洪宇廷

【摘 要】随着金融市场不断发展与变化，公司债券作为公司筹集资金的重要方式之一，面临着越来越多的风险，对公司债券发行方的债券信用风险进行研究能够帮助投资者更好地甄选优质债权，降低买到垃圾债券的概率。文章以上海证券交易所5 372只债券为样本库，随机抽取376组数据，以公司财务指标为依据，共选取10个指标，经过正向纳入和反向剔除之后，以资产负债率、流动比率、速动比率、总资产周转率、净资产收益率5个指标为依据，建立Logistic逐次回归模型，对债券发行主体的债券信用风险进行评估。

【关键词】Logistic模型;信用评价模型;财务指标;逐步回归

【中图分类号】F275;F832.51【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2021）03-0152-03

1 文献综述

关于信用风险评价的方法主要为以下几种，分别是Logistic回归模型、BP神经网络、决策树、层次分析等[1]。中国债券市场于2014年3月4日首次出现债券违约时间。债券市场对信用风险长期以来的弱化，使投资者产生了错误的判断。据Wind数据库统计，截至2017年我国违约债券数量为78只，涉及未偿还金融达到393亿元。2018年受金融去杠杆与供给侧结构性改革、宏观经济GDP增速下行、債券集中挤兑等多方面因素的影响，累计违约债券已达120只之多，违约余额高达1176.51亿元，信用风险大幅扩大。我国金融市场经过不断发展与完善，信用风险问题日渐严重。Gurdip（2006）研究发现影响债券信用风险的重要因素之一就是企业财务绩效，财务杠杆比率每提高1个百分点，信用风险溢价就会提高5到10个百分点[2]。……