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随着市场经济的不断发展，我国城市化进程不断加快，地方政府所承担的市政基础设施建设任务呈激增的态势。在中央实施分税制改革后，地方财政收入实力已经远远不能满足地区城市建设的资金需求，加之我国从法律层面限制地方政府作为融资主体对外募集资金的资格，造成了地方政府在经济发展中所面临的两难困境，地方政府融资平台在这一特殊背景下应运而生。地方政府融资平台的出现从一定意义上来讲突破了地方政府在市政建设中的资金瓶颈，巧妙地规避了国家政策和法律的限制，极大的缓解了地方财政压力，成为地方政府筹集建设资金的重要依靠力量。目前，全国各地大概有10000家左右的融资平台公司。数目如此巨大的融资平台在保障了各地市政基础设施建设的同时，也积累了大量的债务，形成了巨大的风险，这也引起了中央政府的重视。2014年10月2日，国务院发布《国务院关于加强地方政府性债务管理的意见》，明确指出政府债务的融资主体仅为政府及其部门，平台公司不能再以政府名义举债，政府也不能提供担保，这意味着一直以来承担政府融资功能的融资平台将转型向市场化发展，其政府融资功能将被剥离。没有了政府信用的支持，除了巨大的存量债务外，市政基础设施建设需求仍在，而新增融资受阻，地方政府融资平台的融资遭遇困境。 正是在这样的背景下，证监会开闸放水于2015年1月15日出台《公司债券发行与交易管理办法》，将公司债的发行主体从上市公司扩大到所有的公司制法人（地方政府融资平台除外）。此时，一类特殊主体得到释放——类平台公司（是指不在银监会地方政府政府融资平台名单内，但实际上承担着地方政府进行融资职能的公司）。同时，私募公司债产品门槛低，募集资金使用限制较少，正好切合类平台公司需求。私募公司债发行额从2014年的686.62亿元激增到2015年的5122.92亿元，到2016年更是增加至14940.47亿元，其中类平台公司占到发行主体的90%以上。巨大的债务增量无疑在增加类平台公司信用风险的同时，加剧了地方政府的隐性债务负担。 本文以私募公司债为切入点，利用修正的PFM模型对类平台公司的信用风险进行度量和实证分析，以期警示地方政府正视问题，尽早解决。 具体而言，本文由以下几个部分组成。 第一部分是绪论。主要阐述本文研究的相关研究背景、研究意义、研究思路、和研究方法，在本部分末尾处对本文的研究创新点加以说明。 第二部分是文献综述。首先，对外文文献进行综述，并重点论述KMV模型及其衍生的PFM模型的国外研究成果和重要发展。其次，对国内文献加以综述，主要为以下几个方面：第一方面、对信用风险度量的理论和方法进行概述；第二方面、总结KMV模型及其衍生的PFM模型的相关国内研究成果；第三方面、归纳有关地方政府融资平台信用风险的主要文献。 第三部分是理论分析。该部分首先阐述了信用风险的基础概念。其次对传统和现代信用风险度量方法进行阐述比较，进而选择了基于 KMV模型衍生出来的PFM模型作为本文的基础模型。最后对类平台公司的基本理论、私募公司债的基本情况以及类平台公司信用风险的形成机理进行分析阐述。 第四部分是模型理论。该部分首先阐述了PFM模型的由来和假设，并对模型的推导和计算进行说明。其次基于类平台公司的特点，对PFM模型进行修正，以期达到更好的拟合效果。 第五部分是实证分析。该部分首先对样本数据进行说明，并对样本进行配对。然后通过基于类平台公司特征而修正的 PFM模型对类平台公司的违约距离进行测度，并与可比上市进行对比，进一步揭示类平台公司的信用风险亟待关切。最后对模型结果进行对比检验。 第六部分为研究结论与建议。该部分首先对全文的研究结论做出了全面的总结和分析。其次，剖析本文的研究成果，同时结合前文的文献综述与实践情况提出有益的政策建议。最后，由于笔者知识水平和能力有限，存在一些不足和局限，因此提出后续研究方向，以期进行更全面深入的研究。 本文的结论是：本文以具有代表性的建筑行业、综合行业和房地产行业主体信用评级AA的类平台公司为研究对象，通过修正的PFM模型对类平台公司的信用风险进行测度并得出违约距离。结果发现，可比上市公司的违约距离远远大于类平台公司的违约距离，类平台公司违约距离绝对值较小，类平台公司面临较大的信用风险。由于该类型公司性质的特殊性，它的风险往往也就意味着地方政府的潜在债务风险，需警惕此类平台债务所带来的信用风险，早日理清并妥善解决。 本文的创新之处在于：第一、目前有关信用风险度量的研究对象基本集中在上市公司和部分非上市公司以及少数地方政府融资平台，对于类平台公司的研究少之又少。但随着私募公司债的爆发式发行，类平台公司的信用风险问题突起，本文选择以私募公司债为切入点采用修正的 PFM模型对类平台公司的信用风险进行研究是本文的一大创新点。第二、本文根据类平台公司的特点，选择EBITDA利息保障倍数代替以往研究中常用的利息保障倍数指标，更加贴合类平台公司的实际情况，同时选取包括EBITDA利息保障倍数在内的三个财务指标对类平台公司的可比上市公司进行选取，进一步保证了模型的拟合效果。