2018年,货币政策的收紧导致的资金面紧张叠加经济下行压力带来的行业不景气,债券市场迎来了违约数量和违约金额的双高峰。由于债券违约主体的行业分布较为分散,传统Z值模型以财务指标直接进行量化分析的方式可能会受到行业异质性的影响,从而导致模型的偏差,故创造性地使用个体偏离度指标构建修正Z值模型。修正Z值模型中纳入资产负债率个体偏离度、总资产周转率个体偏离度、投资扩张率个体偏离度和资产收益率个体偏离度这4个指标,根据模型计算的修正Z值大于0.3185时表示监测主体具有较大的债券违约风险。对样本和样本外数据进行测试的结果表明,债券违约预警的修正Z值模型准确率略高于Z值模型。东北特钢因其典型性、代表性和新颖性而被作为债券违约研究案例,除了宏观经济下行、钢铁行业不景气等外部环境承压外,企业内部因素是债券违约的重要原因。利用修正Z值模型对东北特钢多年来的财务数据进行分析,结果表明,在债券违约的前五年,东北特钢的违约风险已初具苗头,存在财务结构安排无法匹配流动性压力、资产运营效率低下导致现金回流缓慢、不合时宜的投资扩张使现金流捉襟见肘、收益质量下降削弱还款来源等问题。由东北特钢的案例,获得如下启示:对于发债主体来说,应合理安排财务结构,时刻关注自身的资产运营效率,做投资扩张的战略决策时需要具备前瞻性,并致力于提高收益质量增加债券还款来源;对于发行中介来说,应在债券发行时和持续督导期间及时充分地进行信息披露;对于监管者来说,应打破市场刚性兑付预期,加强信息披露制度建设与实施监管,做好货币政策的流动性应急预案,慎防融资渠道收紧带来的恶性循环;而对于投资者来说,应在进行债券投资时打破刚性兑付预期,对政策不支持的行业谨慎投资,对再融资依赖严重的企业谨慎投资,投资时应及时充分了解企业的财务状况。