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房地产债券的信用违约损失测算模型房地产债券作为一种重要的金融工具，为房地产企业融资提供了便利。
然而，信用违约风险一直是房地产债券市场面临的重要挑战之一。
在评估风险和制定有效防控措施时，建立信用违约损失测算模型具有重要意义。
本文将探讨房地产债券信用违约损失的测算模型。
一、简介房地产债券的信用违约损失测算模型是一种评估房地产债券违约风险的分析工具，通过对相关因素进行量化分析，计算出可能的信用违约损失水平。
该模型可以帮助投资者、信用评级机构和监管部门更好地评估风险，并采取相应的风险管理措施。
二、模型构建1. 数据收集与处理在构建信用违约损失测算模型之前，首先需要收集和处理相关数据。
相关数据包括债券发行人的财务状况、市场环境、宏观经济指标等信息。
同时，还需要对数据进行验证、清洗和标准化，以确保数据的准确性和可比性。
2. 变量选择与建模方法在模型构建过程中，需要选择适当的变量，并采用合适的建模方法。
常用的变量包括债券发行人的财务指标、市场评级、市场利率等。
建模方法可以采用统计模型、机器学习等方法，根据实际情况选择最合适的方法。
三、模型应用1. 信用评级通过信用违约损失测算模型，可以对房地产债券进行信用评级。
根据模型计算结果，将债券分为不同的信用等级，帮助投资者更好地判断风险和收益。
2. 风险控制借助模型的预测能力，投资者和监管部门可以及时发现潜在的违约风险，采取相应的风险控制措施。
这包括减持高风险债券、增加抵押品要求等。
3. 投资决策模型的使用还可以为投资者提供参考，帮助他们做出更明智的投资决策。
通过对不同债券的信用违约损失进行测算，投资者可以从风险和收益的角度综合考虑，制定更为合理的投资策略。
四、模型评估与改进构建信用违约损失测算模型不是一次性的工作，需要不断进行评估和改进。
模型的准确性和稳健性是评估模型优劣的重要标准。
通过与实际情况对比，可以发现模型存在的问题，并进行相应的改进。
五、结论房地产债券的信用违约损失测算模型为投资者、信用评级机构和监管部门提供了重要的风险管理工具。
基于机器学习的债务违约预测模型构建研究在金融领域，债务违约是一个重要的问题。
债务违约对借款人和债权人都有着巨大的影响，因此，预测债务违约的能力对于金融机构和投资者来说至关重要。
近年来，机器学习技术的发展为债务违约预测提供了新的解决方案。
债务违约预测模型的构建是一个复杂的过程，需要考虑众多的因素。
首先，数据的选择是至关重要的。
债务违约预测模型所使用的数据应该包含借款人的个人信息、经济状况、财务指标等。
此外，还需要考虑宏观经济因素、行业动态等外部因素的影响。
通过综合考虑这些因素，可以构建一个更加准确的预测模型。
在数据准备阶段，需要对原始数据进行清洗和转换。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及将非数值型数据转换为数值型数据。
清洗和转换后的数据将作为模型的输入。
机器学习算法的选择是构建债务违约预测模型的关键。
常见的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
每种算法都有其优缺点，适用于不同的情况。
在选择算法时，需要考虑模型的准确性、解释性、计算效率等因素。
同时，还可以利用集成学习的方法，将多个算法的预测结果进行组合，提高预测的准确性。
模型的训练和评估是模型构建过程的关键步骤。
在训练阶段，需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
通过不断调整模型的参数和算法，可以提高模型的性能。
除了传统的机器学习算法，深度学习技术也在债务违约预测中得到了应用。
深度学习算法可以通过构建多层神经网络来学习数据的高层次特征表示。
与传统的机器学习算法相比，深度学习算法在处理大规模数据和复杂模式识别方面具有更好的性能。
