債券違約財務預警分析

根據wind資訊顯示的數據進行統計，2014年共發生６隻債券兌付違約，2015年共發生23起債券兌付違約，2016年共發生78隻債券兌付違約，2017年共發生49隻債券違約兌付，2018年1-5月債券違約持續發酵，共發生21隻債券違約兌付，涉及12家發行主體，涉及違約金額184.01億元，隨著經濟環境整體下行及我國債券市場快速發展，債市違約逐步顯現常態化發展趨勢，信用風險防範日益重要。

債券違約是指債券發行主體由於自身經營狀況惡化等原因而產生的現金流、資金鏈斷裂無力償還債券本息的行為。債券違約具有一定的階段性、過程性，違約企業的經營狀況是不斷惡化的過程，因此在違約前會存在一定的預警跡象，可分為財務指標預警跡象及非財務指標預警跡象。

通過查閱前輩的研究，非財務指標預警跡象主要如下：

本文主要通過分析2018年債券違約案例探討債務違約財務指標預警跡象共性，希望可以為債券違約風險的識別提供一定參考。

樣本選取：考慮財務資料和相關信息較容易獲得、債券違約主體規模較大，違約債券數量較多，市場影響廣泛等因素，對2018年發生的涉及12家違約債券的發行主體進行篩選，將研究案例樣本定為以下5家，具體如下：

數據來源：wind

1、Z－score模型

Edward Altman在1968年就對美國破產和非破產生產企業進行觀察，採用了22個財務比率經過數理統計篩選建立了著名的5變數Z-score模型。Z－score模型是以多變數的統計方法為基礎，以破產企業為樣本，通過大量的實驗，對企業的運行狀況、破產與否進行分析、判別的系統。Z－score模型是一個多變數模型，計算簡便，主要對五個變數的數值進行匯總求和即可得到Z值。該模型主要用Z值衡量一個公司的財務健康狀況，並對公司在兩年內破產的可能性進行診斷與預測，研究表明該模型的預測準確率在72%-80%，同時Ｚ值所包含的五個變數涵蓋了企業中較為重要的幾個指標，能夠從整體上反映企業的財務狀況。

因選取的樣本多數為上市公司，並考慮wind採用的計算公式也是採用模型A[2]，因此下文採用的Z－score模型為模型A,具體如下：

Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 0.99X5

X1 =流動資本/總資產=（流動資產—流動負債）/總資產

這一指標反映流動性和規模的特點。流動資本=流動資產-流動負債，流動資本越多，說明不能償債的風險越小，並可反映短期償債能力。

X2 =留存收益/總資產=（股東權益合計—股本）/總資產

這一指標衡量企業積累的利潤，反映企業的經營年限。

X3 =息稅前收益/總資產=（利潤總額+財務費用）/總資產

這一指標衡量企業在不考慮稅收和融資影響，其資產的生產能力的情況，是衡量企業利用債權人和所有者權益總額取得盈利的指標。該比率越高，表明企業的資產利用效果越好，經營管理水平越高。

X4 =優先股和普通股市值/總負債=（股票市值*股票總數）/總負債

這一指標衡量企業的價值在資不抵債前可下降的程度，反映股東所提供的資本與債權人提供的資本的相對關係，反映企業基本財務結構是否穩定。比率高，是低風險低報酬的財務結構，同時這一指標也反映債權人投入的資本受股東資本的保障程度。

X5 =銷售額/總資產

這一指標衡量企業產生銷售額的能力。表明企業資產利用的效果。指標越高，表明資產的利用率越高，說明企業在增加收入方面有良好的效果。

判斷準則：Z

Edward Altman對該模型的解釋是：Z-score越小，企業失敗的可能性越大，Z-score小於1.8的企業很可能破產。

表1：債券違約案例企業的Z-score模型測算結果

註：凱迪生態、丹東港因未公開披露2017年度數據，選取的是2017年1-9月數據；

根據上表所知，四川煤炭、凱迪生態、丹東港等三家企業的Z值自三年前就低於臨界值1.8，中安科的Z值在逐年降低，2016年處於灰色區，隨著宏觀經濟的影響化及自身經營存在的問題，企業財務狀況急速惡化，在違約前一期Z值遠低於臨界值1.8，上海華信在違約前一期Z值為2.2，處於灰色區。

