我國工業上市公司信用債違約風險評估研究

陳懷濤

債券市場的變動對于整個金融行業的發展具有一定影響。開展公司債違約風險的研究有重要意義。一是重新評估債市風險，修正債券風險溢價，優化債券市場質量。利用建立的模型重新評估當前債券發行主體的信用風險，修正風險溢價，不再僅僅根據以往市場狀態給予債券收益率定價。對于一些存在財務狀況危機且與當前經濟發展不協調的企業要提高其在債券市場的融資成本，優化債券市場結構，盡量避免債市違約的發生。二是有利于投資者及時改變投資策略。由于公司信用風險是因為公司管理者經營不善發生財務危機導致投資者發生經濟損失的一種風險，這種風險是針對每一個單獨的企業的，不屬于由于宏觀經濟導致的市場大面積企業均無法避免的系統風險，因此對于這種非系統性風險，投資者可以通過建立合適的投資組合進行消除。所以在債券風險定價不合理的情況下，我們重現建立一個正確的評估信用風險的模型以降低投資者的非系統性風險顯得非常的重要。三是有利于產業鏈公司及時調整業務決策。對于公司而言，產業鏈的正常運作是公司持續經營下去的保障，當無法精確地預估合作商的風險時與其合作，便存在造成公司產生運營風險的可能性[1]。故而，本文重點構建了全新的風險評估模型，該評估模型在一定程度上可以精確預估公司的運營風險，及時調整業務決策，尋找風險小也能夠保證產業鏈完美銜接下去的合作伙伴，避免大面積危機的爆發。

一、基于Logistic 模型的違約概率測度

根據國內外相關研究者研究結果表明，各種模型在評估過程中，均不可避免地存在一些誤差，而相比之下，Logistic 模型的誤差最小，其評估更加精確。故而，本次研究，我們主要采用Logistic 模型進行評估。主要由于該分析法具備下述三項優點：其一，Logistic 回歸在一定程度上能夠彌補聯合正態分布的缺點。其二，Logistic模型從本質而言并非是線性回歸模型，而屬于非線性回歸模型，故而，自變量的選值并不會對概率的取值范圍造成不利影響，換言之，該模型的選用主要基于本次研究實際意義。其三，Logistic 模型中，因變量從本質而言屬于二分類變量，主要以二分類值作為標準，對某種事件的發生情況作出評估，如若取值等于1，則表明發生了某事件；若取值等于0，則代表事件并未發生。這三點優勢使得Logistic 模型分析的精準度更高、可行性更好。

（二）研究對象與樣本的確定

研究樣本主要是國內工業上市企業，隨機抽取200家上市企業，剔除ST 與數據缺失，最后共有133 家上市企業。

（三）模型指標的選擇

研究指標的選擇通常需要以指標的實際貢獻作為選擇標準，譬如資產凈利率等，通過本次一系列研究能夠得知，對公司違約概率存在影響的因素多種多樣[2]，而影響較為顯著的財務比率共計19 個。在公因子方差貢獻率分析中，解釋相對較好的要求主要有一點[3]，即變量特征值高于1，當默認取特征值大于1 進入主成分時，總共提取出來了6 個公因子，并且前6 個公因子的累積方差貢獻率也符合條件達到了81.893%，綜上所述可以提取出6 個主成分因子，如表2 所示。

表2 主成份構成圖

二、我國工業上市公司違約概率的評估

由于2019 年的財務數據相對較多，故而，我們在數據庫中僅選擇部分指標作為參照，本次研究共選用19 個財務指標，并將這些指標依次命名為x1,x2……x19，將這19 個財務指標代入上文對應的表達式，然后以Excel 作為計算工具，得到主成份得分。由于并非所有的企業數據均是合格有效的，故而，為了刪除不合格企業數據，我們對Excel 表進行了數據篩選處理[4]。此時，我們以主成份表達式為基礎，能夠得出六類工業企業的變量指標主成份值，將這些主成分值代入相應地模型，便能夠得到值。上文設立的Logistic 模型方程表達式為:

以二分值原理為基礎，我們確定了概率P 的取值。一般情況下，我們將臨界值定為0.5，若P＜0.5，將其視為0；若P≥0.5，將其視為1。但是實際設定中，我們應當依據具體研究需求設定?；谥斏髟瓌t，我們將臨界值設定為0.6，換言之，當P低于0.6 時，則認為其為0；當P高于0.6 時，則認為其等于1。然后再以模型判定規則為基準，作出進一步地分析與討論。故而，在對企業發生違約的概率進行估計時，我們能夠以模型為計算方法，得到企業違約概率的相對值，這在一定程度上有益于掌握制造業上市企業行業的發展現狀[5]。

