清华大学-中国A股上市公司信用研究季度报告（2022年第三季度）-2022.11.pdf

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1、 0 中国 A 股上市公司信用研究季度报告 2022 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 2022.11 中国 北京 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 免责声明 本研究报告基于公开客观的数据分析结果，谨作为研究参考使用，不代表研究单位、清华大学以及新加坡国立大学观点。本报告观点仅供参考，不作为任何投资建议。研究团队对任何因使用本报告而致投资损失等相关问题概不负法律责任。声明单位：清华大学全球证券市场研究院 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 成员 课题负责人课题负责人：郦金梁 教 授 课题组成

2、员课题组成员：段锦泉 教 授 李昊然 博 士 姚 璇 博 士 朱怡程 博士生 协助团队协助团队：新加坡国立大学信用研究行动计划团队 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 清华大学全球证券市场研究院成立公司信用研究部，与新加坡国立大学亚洲数字金融研究所开展合作，针对中国 A 股上市公司信用违约风险进行了全面的分析，并将研究成果定期对外发布。成果将以定期发布季度研究报告的形式呈现，研究报告内容包括：我国 A 股上市公司信用概览、信用评估、历史回顾与未来展望以及案例分析等。报告立足于本季度，从历史、当前以及未来视角对公司信用违约风险的时间维度进行了全面评估，从 A 股市场、

3、行业、地区、规模、所有制、上市板块等视角对公司信用违约风险的结构特征进行了剖析。此外，本报告附录中详细汇报了算法、模型以及信用指标结果等。研究内容 公司信用研究部简介 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 公司信用研究部简介 在我国公司违约事件频发的背景下，如何测度和预测我国公司的信用违约风险成为了学者、监管者、金融机构与投资者所共同关注的重要问题。公司信用研究部依托于清华大学全球证券市场研究院与新加坡国立大学亚洲数字金融研究所，依据新加坡国立大学信用研究行动计划（NUS-CRI）的权威信用指标体系，旨在为广大证券市场监管者、金融机构与投资者提供科学、专业的公

4、司信用违约风险指引，为我国公司的信用风险管理与监管提供相应的学术支持和监控机制。研究成果除通过论坛发布，也会上传到研究院的官方网站上供社会各界参考。我们也会同时将研究报告寄送给监管部门，希望能使相关单位更广泛更深入地了解我国 A 股上市公司信用风险的整体情况及其在行业、地区等维度的分布情况。研究目标 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 主要指标主要指标简介简介 违约概率（违约概率（Probability of Default，PD）是新加坡国立大学信用研究行动计划（NUS-CRI）的核心信用指标，由该机构研发的公司违约预测模型计算。该模型衍生于由段锦泉教授团队所构建

5、的远期密度模型（Forward Intensity Model），能够对宏观金融和公司微观数据进行动态学习，从而生成具有前瞻性的违约概率期限结构。本报告中 PD默认为 1 年期违约概率，即未来一年内的违约概率。该模型的输入变量包括了宏观金融变量和公司微观变量，并且充分考虑了金融与非金融公司之间的差异，以及国有公司与非国有公司之间的差异。该模型对于预测我国A股上市公司信用风险具有良好的适用性。第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 主要指标简介主要指标简介 远期违约概率（远期违约概率（Forward Probability of Default，远期，远期PD）由

6、 NUS-CRI开发，表示未来某个时间点的 1年期违约概率，用于估计公司在未来一段时间内的信用风险。例如，第二年远期违约概率即未来1年末至2年末期间的预测累计违约概率，其中假设公司在未来 1 年内存活。违约概率隐含评级（违约概率隐含评级（Probability of Default implied Rating，PDiR）由NUS-CRI于2011年提出，是一个方便、直观的信用评级。该方法将公司信用质量通过 PD指标映射到了标准普尔信用评级。本报告使用 2020 年更新的PDiR2.0。中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 一.引言.1 二.概览.10 2.1.信用违

7、约风险概览.10 2.2.经济金融环境概览.12 三.信用评估.15 3.1.A 股市场.15 3.2.行业.20 3.3.地区.26 3.4.规模.30 3.5.所有制.35 3.6.上市板块.39 3.7.高风险警示.43 四.历史回顾与未来展望.48 4.1.历史违约回顾.48 4.2.远期信用评估.50 五.特别关注.56 5.1.摘要.56 5.2.房地产断供潮发生的原因.56 目录目录 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 5.3.房地产断供潮的影响.60 5.4.“保交楼”政策的影响.64 A.附录.67 A.1.算法与模型介绍.67 A.2.名

