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版权：来源 老斯基财经（ID：laosijicj） 作者 老斯基
北京的天空一片湛蓝，蓝到让人怀疑人生。还好，某次会议是在北京举行，而不是在四川。不然，川煤集团就要分分钟倒闭了。因为，这家四川省最大的煤矿企业、省全资国企已经站在了破产边缘，5月15号，它又债务违约了……
老斯基当然相信国企做大做强的美好未来，但问题是现在怎么办？ 5月15号，川煤集团到期的一笔5亿元中期票据无法兑付本金，违约了。至于何时能兑付本金，川煤集团说自己也不知道。
那么，作为四川最大的煤矿企业、全资国企，四川省XX到底救不救川煤呢？理论上必须救，但实际上已经很难救了。
一年前的2016年6月，川煤的10亿元短期融资券就违约了，成为首家正式违约的煤炭地方国企。首家，这个词太刺眼，所以很快四川省XX救助了川煤，不仅把债还了，还赔了932.45万元违约金。这就是有亲爸爸的国企，私企羡慕妒忌恨去吧！
不过，半年后的2016年12月，川煤集团第二次违约债务，又是10个亿的债务！还是老套路，川煤坐等亲爸爸救助。不过，今年四川省的多家国企都在排队等着爸爸的爱，而财政税收款就那么多，好像有点救不过来。
当四川省XX还在讨论研究要不要继续救川煤时，今天，这货又第三次违约了。这也就是说，从2016年6月到2017年5月，在不到一年里，川煤就违约了3次啊，合计25亿！
然而，这依然不是关键，关键是三天后的5月18号，川煤集团又有一笔10亿元的“私募中票”也要到期……SO，这尼玛就是一个无底洞啊！
然而，我们不说国企煤矿的种种弊病，前两年因煤炭价格低迷，亏损也就罢了，但去年下半年煤炭价格暴涨啊！
在那波煤炭价格暴涨的浪潮中，很多私企煤老板都发财发得一逼，北上广房市中又出现了煤老板按单元买房的盛况！那么，为毛同样的挖煤，川煤就能亏成狗呢？
嗯，因为它的成本是私企的数倍，太高了。为毛同样的挖煤，国企煤矿成本就高出私企数倍呢？因为，川煤像所有国企煤矿一样，用嘴炮挖煤！
煤矿真不是什么高端产业，就一句话“TM使劲挖”。这就是说煤矿产业大部分员工，应该都是体力劳动者或者技术人员。但现实中，不说川煤集团，你去中国任何一个国企煤矿都能发现，坐办公室的文员多如牛毛。BUT，要那么多“嘴炮党”文员有个锤子用？
呵呵，去年，东北的某国企煤矿都快倒闭了，却还硬是拿出最后一点资金，修建了一座大型办公楼。为毛？因为文员多到没地方坐了。当然，你觉得是川煤的基层员工，还是领导的七大姑八大姨有资格坐办公室？
这也就是为毛川煤能在煤炭价格的高峰期，依然亏成狗的原因。否则，国企煤矿又不像私企煤矿一样要掏钱买矿，怎么能赔？
那么，是否只要进行改革，川煤就能起死回生呢？呵呵，你去问任何一位川煤的基层员工，他们都会告诉你不可能。因为，唯一能拯救川煤的改革办法只有一个，只要亏损就把领导枪毙！
这不是老斯基乱放嘴炮，而是川煤是四川省国资委出资人企业，正厅级。这就是说，川煤集团破产了又如何？对于领导而言，今天是川煤的领导，明天可以是另一个地方的领导啊，他们有一毛钱损失吗？然而，私企煤老板呢？
别说去年煤炭价格暴涨，就是三年前煤炭价格最低时，私企煤矿也没有遇到太大危机。因为，私企煤矿不仅仅是企业，还是煤老板的命啊！
私企煤老板们基本无法从银行获得贷款，但煤矿初期的投入非常巨大。所以，绝大多数煤老板的启动资金都来源于集资，或者是从众多亲戚那里借的。
你光看着那些发财的煤老板买别墅买豪车，但你知道私企煤老板亏损后怎么还债吗？私企煤老板们一旦亏损，又不能像川煤集团一样让亲爸爸来还债，所以只有一个办法还债，跳楼，给亲友们一个交代。