三、評估結果分析與建議

（一）評估結果處理

本文在研究過程中選用的模型主要是二分類Logistic模型，由具體的預估結果能夠得知，在違約概率相對較高的工業中，制造業位列其中。制造業的概率值多數高于0.5，因行業發展的風險相對來講比較高，且人們對該行業的重視度相對較高，因此，本文在研究過程中將臨界值設定為0.6，以P 值數據為基礎，保留一位小數。故而，概率P 的數值共包含五個，即0.5、0.6、0.7、0.8 與0.9，如表3 所示。

首先將工業分為三大部分，分別為采礦業、制造業和公用事業。其中采礦業有煤炭開采和洗選業、有色金屬礦采選業、石油天然氣開采業、開采輔助活動，依次命名為礦1、礦2、礦3、礦4。公用事業細分較少，此處不作分類。制造業可以進一步分為18 個分業，諸如電氣機械及器材制造業、紡織業……專用設備制造業等，并將其依次命名為制1……制18，此外，我們以此為順序，將概率P 超過臨界值取值的企業數目一一列出。

因工業風險性相對來講比較高，故而，違約概率的取值若處于0.5-0.6 內，我們便能夠將其視為違約風險相對來講比較低的公司。若取值高于0.8，我們便可將其視為違約風險相對來講比較高的公司。以上述結果為依據，我們可對國內工業上市企業的違約概率作出詳細評估。

（二）評估結果及分析

1.工業中制造業風險防范與管理較弱。在所有的工業企業中，占比相對較大的工業類型主要有一種，即制造業。故而，根據表3 中能夠得知，在國內，制造業上市公司的違約率相對來講處于居高狀態，且多數制造業上市公司的違約率都大于0.6。除此之外，在各個違約企業中，違約率處于0.8～0.9 范圍的企業多于違約率處于0.5～0.6 及0.6～0.7 范圍的企業，而違約率處于0.5 以下的企業幾乎不可見，這種現象并非是孤立存在的，其與國內行業高信用風險行業類型具有相似性。普遍意義上，制造業的風險相對來講比較高，且國內制造業的債務違約風險也有發生，故而，國內的制造業應逐步增強防范違約風險能力。整體而言，我國制造業在發展過程中具有一定的局限性，內部控制體制、審批體制有待于進一步完善。除此之外，一些企業在運營過程中并未建立系統的財務預警制度，在風險管理方面缺乏一定的經驗[6]。

表3 概率P 值取值選取

2.在高違約概率企業中技術密集型企業與資金密集型企業占主要比重。工業中，制造業高違約概率企業占較大比例，當中主要是技術密集型企業與資金密集型企業。其中原因一是企業更加注重對技術研發的支出，無形資產貢獻率越來越高，有形資產的貢獻率越來越低。二是我國高新技術產業仍處于產業鏈階段，盈利方式仍是以加工貿易以及附加值低的貿易為主，依然具有勞動密集型的特征。

3.違約概率受到宏觀經濟環境的影響。當宏觀經濟發展趨勢相對較好時，若企業生產運營相對而言較為平穩，且企業資金流轉正常，企業內各部門的工作狀態較好時，企業整體地還債能力也會相應地提高，與此同時，企業違約情況的出現次數也將減少。違約企業數目縮減，對于行業的風險管理與評估具有一定的優勢，此外，行業內出現違約情況的幾率也將隨之下降。反之，若當宏觀經濟并未得到較好地發展，企業生產運營也將出現不景氣現象，此外，還可能導致企業內資金無法正常流轉，使得企業還債能力有所降低，進而使企業出現違約等不良現象的幾率有所提升，因而導致行業違約幾率的整加。故而，國內制造業應進一步改進并逐步完善宏觀經濟的發展。

（三）研究建議

1.提高該行業的風險管理水平，可以建立財務預警模型。我們應對上市公司的財務報表作出綜合分析，并對公司內部的運營資料進行相關整理與匯總，然后基于相關資料與數據創建合理地管理體制，提高企業評估內部困境的整體水平，并對造成企業出現財務危機的本質原因作出合理性分析，這在一定程度上有益于解決企業正常運營中存在的財務漏洞，從而幫助企業做好預防機制。

2.對制造業產業結構進行合理調整并提升產業質量。因為工業中占較大比重的是制造業，合理調整制造業產業結構具有十分重要的意義，與此同時，提高產業質量也是十分重要的。我國制造業的產業結構相對而言并未達到均衡比例，高級化程度相對來講比較低，從制造業商品來講，部分商品的功能僅可符合企業生產的低級要求，其功能檔次等多個層面仍然需要進一步提高。而質量相對較好的產品供不應求，這在一定程度上表明企業在高端品牌培育方面缺乏一定的投入。我國制造業在發展過程中應當逐步提升產品的質量，從而促進制造業產品逐步完成向高質量的轉變。

3.持續優化營商環境，逐步改進并優化上市企業的信息披露制度。本文在研究過程中主要以Logistic 模型基礎，采用工業上市企業的共享數據，為了可以將該模型的評估水平充分體現出來，應當保證原始財務數據的有效性性，與此同時，上市企業披露的財務數據信息應具備體現企業內部的財務情況的作用。