本文是一篇财务管理论文，笔者认为全面认识债券违约风险的影响因素以及使用正确的债券违约风险评价方式，可以有效地降低投资者投资风险。Z-score模型和KMV模型与信用评级相比，都能提早识别风险，但KMV模型识别债券违约风险的时间更早，为投资者留有更多时间以完善投资决策。
第一章绪论
1.1研究背景
信用债与政府债相比最显著的差异就是存在更高的信用风险，我国债券市场经过了30余年的高速发展，起初由于我国市场经济的独特性，我国债券市场往往是刚性兑付的，极少数出现债券违约的情况。自2014年3月4日“11超日债”发生实质性违约以来，我国债券市场违约数量呈上升趋势，成为首个打破刚性兑付的债券。违约高峰期为2018-2020年。2018年违约债券140只，违约余额规模1021.9亿元；2019年违约债券200只，合计违约余额规模1178亿元；2020年违约债券合计158只，违约余额规模达到1402.52亿元。总体来说，中国信用债市场的违约金额呈急速上升的势头。
在债券整体发行数量和融资规模呈指数级增长的背景下，债券违约现象似乎不可避免，并趋于常态化，这可以说是中国债券市场健康发展的必经阶段。然而债券违约事件的频繁发生，一定程度上也暴露出债券市场所存在的问题。尤其是对债券违约风险的预警识别还不够完善。违约事件的频繁发生会使得债券市场信心不足，继而对我国金融市场稳定产生不利影响，不仅不利于拉动我国投资者对债券市场的投资，也不利于吸引境外投资者对我国债券市场的投资，国内外投资者将丧失对中国债券市场的投资信心。因此，体量越来越大，金额越来越多的债券违约，使得我们关注起如何提前、有效地识别债券的违约风险，尽量减少投资者损失的同时，在发生债券实质性违约之前，市场、企业、市场监督管理部门多措并举帮助企业降低债券违约风险，将实质性违约扼杀在初期阶段，为减少债券违约事件的发生提供一条思路。
1.2研究目的及意义
1.2.1研究目的
本文以2020年债券违约金额达到95.06亿元的泰禾集团作为案例，对该公司所处外部环境及所披露的财务报表数据进行分析，通过对泰禾集团债券违约风险影响因素的定性及定量分析，分别使用Z-score模型、改进后的KMV模型和信用评级对泰禾集团债券违约风险进行评价，为投资者、企业、市场监管部门使用更优的信用债违约风险评价方法提供建议。
1.2.2理论意义
国内外学者对房地产行业债券违约风险的研究以实证研究的方法为主，然而，大样本的经验数据更易得出行业甚至宏观层面的结论，难以根据单个研究对象自身内部存在的原因深入研究，深入挖掘影响企业债券违约风险的因素和使用改进后的KMV模型对传统信用风险评价方法进行比较分析，以此对企业债券违约风险进行预警的研究还不多见。而实证研究不能完全避免企业发生债券违约时行业特征对其影响，而且因为企业的异质性，所以很难将其与企业所处行业具体的特征、企业经营活动联系起来，多角度进行研究和分析。因此与以往文献不同的是，本文立足于泰禾集团债券违约这一案例，讨论影响其债券违约风险的内外部因素，对公司债券违约风险进行预警。
第二章理论基础
2.1信息不对称理论
20世纪70年代约瑟夫·斯蒂格利茨、乔治·阿克尔洛夫和迈克尔·斯彭斯提出信息不对称理论，指的是交易各方拥有的信息不同，比如参与交易的各类人员地位可能并不完全平等，其获取信息的方式自然也不一样，那么某些成员有可能拥有其他成员无法获得的信息，造成最终所取得的信息不一致。通常来说，该理论认为交易中卖方比买方更具有优势，对信息的获取处于有利地位。信息不对称下容易出现代理人问题、道德风险问题以及逆向选择。代理人问题是因为信息不对称，委托人不能及时、有效地了解企业的经营状况，代理人出于保护自己利益的目的，可能会做出背离股东利益最大化的决策。道德风险是指在完成交易行为后，一方违背或者隐瞒另一方所做出的行为，上市公司中体现在借款行为发生后，借款人违背最初借款约定，私自变更借款资金用途；逆向选择是指在交易一方能够利用信息不对称获得利益且对方利益受损的情况下，利益受损方难以做出合适的决策，导致市场效率不高，从而影响整个市场，因此信息不对称也是一个属于市场经济的弊端。
2.2优序融资理论