8、词解释.74 A.3.数据与资料来源.75 A.4.宏观经济指标.76 A.5.样本公司统计.77 A.6.行业 PD 与 PDiR.82 A.7.省份 PD 与 PDiR.85 A.8.地区-行业 PD 与 PDiR.92 A.9.A 股上市公司 PD 与 PDiR.104 图 2-1 我国 A 股上市公司真实违约数量与违约率（当季值）.11 图 2-2 实际 GDP 增速与真实违约率（当季值）.12 图 2-3 通货膨胀率与真实违约率.13 图 2-4 上证综指与真实违约率.13 图 3-1 我国 A 股上市公司违约预测能力.15 图 3-2 我国 A 股上市公司 PD 中值.16 图 3

9、-3 我国 A 股上市公司 PDiR.17 图表目录图表目录 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 表 3-1 我国 A 股上市公司 PD 中值的国际对比.19 表 3-2 我国各行业 A 股上市公司 PD 中值.22 图 3-4 我国各行业 A 股上市公司 PD（前 5 位）.24 图 3-5 我国各行业 A 股上市公司 PDiR.25 图 3-6 我国各地区 A 股上市公司 PD 中值.27 图 3-7 我国各行业不同地区 A 股上市公司 PD 中值.28 图 3-8 我国各地区 A 股上市公司 PDiR.29 图 3-9 我国不同规模 A 股上市公司 PD 中值

10、.31 图 3-10 我国各行业不同规模 A 股上市公司 PD 中值.33 图 3-11 我国不同规模 A 股上市公司 PDiR.34 图 3-12 我国不同所有制 A 股上市公司 PD 中值.36 图 3-13 我国各行业不同所有制 A 股上市公司 PD 中值.37 图 3-14 我国不同所有制 A 股上市公司 PDiR.38 图 3-15 我国不同板块 A 股上市公司 PD 中值.40 图 3-16 我国各行业不同上市板块 A 股上市公司 PD 中值.41 图 3-17 我国不同板块 A 股上市公司 PDiR.42 表 3-3 我国 PD 排名前 10 的 A 股（ST）上市公司.44 表

11、 3-4 我国 PD 排名前 10 的 A 股（非 ST）上市公司.45 表 3-5 我国 PD 排名前 10 的 A 股（ST）上市公司信息.46 表 3-6 我国 PD 排名前 10 的 A 股（非 ST）上市公司信息.47 表 4-1 本季度 A 股上市公司违约事件与违约前 PD.49 图 4-1 我国 A 股上市公司未来 3 年的远期 PD 中值.50 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 表 4-2 我国各行业 A 股上市公司的远期 PD 中值.51 图 4-2 我国各地区 A 股上市公司的远期 PD 中值.53 图 4-3 我国不同规模 A 股上市

12、公司的远期 PD 中值.53 图 4-4 我国不同所有制 A 股上市公司的远期 PD 中值.54 图 4-5 我国不同板块 A 股上市公司的远期 PD 中值.55 图 5-1 房地产行业销售面积、竣工面积与开发资金总量同比增速 57 图 5-2 阳光城、泰禾集团和蓝光发展销售净利润率.58 图 5-3 阳光城、泰禾集团和蓝光发展预售资金周转天数.59 图 5-4 阳光城、泰禾集团和蓝光发展现金短债比.59 图 5-5 阳光城、泰禾集团和蓝光发展 PD.60 图 5-6 国有与非国有房企 PD 中值.61 图 5-7 国有与非国有房企营业收入同比增速（左）和现金短债比（右）.62 表 5-1 商

13、业银行涉断供潮事件的逾期贷款规模.63 图 5-8 商业银行 PD 中值.63 图 5-9 房地产业信用舆情指数.65 图 5-10 房地产业 PD 中值.65 表 A-1 CRI 公司违约预测模型输入协变量.68 图 A-1 国企与非国企违约数量预测.69 图 A-2 我国 A 股上市公司违约预测能力.70 图 A-3 中国市场违约事件预测能力展示以天齐锂业为例.71 表 A-2 违约率映射.72 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 表 A-3 标准普尔信用评级介绍.73 表 A-4 各行业与省份的上市公司样本数量统计.77 表 A-5 各行业与省份的上市公司样本

