债券市场违约风险分析及应对策略
发布时间：2021-08-10 21:11
本文从数量、规模、品种、行业分布、企业性质、区域等方面对违约债券进行了统计分析。系统性地剖析债券违约的形成机理,认为债券违约有两方面原因,分别是企业自身原因和外部原因。其中,企业自身原因是导致债券违约的主因,起决定性作用,外部因素是企业债券违约的诱因,起次要作用。金融监管部门应该从债券违约的作用机制入手,关注债券市场的风险事件和潜在隐患,借鉴相关经验建立健全相关制度,促进债券市场的健康发展。
【文章来源】：西南金融. 2019,(11)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
发行人行业违约占比数据来源:wins，作者整理
SOUTHWESTFINANCE2019年第11期2019年11期总第460期理论探讨（二）违约行业分布从违约企业所属的行业来看，制造业的违约主体最多，共计123只债券，发行人违约个数占比为48.65%。金融和传播与文化产业违约主体最少，各有1只。钢铁、水泥、煤炭等过剩产业的债务违约集中在2014至2016年，受益于供给侧结构性改革的推进，过剩产能行业景气度逐渐回升，盈利能力大幅增加，2017年后再无新增违约债券。值得注意的是，城投债一直被认为存在较大的风险隐患，但是目前还未发生过一起城投债违约事件。尽管如此，我们仍需要对此保持高度的关注。图2发行人行业违约占比数据来源：Wind，作者整理。（三）违约企业的性质从违约企业的性质来看，截至2019年6月底，信用债市场全部违约债券共计432只，其中民营违约335只，占比77.55%；信用债市场全部违约金额为3370.51亿元，其中民营企业为2697.27亿元，占比80.03%，民营企业违约率显著高于市场平均水平。图3民营企业违约情况数据来源：Wind，作者整理。（四）债券发行与违约的区域分布截至2019年6月底，全国33个省市都发行过债券。债券发行金额排名前四位的依次是北京、广东、上海、江苏，其金额分别是40612.85亿元、16224.95亿元、13479.67亿元和10526.53亿元，对应的债券只分别是1950只、1510只、1477只和1290只。债券发行金额排名后三位的分别是青海、宁夏和西藏，其发行金额分别是118.67亿元、90.82亿元和39.40亿元，发行债券支数分别是22只、21只和4只。图4各省市债券发行分布图图5各省市债券违约分布图数据来源：Wind，作者整理
，其中某公交集团的净资产收益率为-832.57%,说明其盈利能力特别差。财务费用占营业总收入的比例最高为5692.11%，说明其有息债务较高，债务负担较大。利润总额/营业收入这一指标最小为-1541.15%，说明该企业自身造血能力严重不足，如果没有外部的支持或者经营得到改善，其出现风险事件的概率较大。统计发现此变量低于-100%的债券共计24只，其中发生违约的有13只。资产负债率最高的企业达到了99.43%，其债券发生了违约，统计发现此财务指标高于90%的非金融企业债券共计56只，其中发生风险事件的债券20只。现金比率最小值是0，最大值是6.5887。二、债券违约的主要原因债券违约是指发行人无法按时、足额筹集资金用于偿付债券的应付利息和本息。从短期来看，造成债券违约的原因是现金流短缺，发行人没有足够的货币现金偿还到期债务，无法按期还本付息；从长期来看是因为发行人自身的盈利能力不强，没有“造血”功能。除了发行人自身的因素外，外部力量的支持也很重要，比如股东增资扩股、外部“白衣骑士”的引入、政府部门的支持，都可以缓解燃眉之急（如图7所示）。本文认为债券违约主要是两个方面的原因主要变量的描述性统计表数据来源：Wind，作者整理。变量违约债券期限票面利率净资产收益率ROE财务费用/营业总收入经营活动净收益/利润总额利润总额/营业收入经营活动产生的现金流量净额/营业收入筹资活动产生的现金流量净额占比资产负债率有形资产/总资产流动资产/总资产现金比率现金流量利息保障倍数全部债务/EBITDA应收账款周转率总资产周转率(TTM)营业利润同比增长率)最小值00.49182.75-832.567-2343.01-20674.3-1541.15
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究[J]. 钱明辉,徐志轩. 南开管理评论. 2019(03)
[2]多源数据信用评级普适模型栈框架的构建与应用[J]. 黄志刚,刘志惠,朱建林. 数量经济技术经济研究. 2019(04)
[3]金融服务实体经济存在的问题及应对策略[J]. 张强. 浙江金融. 2019(02)
[4]非标准化债权资产业务的典型模式、风险特征及应对策略[J]. 张强,夏陈亮,隋学深. 南方金融. 2019(02)
[5]地方政府债务违约风险测度[J]. 徐蕾,刘小川. 上海经济研究. 2018(01)
[6]基于数据挖掘的商业银行对公信贷资产质量审计研究[J]. 吕劲松,王志成,隋学深,徐权. 金融研究. 2016(07)
[7]地方政府债券信用风险研究——基于改进的KMV模型[J]. 周海赟,王晓芳. 审计与经济研究. 2015(04)
[8]我国地方政府债券信用风险测度研究[J]. 顾巧明,邱毅. 财经论丛. 2014(07)
[9]基于支持向量机的贷款风险等级分类真实性审计研究[J]. 隋学深,乔鹏,丁保利. 审计研究. 2014(03)
