中国债券市场违约风险研究：KMV模型的应用与行业分析

"“违约潮”背景下的信用风险测度研究.pdf" 这篇研究论文主要探讨了在2018年中国债券市场出现的“违约潮”背景下，如何测度和理解信用风险的问题。文章由巴曙松和蒋峰撰写，他们分别在金融学、风险管理等领域有深入研究。文章使用了修正的KMV模型来分析A股上市公司信用风险，并构建了违约距离数据库，以评估不同行业的整体信用风险状况。 KMV模型，全称为科克伦-莫吉塔（KMoore-Vasquez）模型，是信用风险评估的重要工具，最初由Moore和Vasquez在1992年提出，用于预测企业破产的可能性。在修正的KMV模型中，作者可能加入了更符合中国金融市场特性的因素，以更准确地估算信用风险。 文章指出，尽管中国债券市场在2018年面临大量违约事件，整体信用风险仍处于可控状态。有序的违约现象有助于市场完善定价机制，促进健康发展。然而，研究也警告应注意房地产、信息技术服务业以及农、林、牧、渔业这三个行业的信用风险，因为它们可能存在较高的违约可能性，需要警惕可能爆发的系统性风险。 “违约潮”的出现，一方面反映了金融去杠杆、脱虚向实政策的影响，即金融机构减少杠杆操作，实体经济部门逐渐取代虚拟经济成为资金流向的主要领域；另一方面，集中兑付压力导致部分企业现金流紧张，增加了违约风险。这要求市场参与者和监管机构提高风险识别和管理能力，以防止大规模的信用危机。 关键词：信用风险，违约距离，债券违约，KMV模型。这些关键词表明了研究的核心内容，包括对信用风险的量化衡量，违约可能性的计算，以及KMV模型在违约预测中的应用。 文章的文献综述部分可能涵盖了国内外关于信用风险研究的历史和最新进展，包括“刚性兑付”打破后的市场动态，以及之前违约事件的研究。通过对相关研究的梳理，作者为自己的分析提供了理论基础和实证依据。 这篇论文通过实证研究，为理解和应对“违约潮”下的信用风险提供了一种方法，对于金融市场参与者和监管机构来说，具有重要的参考价值。同时，它也强调了在金融改革过程中，对特定行业信用风险的监控和防范至关重要。