没有人喜欢跳楼，煤老板们只能严格控制成本，用尽全部心血办好企业。SO，你觉得不枪毙领导，川煤集团能和拿着命玩的私企煤矿相比吗？然而，也不要为此就说是领导的错，这就是“原罪”啊！比如，你会为不是自己的东西，用尽全部心血吗？
而且，比高成本与债务违约更悲剧的问题是，川煤99%没救了……
任何正常的企业都知道，在资金链紧张时要控制债务，连TM“嘴炮之王乐视”都明白这个道理。SO，你不得不佩服川煤的勇气，都尼玛已经处于破产的边缘了，还继续到处发债，真日了狗了！
川煤集团2016年年报显示，公司债务总额已升至362.06亿元，资产负债率为92.22%！那又如何？2017年的前5个月，川煤集团财务杠杆还在加速上升，而未来1-2年将是还债的高峰期……SO，这TM是自救，还是一定要把川煤搞死？
呵呵，川煤已经站在悬崖边上了，基本没救。所以啊，川煤不仅不压缩成本、控制债务，反而拼命发债，捞最后一笔！反正，也不会有领导为川煤还不上债而跳楼。
那么，四川省XX救不救川煤呢？其实，三个月前的2月27日，四川省国资委召开的省属监管企业会议，就已经给出了答案。在那份白纸黑字的文件上写着，计划今年川煤集团力争大幅扭亏70%以上……只能说高，实在是高！
其实啊，川煤这种辣鸡死就死了，反正它活着也只能永远趴在四川省XX身上吸血，老斯基都懒得喷。但问题是，川煤有6.2万员工啊，其中大多数一线员工都是“上有老，下有小”的家庭顶梁柱啊！
他们中很多人已经把自己的一生都献给了川煤，但如果川煤破产后，他们能得到什么？领导能换个地方继续当领导，他们怎么办？不过，老斯基认为，这也有他们自己的问题。
讲真，老斯基在中国众多省份中最敬佩四川人。在我小时候的历史课中，老师就告诉我，四川人很了不起，抗日战争时，一个四川省就提供了五分之一的抗日兵源！等我成年后，对四川人更是敬佩，因为我家乡大多数人讨厌四川人。
老斯基的家乡有很多四川商人，他们都是一穷二白地来到我家乡，从事一些本地人看不上的小生意或者体力工作。十多年后，这些四川人几乎个个都成了土豪。所以，我家乡人认为他们把钱都赚走了，但没有四川人，家乡发展个毛啊！
在我看来，四川人是中国最适合市场经济的群体，以他们吃苦耐劳的精神，去任何地方都能有不错的发展。但是，很多四川人选择了安稳的国企，选择了川煤。
我们这片土地啊，时刻都在发生着翻天覆地的变化。所以，你自己不掌控自己，把命运寄托在别人身上，那就是98年东北下岗潮的重演……
其实，老斯基真不是喷川煤，因为今年下半年还有很多国企将破产，川煤不过可能是其中之一而已。这是必然结果，不然，为毛振兴东北的声音越来越小了？
或者说，国企还有一条路，那就是产业升级。当然，这不是说国企能升级成阿里巴巴，而是说，国企别老盯着那些“傻大粗”的低端产业，可以把眼光定得高一点嘛。比如，可以去生产四百元一瓶的高端矿泉水啊……
四川最大煤炭国企违约预警：决定违约的并不都是经济因素版权：作者 张旭 来源 人民币交易与研究 ID:Trading_CNY
5月15日12川煤炭MTN1没能成功兑付，在债券违约历史上又增添了一笔。比起不痛不痒地点评川煤炭违约的原因，我们更愿意去反思过往违约案例的深层次原因，以便对未来信用风险的判断更为敏锐。
回溯历史，我们不难发现这些“不合逻辑”的现象：2009年的次贷危机和2011年的平台债务风波时，信用环境明显弱于2016年，但那时并没有债券违约，而违约的爆发却是在经济并不算太差的2016年。而且，从15Q3至16Q1，经济并未出现明显的恶化，但是债券违约的案例增加了14倍。我们隐隐地感到，决定违约的并不都是经济因素。
要解释这些，还要从我们的“违约率三因子模型”说起……
违约率三因子模型
三类资金
债券发行人偿付本息的资金来源可分为三类：内源性资金、外源性资金、协调性资金。
内源性资金是指发行人经营活动结果产生的资金，主要取决于发行人的经营状况。
