近年来我国面临贸易摩擦、疫情反复、经济下行等多重考验,外部环境呈现复杂多变的严峻态势。在此背景下,我国信用债市场违约事件愈发增多,违约企业涉及面广,违约金额和违约数量持续高走,违约原因错综复杂,信用债违约风险的防范压力进一步加大。为打造健康有序的信用债市场,高水平推动我国金融业高质量发展,分析现阶段具有新经济特点的债券违约成因,研究我国信用债违约风险的影响因素十分重要和必要,对我国信用债市场风险管理水平的提升具有实际指导意义。本文选取2014年至2021年真实发生债券违约事件的企业,先从违约时间、违约数量和金额、违约主体所属的行业、地区以及企业性质等多个角度分析信用债券市场的违约特征,然后构建数理模型对信用债违约风险的影响因素展开分析。在具体实证分析中,先选取50家2020年财务报告完整的真实发生债券违约的企业作为违约组,然后按照主营业务相同、资产规模相近的原则,以1:3的比例选取150家债券发行记录良好的正常企业作为对照组,通过Logistic回归方法先建立仅包含财务指标的基础模型,然后以递进的方式不断引入公司属性指标、行业门类指标以及宏观经济指标分别建立研究模型以作对比,最后选出预测准确率最高的模型并分析对债券违约有显著影响的变量因素。通过上述两阶段的分析研究得出以下规律结论:一是债券违约企业范围不断扩大,从民营企业向大型央企、国企扩散趋势明显,从低评级企业向高评级企业快速跃升,这说明在经济环境整体处于下行阶段时,各类型企业均有发生债券违约的可能性。二是综合类、房地产开发及建筑施工类企业在近几年中发生债券违约事件较多,这可能与宏观经济变化、行业调整有较大关系,未来在债券风险管理中应加强对这几类行业的风险管控。三是根据Logistic回归模型预测结果得知,财务指标中资产负债率、销售净利率、销售费用率、总资产周转率和营业收入增长率这几项指标对债券发行企业影响较显著;非财务指标中引入公司属性、行业门类和宏观经济指标也能明显提高模型对债券违约预测的准确性。最终本文结合财务指标和非财务指标共同构建Logistic模型,模型识别准确率AUC值达98.19%,显示该模型预测效果良好。