第1章 绪论
1.1研究背景与意义
随着经济全球化与自由化趋势的发展和公司债务规模的不断扩大，导致公司信用风险变得更加复杂。2008 年的金融危机导致了大量知名公司的倒闭。2010 年的欧债危机又意味着金融危机已经从私人信贷领域蔓延到了公共财政领域。这一切都是因为人们对信用风险的忽视。信用风险是金融行业中最重要的风险之一，其对经济的发展、社会的稳定以及全球经济的稳定具有巨大的影响，这使得信用风险的管理和度量显得尤为重要。金融市场信用风险的重要组成部分之一是债券市场信用风险。债券虽然相对于股票而言，风险性较低，但是最近几年中国的经济发展速度非常快，中国的债券市场尤其是公司债券市场规模扩大迅猛，其将会引起的信用风险会引起人们的关注。在中国有特殊的国情，中国既有公司债又有企业债。这是由于在我国综合国力较弱的经济转轨初期，绝大多数的国有企业盈利能力比较差，而企业的进一步发展又急需资金支持，存在严重的资金问题，证券市场当时处于起步阶段，尚没有公司制的组织形式，在这种背景之下中国企业债券产生了[1]。企业债券并不完全利用企业自身的信用，而是由政府（或银行）提供担保。在早期国家仅允许国有企业发行债券筹集资金，所以企业债券实际上具有准国债属性企业债。所以在债券市场中，企业债券和国债类似，信用风险比较低，违约概率非常小。而作为债券市场的重要组成部分——公司债券，是指在《公司法》和《证券法》出台后，由股份有限公司和有限责任公司发行的，受中国证券监督管理委员会进行监督，在上海证券交易所或深圳证券交易所上市交易的债券。
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1.2国内外研究综述
国外学者关于信用风险度量的研究起步较早，他们对于信用风险度量手段的技术经验和发展历程，对研究我国上市公司债券信用风险的度量具有很好的借鉴价值。Altman、Haldeman 和 Narayannan（1977）[2]对 Z 分模型进行扩展，建立了 ZETA 模型。ZETA 模型和 Z 分模型是多元线形判别模型的典型代表。采用多元判别法建立的 Z 分模型表示，如果 Z 值低于特定临界值，则借款人被看作违约类的，对其贷款要慎重；若 Z 值在 1.8 与 2.675 之间，企业财务状况不明朗；若 Z 值大于 2.675，表明企业破产的可能性很小。但由于违约与影响因素之间并非一定是线性的，这使得模型在应用中存在着较大的局限性。国外学者在对模型的不断研究探索出逐渐意识到这点，于是在 20 世纪 80 年代以后，各路学者们开始尝试采用 Logistic 等多元非线性回归模型对信用风险进行度量。Ohlson（1980）[3]使用 Logistic 回归方法分析了美国 1970-1976 年间破产的 105 家公司及 2058 家正常公司组成的非配对样本，发现用公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力进行财务困境的预测准确率达到 96.12%。1988 年，《巴塞尔协议》的制定是信用风险管理具有里程碑意义的一步，它提出了信用风险的权数管理方法，规定了商业银行为防患信用风险所必须达到的最低资本要求[4]。Koyluoglu 和 Hickman (1998)[5]重点比较了 Credit Metrics 模型、KMV 模型、Credit Portfolio View 模型和 Credit Risk+模型后得出结论：所有模型的基本框架是一致的，对基本框架中的三个要素——违约概率分布、条件违约概率分布和卷积/积分技术进行比较后发现，后两者之间的差异很小。任何显著的模型差异都可以归因为参数值估计值的不同，而参数估计值的不同则主要源于对观察到的违约概率行为的处理技术差异。
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第2章 我国上市公司债券信用风险分析
2.1 我国上市公司债券概述
我国《公司法》第二条规定，“公司是指依照本法在中国境内设立的有限责任公司和股份有限公司”。第一百五十四条规定，“公司债券，是指公司依照法定程序发行、约定在一定期限还本付息的有价证券”。简单地说，就是有限责任公司和股份有限公司发行的债券。公司债券是指上市公司按照法定程序发行、约定在一年以上期限内还本付息的有价证券。公司债券是公司外部融资的一种重要手段，是企业融资的重要来源,同时也是金融市场上的重要金融工具之一[25]。公司债券按照债券本身情况，根据是否记名、持有人是否参加公司利润分配、是否可提前赎回、债券的目的、发行人是否给予持有人选择权可以分为下述种类：按是否记名可分为记名公司债券和不记名公司债券。记名公司债券即在券面上登记持有人姓名，支取本息要凭印鉴领取，转让时必须背书并到债券发行公司登记的公司债券。不记名公司债券即券面上不需载明持有人姓名，还本付息及流通转让仅以债券为凭，不需登记。按持有人是否参加公司利润分配可分为参加公司债券和非参加公司债券。参加公司债券是指除了可按预先约定获得利息收入外，还可在一定程度上参加公司利润分配的公司债券。非参加公司债券是指持有人只能按照事先约定的利率获得利息的公司债券。
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2.2 我国上市公司债券信用风险的含义及形成
