改革开放以来,我国债券市场不断发展完善,在政府的各类政策的支持下,各类债券市场上的存量规模与发展速度,都趋于世界前列,随着债券存量规模的不断扩大,各类问题逐步显现,首当其冲的就是债券违约问题。从我国债券市场建立发展直到2014年以前,都未出现一例实质性违约,尽管2014年以前我国经济持续高速增长,但是一个从未存在债券违约的债券市场,绝对不是一个能够持续健康的债券市场,回顾债券市场已有的可能存在违约情况的债券,往往都是在面临无法还本付息时,政府往往通过隐性的行政手段向发行主体输血亦或者是政府介入重组以保证整个债券市场的稳定。自从我国经济进入新常态以来,我国经济增速下降,供给侧改革的持续推进,以前由行政手段维护的隐性“刚性兑付”逐步打破,从2015年初到2016年底出现一系列的债券违约实例,社会对健全完善债券市场的呼声越来越高,因此对整个债券市场信用风险的研究就尤为重要且具有重要意义。本文首先通过对债券违约过程进行详细剖析,再结合国内外信用风险相关理论,通过建立信用风险模型对债券信用风险进行预测。在剖析债券违约过程中发现,债券违约主要经历三个阶段,风险的萌芽,积蓄,显现,最终体现在信用评级的变化上。在梳理国内外相关信用风险模型之后,结合我国债券违约过程中的风险变化,建立适合我国实际情况的风险模型。以已违约债券作为违约样本,根据违约主体规模与所处行业选择发行债券正常存续的主体作为正常样本,参考国内外研究和债券违约过程,共选取违约时点前两期期末12个财务指标和2个非财务指标分别建立对应时点模型,一期时间间隔为一年违约前第一期模型为t年模型,第二期为t-1年模型,通过t检验和非参数秩和检验筛选在正常样本和违约样本存在显著差异的指标作为建模变量,从筛选结果来看,越靠近违约时点,出现显著性差异的变量越多,主要表现在现金流量指标上,说明越靠近违约时点,现金流缺口越大。以筛选出的变量分别建立logit模型,通过对不同时点所建立模型进行分析得到,评级变动,净资产规模在不同建模时点对预警具有良好的判别作用,在t-1年模型中,资本结构对信用风险具有判别效用,而在t年模型中更加注重于现金流与政策因素导致的行业因素;对t年模型和t-1年模型进行分析得到,t-1年模型的第二类错误的概率较高,整体判别效果不够理想,t年模型的第二类错误概率明显下降到18.7%,整体误判率为5.5%,;最终通过ROC曲线对t、t-1模型进行预测力分析,ROC曲线下面积由t-1年的0.84上升到t年的0.98,说明预测力逐步上升;同时随着违约时点的靠近,整体的误判率和犯第二类错误的概率大幅下降,判别效率提高,预测力升高。