綜上所述，Z－score模型對債券違約預警具有較強的參考意義，當Z值靠近臨界值1.8時要關注其違約風險。僅關注財務指標預警跡象可能具有滯後性，要結合非財務指標預警跡象分析。

2、盈利能力分析

表2：債券違約案例盈利能力測算結果

註：行業均值選取的是該行業所有上市公司該指標的平均值。

盈利能力是指企業獲取利潤的能力，也稱為企業的資金或資本增值能力。對債券違約企業的盈利能力分析，本文主要採用了銷售利潤率、總資產收益率和凈資產收益率三個指標。

根據上表所知，在縱向比較上，除四川煤炭外，其餘債券違約企業的盈利能力都每況愈下，不容樂觀，四川煤炭最近一期相比往期盈利能力雖有所好轉，但近一期銷售利潤率也為負，且前幾年是大幅虧損，盈利能力較差。在與同行業平均值橫向比較上，除上海華信外，其餘債券違約企業最近一期盈利能力的各指標均低於行業平均值，上海華信雖盈利能力各指標高於行業平均值，但在行業均值逐年上升的情況下，上海華信的盈利能力逐年降低，說明在行業向好的情況下，上海華信自身運營發生了重大不利影響。

綜上所述，公司盈利能力逐年降低且低於行業平均值的情況下，需要關注其違約風險，公司銷售利潤率為負的時代表公司主營業務虧損，也值得關注。

3、營運能力

表3：債券違約案例營運能力測算結果

數據來源：wind

營運能力是企業管理、運用自身資金資產進行周轉運作的能力，是企業運用各項資產以賺取利潤的能力。對債券違約企業的營運能力分析，本文主要採用了應收賬款周轉率、流動資產周轉率、存貨周轉率和總資產周轉率四個指標。

根據上表所知，在縱向比較上，除四川煤炭和中安消外，其餘債券違約企業的運營能力逐年下降，四川煤炭和中安消的營運能力雖沒有逐年降低，其表現的較為平穩，但其各營運指標均較為糟糕，總資產周轉率低於0.3次，應收賬款周轉率低於10次。在與同行業平均值橫向比較上，除上海華信及丹東港的應收賬款周轉率外，其餘債券違約企業的運營能力均低於行業平均值。

綜上所述，公司營運能力逐年降低且低於行業平均值的情況下，需要關注其違約風險，總資產周轉率低於0.3也值得關注其違約風險。

4、償債能力

表4：債券違約案例償債能力測算結果

數據來源：wind

償債能力（debt-payingability）是指企業用其資產償還長期債務與短期債務的能力。企業有無支付現金的能力和償還債務能力，是企業能否健康生存和發展的關鍵。對債券違約企業的償債能力分析，本文主要採用了資產負債率(%)、流動比率、速動比率(%)、三個指標。

根據上表所知，在縱向比較上，除凱迪生態外，其餘債券違約企業的償債逐年下降，凱迪生態償債能力雖沒有逐年降低，但速動比率小於1，如此時融資環境較差的話，很容易發生違約。在與同行業平均值橫向比較上，債券違約企業的償債能力均低於行業平均值。

綜上所述，公司償債能力逐年降低且低於行業平均值的情況下，速動比率小於1，需要關注其違約風險。

5、現金流量分析

數據來源：wind

現金是企業資產中流動性最強、支付能力最強的財產，因此，現金流要比凈利潤對於短期債務更能反映企業的盈利情況，更具有說服力和保障力。本文主要採用了經營活動產生凈現金流/帶息債務、經營活動產生的現金流量凈額/營業收入二個指標。

根據上表所知，除上海華信外，債券違約企業的經營活動產生凈現金流/帶息債務均低於行業平均值，且小於0.2。除丹東港外，經營活動產生的現金流量凈額/營業收入均低於行業平均值，且小於20%

綜上所述，現金流量指標低於行業平均值，且經營活動產生凈現金流/帶息債務均小於0.2，經營活動產生的現金流量凈額/營業收入小於20%，需要關注其違約風險。

6、總結：

【1】宏觀經濟從衰退期逐漸恢復和繁榮時，強經濟周期行業企業會順應經濟發展形勢，有較大起步；而宏觀經濟衰退時，強經濟周期行業企業也會面臨各種經營風險，出現停工停產、生產萎縮、廠房閑置的局面。

【2】模型A適用於公開上市交易的破產指數模型，Z = 0.012X1 +0.014X2 +0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5 ，判斷準則：Z

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