然而，深度学习算法的训练和调参过程相对较为复杂，需要更多的计算资源和时间。
在债务违约预测模型的应用中，还需要考虑模型的解释性和可解释性。
对于金融机构和投资者来说，了解模型预测的原因和依据是非常重要的。
因此，模型应该能够提供对预测结果的解释和可视化。
城投债违约风险测度与预警——基于KMV和BP模型孙丽， 孔文茜（华东师范大学经济与管理学部，上海 200062）[摘要]结合KMV模型和BP神经网络模型构建城投债违约风险预警模型，以区域经济实力、发行主体财务状况、发行特征3个维度22个指标搭建城投债违约风险评价体系，识别提炼我国城投债违约风险的关键影响因素，考察分析各维度特征以及异质性表现。
通过对6675只债券，14万条以上总样本进行实证检验后发现，债券发行主体财务状况是在评价同一地区城投债违约风险时最具参考价值的维度；同省份不同城市的城投债违约风险水平因区域风险冲击而趋同；城投债因所处地理区位、发行主体所属行业不同，其风险表现具有显著差异。
研究结论有助于投资者建立风险预警机制，有效防范城投债的违约风险。
[关键词] 城投债；风险预警；神经网络；KMV模型[中图分类号] F832.0 ［文献标识码］A ［文章编号］1000-4211(2023)05-0081-20一、引言1994年的分税制改革和旧预算法造成地方政府事权大、财权小、缺乏融资渠道，以公司名义承担地方建设领域融资职能的城投公司的兴起则极大缓解了城市日益增长的发展需求与地方政府财政收入不充足之间存在的矛盾，但也直接导致了地方负债规模的迅速膨胀，截至2014年末政府部门杠杆率已达到了57.8%。
为了遏制地方负债率的进一步扩张，并防范系统性金融风险的发生，中央开始着手规范地方政府融资渠道，2014年出台了新预算法来赋予地方政府以政府债券形式融资的权力，对城投平台的融资职能进行剥离，建立规范的地方政府融资机制，使政府债券的发行日益规范化、标准化、透明化。
但随着部分区域财政收入增长疲软，地方政府难以支撑前期大规模基建投资所形成的债务，非标违约事件常有发生。
据广发证券不完全统计，自2018年1月至2022年7月31日，全国累计已有174例非标违约事件，共涉及115家城投平台。
标准化债券市场目前虽然尚未出现债券实质违约，但技术性违约事件的持续发生值得相关各方警惕。
基于深度学习的债券违约风险预测模型研究近年来，债券市场的稳定性备受关注。
债券违约风险是投资者最为关心的问题之一，因为债券违约可能导致投资者遭受巨大的损失。
为了提前预测债券违约风险，许多研究人员和机构开始探索使用深度学习模型来进行预测。
深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来进行数据分析和模式识别。
相比传统的统计模型，深度学习模型可以自动提取数据中的特征，并在大规模数据集上进行训练，从而提高预测的准确性。
在债券市场中，债券违约风险的预测涉及到大量的宏观经济数据和公司财务数据。
传统的方法通常依赖于人工选择特征和建立模型，这种方法存在着主观性和局限性。
而深度学习模型可以通过学习大量数据中的特征来自动提取相关信息，从而更好地预测债券违约风险。
在构建深度学习模型时，数据的选择和处理是非常重要的。
首先，需要选择合适的数据集，包括宏观经济数据、行业数据和公司财务数据等。
其次，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和降维等。
这些步骤可以提高模型的稳定性和预测准确性。
在深度学习模型的构建过程中，选择合适的网络结构和算法也是非常关键的。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
这些算法可以根据数据的特点和预测的需求进行选择和调整。
除了数据和算法的选择，模型的评估和优化也是不可忽视的环节。