2.2.1 公司债券信用风险的含义
信用风险是金融机构所面临的最主要风险之一，信用风险一旦发生，则将使得金融机构蒙受重大损失，甚至会引发流动性风险等其他风险，进而引起金融危机和经济危机。公司债券的信用风险，不仅包涵了传统意义上的违约风险，而且还囊括了由于公司信用状况和履约能力上的变化导致债权人资产价值发生变动而所遭受损失的风险，其产生的原因是多方面的，包括社会与经济的、客观与主观的等因素，信息不对称、预期收益的不确定以及公司债券市场缺乏完善的法律监管体系等，都是公司债券信用风险产生的外在条件[30]。本文所度量的上市公司债券信用风险主要是上市公司债券相对于其债权人所发生的信用风险，由于公司经营情况或信用状况的变化致使资产价值发生变动时所承受的损失风险。上市公司债券的信用风险给公司债券市场甚至整个国民经济的稳定发展都会带来非常复杂的负面影响，它不仅会给市场主体（尤其是债权人）带来直接或间接的损失、影响投资者的收益，而且还会降低资金利用率、增加经营管理成本和交易成本。
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第 3 章 我国上市公司债券信用风险度量模型的选择与构建.......29
3.1 我国上市公司债券信用风险度量模型的比较与选择.....29
3.2 基于 KMV 模型我国上市公司债券信用风险......34
3.3 本章小结 .........40
第 4 章 基于 KMV 模型我国上市公司债券……..41
4.1 模型的样本选择和数据来源........41
4.2 模型的参数确定 .........43
4.3 模型的计算结果 .........50
4.4 模型的结果分析 .........51
4.5 本章小结 .........55
第 5 章 对我国上市公司债券信用风险度量的建议 ....57
5.1 制度层面建议 .......57
5.2 技术层面建议 .......58
5.3 人才层面建议 .......59
5.4 本章小结 .........60
第5章 对我国上市公司债券信用风险度量的建议
5.1 制度层面建议
通过对我国上市公司债券市场的现状分析，可以看出我国公司债券市场目前存在一定的信用风险并且有递增的趋势；实证分析的结果也验证了这一点，ST 组公司债券的违约距离确实是最低的。为了避免信用风险危机的爆发，相关监管部门需要加强风险防范意识，并且通过风险度量的手段，来时时了解公司债券市场整体或者单只债券的信用风险状况，与警戒水平进行比较，在风险尚未暴露之前就能有所识别甚至采取措施，尽可能地让信用风险在可控的范围内，保证我国公司债券市场的稳健发展。美国的公司债券市场要求发债公司除了披露财务、业务等信息外，还要披露历史信用记录，包括银行贷款偿还情况、贷款集中度、历史信用违约记录和高管人员的信用记录等，以更充分地保障债权人的利益[51]。而我国缺乏很多公开数据，本文实证分析中的部分数据也是通过估算所得，这样度量的结果会存在一定误差，影响到度量的精确性。一个完善的信息披露制度，不仅能够通过提供及时全面的信息，减少信息不对称带来的信用风险，还能够为进行信用风险度量的机构或个人提供最新的一手数据，使得度量结果更贴近真实情况。另外，一个健全的信息披露制度需要对于违反信用风险披露制度或者提供虚假信息的行为进行严厉的打击，因为只有提供真实的信息，才能保证度量所需数据的可靠性。
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结论
本文从理论角度对我国上市公司债券信用风险进行了研究，阐述了我国上市公司债券的特点及风险，认为信用风险是上市公司债券面临的最主要的风险，并对公司债券信用风险形成原因进行了分析，其既受到主观违约因素影响，也受到客观经济环境和评级结果影响。接着从现实角度出发，考察了我国上市公司债券市场的信用风险现状，发现随着违约事件的出现和公司债券信用等级的下调趋势，我国上市公司债券市场面临着一定的信用风险压力，而且随着我国公司债券发行规模逐步扩大，信用风险将不断积聚，控制和防范我国上市公司债券的信用风险刻不容缓。在对我国公司债券信用风险管理现状和目前存在的问题进行考察之后，认为在信用风险度量方面存在诸多问题，在度量方法、数据获取和专业人才方面都存在较大欠缺，需要提高信用风险的度量水平，这是识别和控制上市公司债券信用风险的切实有效的改进途径。本文从改进信用风险度量方法的角度对提升我国上市公司债券信用风险度量水平进行研究。首先对于信用风险度量方法的理论进行了梳理，阐述和比较了各种传统信用风险度量方法和现代信用风险度量方法。根据优缺点比较和我国适用性分析，认为 KMV 模型由于同时考虑了发债公司财务和资本市场变化，具有良好的动态性和预测能力，而且不需要市场有效性假设和依赖历史数据以及评级结果，模型需要的数据也较易获得，综合来看是目前对于我国上市公司债券较为合适和可行的信用风险度量模型。于是在此理论研究的基础上，对基于 KMV 模型的我国上市公司债券信用风险度量模型进行构建。
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参考文献（略）