14、数量统计（续）.78 表 A-6 各行业与规模的上市公司样本数量统计.79 表 A-7 各行业与所有制的上市公司样本数量统计.80 表 A-8 各行业与上市板块的上市公司样本数量统计.81 1 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 本季度本季度共共有有 14 家上市公司发生违约事件家上市公司发生违约事件 本季度我国本季度我国 A 股股市场市场整体违约风险有小幅上升，整体违约风险有小幅上升，在在 G20 经济体经济体（欧盟（欧盟除外）除外）主要股票市场主要股票市场中中仍仍处于第二位处于第二位 本季度我国本季度我国 A股上市公司中违约风险最高的股上市公司中违约风险最高的

15、5个行业依次为教育业个行业依次为教育业，房房地产业地产业，建筑业，金融，建筑业，金融业和业和水利、环境和公共设施管理业。水利、环境和公共设施管理业。本季度各地区本季度各地区 A 股上市公司的违约风险排序依次为东北地区、股上市公司的违约风险排序依次为东北地区、东东部地部地区、区、中中部地区和西部地区部地区和西部地区 本季度大中型公司的违约风险本季度大中型公司的违约风险有所有所上升上升，小微型公司的违约风险基本，小微型公司的违约风险基本持平。持平。房房地产断供潮事件分析：地产断供潮事件分析：事件事件对对房房地产地产上市公司上市公司影响较大而对银行业影响较大而对银行业上市公司影响相对有限，预计断供风

16、波后上市公司影响相对有限，预计断供风波后国有与非国有房地产国有与非国有房地产上市公上市公司司信用水平或出现进一步分化信用水平或出现进一步分化。“保交楼”系列政策一定程度上能稳定“保交楼”系列政策一定程度上能稳定市场对房地产行业的预期，但是对房地产市场对房地产行业的预期，但是对房地产上市公司上市公司信用状况只能起到信用状况只能起到边际改善作用边际改善作用 一一.引言引言 我国上市公司数量不断增加，违约事件频发，如何测度和预测我国上市公司的信用违约风险成为了学者、监管者、金融机构与投资者与所共同关注的重要问题。本报告基于新加坡国立大学信用研究行动计划（NUS-CRI）开发的违约概率（PD）指标以及

17、违约概率隐含信用评级（PDiR）1，对我国 A股上市公司信用违约风险水平进行了评估。本报告立足于2022年第三季度2，从时间维度和结构特征对公司信用违约风险进行了全面评估和剖析。首先，本报告对我国宏观经济金融环境和首先，本报告对我国宏观经济金融环境和 A 股上市公司真实违股上市公司真实违重要结论重要结论 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 2 约数量进行了概述。约数量进行了概述。从我国的宏观经济金融环境来看，二季度疫情得到控制后，本季度经济增速有所回升，通货膨胀水平较上季度温和上升，但低于市场预期。本季度 A 股市场整体表现欠佳，上证综指有明显回落，相比上季

18、度下降约 374 点。从公司违约状况来看，A股上市公司违约数量连续两季度保持低位，本季度共有 14 家上市公司发生违约事件，相比上季度和去年同季度分别减少了1家和4家。这可能有两方面原因：第一，本季度宏观经济主要指标均逐步回稳，供给端产业链、供应链恢复态势良好，社会消费品零售总额增速由负转正，内需回暖。供需基本面修复下上市公司信用状况边际好转。第二，宽松的货币政策和积极的财政政策呵护下，上市公司融资与经营环境有所好转。8 月 LPR 报价下调、MLF 利率下调继续推动“宽信用”进程，对降低实体经济融资成本有积极作用。减税降费、退税纾困等系列财政政策的落地也缓解了公司经营压力。然而，本季度A股市

19、场PD中值较上季度有所上升，因此市场整体违约风险水平仍处相对高位。其次，本报告依据违约风险测度指标其次，本报告依据违约风险测度指标 PD 以及以及 PDiR 评级，评级，对我对我国国 A 股上市公司进行股上市公司进行了全面的了全面的信用评估信用评估。具体包括 A 股市场、行业、地区、规模、所有制、上市板块和高风险警示 7个部分。A 股市场：股市场：本季度我国 A 股上市公司违约风险略高于近 5 年的平均水平，近 1年来违约风险基本稳定。本季度 A股市场 PD中值为0.68%，相比上季度上升约 0.06%。伴随宏观经济环境边际好转，A股上市公司整体违约风险基本平稳，但相比于历史水平仍处高位。3