在模型评估中，可以使用交叉验证和指标评估等方法来评估模型的性能。
在模型优化中，可以通过调整超参数、增加训练样本和引入正则化等方法来提高模型的泛化能力。
尽管深度学习模型在债券违约风险预测中具有很大的潜力，但也存在一些挑战和限制。
首先，深度学习模型需要大量的数据来进行训练，而在债券市场中，可用的数据通常是有限的。
其次，深度学习模型的训练过程需要大量的计算资源和时间，这对于一些中小型机构来说可能是一个难题。
此外，深度学习模型的解释性也是一个问题。
由于深度学习模型的复杂性，很难解释模型是如何做出预测的。
Financial View金融视线 | MODERN BUSINESS现代商业145基于修正KMV模型的我国信用债券违约风险度量毛莹 柳云凯 陆思颖 赵雪飞武汉纺织大学经济学院 湖北武汉 430200摘要:近年来，我国信用债券违约事件频发，信用风险的准确识别已经成为金融机构和投资者越发关注的问题。
本文利用2019年发行信用债券并违约的26家上市公司和与其处于同行业的上市公司作为样本，通过修正KMV 模型测量上市公司信用风险并对测度结果进行双样本均值t检验。
研究结果表明修正参数后的KMV模型能显著提高我国上市公司信用风险的识别精度，对照组企业的违约距离比违约组的违约距离更大，且上市公司股价波动率的增大会导致其信用风险的增大。
研究结果表明修正后的KMV模型在我国资本市场上有更高的适用性，有助于金融机构和投资者度量上市企业的信用风险。
关键词:信用风险；KMV模型；违约距离中图分类号:F832.5 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2021)05-0145-03一、引言自改革开放以来，债券市场经过三十余年的高速发展，在我国资本市场发挥越来越重要的作用，各类融资主体的直接融资需求越来越能被品种丰富的债券有效满足。
自2014年以来，我国信用债券违约数量大幅增长。
根据Wind金融数据库统计，截至2019年末，我国信用债券违约累计430只，违约金额合计3527.08亿元。
具体来看，2014年违约6只共13.40亿元；2015年违约27只共121.77亿元；2016年违约56起共393.77亿元；2017年违约34只共312.49亿元；2018年违约125只共1209.61亿元；2019年违约182只共1476.04亿元。
作为债券市场的重要组成部分，信用债券高收益性的特点。
由于高收益性往往意味者具有高风险，因此，如何正确认识并处理好信用债券的违约问题是非常重要的。
风险管理领域里的核心课题之一是测度信用风险，目前学术界流行的信用风险评估方法有基于信用转移分析的CreditMetrics模型、基于宏观模拟的CPV模型、基于保险精算学的CreditRisk+模型和KMV模型等。
贷款违约预测模型及应用研究第一章研究背景近年来，随着社会经济的快速发展，贷款业务的需求也越来越大。
同时，由于信用环境的不稳定、贷款利率的变动、借贷主体的个人或企业信誉缺失，造成一定数量的借款人无法按时还款或无法还款，失去了贷款者的信任，这就使得贷款风险越来越高。
因此，如何准确预测贷款违约情况，降低风险，成为银行、金融机构等贷款服务提供者重要的关注点。
本文将就贷款违约预测模型及应用展开研究，并探讨其在银行、金融业务中的应用前景。
第二章贷款违约预测模型研究2.1 特征选择在贷款违约预测中，需要考虑大量的影响因素，如个人信用评分、年龄、经济状况、借贷金额、负债比率等等，这些特征对于贷款违约的影响各不相同。
因此，在进行贷款违约预测时，需要将这些特征进行筛选，选出对贷款违约影响最为显著的特征作为预测模型的输入。
在特征选择方面，可以使用相关系数、方差、卡方检验等方法进行筛选。
其中，相关系数是一种线性关系度量方法，可以评估特征与目标变量之间的关系强度，方差方法则可以评估每个变量的方差大小，卡方检验则可以评估两个分类变量之间的关系。
2.2 模型构建在特征筛选之后，需要选择合适的预测模型进行构建。
