【摘 要】
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2014年以来,中国经济增速不断下行,经济发展进入新常态,为此中央提出了供给侧结构性改革,企业面临优胜劣汰的局面,政府对发生债券违约风险的企业实施兜底行为的压力逐渐增大。为防范系统性金融风险,刚性兑付行为被打破已经是大势所趋。2014年,我国首次发生债券违约事件,到2020年9月,我国债券市场已发生170起违约事件,涉及违约金额1087亿元。特别是2018年,我国企业债券违约事件数量激增,高达40
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2014年以来,中国经济增速不断下行,经济发展进入新常态,为此中央提出了供给侧结构性改革,企业面临优胜劣汰的局面,政府对发生债券违约风险的企业实施兜底行为的压力逐渐增大。为防范系统性金融风险,刚性兑付行为被打破已经是大势所趋。2014年,我国首次发生债券违约事件,到2020年9月,我国债券市场已发生170起违约事件,涉及违约金额1087亿元。特别是2018年,我国企业债券违约事件数量激增,高达40家,已占前几年违约总数的59%,违约企业性质也从非上市公司扩大到了上市公司。上市公司对于我国资本市场的资源配置与运作、产业结构的转型与优化以及维护社会稳定等方面有着较大的影响力。然而我国信用评级主要采取发行人付费方式,可能出现评级机构以压低价格或抬高评级争夺市场的行为,导致债券市场整体信用评级虚高,不利于投资者准确地识别企业违约风险。数据显示:上市公司中将近2/3的新增违约主体在发生实质性违约前一个月,其主体信用评级仍为A级及以上,引发投资者恐慌,信用评级的风险预警能力遭到质疑。在此背景下,找到一个更好地度量我国上市公司债券违约风险的方法具有现实意义。截止到2020年底,我国仅有8家非上市民营企业发生违约,难以分析其违约规律,因此本文仅对上市民营企业进行分析,选取31家上市民营企业作为“违约组”,以与之对应的31家上市民营企业作为“对照组”,从EDF值、偿债能力、盈利能力、营运能力和成长能力五方面构建信用风险度量模型——KMV-Logit模型。同时将信用评级、Logit模型和KMV-Logit模型的预测准确率进行对比分析,研究发现:（1）利用KMV模型求得的EDF值可以在上市民营企业发生违约前一季度将“违约组”与“对照组”区分开来,其在企业发生违约前一季度的预测效果最强。（2）以违约前一季度的EDF值和财务指标混合的KMV-Logit模型与信用评级进行对比发现,KMV-Logit模型对上市民营企业的总体预测准确率高于信用评级,对上市违约民营企业的预测准确度也优于信用评级,但其对正常存续的上市民营企业识别能力低于信用评级（3）通过将KMV-Logit模型和Logit模型进行对比分析发现,KMV-Logit模型的预测准确度优于Logit模型。由此可见,三种方法中KMV-Logit模型可以更好的识别我国上市民营企业的违约风险。
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