【摘 要】
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2013年至2016年,我国债券市场的债券发行规模经历了爆炸性增长,随着市场不断发展,债券违约风险也日益暴露。自2014年“11超日债”成为中国债市首只违约的债券以来,每年爆发的
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2013年至2016年,我国债券市场的债券发行规模经历了爆炸性增长,随着市场不断发展,债券违约风险也日益暴露。自2014年“11超日债”成为中国债市首只违约的债券以来,每年爆发的债券违约数量有增无减。在短短三年的时间里,违约债券从2014年的6只增加到2016年的79只,违约主体遍布各行各业,囊括上市公司与非上市公司。而去年震惊整个市场的债券违约事件莫过于东北特钢“9连违”,作为地方性国有企业,这家特钢龙头在半年时间内连续违约9次,涉及金额58亿,把业界的目光聚焦到钢铁行业。实际上这并非我国钢铁企业的第一次违约,钢铁产业链的上下游如建筑、采掘、机械工业等也均发生过债券违约事件。作为产能过剩的典型代表,宏观经济下行催生了钢铁行业的信用风险暴露,识别和防范钢铁企业的债券违约风险已经刻不容缓。本文运用KMV模型来测度钢铁行业上市公司的债券违约风险。KMV模型作为一种在国外成熟市场备受肯定的信用风险测量工具,能够提供动态及时的信用风险监控。为使它更加适用于中国市场,本文首先对KMV模型进行了参数上的修正,得出我国钢铁行业上市公司的违约距离,并运用显著性检验及历史数据检验来验证了该模型的有效性。其次进行行业间横向研究及行业内纵向研究,将研究范围扩大到包括钢铁在内的13个行业,发现钢铁行业之中的债券违约风险虽然处于中等水平,但钢铁上下游各行业的违约风险均较高。最后,通过对违约风险高于平均水平的公司进行深入研究,从外部及内部两个视角提炼出钢铁行业的债券违约风险点,并提出了相关政策建议。
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