常用的贷款违约预测模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
逻辑回归是一种传统的分类算法，该算法可以将输入变量与输出变量之间的关系表示为数学函数，并计算出每个特征的权重。
决策树是一种树状结构表示的预测模型，它可以根据特征的重要性，将样本分为不同的类别。
随机森林是一种集成学习方法，通过多个决策树的集成，提高分类准确度和鲁棒性。
2.3 模型评估对构建好的模型进行评估，是保证模型准确性和实用性的关键。
评估贷款违约预测模型的常用指标包括精确度、召回率、F1分数等。
此外，还可以通过交叉验证等方法来对模型进行稳健性测试和过拟合检测。
第三章贷款违约预测模型的应用研究3.1 银行银行是最常接触和使用贷款违约预测模型的金融机构之一。
银行可以通过对客户的信用评级、还款记录和其他关键信息的分析，来预测是否会出现违约情况。
债券发行的信用违约风险如何评估违约概率债券市场作为金融市场中重要的一部分，扮演着为企业和政府筹集资金的重要角色。
然而，债券发行存在着信用违约风险，即债券发行人无法按时支付本金和利息的风险。
为了评估债券发行的信用违约风险，债券市场需要采取各种手段评估违约概率，以及寻找避免违约的方法。
本文将探讨债券发行的信用违约风险评估及概率计算的方法。
一、信用违约风险评估的重要性评估信用违约风险是债券市场中的核心问题之一。
对于投资者而言，投资债券时需要了解债券发行人的信用状况以及违约概率，以便做出明智的投资决策。
对于银行和保险公司等金融机构而言，评估债券发行人的信用违约风险则是确保资本安全和风险控制的重要手段。
而对于债券发行人而言，评估信用违约风险可以帮助他们了解市场对其信用状况的认可程度，从而更好地制定策略和控制风险。
二、评估信用违约风险的方法1. 定性评估方法：定性评估方法主要通过对债券发行人的信用状况进行综合评估，包括了解债券发行人的财务状况、经营情况、行业竞争力、市场地位等。
这些评估指标可以帮助评估机构了解债券发行人违约的可能性，并对其信用等级进行评定。
定性评估方法虽然主观性较大，但对于一些新兴行业或没有公开财务数据的企业而言，是一种较为常用的评估方法。
2. 定量评估方法：定量评估方法主要通过使用统计模型和数据分析来计算违约概率。
这些模型使用历史数据和市场指标来构建违约概率模型，从而预测未来违约的可能性。
一些常用的定量评估方法包括评级模型、默认概率模型、违约预测模型等。
这些模型可以根据不同的数据和市场情况进行调整，以提高其准确性。
三、信用评级及违约概率计算方法1. 信用评级：信用评级是评估债券发行人信用状况的重要指标，也是投资者判断债券信用风险的依据。
常用的信用评级机构包括标准普尔、穆迪和惠誉等。
评级机构根据对债券发行人的定性和定量评估，将其信用状况分为不同等级，如AAA级、BBB级等，其中AAA级表示最低违约风险，而CCD级则表示较高违约风险。
中国债券市场违约问题及信用风险管理研究在中国债券市场，债券违约问题已经成为了一个严重的挑战。
随着市场开放和监管规则逐渐完善，许多债券发行人开始面临着长期的信用评级、负面新闻报道、流动性问题，以及市场惊慌情绪等问题，这些问题都极大地影响着他们的资金来源和信用状况。
债券违约问题，是指债券发行人在偿付债券本息时无法按时兑付，或未能按照合同规定的方式债券违约。
市场上的债券违约主要有两种情况，一种是技术违约，另一种是实质违约。
技术违约是指因为债券发行人的财务状况、交易制度、监管等原因导致债券无法按时兑付本息，而实质违约是指债券发行人本身存在非常严重的财务困境或者恶意逃废债务等原因，导致债券违约。
而在中国的债券市场上，以实质违约居多。
与此同时，中国债券市场缺乏有效的信用风险管理手段。
目前市场上的信用评级机构数量过少，与国际接轨的信用评级标准也不够完善，评级信息的透明度和精细程度还很有限。
这些问题在一定程度上阻碍了中国债券市场的发展。