20、中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 另外，美联储持续加息下 9 月中下旬人民币兑美元汇率贬值破“7”，一方面增加了对外负债上市公司的还本付息压力，另一方面导致资本外流、市场流动性走弱，两方面影响叠加使得在季度末 A 股整体信用风险进一步上升。从 PDiR 评级的整体分布来看，A 股上市公司中投资级公司占比有小幅下降，投机级公司有小幅上升。在国际范围内，我国 A 股市场的违约风险也处于较高水平。相比其他 G20 经济体（欧盟除外），我国 A股市场的违约风险排在第二位，仅次于印度。总体来看，我国 A 股市场整体的违约风险仍处于较高水平，因此如何有效缓解 A 股市场的整体

21、违约风险仍是亟待解决的重要问题。行业：行业：本季度我国 A 股上市公司中违约风险最高的 5 个行业依次为教育，房地产业，建筑业，金融业和水利、环境和公共设施管理业。从历史来看，上述 5 个行业本季度 PD 中值均已超过近 5 年的历史平均水平。从近 5年趋势来看，教育业 PD中值上升最为明显，其次是建筑业和房地产业，三者在近一年 PD中值也都有所上升。本季度教育业违约风险仍处在较高水平。教育业违约风险的高基数，一方面源自于 2021 年“双减政策”后教育业教育培训主营业务受到严格的限制与监管，直接影响了教育业公司的盈利能力。另一方面，源自于常态化疫情防控下，线下教育业务的开展的不确定性对教育业

22、公司利润造成负面影响。本季度建筑业违约风险上升较为明显。考虑到建筑业作为房地产业的上游产业，行业总产值中超过 60%来自房建领域，建筑业违约风险的上升可能受到房地产业的传染。第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 4 本季度房地产上市公司违约风险在高位仍有一定上行。除了房地产公司销售回款不畅、流动性压力增加、经营发展预期走弱的因素之外，汇率风险也是其违约风险上升的原因：美联储持续加息下人民币贬值压力仍然较大，房地产公司作为美元债主要发行人，在汇率冲击下其偿债能力可能进一步恶化。从 PDiR评级分布来看，房地产业的高违约风险具有一定的共性，而教育业 A 股上市公司

23、之间的违约风险差异较大。本季度金融业 PD 排名上升明显，自第 8 名上升至第 4 名。这可能有两方面原因：一是金融业作为顺周期行业，在当前整体经济弱复苏态势下，信贷需求整体疲软，导致银行经营压力较大。二是，在金融业让利实体经济的政策持续影响下，金融业上市公司盈利能力有一定下降。从 2022 年中报披露的财务数据来看，银行业净资产收益率已连续两个季度为负，营业利润同比增速也有所下滑。非银金融的营业收入同比、利润总额同比已连续两季度呈现负增长态势。地区：地区：本季度各地区 A 股上市公司的违约风险排序依次东北地区、东部地区、中部地区和西部地区。从历史来看，本季度各地区违约风险均略高于近5年平均水

24、平。相比5年前，各地区违约风险均有明显上升趋势；近 1 年各地区违约风险也有所上升。相较于上季度，本季度东北地区违约风险上升最为明显。下一季度预计东部地区违约风险有小幅上升，东北地区有小幅下降，中部与西部地区基本持平。结合行业来看，中部地区的教育业公司，租赁和商务服务业公司以及房地产业公司具有较高的违约风险；西部地区的房地产5 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 业公司和卫生和社会工作业公司具有较高的违约风险；东北地区的水利、环境和公共设施管理业公司，教育业公司和房地产业公司违约风险较高。从 PDiR评级分布来看，东北地区的高违约风险以及东部地区的低违约风险具有一定

25、的地区共性，西部地区 A 股上市公司之间的违约风险则差异较大。规模：规模：从历史来看，本季度大型、中型 A 股上市公司的违约风险高于近5年历史平均水平，小微型公司违约风险低于近5年历史平均水平。从近 1 年趋势来看，各规模公司违约风险均呈现出波动上升趋势。相比上季度，大型、中型上市公司的违约风险有所上升，而小微型公司违约风险基本持平。这一定程度上验证了 2022 年二季度报告中的逻辑：在全面注册制改革之下，上市公司退市将更加常见，同时小微型公司可能在经济波动的冲击中更容易被淘汰退市，而在冲击下存活的小微型公司往往韧性更强、经营水平更高，因此信用状况会相对更好。下一季度预计大型公司违约风险基本保

