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...     

信用评级与信用债违约实证研究——基于机器学习算法

已有研究表明,信用债券违约呈日益蔓延态势,其中一个重要原因是信用评级无法准确提供债券违约风险信息,这也导致了信用评级公信力的下降。本文选取2018—2019年还本付息的信用债券作为研究对象,引入机器学习算法,探讨各评级机构提供的信用评级与债券违约风险之间的关系。研究结果显示,来自不同评级机构的信用评级对违约风险的反映不存在异质性,但对违约风险反映的程度存在异质性：与国内信用评级机构相比,国际信用评级机构出具的信用评级能够反映更多的违约风险;与发行者付费模式相比,投资者付费模式下的信用评级能够反映更多的违约风险。也就是说,尽管信用评级虚高在信用评级机构中具有共性,但通过国际评级机构和投资者付费模式进行评级,可显著改善评级质量。这表明,信用评级行业的对外开放与采用投资者付费模式,对提升我国信用评级水平具有积极意义。     

我国信用债市场信用评级虚高问题研究

2020年,华晨和永煤的信用债违约事件引发了信用债市场的剧烈震动.两起违约事件之所以会引发市场悲观情绪,除两家企业都是地方国有企业以外,还因为违约发生前两家企业的主体信用评级都是AAA级,评级展望为稳定,违约债券的债项评级也是AAA级.在信用评级体系中AAA级是最高等级的信用评级, AAA债券违约现象频发引发了市场对信...     

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。     

企业债券违约风险及其防范——以永泰能源为例

本文从永泰能源连续发生债券违约的案例入手,在企业层面、监管层面、信用评级层面分析我国企业债券违约风险的成因,提出采用建立风险预警机制、多层级集中监管模式以及改进评级方法等方式进行相应防范。     

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。     

ESG视角下的公司债券信用评级

近年来,我国公司债券市场信用违约事件频发,暴露了传统的基于经营和财务的信用评级模型在风险识别和预警方面存在一定的局限性。本文阐述了ESG因素对企业信用资质的影响,认为ESG指标是对传统信用评级框架的有益补充,总结了当前将ESG因素纳入公司债券信用评级框架所面临的挑战,并分别从监管部门、信用评级机构、投资机构和发行人角度提出了对策与建议。     

国企债券密集违约,市场建设任重道远

2020年,"逃废债"一词在时隔多年后再次成为经济金融领域热点,背后是以债券违约为代表的信用风险事件频发.自2014年发生信用债违约事件以来,我国债券违约走出了"规模化、常态化"趋势,特别是2018年以来,违约债券的规模及其占信用债存量比重同时呈现高位上涨态势.违约债券的主体也出现显著变化,国有企业信用债密集违约"接棒...     

劳动投资效率、企业性质与资产收益率

基于中国信用债券市场的近期违约事件,本文研究发现:涉事评级机构不仅没有因为涉及债券违约事件而收紧信用评级标准,反而更加高估企业的信用评级水平,并且涉及的债券违约事件越多,高估信用评级的程度越大。但投资者通过“用脚投票”方式惩罚了涉事评级机构,导致其市场份额相对于非涉事评级机构出现显著下降或者增长较低的态势,同时涉事评级机构的信用评级意见对于降低企业融资成本的作用显著降低。     

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。