21世纪以来,各国实体经济的违约相关现象层出不穷,严重影响了金融系统和市场经济的稳定性,从而引起了实务界和理论界的广泛关注。目前,已有不少学者就违约相关的本质、类型和原因等展开讨论,并构建了一系列数理或计量模型来测度违约相关水平,以期为经济主体防范信用风险提供更为具体的理论指导。然而,现有研究均忽视了一个事实,即真实的违约强度以致相关性不仅受可观测因子(如GDP、CPI、利率等宏观经济变量以及公司自身特征)影响,还通常与许多不可观测变量有关,特别是在具有高不确定性的行业部门,决定相关性的往往是一些无法量化或估算的变量。针对上述问题,本文拟在现有主要理论模型的基础上,引入一个脆弱因子代表全部不可观测变量的代理变量,从而更为准确地估计公司间违约相关性。具体研究分以下几个步骤：首先,基于现有文献,梳理了影响违约强度的主要可观测风险因子；然后,在传统的违约强度模型中加入一个脆弱因子,构建了基于共享型脆弱因子的违约相关测度模型；进而,通过实证研究发现,现实经济周期中,确实存在不可观测的脆弱因子,且脆弱因子对公司的违约强度以致公司间的违约相关性会产生重要影响。本文的主要贡献为：在识别出违约强度的可观测风险因子基础上,加入不可观测变量,从而构建了一个基于共享型脆弱因子的违约相关测度模型,实证研究表明这有助于提高违约相关性的预测精度。