26、持不变，中小规模公司违约风险均有所上升。结合行业来看，大型教育业公司具有最高的违约风险，小微型金融业公司次之。此外，中型采矿业公司以及大型房地产业公司的违约风险也较高。从 PDiR评级分布来看，大中型公司个体之间具有较大的共性，而小微型公司个体间差异较大。总结来说，当前小微型公司信用风险呈现出“中值低”、“方差大”的特征，我们建议投资者谨慎甄别小微型公司之间的差异，同时可以考虑关注当前行业违约风险较低的小微型公司（例如属于科学研究和技术服务业、综合业的小微型公司），寻找市 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 6 场错误定价的机会。所有制：所有制：从历史来看，

27、本季度国有与非国有 A 股上市公司的违约风险均略高于近5年历史平均水平。相比于1年前和上季度，国有与非国有公司违约风险均上升，但是非国有公司上升幅度更大。这可能是由于当前经济基本面还面临着国内疫情反复、外部不确定性增加等诸多挑战与风险，市场主体的造血能力仍需要时间恢复。在此背景之下，投资者避险情绪升温，更偏好于盈利相对稳定、抗风险能力强的国有上市公司。下一季度预计国有公司违约风险将会下降，非国有公司违约风险则有所上升。结合行业来看，除住宿和餐饮业外，国有公司违约风险均低于同行业非国有公司。非国有公司中，教育业公司、房地产公司、建筑业公司、金融业公司等具有较高的违约风险；国有公司中房地产公司具有

28、较高的违约风险。从PDiR 评级分布来看，国有公司中投资级上市公司明显多于非国有公司。上市板块：上市板块：从历史来看，本季度主板和创业板 A 股上市公司的违约风险略高于近5年历史平均水平，科创板的违约风险高于近2年（开板以来）历史平均水平。主板、创业板 A 股上市公司近 5 年违约风险有上升趋势，科创板近 2 年违约风险有上升趋势，其中创业板违约风险上升较为明显。从近 1 年趋势来看，主板、创业板和科创板违约风险均有明显上升。下一季度预计主板公司违约风险基本稳定，创业板和科创板公司违约风险均有所上升。结合行业来看，主板市场中，教育业公司和房地产业公司具有较高的违约风险；创7 中 国 A 股 上

29、 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 业板市场中，教育业公司，采矿业公司，交通运输、仓储和邮政业公司，建筑业公司等具有较高的违约风险；各行业下科创板公司均具有最低的违约风险。从 PDiR评级分布来看，本季度科创板公司中投资级的公司占比最多，投机级的公司占比最小，在整体分布上与主板和创业板存在明显差异。高风险警示：高风险警示：考虑到 ST 上市公司风险更容易被投资者识别，而非 ST 上市公司的违约风险相对更加不透明，本报告分别展示 PD 最高的 10家 ST上市公司和非 ST上市公司以达到揭露违约风险、完善风险预警的目的。总体来看，10家 ST公司本季度 PD均高于 8.6%，10家非

30、ST公司 PD均高于 11.7%；这 20家公司中，东部地区的公司最多（11 家），大规模公司最多（15 家），大部分公司均属于房地产业，信息传输、软件和信息技术服务业，和制造业（各有 4 家）。接下来，我们回顾本季度已发生的真实违约事件，并展望未来接下来，我们回顾本季度已发生的真实违约事件，并展望未来3 年的远期违约风险变化。年的远期违约风险变化。回顾历史：回顾历史：我们较好地测了2022年第三季度实际发生的14起A股上市公司违约事件。预测结果表明，违约前 1 季度，14 家公司中有 9 家 PD 排名的百分位处于 90%以上（前 10%）；违约前 1 年，14家公司中有10家PD排名的百分

31、位处于90%以上（前 10%）。可见，我国A股上市公司PD的排序对于公司的信用违约风险具有良好的预测作用，能够作为有效的早期预警指标。展望未来：展望未来：我们基于远期 PD对未来 3年 A股上市公司的信用违约风险走势进行了预测。总体来看，我国 A 股上市公司未来 3 年的 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 8 信用违约风险水平呈先上升后平稳趋势。从行业来看，未来 3 年教育业和房地产业两个行业仍具有最高违约风险，卫生和社会工作业，信息传输、软件和信息技术服务业两个行业违约风险上升最为明显；从规模来看，未来大型上市公司违约风险最高，中型和小微型公司违约风险上