外源性资金是指发行人依靠自身能力向其他经济主体筹集的资金，大多数情况下为来源于贷款、信托的债权资金，但也有可能为通过增发股票等方式所获得的股权资金。（请注意，我们这里强调“依靠自身能力”，即资金提供方的出资完全基其对于发行人未来发展的判断，而非其余主体对其的影响。）
协调性资金指的是依靠发行主体很难获得的，但是在外部主体的协调下可争取到的资金。例如，15川煤炭CP001偿付资金的来源，事实上是在当地政府和交易商协会的协调下，另一家四川省国企发放的委托贷款。贷款人决定发放委托贷款，并非基于其对于发行人偿债能力的判断，而是由于其余主体的协调，因此我们将其视为协调性资金。根据我们的观察，在之前发生的信用风险案例中，协调性资金的身影并不罕见。
三个因子
债券的违约风险，取决于上述三类资金的可获得性。其中，内源性资金取决于发行人的经营状况，外源性资金同时受到经营状况和融资环境的影响，而协调性资金更多地依赖于发行人所在区域的金融生态环境，这是一个非经济的因素。因此，我们可以将债券违约率表达为这样的模型：
违约率=经营状况因子+融资环境因子+非经济因子
其中，违约率的定义采用的新增违约人的个数/债券到期只数（若无特殊说明，下文亦同）。我们强调新增违约人的概念，是由于对于同一发行主体重复计算违约的债项并无意义。同时，既然分子采用的是新增违约人的个数，显然分母使用到期债券的只数比到期规模更为恰当。
企业的经营状况是一个多维度的概念，很难用单一指标刻画。但是，经营状况最终都会反映到盈利能力上，综合考虑多方面的因素，我们使用ROA作为计算经营状况因子的基础。从理论上讲，各个因子与违约率正相关，因子的数值越高越容易形成违约，所以我们在模型中最终使用的是ROA的相反数。
融资环境的好坏取决于资金的可获得性，因此我们使用信用债净融资额代理融资环境因子。为了统一数据的量纲，我们将违约率、经营状况因子、融资环境因子标准化为均值为0、标准差为1的时间序列变量。
非经济因子相对难以量化，因此我们使用违约率、经营状况因子、融资环境因子倒推非经济因子。这三个因子的值越低，表示其所带来的违约风险越小，例如17Q1非经济因子的数值为-1.35，显著低于去年同期的水平，暗示这段时间地区地区金融生态处于相对较好的状态。
用三因子模型解释过去
2016年
利用上文的三因子模型，我们可以很清晰地识别出不同阶段造成违约的核心因素。2016年出现过两次违约潮，分别为上半年和四季度。在16H1的违约潮中，经营状况因子由前期的1.37上升至1.65，而融资因子处于历史较低水平。也就是说，相对于融资环境，企业经营能力的恶化是本阶段违约更为主要的原因。
2016年四季度的违约呈现出截然不同的形态。在这个季度中，企业盈利能力上升，经营因子回落至0.70，企业内源性资金的风险显降低。但是，货币政策收紧和去杠杆进程的深化，使得资金供给受限且市场偏好上升，从而推动融资因子由-1.13快速上升至0.78。
去年的这两轮违约潮中似乎隐藏着这样的一个悖论：经济不好，发行人的盈利水平就会下降，结果是经营状况因子上升，违约风险上升；经济渐好，货币政策趋紧和去杠杆的力度就会提高，结果是融资环境因子上升，同样会增加违约的风险。
不幸的是，2017年同时具有这两个特征：年内经济增速递减，而且货币政策和金融监管政策明显比2016年更为紧缩。那么2017年债券市场的违约将会怎样？为了回答这个问题，我们先来回顾下2017年初至今（5月15日）的违约案例。
2017年初至今
2017年以来，银行间以及交易所共有10个发行人出现过违约，分别为大连机床、东北特钢、博源、山水、中城建、华盛江泉、珠海中富、春和、蒙奈伦和川煤炭，对应14只债券，远低于去年同期水平（24只）。而且，在这些违约人中只有华盛江泉为新增违约主体（去年同期有8家新增主体），其余的主体均有存量债券处于违约状态。
