# 信用債風險模型初探之：Z-Score Model > 來源：https://uqer.io/community/share/568b73d6228e5b67159bee69 ## 0. 引言 2015年3月4日晚間，ST超日（上海超日太陽能科技股份有限公司）董事會發布公告稱，“11超日債”本期利息將無法于原定付息日2014年3月7日按期全額支付。至此，“11超日債”正式成為國內首例違約債券。 ## 1. 什么是 Zscore Model 簡單的說，zscore model 是一種用于估計債券發行人違約風險的信用風險模型。 ## 2. 本文提供的 Zscore Model 下面我們首先從原理，模型公式，劃分區間三個方面來簡單介紹一下本模塊中的兩個 Z-score 模型； 然后我們從如何獲取數據，清洗數據；如何計算債券發行人 Z-score 值；如何作圖來操練這個模型； ### 2.1 All Corporate Bonds 模型原理 + 不需要發行人上市交易數據 + 離散分析方法 模型公式 ``` ZScore = 0.517 - 0.460*x1 + 9.320*2/x2 + 0.388*x3 + 1.158*x4 x1: 負債合計/資產總計 x2: 凈利潤/0.5*(資產總計 + 資產總計[上期]) x3: 營運資本/資產總計 x4: 未分配利潤/資產總計 coef=[0.517, -0.460, 18.640, 0.388, 1.158] ``` 劃分區間 + `Z-score < 0.5`: 已經違約 + `0.5 < Z-score < 0.9`: 有違約的可能性 + `Z-score > 0.9`: 財務健康，短期內不會出現違約情況 ### 2.2 Corporate Bonds with Equity Listings 模型原理 + 需要發行人上市交易數據 + 離散分析方法 模型公式 ``` ZScore = 0.2086*x1 + 4.3465*x2 + 4.9601*x3 x1: 總市值/負債合計 x2: 營業總收入/資產總計 x3: (資產總計-資產總計[上期])/資產總計[上期] coef = [0.2086, 4.3465, 4.9601] ``` 劃分區間 + `Z-score < 1.5408`: 已經違約 + `Z-score > 1.5408`: 財務健康，短期內不會出現違約情況 ## 3. 未來 Z-Score 是一個比較基礎，通用的模型，本文只是對其原理和實現的一個簡單探索，要想真正 build 一個足夠 robust 的模型還需要做很多工作。不過 uqer 提供了完善的財務數據，行情數據以及 100 多個相關因子，相信會給大家建立模型上節省不少時間。 ```py # built-in package import time import json import random import datetime as dt # third-party package import numpy as np import pandas as pd pd.options.display.max_columns = 100 pd.options.display.max_rows = 100 from matplotlib.pyplot import * import seaborn