2007年以来,随着《公司债券发行试点办法》等政策指导性文件的发布,我国发行的公司债券数量大幅增加,规模也从2007年的100余亿元增长到2017年的11024.74亿元。然而自2018年以来,在经济去杠杆化,强有力的金融监管和中美贸易战等不确定因素的背景下,我国债券市场违约事件频繁爆发,如何定量分析和管理风险已经成为债券市场中亟待解决的难题。风险溢价是从定量角度衡量债券信用风险的一个重要指标,指为了补偿违约风险,投资者要求债券提供高于到期日相同的国债收益的额外收益,反映了企业债券的信用风险溢价。研究中国债券市场的风险溢价对中国债券及其衍生品定价和市场风险管理具有重要的意义和实用价值:它可以为债券等金融产品的定价和风险管理提供重要的理论支持,有利于中国资本市场的进一步完善;它可以衡量和控制债券市场的信用风险,从而有助于防范和解决系统性金融风险。然而,现有研究并未找到最佳的模型来进行度量,传统的研究常常只关注于宏观经济因素,忽视了微观企业方面因素的影响,因此风险溢价模型在课题研究方面上存在较大可改进的空间。本研究针对公司债券的风险溢价度量来展开方案设计与分析,以观察公司债券定价是否合理准确。本文首先利用MATLAB软件结合遗传算法模型应用Nelson-Siegel扩展模型构建相对精确的利率期限结构,拟合出国债的即期利率曲线,从而得到无风险利率走势情况。其次,选取上证综指、货币汇率、消费者价格指数等宏观指标,建立VAR模型,研究宏观因素对债券风险溢价的影响。最后选取18年具有代表意义的违约债券“16永泰01”,采用结构化模型计算出其债券风险溢价序列,将公司财务指标、剩余期限等微观指标加入到多元回归模型中,探究微观因素对债券风险溢价的影响。过往的大多数关于风险溢价的研究局限于宏观因素或者微观因素,而本文即分析了宏观经济因素的影响,又分析了微观企业自身因素的影响,变量考虑更加全面。此外,在对债券风险溢价部分进行微观分析时,相对于传统风险溢价的计算方法,本文利用了 Merton结构化模型进行计算,得到的数据更为准确。通过实证研究发现:通过多元回归分析得知代表股市因素、利率因素、通货膨胀因素均为公司债风险溢价的显著影响因素。使用VAR模型预测样本中的数据,能更好地反映风险溢价的变化,通过方差分解,可以得出结论,历史数据对债券风险溢价的影响最大,其次为无风险利率因子,股票市场因素和通胀因素的影响则相对较小。通过选取具有代表意义的违约债券进行多元回归分析,得出影响公司债券风险溢价部分的微观因素主要为:应收账款周转率、资产负债率、公司信用等级,其中应收账款周转率是与风险溢价呈负向关系,资产负债率与风险溢价负向关系,且其影响的程度最大。