32、升明显；从地区来看，东北地区的上市公司违约风险高于其他地区，东部地区上市公司的违约风险有一定增长；从所有制来看，相较于非国企，国企违约风险水平更低、且有下降趋势；从上市板块来看，下季度创业板上市公司违约风险将超过主板居于首位，未来 3年内科创板上市公司违约风险有明显上升。最后，本报告本报告立足于立足于 6 月末月末 7 月初发生的房贷断供事件，分析月初发生的房贷断供事件，分析地产断供潮背后的原因，地产断供潮背后的原因，探索探索事件发生后事件发生后房房地产地产业业和银行业和银行业上市公上市公司司信用风险的变化趋势信用风险的变化趋势，并并推演推演了“保交楼”政策对了“保交楼”政策对房房地产地产业业

33、信用信用状况的影响。状况的影响。首先，从行业层面来看，本轮断供潮是我国房地产行业陷入负反馈后供需双方矛盾的一次集中爆发。从公司个体层面来看，断供潮所涉及的主要公司，其盈利能力、交付能力与流动性水平均与行业水平均有明显差距。两方面因素的共同影响下，叠加社交媒体的传播效应，形成了此次的断供风波。其次，我们认为断供风波对房地产上市公司影响较大而对银行业上市公司影响相对有限，预计断供风波后国有与非国有房地产上市公司信用水平或出现进一步分化。最后，“保交楼”系列政策一定程度上能稳定市场对房地产行业的预期，但是对房地产上市公司信用状况只能起到边际改善作用。9 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究

34、 季 度 报 告 1 算法、模型以及指标介绍见附录 A.1和 A.2。下文称 PD和 PDiR，PD默认为 1年期，即未来 1 年的违约概率。2 本季度的指标基于 2022年 9月 30 日的数据。第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 10 二二.概览概览 2.1.2.1.信用违约风险概览信用违约风险概览 从历史来看，我国 A 股上市公司的违约数量自 2017 年开始逐年攀升。从本季度来看，我国 A 股上市公司的违约数量较上季度有所下降。图 2-1 展示了我国 A 股上市公司真实的每季违约数量与违约率，违约率即违约数量占全部公司数量的比率。具体来说，2022

35、年第三季度，仅 1 家上市公司发生违约事件，占全部上市公司的 0.02%；近 5 年我国 A 股上市公司平均违约数量为 11.85 起，近 1 年平均违约数量为 8.75 起，2022 年第三季度违约数量低于近5年和1年平均水平；与上季度相比，本季度上市公司违约数量减少了 1 起，违约率减少了 0.02%；与去年同季度相比，本季度上市公司违约数量减少了4起，违约率减少了 0.23%。本季度公司违约数量较上季度有略微减少可能有两方面原因：第一，本季度宏观经济主要指标均逐步回稳，供给端产业链、供应链恢复态势良好，社会消费品零售总额增速由负转正，内需回暖。供需基本面修复下上市公司信用状况边际好转。第

36、二，宽松的货币政策和积极的财政政策呵护下，上市公司融资与经营环境有所好转。8 月 LPR 报价下调、MLF 利率下调继续推动“宽信用”进程，对降低实体经济融资成本有积极作用。减税降费、退税纾困等系列财政政策的落地也缓解了公司经营压力。然而，本季度A股市场PD中值较上季度有所上升，因此市场整体违约风险水平仍处相对高位。11 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 图图 2-1 我国我国 A 股股上市公司真实违约数量与违约率（当上市公司真实违约数量与违约率（当季季值）值）第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 12 2.2.2.2.经济金融环

37、境概览经济金融环境概览 接下来，我们结合我国的宏观经济金融环境来观察和分析我国A股上市公司真实违约率的变化。图图 2-2 实际实际 GDP增速与真实违约增速与真实违约率率（当季值）（当季值）首先，图2-2展示了我国实际国内生产总值（GDP）同比增速与A 股上市公司真实违约率。当前，我国经济增速整体上呈现放缓趋势，但三季度 GDP同比增速相较于二季度修复明显。2022 年第三季度 GDP增速为 3.9%，环比上升 3.5%，同比下降 1.0%。近 5 年来，我国GDP增速平均约5.47%，本季度相比近5年平均水平有约1.57%的下滑。本季度公司违约率达 0.02%。近 5年，各季度公司违约率平均

