【摘 要】
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2014年成为我国债券市场的违约元年,上海超日太阳能债券违约成为第一起实质性违约事件。到2016年,我国债券市场已呈现蔓延的趋势。所以判断企业债券违约的可能性,预测未来债
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2014年成为我国债券市场的违约元年,上海超日太阳能债券违约成为第一起实质性违约事件。到2016年,我国债券市场已呈现蔓延的趋势。所以判断企业债券违约的可能性,预测未来债券违约情况,对于提前准备、有效应对、及时防范可能出现的债券违约事件,具有重要的实践意义,也是“防止发生系统性区域性金融风险”与“坚守住不发生系统性风险的底线”中重要的一环。本文首先介绍了变系数离散选择模型及其估计方法,并对从2013年至2015年已到期一般中期票据年度及2016年三季度财务数据中选择的14个指标用主成分分析法降维为少数几个线性无关的主成分,并求得其主成分得分;在此基础上,使用一般离散选择模型求得2016年债券样本违约概率和以2016年为给定点的变系数离散选择模型求得的违约概率,并对所求得的违约概率按Bayes判别方法构造判别准则,并按此准则判别各债券是否属于问题债券。结果表明变系数离散选择模型下问题债券误判率为75%,由于问题债券本身相对于样本容量而言很稀少,使得结果的稳健性不足。将该方法沿用至股票市场发现变系数离散选择模型下问题股票误判率降低为25%左右,说明目前我国债券市场的实质违约现象总数仍不多,待我国债券市场充分发展,充分市场化后,可以预计变系数离散选择模型将得到较好的应用。最后针对我国债券市场的发展形势,特别是信用违约趋势给出了几点建议。
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