Wind数据显示,截至2019年底,这一年间共有177只债券出现违约,涉及违约金额合计1435.28亿元,是2017年全年债券违约规模的四倍多。同时,违约主体中的上市公司占比大幅攀升。上市公司是我国市场经济的重要组成成分,而债券发行逐渐成为我国上市公司融资的一种重要渠道。因此,在这种背景下,研究公司债的违约风险并对其进行及时的预警十分有必要。银亿股份之前作为我国房地产优质企业,其发行的“15银亿01”债券却在2018年底发生回售性违约,之后直接被降级为ST公司,受到市场的高度关注。本文选取“15银亿01”作为研究对象,通过Z-Score模型将公司债违约事件从萌芽到最终发生的时间段划分为风险萌芽期、风险积蓄期、风险显现期和应急处理期四个时期,之后对四个时期的风险来源进行归纳分析找出构建预警体系可用的相关财务以及非财务指标,根据不同时期的特点构建有针对性的指标体系从而对“15银亿01”债券的违约风险进行阶段性地预警。同时本文还运用了以往文献中风险预警常用的KMV模型对“15银亿01”债券进行预警,将信用评级预警结果和KMV模型预警结果与本文预警结果进行了对比分析。通过本文的研究发现:第一,债券违约发生前不同时期债券违约风险来源和特征往往存在一定差异,与只使用一套单一的指标体系进行预警相比,划分阶段选取针对性的预警指标能及早且全面地识别单一指标体系未能发现的债券所蕴含的违约风险。第二,风险萌芽期可通过宏观经济、行业状况和一些易受环境影响的财务指标来对风险进行预警;风险积蓄期可通过公司股权质押情况和一些反映公司财务状况和发展状况的财务指标来对风险进行预警;风险爆发期可通过恶化明显的财务指标和负面事件变化情况来对风险进行预警。第三,单独使用信用评级或者KMV模型对债券违约风险进行预警都有一定的局限性,信用评级存在严重的滞后性,KMV模型主要通过公司股价的相关信息对债券违约风险进行预警,而很多风险高的企业经常发生停牌导致数据缺失从而导致最终预警结果不太准确。基于此,本文建议风险萌芽期时公司应多关注外部诱发因素对公司经营状况的影响,可加入反映宏观经济和行业状况的一些非财务指标来对债券违约风险进行预警。风险积蓄期时监管机构应加强对公司信息披露的要求,以提高公司内部财务指标和非财务指标在预警过程中的及时和准确性。风险爆发期时公司应及时采取有效的增信措施遏制风险的进一步扩大,监管机构应督促公司披露信息的及时性和准确性,评级机构应提高跟踪评级的频率和质量。