针对这些问题，中国政府和监管机构已经开始采取措施来加强债券违约风险的监管和管理。
首先，政府建立了专门的风险管理机构和平台，以收集、评估和发布与债券违约相关的信息。
其次，政府加大了对信用评级机构的监管力度，促进中国的信用评级机构与国际接轨。
此外，政府还鼓励投资者增加对债券违约风险的认识，并提高对风险管理的自身能力。
在中国债券市场中，无论是债券发行人还是投资者，都应当注重债券的信用风险管理。
债券发行人应该加强债券的财务管理和债券还款能力的监管，提高自身信用度和资金流动性，减少违约的风险。
同时，投资者也应该通过有效的风险管理手段，例如多元化投资和研究债券基本面等方法，减少自身投资的风险。
综上所述，中国债券市场存在违约问题和信用风险管理不足的现象。
政府、监管机构、债券发行人和投资者都需加强对债券风险监管和管理，从而保障中国债券市场的稳定性和健康发展。
判别公司债券违约风险的财务指标研究--基于财务预警理论霍雨佳【摘要】随着我国资本市场的进一步发展，公司债券已成为我国债券市场的重要组成部分，因此公司债券的违约风险成为投资者关注的重要因素。
文章将财务预警理论与公司债券违约风险的度量相结合，运用多元判别分析方法，建立财务预警指标体系和预警模型对公司债券违约进行预测，并对模型的有效性进行实证分析。
【期刊名称】《会计之友》【年(卷),期】2016(000)021【总页数】5页(P36-40)【关键词】公司债券;违约风险;财务比率;财务预警【作者】霍雨佳【作者单位】内蒙古财经大学会计学院【正文语种】中文【中图分类】F83021世纪以来，我国公司债券市场迅速发展，市场规模迅速扩张，债券品种创新速度加快，发行人和投资者类型呈现多元化趋势。
公司债券的发展前景非常广阔，成为我国债券市场的重要组成部分。
但债券市场的违约风险如影随形，对此我们要认真应对。
我国关于财务预警系统研究的主要对象为上市公司，基于发达国家的理论研究与技术，进行符合中国实际情况的建模研究。
其中周首华等[1]基于Altman的Z计分模型，结合我国债券市场的特点和发展状况，在1996年提出了预测公司财务风险发生的新模型——F计分模型。
陈静[2]在进行财务预警系统的研究中，以ST公司与非ST公司作为研究对象，选取34家公司1995—1997年的财务数据进行实证分析。
吴世农和卢贤义[3]选取了140家上市公司作为研究样本，选取21个财务指标作为变量进行判别分析、多元线性回归分析、Logistic回归分析，分别建立了三种预测财务困境的模型。
在国内的研究中，财务预警模式所使用的变量限于一般财务及非财务比率在变量的选取上，较少涉及信用风险因素。
因此，本文引入公司债券信用风险和发行债券的公司信用评级因素，并将其纳入一般公司债券违约预警系统中，提出一种新的财务危机预警方法。
本文基于财务预警系统来研究公司债券的违约度量，为了明确违约概念的界定和建立违约判别模型，把违约定义为财务的违约，即违约的发生是由于公司的财务状况出现了一定的问题，发债公司不能够按时支付债券投资者本金和利息。
违约概率模型1. 引言违约是指借款人未能按照合同约定的条件和期限履行债务的行为。
在金融领域中，了解借款人的违约概率对于风险管理非常重要。
违约概率模型就是用来预测借款人违约概率的数学模型。
本文将介绍违约概率模型的基本原理和常用方法，并探讨其中的一些应用。
2. 违约概率模型的基本原理违约概率模型的基本原理是根据借款人的个人特征和经济状况，构建一个数学模型来预测其违约概率。
通常，违约概率模型利用历史数据来建立模型，并通过模型来分析和预测未来的违约风险。
3. 违约概率模型的常用方法3.1 传统的违约概率模型传统的违约概率模型主要包括： - 判别分析模型：通过判别函数将借款人分为违约和非违约两个类别； - 逻辑回归模型：通过构建一个回归方程来预测违约概率；- 决策树模型：通过构建一棵决策树来预测违约概率。
这些传统的模型通常基于统计学方法，需要明确的特征选择和模型假设。