[10]美国债券市场监管体系研究及启示[J]. 庞红学,金永军,刘源. 上海金融. 2013(09)
本文编号：3334788
【文章来源】：西南金融. 2019,(11)北大核心
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
发行人行业违约占比数据来源:wins，作者整理
SOUTHWESTFINANCE2019年第11期2019年11期总第460期理论探讨（二）违约行业分布从违约企业所属的行业来看，制造业的违约主体最多，共计123只债券，发行人违约个数占比为48.65%。金融和传播与文化产业违约主体最少，各有1只。钢铁、水泥、煤炭等过剩产业的债务违约集中在2014至2016年，受益于供给侧结构性改革的推进，过剩产能行业景气度逐渐回升，盈利能力大幅增加，2017年后再无新增违约债券。值得注意的是，城投债一直被认为存在较大的风险隐患，但是目前还未发生过一起城投债违约事件。尽管如此，我们仍需要对此保持高度的关注。图2发行人行业违约占比数据来源：Wind，作者整理。（三）违约企业的性质从违约企业的性质来看，截至2019年6月底，信用债市场全部违约债券共计432只，其中民营违约335只，占比77.55%；信用债市场全部违约金额为3370.51亿元，其中民营企业为2697.27亿元，占比80.03%，民营企业违约率显著高于市场平均水平。图3民营企业违约情况数据来源：Wind，作者整理。（四）债券发行与违约的区域分布截至2019年6月底，全国33个省市都发行过债券。债券发行金额排名前四位的依次是北京、广东、上海、江苏，其金额分别是40612.85亿元、16224.95亿元、13479.67亿元和10526.53亿元，对应的债券只分别是1950只、1510只、1477只和1290只。债券发行金额排名后三位的分别是青海、宁夏和西藏，其发行金额分别是118.67亿元、90.82亿元和39.40亿元，发行债券支数分别是22只、21只和4只。图4各省市债券发行分布图图5各省市债券违约分布图数据来源：Wind，作者整理
，其中某公交集团的净资产收益率为-832.57%,说明其盈利能力特别差。财务费用占营业总收入的比例最高为5692.11%，说明其有息债务较高，债务负担较大。利润总额/营业收入这一指标最小为-1541.15%，说明该企业自身造血能力严重不足，如果没有外部的支持或者经营得到改善，其出现风险事件的概率较大。统计发现此变量低于-100%的债券共计24只，其中发生违约的有13只。资产负债率最高的企业达到了99.43%，其债券发生了违约，统计发现此财务指标高于90%的非金融企业债券共计56只，其中发生风险事件的债券20只。现金比率最小值是0，最大值是6.5887。二、债券违约的主要原因债券违约是指发行人无法按时、足额筹集资金用于偿付债券的应付利息和本息。从短期来看，造成债券违约的原因是现金流短缺，发行人没有足够的货币现金偿还到期债务，无法按期还本付息；从长期来看是因为发行人自身的盈利能力不强，没有“造血”功能。除了发行人自身的因素外，外部力量的支持也很重要，比如股东增资扩股、外部“白衣骑士”的引入、政府部门的支持，都可以缓解燃眉之急（如图7所示）。本文认为债券违约主要是两个方面的原因主要变量的描述性统计表数据来源：Wind，作者整理。变量违约债券期限票面利率净资产收益率ROE财务费用/营业总收入经营活动净收益/利润总额利润总额/营业收入经营活动产生的现金流量净额/营业收入筹资活动产生的现金流量净额占比资产负债率有形资产/总资产流动资产/总资产现金比率现金流量利息保障倍数全部债务/EBITDA应收账款周转率总资产周转率(TTM)营业利润同比增长率)最小值00.49182.75-832.567-2343.01-20674.3-1541.15
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究[J]. 钱明辉,徐志轩. 南开管理评论. 2019(03)
[2]多源数据信用评级普适模型栈框架的构建与应用[J]. 黄志刚,刘志惠,朱建林. 数量经济技术经济研究. 2019(04)
[3]金融服务实体经济存在的问题及应对策略[J]. 张强. 浙江金融. 2019(02)
[4]非标准化债权资产业务的典型模式、风险特征及应对策略[J]. 张强,夏陈亮,隋学深. 南方金融. 2019(02)
[5]地方政府债务违约风险测度[J]. 徐蕾,刘小川. 上海经济研究. 2018(01)
[6]基于数据挖掘的商业银行对公信贷资产质量审计研究[J]. 吕劲松,王志成,隋学深,徐权. 金融研究. 2016(07)
[7]地方政府债券信用风险研究——基于改进的KMV模型[J]. 周海赟,王晓芳. 审计与经济研究. 2015(04)
[8]我国地方政府债券信用风险测度研究[J]. 顾巧明,邱毅. 财经论丛. 2014(07)
[9]基于支持向量机的贷款风险等级分类真实性审计研究[J]. 隋学深,乔鹏,丁保利. 审计研究. 2014(03)
[10]美国债券市场监管体系研究及启示[J]. 庞红学,金永军,刘源. 上海金融. 2013(09)
本文编号：3334788
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