38、为 0.33%，；近 3年为 0.33%；近 1年为 0.21%。13 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 图图 2-3 通货膨胀率与真实违约通货膨胀率与真实违约率率 图图 2-4 上证综指与真实违约上证综指与真实违约率率 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 14 第二，图 2-3 展示了我国通货膨胀率与 A 股上市公司真实违约率，以消费者价格指数（CPI）同比增速作为衡量我国通货膨胀水平的代理变量3。当前，我国通货膨胀水平较低，但存在一定上升趋势。本季度 CPI 同比增速为 2.8%。近 5 年来，我国 CPI 同比增速平均约2

39、.1%，本季度相比近 5 年平均水平约高 0.7%。最后，图 2-4 展示了上证综指与 A 股上市公司真实违约率。本季度上证综指下跌趋势明显。截至本季度末，上证综指为 3024.39点，相比上季度末下降了 374.23 点。此外，我国货币政策趋于宽松，截至本季度末，银行间利率为 2.36%，相比上季度下降了 0.4%；本季度货币供应量同比增速为 12.1%，相比上季度上升了 0.7%；本季度10 年期国债收益率为 2.75%，相比上季度下降了约 0.07%。4 3 附录中亦提供了生产者价格指数（PPI）历史数据。4 宏观经济金融指标见附录 A.7。15 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用

40、研 究 季 度 报 告 三三.信用评估信用评估 3.1.3.1.A A 股市场股市场 2017 年开始，我国 A 股上市公司违约事件频发。上市公司的违约不仅会对投资者造成直接损失，还可能会导致系统性金融风险，对我国资本市场和金融体系稳定运行有重大负面影响。因此对我国A 股上市公司进行信用评估以提供事前的预警和管理就尤为重要。NUS-CRI公布的PD指标，在公司信用评估领域具有高度的权威性，本报告的后续分析均依据该指标。图图 3-1 我国我国 A 股股上市公司违约预测能力上市公司违约预测能力 图 3-1 将 PD 与真实违约情况进行了对比，以证实 PD 在 A 股上市公司违约风险预测上的有效性。

41、图中使用柱状图表示以某一季度为起点，未来 1 年内 A 股上市公司的真实违约事件数量；使用折线图表示以某一季度为起点，未来 1 年内 A 股上市公司的预测违约数 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 16 量，即A股上市公司PD之和。总体来看，预测的违约数量与历史真实的违约数量具有较高的拟合程度。在几个重要时期，预测的违约数量与真实违约数量存在较强的一致性，如 1997 年亚洲金融危机、2003年非典、2008年金融危机以及2019年新冠疫情期间等。因此，PD指标能很好地反映我国 A股上市公司的信用违约风险。图图 3-2 我国我国 A 股上市公司股上市公司 P

42、D 中值中值 图 3-2 展示了我国 A 股上市公司 2005 年5至今 PD（季度）的中值6，以及近 1 年 PD（日度）的中值。总体来看，本季度我国 A 股17 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 上市公司违约风险略高于近5年的平均水平，近1年违约风险整体呈现震荡上升趋势。从本季度来看，伴随宏观经济环境边际好转，违约风险基本平稳，但相比于历史水平仍处高位。另外，美联储持续加息下 9 月中下旬人民币兑美元汇率贬值破“7”，一方面增加了对外负债上市公司的还本付息压力，另一方面导致资本外流、市场流动性走弱，两方面影响叠加使得在季度末 A 股整体信用风险进一步上升。近

43、5 年，我国 A 股上市公司各季 PD 中值平均位于 0.59%。2022 年第三季度 PD 中值为 0.68%，高于近 5 年历史 PD 中值的平均水平。同上季度相比，本季度 PD 上升约 0.06%；与去年同季度相比，本季度 PD上升约 0.13%。图图 3-3 我国我国 A 股股上市公司上市公司 PDiR 我们得到了各公司上季度、本季度、以及下一季度的 PD相应的PDiR，该评级对应于标准普尔的信用评级7。图 3-3 对我国 A 股上市 第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 18 公司的 PDiR的分布情况进行了展示，每一个评级对应的数值代表当季度处于该

44、评级下的 A 股上市公司数量占总数的比例。总体来看，PDiR 给出的评级与国内评级相比较低，标准普尔的评级标准在我国的适用性有限，因此 PDiR 仅可作为参考，本报告主要关注公司PDiR的相对水平。相比上季度以及下一季度，PDiR的分布情况有小幅变化：相比上季度，A 股上市公司中 A 及以上评级占比减少了0.03%，BBB 和 BB 评级占比增加了 0.02%，B 及以下评级占比增加了 0.01%；下一季度，A 股上市公司中 A 及以上评级占比将减少 0.64%，BBB和 BB评级占比将增加 1.1%，B及以下评级占比将减少 0.46%。表 3-1 给出了 G20 经济体（欧盟除外）的主要股票