对于存量违约主体违约的分析，应该回溯至其首次违约时，因为后续债券的命运在该时点已经被基本确定。所以，新增违约主体的数量远比存量违约债券的数量有意义。
事实上，当前的融资环境明显比16Q1更为糟糕，信贷增速下降、表外融资受阻、债券发行量显著降低，融资因子已经上升至1.58。显然，支撑债券信用资质的不可能是融资环境因子，而是经营状况因子和非经济因子。
17Q1的宏观经济状况好于16Q4，这也在中观和微观的盈利数据中得以体现。发行人经营状况的进一步改善强化了内源性资金的来源，也将经营状况因子降低至0.25，基本回到了15Q1的水平。更为重要的是，在人民银行、地方政府、交易商协会等部门的共同努力下，地区金融生态得到了很大的改善，非经济因子降低至-1.35。
非经济因子的重要性
为什么16Q1与15Q3相比，经济状况并未明显恶化，但是违约债券的数量增长了14倍？很显然，推升违约率的主要是非经济因素，或者说是地区金融生态。
在传统的信用评级体系中，非经济因子的概念被人为弱化；我们的信用理念更强调地区金融生态的影响力不应被忽视。事实上，在16H1的不少违约案例中，都体现出当时地区金融生态的薄弱。例如，2016年3月28日15东特钢CP001未能按期足额兑付，虽然有发行人自身经营的问题，但也有存在着非经济因素。与此相对的是齐星事件之后，山东省以及滨州市政府的主动作为，维护了当地经济金融的稳定。
用三因子模型预测未来
根据违约率三因子模型，我们分三个情景对17Q2-17Q4的违约率进行了预测。结果显示，2017债券违约风险可控，违约率很难高于2016年。
在中性情景中，我们假设17Q2、17Q3、17Q4企业的盈利状况分别回落至16Q4、16Q3、16Q2的水平；信用债的净发行量逐步恢复至8000亿元/季度；非经济因子逐步上升至16Q4的水平。模型结果显示，在这个情景下违约率逐季上行，17Q4时会趋近16Q3的水平，全年违约率相当于2016年的60%。
在悲观情景中，我们对经营情况的输入不变，同时假设信用债净发行量逐步恢复至5000亿元/季度，非经济因子逐步回升至16Q2的水平。在这个情景下，单季度违约率会逐步上升，至17Q4时基本等同于16Q2的状态，全年违约率与2016年相当。
在乐观情景中，我们假设经营状况一直保持于16Q4的水平，信用债季度净发行量一直保持在7500亿元的水平，非经济因子小幅上行至-1.0。在这个情景下，单季度违约率仅仅相当于16Q3时的50%，全年违约率也仅仅为2016年的50%。
总结
债券的违约风险取决于内源性资金、外源性资金、协调性资金的可获得性。其中，内源性资金取决于发行人的经营状况，外源性资金同时受到经营状况和融资环境的影响，而协调性资金更多地依赖于发行人所在区域的金融生态环境，这是一个非经济的因素。因此，我们可以将债券违约率表达为这样的模型：
违约率=经营状况因子+融资环境因子+非经济因子
这个模型可以很清晰地识别出每个阶段造成违约的核心因素：在16H1的违约潮中，相对于融资环境，企业经营能力的恶化是本次违约更为主要的原因；进入16Q4后，货币政策收紧的影响更大。
今年以来，在人民银行、地方政府、交易商协会等部门的共同努力下，地方金融生态得到了很大的改善，降低了非经济因子。因此今年只出现了华盛江泉这一个新增违约主体，显著少于2016年同期水平。
三因子模型的预测结果显示今年的新增主体违约率不会高于2016年。在悲观、中性、乐观情景中，全年违约率分别相当于2016年的100%、60%、50%。
（完）
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