近年来,随着金融体制改革不断深化,我国的债券市场不断推陈出新,直接融资比例越来越高,企业债、公司债的发行规则全面实施注册制,注册制的实施意味着发行审核流程大大简化,并且发行审核也转向以信息披露质量为重点。在这一背景下,一方面,符合债券发行条件的主体大大增加,债券市场的容量快速扩大;另一方面,发行审核将从实质性审核转向信息披露,审核部门不对其债券的好坏做实质性判断,而将其交由市场判断,这也对发行信息披露质量和投资者的专业性提出了更高的要求。随着市场容量的扩大、刚性兑付的打破以及注册制的实行,债券违约事件越来越多,构建一个适合我国国情的违约风险评估模型,对于金融机构、交易所以及监管机构都具有越来越重要的意义。基于以上背景,本文尝试构建一个违约预警模型。其中,因变量为发债主体在某一自然年度是否发生违约,自变量为该发债主体前一年度的财务指标截面数据。在具体的样本数据选取方面,采用了2021年违约的48个信用债违约主体为研究样本违约组,同时采用随机匹配的方式选取出2021年未违约的信用债的发债主体作为样本非违约组。通过对以往文献的梳理,在前人研究的基础上选取了财务分析中的每股指标、盈利能力、收益质量、现金流量、资本结构、偿债能力、营运能力以及成长能力共计46个指标作为备选自变量,自变量所选用的数据年份为2019年年报的截面数据。因变量“是否违约”选用2021年截面数据,自变量各项财务指标均选取2019年年度报告的截面数据,自变量截面数据所选年份相较于是因变量“是否违约”否违约提前1-2年,以体现预警的效果。在模型构建方面,以Logistic模型为基础模型,针对Logistic模型在指标变量较多时不能筛选变量,需要人工主动选取的问题,引入Lasso方法构建LassoLogistic模型对备选指标进行压缩;最后,基于违约风险传染的理论和相关研究,将空间关系引入Lasso-Logistic模型,利用因变量的空间滞后项考察风险传染溢出效应,获得一个更加精准的模型。在模型估计方面,对Logistic回归、Lasso-Logistic回归以及空间Logistic回归估计结果进行估计与对比分析,主要研究结果为:第一,Lasso-Logistic相较于经典的Logistic而言具有压缩筛选因子的优点,并且相较于Logistic回归而言正确率更高;第二,相较于Lasso-Logistic,空间Logistic回归对违约债券的识别准确率更高,提高了约10个百分点,对非违约的正确率稍微降低,降低了约2个百分点,总体正确率相持;第三,对Lasso-Logistic和空间Logistic估计的违约概率P值进行统计,发现空间Logistic的P值均值与Lasso-Logistic持平,违约组均值较高,非违约组均值较低,说明空间Logistic有更好的区分性。第四,对估算出的概率值P按照大小阈值分为五类,对概率进行分类管理。针对本文的研究结论,金融机构、债券发行主体以及监管机构等一方面可通过模型对发行主体进行批量风险评级,分级管理,和内部评级进行交叉验证,增强违约风险识别能力;另一方面可以监控发行主体违约风险,对于违约风险高企的发行主体可纳入红名单,避免投资相应主体;最后亦可为所发行的债券提供定价支持,针对不同的评分制设定目标债券利差。本文的创新点主要在于数据选取和模型应用两个方面。在数据选取方面,本文的数据新颖,具有较强的时效性,本文选用了2021年快速增长的信用债违约样本作为研究对象,并选用了对应样本2019年年报的财务数据进行估计分析;在模型应用方面,基于违约风险溢出效应的相关研究,将空间计量方法引入了信用债违约预警研究中,构建空间Logistic模型对信用债违约进行估计预警。