45、市场违约风险（PD中值）。表中分别展示了本季度各市场所属国家的 PD中值排名以及数值，本季度相比上季度的 PD中值排名变动和数值变动，以及下一季度相比本季度的 PD中值排名变动和数值变动。从国际范围来看，本季度中国 A 股上市公司违约风险水平排在第二位，仅次于印度。相比上一季度，A 股 PD 中值下降了 0.01%，排名无变化；下一季度，A股 PD中值将上升 0.08%，排名预计无变化。19 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 表表 3-1 我国我国 A 股上市公司股上市公司 PD 中值的国际对比中值的国际对比 2022Q3 2022Q2 2022Q3 2022Q3

46、 2022Q4 市场所属国家市场所属国家 排名排名 PD 排名排名 变动变动 PD 变动变动 排名排名 变动变动 PD 变动变动 印度印度 1 107.06 0-15.0 0+5.34 中国中国 2 62.74 0-0.63 0+7.55 巴西巴西 3 58.34 0-17.21 0+0.92 俄罗斯俄罗斯 4 35.36 0-4.46 0+4.6 南非南非 5 29.43 0+0.04 0+5.68 阿根廷阿根廷 6 23.31 9-13.07 0+4.34 土耳其土耳其 7 21.97 1-5.06 0+3.9 印尼印尼 8 20.0 2+5.33 0+3.63 加拿大加拿大 9 16.7

47、6 0-0.15 0+6.57 英国英国 10 16.66 0-1.26 0+4.44 法国法国 11 15.42 1-1.76 0+4.82 意大利意大利 12 13.45 1-0.29 0+5.24 德国德国 13 13.07 3-4.31 0+3.0 沙特阿拉伯沙特阿拉伯 14 11.45 3-0.61 0+2.15 澳大利亚澳大利亚 15 11.11 1+2.78 0+3.21 韩国韩国 16 10.53 9+0.03 0+2.53 墨西哥墨西哥 17 8.55 0+6.86 0+2.92 美国美国 18 5.77 0-1.04 0+4.3 日本日本 19 1.63 0+0.68 0+

48、0.61 5 鉴于 2005 年的股权分置改革，2005 年前后 PD的估计存在较大差异，因此报告中仅汇报了 2005年之后的 PD。6 后文中各类别下的 PD均由中位数计算。7 具体的映射方法见附录 A.1。第三季度 清华大学全球证券市场研究院 新加坡国立大学亚洲数字金融研究所 20 3.2.3.2.行业行业 本节我们基于证监会上市公司行业分类指引（2012年修订）对19个行业门类的上市公司信用违约风险进行分析8。首先，我们根据本季度、上季度以及下一季度各行业A股上市公司PD中位数进行分析；其次，我们对本季度 PD中位数排名前 5 位的行业进行了具体分析；最后，我们结合不同行业下 PDiR的

49、分布情况来分析行业内部的公司信用风险差异。表 3-2 展示了本季度各行业的 PD 中值排名以及数值，本季度相比上季度的 PD中值排名变动和数值变动，以及下一季度相比本季度的PD中值排名变动和数值变动。本季度我国A股上市公司中违约风险最高的 5 个行业依次为教育，房地产业，建筑业，金融业，和水利、环境和公共设施管理业。上述各行业本季度的 PD 中值分别为3.43%、1.97%、1.54%、1.13%和 1.08%。相比上季度，上述各行业PD中值的变化分别为0.67%、0.06%、0.23%、0.21%和0.04%；下一季度相比本季度，各行业 PD 中值的变化分别为-0.28%、-0.26%、-0

50、.09%、-0.08%和-0.02%。本季度教育业违约风险仍处在较高水平。教育业的高违约风险，一方面源自于 2021 年“双减政策”后教育业教育培训主营业务受到严格的限制与监管，直接影响了教育业公司的盈利能力。另一方面，源自于常态化疫情防控下线下，教育业务开展的不确定性对教育业公司利润造成负面影响。本季度建筑业违约风险上升较为明显。考虑到建筑业作为房地21 中 国 A 股 上 市 公 司 信 用 研 究 季 度 报 告 产业的上游产业，行业总产值中超过 60%来自房建领域，建筑业违约风险的上升可能受到房地产业的传染。本季度房地产上市公司违约风险也有一定上行。除了房地产公司销售回款不畅、流动性压