3.2 机器学习方法近年来，随着数据科学和人工智能的快速发展，机器学习方法在违约概率模型中得到了广泛应用。
机器学习方法能够根据大量的数据自动学习模型，并进行预测。
常用的机器学习方法包括： - 随机森林：通过构建多个决策树来预测违约概率，并通过集成方法来提高预测准确性； - 支持向量机：通过找到一个最佳的超平面来区分违约和非违约客户； - 神经网络：通过构建多层的神经元网络来进行预测。
这些机器学习方法通常不需要明确的特征选择和模型假设，但需要大量的样本数据和计算资源。
4. 违约概率模型的应用违约概率模型在金融风险管理中有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面： - 信用评分：银行和金融机构可以根据违约概率模型对借款人进行评分，以确定借款人的信用等级和贷款利率； - 风险管理：违约概率模型可以帮助金融机构评估借款人的违约风险，从而制定相应的风险管理策略； - 投资决策：投资者可以利用违约概率模型来评估债券和债务证券的违约风险，从而作出相应的投资决策； - 信用衍生品定价：违约概率模型可以用于定价和风险管理信用衍生品，如信用违约掉期和信用违约互换。
作者：俞宁子，刘斯峰，陈绿原目录1、国内债券违约概览22、债券违约成因分析与预警要素73、债券违约风险预警模型框架与原理114、总结19债券违约风险预警模型探究201411、国内债券违约概览2014年3月7日深圳证券交易所披露了《上海超日太阳能科技股份有限公司2011 年公司债券第二期利息无法按期全额支付的公告》，超日太阳于2012年3月7日发行的2011年公司债券(简称“11超日债”)第二期利息原定金额共计人民币8980万元，但由于各种不可控的因素，公司付息资金仅落实人民币400万元。
因此，“11超日债”本期利息将无法于原定付息日按期全额支付，仅能够按期支付人民币400万元。
这是中国债市的首例违约事件，后来债券市场的表现证明在中国债市并不是偶然事件，而是打破债券刚性兑付的开始。
在此后的两年多时间（截止2016年7月底），中国债市违约涉及37家主体，涉及从央企到民企，从公募到私募几乎所有类型。
1.1趋势：违约数量和金额过去两年及未来持续递增自超日违约后，2014年市场开始出现了少量债券逾期，2015年的违约笔数和金额明显上升，至2015年底累计违约24笔金额达128.7亿，2016年2月以后违约数量和金额分别猛增截至62笔及376.3亿（截止2016年7月），虽然近期山西煤炭企业在政府支持和背书下，成功发行新债挺过难关。
但是随着经济环境整体下行，经济转型尚未完成，违约趋势的延续是大概率事件。
1.2行业：产能过剩及强周期性行业占比高债券违约风险预警模型探究2016年我国宏观经济将继续面临经济下行压力，传统制造业去产能和房地产去库存任务艰巨，经济增速将进一步放缓。
经济下行，下游产业需求低迷，使得处于上中游的强周期产业产能过剩，产品销量及价格持续下滑，盈利能力大幅下降，债务负担加重，以及过于依赖银行融资，成为了违约高发地带。
违约主体行业分布如图所示，集中在钢铁、能源燃料、金属、重工业、建材、农产品等强周期行业（共25家主体），也有少量食品、餐馆、服装、鞋类等弱周期行业（共6家主体）。
从金额层面分析，除食品加工与肉类以外，违约金额占比较高的行业都为强周期行业。
1.3性质：民营企业偏多但违约金额较小，国企央企金额居高从企业性质来看，在所有37家违约主体中民营企业占比最大，一共21家、其次为地方国企5家、再次中央国企4家，而其他类型的企业其股东背景与民营企业相似；从违约金额来看，地方国有企业（126.7亿）和中央国有企业（96亿）占据份额最高，这主要与央企和国企规模大，股东背景为政府有关。
相比其他发债主体，企业信誉度较高，资金筹措来源广泛，故发债金额相对较大。
3数据来源：万得资讯总的来说，民企违约数量多，但是央企，地方国企违约金额大。
