的潜规则。对此,中债登建议,放开商业银行承销城投类企业债,银监会定期公布地方融资平台判断标准,城投债适时向市政债转型,将地方政府的隐性担保显性化。