在国际政治经济形势复杂多变、我国经济结构调整背景下，宏观经济下行压力仍然较大。部分行业的信用风险进一步暴露，违约事件频繁发生，呈现常态化趋势。在此背景下，信用评级机构趋于谨慎，债券市场信用等级调整事件尤其是评级下调的情况越发频繁。债券市场一直存在的刚兑信仰进一步打破。传统信用评级仍然存在整体评级结果趋高且违约事件发生前预警不充分的问题。对于机构投资者而言，违约风险能够实现事前预警对于信用风险管理来说显得尤为重要。债券信用风险管控和违约风险预警的难度在于我国违约记录数据库尚未建立，同时违约风险影响因素的多样化，使得信用风险模型在实际应用时所需要满足的模型假设条件难于具备，预警识别难度较大，风险量化管理难以实现。近年来，债券市场打破刚兑，违约事件频发背景下，违约主体增多，也为模型验证分析提供了样本支持。基于此本选题试图在即有信用风险度量模型基础上，寻求将财务信息和违约风险特征分析相结合的综合判断方法，并从实用性角度出发，构建信用风险预警模型，为日常机构进行投资组合管理时能够精准、及时的识别违约风险、提早进行风险决策，有效防范违约损失提供工具。
　　本文从研究债券市场违约主体风险特征角度入手，并对主要信用预警模型特点进行介绍，说明与Logit模型类似的多因素预警模型Z-Score评分模型和Probit预警模型主要原理。在以上研究基础上结合传统信用分析财务特征指标变量选择方法，运用Logit二元回归统计分析方法，建立违约概率预警数理统计模型。模型变量从债务结构与偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力和信用风险特征五个维度，选取六大指标，较全面的衡量发行人主体的信用风险状况。在模型建立后，对模型进行拟合优度、多重共线性检验，并将违约与违约配对非违约样本的指标数据代入模型进行实证分析。同时，为了更好的论证模型有效性，本文将Logit模型准确率校验结果与类似的多因素模型Z-Score模型、Probit模型校验情况进行对比分析。结果表明，模型验证结果及其与同类型模型预测的比较分析结果均较好，能够比较有效的识别样本中的违约个体，可尝试在日常信用风险防控中加以运用。但在实践应用过程中，违约影响因素多种多样，也应注意模型需要结合实践经验逐步完善优化。在管理实践应用过程中建议仍需建立精细化的信用违约预警监控框架，并且对于违约预警模型解释变量需要进行动态管理。