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       [摘要]企业债券发行制度由严格审批制改为核准制已得到了理论界和实务界的共识，在核准制下企业债券发债规模是由企业本身的财务状况和融资需求确定的。文章从影响企业债券信用风险的偿债意愿和偿债能力两个因素的分析出发，通过整合信用风险度量中的静态和动态两个方面的模型构建算法，对2007年我国适合发行债券的上市公司的发债规模进行了测算，为核准制下的发债规模审定提供参考。
       [关键词]上市公司；偿债意愿；偿债能力；发债规模
       [中图分类号]F830.91
       [文献标识码]A
       [文章编号]1008－1763(2007)05－0053－04
       从1999年开始，国务院就委托国家计委修订《企业债券管理条例》，2006年8月27日，《中华人民共和国公司破产法》的通过，预示着我国企业债券市场改革已经取得了重大突破，企业债券由审批制向核准制转变成为可能。在核准制的初期阶段，企业发债规模的测算是一个十分重要的问题，本文从企业债券信用风险管理的角度分析企业的偿债意愿和偿债能力两个方面的因素，并通过整合信用风险度量中的静态和动态模型构建算法，以我国上市公司为对象，首先判断其是否具有发债资格，然后对有资格的公司测算其符合AAA级发债标准的发债规模。
       一　企业债券信用风险与发债规模
       企业债券的信用风险是指由于债务人因债务到期无法偿付本息发生违约并导致损失的可能性，其最大的特点是内生性(赵先信，2004)，即导致债务人违约的主要因素是债务人自身的偿债意愿和偿债能力。因此，对企业债券信用风险的防范不但要分析债务人的偿债意愿，而且要分析债务人的偿债能力。整个过程可以包括发行前的规模控制、发行中的信用评级、发行后的清偿管理三个阶段，而发行前的规模控制不仅对发债企业，而且对监管部门的管理都是最为基础的环节。
       1．企业的偿债意愿分析
       企业的偿债意愿受市场环境的影响，从发达国家债券市场的建设来看，企业之所以有良好的偿债意愿，主要基于两点原因：(1)完善的法律法规体系，并形成了能有效减少信用风险的重要体系——信用评级制度。(2)从公共社会道德角度来看，企业将信用视为生存的第一要素，崇尚信用文化，诚实守信已经是企业的价值观，并成为企业遵循的行动准则。而在信用文化建设相对滞后的国家，由于没有建立起失信的惩罚机制，使得“有钱不还债”的现象十分普遍。因此，企业的偿债意愿成为是否核准其进入债券市场的重要标准。
       2．企业的偿债能力分析
       20世纪70年代以来，对企业偿债能力的分析，主要是对企业财务状况的判别，度量企业信用风险的定量分析模型中，主要分为两大类：一类是财务预警模型，另一类是信用风险模型。
       (1)财务预警模型。财务预警模型是定量分析中的静态分析，它借助于企业年报与中报提供的财务指标来识别企业的财务状况，最常见的财务预警模型有多元线性判别模型和Logistic回归模型。多元线性判别模型中最著名的是Altman(1968)提出的5变量zScore模型。多元线性判别法有很多优点，比如能够包容反映企业财务情况的多个指标、能够包含独立变量、模型运用相对容易。但是，该方法也存在一些明显的局限，例如该方法的前提——假定自变量呈正态分布，并且构建的两组样本是等协方差的，这在现实中较难满足，财务风险组和控制组之间配对标准不易确定，而变量的相对重要性也难以得到合理解释。Logistic回归是当前最主流的方法，该方法被引入财务风险预测研究之后，财务危机预测即简化为已知一公司具有某些财务特征，然后计算其在一段时间内陷入财务危机的概率问题。如果算出的概率大于设定的分割点，则判定该公司将陷入财务风险。
       (2)计算违约概率的信用风险模型。信用风险模型是一种动态分析方法，它能对公司的违约概率进行动态预测。Kay Giesecke(2004)将其分为三大类：(1)结构模型(Structure Model)，它的首创者是Black&Scholes(1973)和Merton(1974)，该模型是在经典期权理论分析法的基础上建立起来的，其基本思想是将企业的股权看成是基于企业资产价值的一种看涨期权，认为在企业外部负债到期时，如果企业资产的市场价值不足以偿还负债，即企业资产的市场价值小于到期负债的价值，则企业就会违约；(2)简约模型(Reduced Model)，该模型认为违约不再是由公司资产价值决定的内生事件，而是被看成是外生的不可预知事件(Duffle&Singleton，1999)。在这种模型中，违约概率服从某种随机过程(一般假定为泊松过程)，并由某种强度(intensity)决定。(3)不完全信息方法(Incomplete Information Approach-es)或称为混合模型(Hybrid Model)，它是结构模型和简约模型的有机结合，通过考察建模者拥有的信息集将这两类模型很好的连接起来。当公司经理拥有完备信息集时属于结构化模型；当信息集不完全，并且信息是由市场而不是从公司经理处得到时，就转变为简约模型，两类模型可以放在一个统一的数学框架中进行考察。
       (3)由违约概率反推出发债规模。如前所述信用风险模型的分析通常是在各种条件下推算出违约的可能性。本文的研究思路是在控制偿债意愿的前提下，给定违约率，再根据信用风险模型反推出不超过一定违约率的合理发债规模。
       二　实证研究
       1．算法构建
       本文算法构建的基本思路是首先通过偿债意愿的分析初选样本，在此基础上运用静态与动态模型进行进一步处理，最后在控制违约概率的条件下反推企业的发债规模。具体步骤如下：
       第一步，样本选取——基于偿债意愿的分析
       适合发行债券的上市公司首先必须具有良好的偿债意愿，本文设定样本公司必须满足以下三个条件：(1)有三年以上的上市交易记录，即2003年12月31前上市的公司，本文的样本选取为在沪深两市只发行A股的公司，暂不考虑多股同发的情况；(2)在沪深两市公开的诚信档案记载中，没有因为不良信息而受到行政处罚；(3)在沪深两市对上市公司信息披露的考核中必须连续三年为及格以上。
       第二步，适合发行债券的上市公司的确定——基于偿债能力的分析
       本文从静态和动态两个角度综合分析企业的偿债能力，适合发行债券的上市公司既要通过静态分析中的多元判别模型中的z值分析，具体要求发债公司2003—2005年连续三年的z值必须大于等于
       注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
       三　结论
       本文以从我国上市公司中随机抽取的60家样本公司为研究对象，通过组合信用风险模型，测算了2007年适合发行债券的上市公司预期违约概率EDF不超过0.001％(为AAA信用级别)情形下的可发债规模。如果将条件放松到其它信用级别，则不仅样本公司的发债规模会相应扩大，而且可发债的上市公司家数也会增加。现实操作中，具体控制到哪一信用级别，需综合考虑多种因素。但在企业债券发行的初期阶段，不宜将信用级别放得过低，建议先从AAA级别开始一段时间后再逐步放开。