近年来,随着经济和金融的全球化,经济体之间的联系变得越来越紧密,企业与企业、行业与行业之间的影响也变得越来越大。特别是违约的发生呈现出一定的聚集性,即当一个企业违约发生时,和该企业相关联的其他企业也常常会出现经营状况恶化的情况,以致发生违约事件。这种企业之间共同违约的现象称为违约相依。违约相依是信用风险传染的途径之一。基于违约相依性对信用风险传染效应进行研究,是现代对信用风险进行精确度量的一个重点和难点,具有重要的理论意义和现实意义。以担保违约作为切入点,本文对以下问题进行研究：第一、如何描述和度量被担保方违约对担保方企业的信用风险传染效应。第二、这种违约相依性是否表现为对企业经营状况产生显著的负面影响。第三、如果证实这样基于违约相依性的信用风险传染造成的负面影响存在,那么影响的程度取决于哪些因素。首先,收集615组我国A股上市公司作为担保方时被担保方违约的历史数据对以上的问题进行研究。对这些数据进行年度、行业、地区、担保方属性等方面进行描述性统计分析,观察担保违约事件在这些分类中的分布情况。然后,运用事件分析法计算担保违约事件造成担保方的超额收益率(AR)和累计超额收益率(CAR)及其显著性,并对比了国有企业子样本和民营企业子样本中AR和CAR的差异,发现担保违约事件会对作为担保方的上市公司产生负面影响,表现为违约公告前后负的超额收益率和短期内负的累计超额收益率。最后,分别用理论模型和实证模型探究违约相依的信用风险传染效应的影响因素,发现信用风险暴露比率(担保金额与担保方总市值之比)、担保方的波动率等因素都会对风险传染程度产生显著影响,当信用风险暴露比率增大或担保方股价历史波动率增大时,企业会产生更大的负向股价波动。在对比国有企业和民营企业的影响因素时还发现,除上述因素外,民营企业基于违约相依的信用风险传染效应还受到了担保方资产负债率、是否存在多个担保方等因素的影响：当担保方资产负债率增加时,信用风险传染效应增加;当存在多个担保方时,信用风险影响程度会减小。研究工作的创新点和难点在于：第一、从03年到13年我国A股上市公司的诉讼公告中筛选出上市公司作为担保方因被担保方违约而被提起诉讼的数据,从公告内容中挖掘担保金额、担保双方关系等数据,使得本文用于实证的数据量是过去国内文献中所没有的；第二、对担保事件引起的超额收益率和累计超额收益率的计算需要收集整理大量的上市公司和市场日收益率数据;第三,理论模型中利用MATLAB编程对信用风险传染效应的影响因素进行数值模拟。另外,实证模型在国外文献的基础上按照我国实际情况对解释变量进行了适当的调整。从论文结果来看,企业存在对外担保时,被担保方违约会使得企业经营状况受到影响,从而违约的可能性增加。因此,当企业在选择为其他企业提供担保时,需要考虑到担保金额与自身承受能力等因素,对来自交易对手方的信用风险进行控制,以避免被担保方违约造成企业财务状况恶化难以承担自身债务而倒闭的情况。