民营企业发生违约债券一共26笔。
其中私募债有17笔，共计12.9亿元，占到民营企业违约数量的65.4%，金额的22.8%。
反观央企或地方国有企业，一共25笔违约，共计197.7亿元，其中私募债（包含定向工具）一共14笔，共计103.7亿元。
私募债数量占比56%，金额占比52.5%。
由于私募信息的可获取性远低于公募，目前已有的统计结果表明：民营企业的私募债整体数量占比偏高，而央企和地方国企则更偏向于公募债。
1.4地域：东南沿海、华北和西南省份较集中，东北地区虽然违约主体家数不多但金额较大债券违约风险预警模型探究数据来源：万得资讯从债券违约企业的地域特征来看，违约主体主要分布的东南沿海（13家）、华北（10家）、西南（7家），而违约金额最多的地区为华北(166.7亿)、东南沿海（98.5亿）、东北（50.7亿）、西南（39.6亿）。
经过分析，东南沿海违约主体和违约金额都排名靠前的原因是该地区民营经济发达发债企业较多，当地的贸易、中小型制造业和建筑业在受经济环境下行影响下很可能出现流动资金紧张和兑付困难的状况；华北地区违约企业主要是产能严重过剩行业的大型国企如保定天威和中钢集团，和经营出现问题的中小型民营企业；而东北地区是老牌重工业，虽然违约主体不多但是规模很大，两家违约企业东北特钢和吉林粮食集团收储经销有限公司，总金额超过50亿。
1.5品种：短期及超短期债券违约数量增速过快5数据来源：万得资讯进入2016年以来，违约券种主要以短期债券为主，1年期内的短期债务违约大幅上升。
短期债券违约数占比提升了13.5%，违约金额占比提升了9.8%。
短期资金成本比长期资金成本低，在宏观经济行形式好的时候风险被掩盖，一旦经济下行，企业盈利下降，经营性现金流匮乏，就会导致违约的发生。
此外，从另一个角度分析，一些中小企业拿不到中长期资金，只能选择短期资金，因此短期债券的违约金额涨幅（167%）远高于中长期债券（32%）。
债券违约风险预警模型探究2、债券违约成因分析与预警要素从数据来看，债券的“刚兑”局面已经被逐步打破，收益与风险并存的新格局正在形成。
如何对债券持仓进行管理，提前对违约信号进行预警，对于投资人来说，价值是不言而喻的。
基于我们对债券市场了研究以及多年定量分析的背景，我们对债券违约的成因进行了系统性地梳理和分析，以便于总结出债券违约预警的方法。
冰冻三尺非一日之寒，在对近年债券违约数据进行挖掘和对违约个案进行总结分析的基础上，我们发现：大多数情况下，债券主体的违约是一系列信用风险事件，按照一定的发展规律层层递进演变积累之后出现的最终结果。
下图是我们总结出的违约事件从萌芽到最终发生的过程中所经历的发展链条。
我们总结为四个阶段，分别为风险萌芽期、风险积蓄期、风险显现期和风险应急处置期。
注：上图是一个一般性债券违约事件发生链条，并不是所有违约事件都会经历其中的每个环节。
2.1风险萌芽期：经济下行，行业不景气等外部因素埋下隐患7自市场经济体制建立以来，经济周期就如同四季轮替一样在市场经济体中周而复始，凯恩斯的经济周期理论把经济周期分为衰退期、复苏期、扩张期和紧缩期。
从发达经济体的经验来看，企业违约的情况常常跟随经济周期的波动而同向变动，如下图所示。
我国典型的强周期行业有大宗原材料、能源、工程机械、船舶、房地产等，弱周期行业有食品、医药、教育、交通运输、公用事业等。
通常情况下，在经济的上行期（即复苏与扩张期）强周期行业首先得到繁荣发展；而在经济下行期即紧缩和衰退期，强周期行业则首当其冲。
据1.2章的统计，很多强周期行业中的违约企业的风险萌芽都起始于经济下行阶段，系统性风险逐渐导致的经营压力的阶段称为违约风险萌芽阶段。
2.2风险积蓄期：管理层经营不善、投资决策失误等内部因素的诱发下，违约风险逐步显性化，意外状况频生经济下行带来的部分行业系统性风险升高以及经营压力，并不意味着一定会出现违约风险。
统计发现：起决定性作用的通常是内部因素。