优序融资理论是由迈尔斯与迈勒夫于1984年根据信号传递原理提出的关于企业的资本结构，公司如何更好进行融资决策的理论，主要观点为，企业在融资时，公司最开始会考虑使用内部资金，其次是从外借款，以债务的形式进行融资，最终才会考虑以股权的方式融资。考虑到企业融资时可能产生的成本，企业自有资金的成本是最低的，成本次之的是债务融资，这是由于债务融资不会影响股权的变动，最后企业才会选择股权融资。优序融资理论说明企业更愿意进行内部融资；企业净现金流发生变化时一般体现了外部融资的变化；如果需要从外部进行融资，企业应该首先进行债务融资，最后使用股权融资；企业对外部融资累计的需求往往可以通过企业债务率得到良好的说明。
第三章中国上市房企债券市场现状及债券违约经济后果................10
3.1现状...................................10
3.2房企债券违约的经济后果......................................13
第四章泰禾集团债券违约案例介绍..................................15
4.1案例公司基本情况........................................15
4.2案例公司债券发行及违约债券情况...................................15
4.3案例公司后续处理方式......................................18
第五章泰禾集团债券违约风险影响因素分析.....................................19
5.1宏观影响因素分析.........................19
5.1.1宏观政策调控...............................19
5.1.2宏观经济形势............................20
第六章泰禾集团债券违约风险测度
6.1泰禾集团Z值与KMV模型比较
Z-score模型是Altman于20世纪60年代为量化财务风险开发出的一套分析模型，最初的模型是从22个变量中筛选出5个变量建立的，5个指标分别是衡量企业的短期偿债能力，利润积累水平，资产盈利水平，权益负债水平，企业营运水平。最初的Z-score模型是用来评价制造业上市企业的财务风险，2000年Altman考虑改进模型[18]，使模型能够分辨非制造业企业的财务风险。由于泰禾集团属于房地产开发行业，根据我国国家标准GB/T 4754-2017国民经济行业分类中规定房地产业（K）不属于制造业（C），因此本文主要采用Altman改进后的Z-score模型计算Z值。
第七章研究结论与建议
7.1研究结论
我国信用债市场在打破刚性兑付以后，多家大型企业接连爆雷，债券违约支数、违约金额逐年增加，其中房地产行业在我国宏观政策调控下转向“房住不炒”，加上疫情影响下的经济下行，对房地产行业产生了较大影响，近期，佳兆业、恒大等接连发生违约事件，在这些知名房企中，泰禾集团面向群体特殊，主要面向高端人群，产品定位为改善房而不是刚需房，在宏观政策调控以及经济下行的双重影响下，泰禾集团所受冲击更大。本文选取泰禾集团进行案例研究，对影响泰禾集团债券违约风险的因素进行分析，并且选取适用于非制造业企业的Z-score模型和违约点适用于我国上市房地产企业的KMV模型，对泰禾集团的债券违约风险进行评价，最后与信用评级变化过程进行有效性评价，最终得出的主要结论如下：
（1）经典KMV模型与Z-score模型相比，Z-score模型直至2019年第四季度才对泰禾集团财务状况进行预警，而KMV模型早在泰禾集团2015年8月首次发行债券时，违约距离DD低于2，此后违约距离DD不断发生变化，在2018年第三季度再次接近2，比Z值更早地对泰禾集团的违约风险进行了预警。
（2）经典KMV模型与改进后的KMV模型得出的违约距离变化趋势差不多，但是，变化幅度有很明显的差异，经典违约距离DD始终保持在2以上，未能良好、及时的进行预警，而改进后的违约距离在2019年3季度时突破1，接近0.73，有效的对违约风险提前预警，因此可以说明，对违约点进行改进后的KMV模型是有效的。
（3）与信用评级相比，KMV模型在2019年3季度就已经对泰禾集团违约风险提前进行预警，而国内评级机构直至2020年7月3日才将泰禾集团等级由AA-降为BB，国外评级机构最早是2020年3月25日发出债券违约预警，可以发现KMV模型比评级机构提早两个季度对泰禾集团债券违约风险进行预警，KMV模型运用股票数据将公司隐性风险显性化，提早揭示了泰禾集团的债务违约风险，为投资人及企业更早的发出债券违约预警信号。
参考文献（略）