2019年我国债券托管规模超过日本,成为世界第二且增长迅速。公司债券在其中占有重要位置,且往往是信用发行,没有抵押。随着公司债券规模的扩张,由于部分融资主体在市场中经营不善等原因,造成无法按时支付利息与本金,公司债券违约事件接连不断。债券违约给投资人造成了重大损失,其风险管控问题受到了社会各界的极大关注。怎样反映出公司债券的内在价值,减少债券违约带来的损失,如何预警债券违约的风险是广大投资者所关注的核心内容,也是公司提前应对债务问题需要思考的内容。本文对债券利率影响因素进行分析,基于VAR模型探究宏观因素对债券利率的动态影响。在此基础上,运用2015-2019年间发行的公司债券资料,结合宏观和微观因素建立债券利率回归模型。并以此为基础,提出债券违约预警模型,对2015-2017年间A股上市公司发行的债券情况进行检验,发现80%以上的违约债券会提前发出预警信号。接着,采用了机器学习算法进行建模,对公司债券违约风险进行研究,利用利率影响因素模型中使用的参数,使用BP神经网络模型和支持向量机方法构建预警模型,结果显示这两种模型具有良好的预警效果。在与Z评分及KMV模型进行定性和定量分析和对比后发现,利率影响因素变动对利率的影响更能达到预警的功能,是可以用来判断公司债券是否违约的可靠选择。最后,文章针对性地提出了相关建设性建议。