公司債券違約的財務預警體系

霍雨佳

摘要：隨著我國資本市場的進一步發展，公司債券已成為我國債券市場的重要組成部分，因此公司債券的違約風險成為投資者關注的重要因素。本文使用單變量分析方法，對我國公司債券的違約風險進行財務指標研究，得出樣本公司的財務預警閥值，并對模型的有效性進行了驗證。

關鍵詞：公司債券；違約風險；財務比率；財務預警

我國公司債券發展迅速，已經為我國債券市場重要組成部分，發行人和投資者類型呈現多元化趨勢。然而債券市場的違約風險如影隨形，對此我們應該在發展公司債券市場的同時把更多的注意力投向防范和控制公司債券的違約風險上。

公司債券違約預警體系是建立在發行公司債券公司的各項財務指標上的，根據企業所處行業和地區的具體情況，以及企業自身具體情況確定各財務指標相應的預警臨界值，即預警閥值；然后，根據企業的財務狀況將其風險進行量化，建立財務預警模型，計算預警指標體系的具體數值和風險值；之后，將風險值與預警閥值進行比較，若風險值處于安全區域，則表明企業運營狀態良好，尚不存在財務風險，若風險值超過預警閥值，則企業財務狀況出現一定問題，這個結果會傳送給管理者，使他們意識到問題所在，及時采取應對措施，另一方面投資者也會根據結果謹慎選擇投資對象。

財務預警指標體系的設計應該是非常嚴密和精確的，財務預警系統中財務指標的選擇應該能夠反映企業的財務狀況，包括企業的償債能力、資產營運管理能力、盈利能力、成長能力與企業的現金流量能力。在建立財務預警指標體系之后，我們需要建立預警準則。預警準則要精確并合理適度，若準則跨度設計的過于寬，那么可能出現危機時，預警系統并未預警，這種情況我們稱之為漏警；若準則跨度設計的過于窄，那么可能導致不需要報警時反而進行了報警，從而起不到預警的作用，這種情況我們稱之為誤警。預警系統出現少量的失誤是正常的，漏警和誤警之間存在此消彼長的關系，為防止漏警，把準則設計過嚴，那么將導致誤警的可能性增加，反之亦然。

在單變量分析中，我們首先選取34家公司發行公司債券2005年至2012年間的流動比率、速動比率等12個財務比率的數值，這些指標全面地反映了發債公司償債風險、資產管理風險、盈利風險、成長風險和現金流量風險。在此基礎上，使用剖面分析對樣本中違約公司和正常公司進行對比分析，確定單變量分析財務指標的違約臨界值，并對此預警系統的預測效果進行檢測。

一、研究樣本選擇

本文對于公司債券違約的發債公司主要依據我國的信用評級等級來判定。選用在上海證券交易所或深圳證券交易所發行公司債券的公司作為研究對象。本文規定評級為AA-級以下的公司債券近似違約狀態。對照公司即正常公司的選擇，本文采取分層抽樣法進行選取，選取信用評級為AAA的公司，按照違約公司與正常公司1：1的數量比例來進行研究。通過篩選，在2008年至2012年發行評級為AA-級以下的公司債券共17家公司，按照上述研究樣本的設計，我們選取評級為AAA的17家公司作為對照樣本，總樣本共34家公司。

二、公司債券違約財務預警閥值

預判公司債券是否違約的關鍵是確定財務預警的臨界點，將兩個總體樣本各個財務比率進行排序，并繪制成圖，選擇違約公司和正常公司的交叉點作為違約預警的臨界值。對于極大型指標，也就是指標越大表明狀況越好的指標，那么臨界值以上是不會發生違約的區域，臨界值以下是會發生違約的區域。相反，對于極小型指標，也就是指標越小表明狀況越好的指標，那么臨界值以下是不會發生違約的區域，臨界值以上是會發生違約的區域。由于本文所選擇的指標都為極大型指標，所以臨界值以上為安全區域。在確定預警臨界值點的基礎上，我們在臨界點基礎上按減少40%、80%分別確定輕警與中警、中警與重警的分界點。

財務指標預測公司債券違約而進行預警時，應該綜合考慮各指標的聯系，根據公司的實際情況進行預測，并考慮宏觀經濟發展狀況來定，對于不同的情況，預警閥值也應該有所變化。

三、單變量模型預警效果檢驗

在確定了財務指標不同程度的預警值之后，我們使用2012年違約公司和正常公司的各財務指標對單變量模型的判定效果進行檢驗，檢驗結果表明：15個財務指標對違約公司和正常公司進行判定的準確性還是比較好的，基本上能夠正確將違約公司和正常公司進行分類。從表中我們可以看出資產負債率、現金流量利息保障倍數、應收賬款周轉率的誤判率在15個財務比率中相對較低，而營業收入增長率指標對違約公司判定的誤判率最高，凈利潤增長率和主營收入毛利率次之。

四、結論

運用單變量分析方法對發債公司進行違約評估非常簡單方便，只需將公司財務指標值與警戒值進行比較，便可以評估發行公司債券的公司存在違約風險的可能性。預警體系中各財務指標基本可以對違約公司和正常公司進行判定，其中，資產負債率、現金流量利息保障倍數、應收賬款周轉率對于公司債券違約風險進行預警效果比較好，準確率較高；凈利潤增長率、主營收入毛利率和營業收入增長率準確率稍差。

在使用單變量預警模型時也存在一些不足。首先，若違約公司與正常公司各財務比率的值在預警臨界值左右較為集中，很多違約公司和正常公司的財務比率值都很接近預警臨界值，這就可能導致臨界值微小的變動就會將公司判別到不同分組，具有一定的不穩定性；其次，由于本文中樣本數量較少，誤判一個公司的分類便會導致該財務比率的誤判率明顯提高，所以采用單變量分析方法對違約公司和正常公司的判定和預測能力不是很好；同時采用單一財務比率進行分析，不同的指標可能產生不同的預測結果，沒有綜合公司各方面的信息和能力，具有一定的局限性。此外，一些指標具有高度相關性，很難根據某一個指標進行判斷，并且是否違約由公司綜合實力的決定，而不是由單一指標能夠預測的。因此，在進行違約預警判斷時，還應結合其他方法綜合進行分析。

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