在内部风险诱发因素的作用下，经济下行、行业不景气等系统性外部风险因素逐步转化为盈利能力下降或亏损等实质性内生风险。
这些风险诱发因素包括管理层动荡或能力不足导致的经营恶化；盲目多元化经营或扩大投资导致的流动性捉襟见肘。
在风险积蓄期，由于信息滞后、财务粉饰等因素导致财务数据不能真实反映违约企业的实际情况。
但各类负面消息已经不胫而走，企业进入了多事之秋。
经过对目前国内违约发债企业样本在违约前的经营数据和负面事件进行跟踪分析我们发现，大多数违约企业在违约发生都发生过各类重大负面风险事件。
例如，中科云网科技股份有限公司在违约前曾经连续更换包括董事、副总裁、独立董事等多名高管层人员；曾于2014年8月致歉半年报有重大偏差并财务总监等高管辞职；2014年10月12日，公司因涉嫌证券违法违规被中国证监会立案调查涉嫌虚构利润。
债券违约风险预警模型探究2.3风险显现期：在长期盈利能力降低、债务集中到期、融资困难等多重因素共同作用下出现流动性紧张，并形成多因素之间的恶性循环经过了由外部经济环境因素导致的风险萌芽期和由内部经营因素导致的风险积蓄期，高危企业已经为了摆脱困境绞尽脑汁。
如果依然无法改进经营状况恶化的趋势，会出现各种财务数据特征，比如账面利润大幅下滑、流动性指标快速恶化、资产负债率等指标长期低位运行。
伴随而来的是外部评级调降、银行信贷收紧融资能力下降等，以上因素本身还可能行成互相促进的恶性循环。
如果此时还有大笔债务集中到期，发生严重流动性危机甚至违约只是时间问题。
2.4应急处理期：采取出售公司优质资产等方式获得流动性求生存，发生违约后债券持有人向增信机构寻求补充如果预料到将要发生流动性危机，潜在违约企业有时会为了求生存提前变卖公司优质资产的方式获得流动性，如果依然不能获得足够的偿债流动性，则必然发生违约。
如果一旦发生违约增信机构将是投资人进行风险补偿的最后一根稻草。
一般增信机构包括外部增信和母公司增信两类，外部增信机构实力直接决定了主体违约之后的最后一道防线，在债券违约事件中也出现过增信机构“担而不保”的情况，使投资者的利益受到了严重损害。
例如，东飞马佐里纺机有限公司发生实质性违约后，由于法律文件存在漏洞，疑似担保方东交投否认担保，导致债券持有人至今维权受阻。
2.5违约成因总结：可以应用不同的方法来对债券违约不同演进阶段进行预警违约风险演进过程中不同时期的诱因和表现不尽相同，但大多数环节是可以被直接或间接地识别。
下图对四个演进期的观测指标总结归纳，并分类到经济周期、行业特征、发债企业风险评级（主动内部评级）、财务指标、负面风险事件这5种要素。
（这几种要素会成为预警模型的主要参考维度，详见第3章）债券违约风险预警模型探究3、债券违约风险预警模型框架与原理3.1预警框架基于第2章对债券违约成因分析，我们可以把所有违约要素归纳为预警模型的四个维度，即维度一：经济周期；维度二：行业特征；维度三：发债企业风险评级；维度四：预警雷达，包括财务指标波动、负面舆情事件和市场波动三个规则性要素。
其中市场波动性是指负面舆情在市场上蔓延以后，影响债券价格，进而产生的特殊波动形态。
四维的预警模型采用如下图所示的预警逻辑框架，分成三步：1)考虑维度三&四，即风险评级结果和预警雷达规则，通过交叉矩阵形成基础预警结果；2)考虑维度一&二，即宏观经济周期因素和行业特征，通过交叉矩阵形成行业风险调整等级；3)综合考虑基础预警结果和行业风险调整等级得出最终预警等级。
最终预警模型会将风险分成无预警、黄色预警、红色预警三个等级。
3.2预警维度一：宏观经济周期宏观经济周期对整体企业违约的影响非常显著，在经济下行、GDP增速下降时，企业的信用状况会恶化，企业发行债券的违约率会上升。
改革开放后，中国经济经过近三十几年的高速发展，尚未经历完整的经济周期。
当前国内经济步入新常态，GDP增速有所放缓，同时在经济下行压力下，债券市场亦逐渐打破刚性兑付，宏观经济与发行人违约已经表现出较大的相关性，因此当前研究债券违约预警体系需重点关注宏观经济因素。
