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在债券发行规模不断扩大的背景下,我国债券市场积累的系统性风险也逐渐暴露。企业债券发行规模的持续增长与经济下行带来的压力,导致我国政府不再有能力为大规模的债券违约提供兜底保障,取而代之的是大量企业债券发生实质性违约。2014年至2018年,我国共发生企业债券违约事件58起,违约金额达494.22亿元。在我国债券违约现象趋于常态化发展的背景下,深入研究我国企业债券违约风险的度量和预测问题、企业债券违约的影响因素问题,对我国债券市场未来长期稳定的发展具有十分重要的意义。本文以熵理论、灰色关联分析理论、LOGIT回归分析理论为研究的理论基础,构建企业债券违约风险预警模型。全文围绕财务指标和债券信息指标体系的构建、研究样本的选取、指标体系的筛选、LOGIT回归模型的构建、量化模型的预测效度等研究内容展开。本文基于我国2014年至2018年发生违约的企业债券样本,选取322只企业债券作为研究样本。构建涵盖发债主体财务信息以及债券信息的指标体系,利用熵权、灰色关联分析相结合的方法研究企业债券违约风险的影响因素,根据债券发生违约前一年的数据构建LOGIT模型,通过检验样本对构建的LOGIT模型进行有效性分析,实证结果表明:第一,熵权-灰色关联分析能够有效地计算影响因素的关联度,确定与被解释变量发展态势相似的影响因素。第二,构建的LOGIT债券违约风险度量模型能够较好地对债券违约概率进行计算,模型准确率达97.53%,该模型能够较好地识别企业债券的违约风险。