为了使“信用价差之谜”的研究更进一步,本文首先对于债券信用价差影响因素研究的文献进行了相关梳理。发现以往研究对于风险因素影响的考虑往往是单独的或者简单加总的。由于忽视了风险间的交互作用,导致分析得到的模型不能很好的解释“信用价差之谜”,因此本文从风险交互的视角提出了新的研究思路。在对关于债券违约风险与流动性风险间存在相关性的理论模型研究基础上,提出违约—流动性风险循环机制。接着本文选取中国2014年至2016年的公司债券数据,同时设定与理论模型相对应的违约风险、流动性风险、风险交互作用等主要解释变量指标,以及将公司债券的信用价差作为被解释变量。针对提出的违约—流动性风险循环机制以及风险变量与风险交互作用对债券信用价差的影响,分别进行固定效应模型检验、双因素方差分析以及双向固定效应模型分析。在对风险交互作用检验前,通过F检验、LM检验、Hausman检验、辅助回归检验以及季度虚拟变量的联合显著性检验后,将计量回归模型设定为双向固定效应模型。之后通过K-means聚类算法基于违约风险指标、流动性风险指标构建三组不同风险债券组合,分别为高违约风险、高流动性风险债券组合和一般违约风险、流动性风险债券组合以及低违约风险、低流动性风险债券组合。对三组债券组合分别进行风险因素、风险交互作用等对债券信用价差影响的实证检验。从债券总体的检验结果来看,债券违约风险与流动性风险间存在同方向的显著影响关系。即违约风险与流动性风险间相互正向作用,形成风险循环机制。同样,无论是双因素方差分析的结果还是双效固定效应估计的结果,都显示违约风险、流动性风险以及风险间的交互作用均能显著影响债券信用价差。同时双向固定效应模型估计的结果显示,流动性风险指标正向影响债券信用价差,即表示为债券交易价差变化率越大,债券信用价差越大。违约风险指标反向影响债券信用价差,即净资产现金回收率越高,债券信用价差越小。风险交互作用项对债券信用价差的影响方向与违约风险项相同,且对债券信用价差的影响表现为两风险协同作用的正向交互效应,即在风险因素效应单独相加后交互作用会产生额外的复合效应增加债券总风险,这与理论模型的预测估计相一致。从三组不同风险债券组合的检验结果来看,违约风险、流动性风险以及交互作用等对债券信用价差的影响存在一定差异。在高风险债券组合中,违约风险与流动性风险均能显著影响债券信用价差,且风险交互作用对债券信用价差的影响更为显著。而在一般风险债券组合中,风险交互作用项仅在10%置信区间下显著影响债券信用价差,该组合债券信用价差主要受违约风险以及流动性风险因素的影响。在低风险债券组合的估计结果中可以发现,该组合债券信用价差主要受违约风险的显著影响,流动性风险项不显著,使得交互作用项的影响失效。总体来看,对于高风险债券组合的分析基本与理论推导部分提出的违约-流动性风险循环机制相一致,而对于低风险债券组合中违约风险高度显著、流动性风险不显著,且风险交互作用不存在的结果则属于实证分析新的发现。因此本文的分析对债券风险计量的研究工作,更多的是补充和强调风险间交互作用的计量与分析。而对于债券风险管理的实践价值在于,本文认为在债券高风险指标阶段时,风险间交互作用会加大债券的总体风险。因此考虑是否应对于信用评级以及企业现金生产率相对较低的公司债,加强关注其流动性的变化,进而避免当出现外界冲击时,会造成该债券风险徒增进而加速违约的情形。