本文是一篇会计毕业论文，本文通过案例分析发现，宏观经济下行、房地产政策收紧以及房地产行业景气度低迷造成再融资困难等均是阳光城发生债券违约的重要影响因素，但企业自身经营原因才是债券违约的根源所在，由此对阳光城提出了相应的对策建议。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1998年的住房改革是中国取得巨大成功的改革之一，对中国经济的复苏和发展起到了至关重要的推动作用。这一改革显著提升了中国城市居民的住房水平，同时也使房地产业成为我国经济的支柱产业。然而，自2020年以来，中国央行、住建部、自然资源部等多个部门相继出台了一系列严格的政策，如“三道红线”“房地产贷款集中度”和“22城集中供地”，旨在从融资和投资两个方面限制房地产行业的扩张。这些政策加强了对房企资金的管控，对企业的现金流提出了更高的要求，迫使房地产企业加速项目周转和资金回笼。然而，2020年初爆发了新冠疫情给全球经济带来了沉重的打击，虽然我国目前已经有效控制住疫情，但经济复苏仍然面临着众多不确定因素，这对中国的房地产企业造成了巨大的融资压力。许多房企面临流动资金不足的问题，导致其偿债能力下降，最终造成债券违约。
根据Wind数据，债券市场在2018年开始出现违约高峰，2020年达到巅峰，共有185只债券违约，违约金额高达1884.62亿元。从2021年开始，债券违约数量开始下降，2021年有196只债券违约，总金额为1881.39亿元。到了2022年，债券违约数量进一步减少，共有170只债券违约，涵盖各种实质性违约和展期，总金额为170亿元。值得注意的是，2022年新增违约主体有11家，较2021年同期的近16家有所减少。这11家新增违约主体中，有5家属于房地产企业，占比接近50%。这表明，2022年信用债违约情况略有改善，整体风险有所下降，但房地产行业仍然是违约的高风险领域。根据公告披露，截至2022年底，阳光城集团股份有限公司的实质违约债券总数为13支，总金额达124.55亿元。其中，银行间债券7支，总金额为66.55亿元，交易所债券5支，总金额为58亿元。这对金融市场和国民经济都带来了不利影响。
1.2 国内外文献综述
1.2.1 我国债券市场发展研究
我国的债券市场始于20世纪80年代，经过40多年的发展，为国家的经济发展和社会进步做出了显著的贡献。国内学者主要关注我国债券市场的发展历程，分析其取得的成就以及存在的问题。
刘再杰和李艳（2016）研究了1981年到2015年中国债券市场的演进，发现在1981年到1997年期间，该市场以国债发行和国库券柜台交易为主，发展较为缓慢。然而，自1997年以来，我国债券市场快速发展，规模大幅增长，不仅债券种类多样，包括政府债券和企业债券，交易方式也更加多元化[1]。黄勤权（2019）回顾了中国债券市场的发展历程，发现市场规模不断扩大，内地债券市场引入了中期票据、短期融资券和集合票据等多种债券品种，市场结构呈现多层次特点，商业银行占主导地位，投资者多元化[2]。
尽管我国的债券市场发展迅速，但在发展中也存在一些问题。张明喜和朱云欢（2015）对我国中小企业债券市场进行分析，发现虽然市场推出了中小企业集合债和私募债等新兴品种，但存在发行主体相对较少、融资成本较高、政策保障不足等问题，提出让中小企业债券更符合金融本质、对高风险债券附加限制性条款、建立偿债保障基金等建议[3]。吴晓求，陶晓红，张焞（2018）研究发现，不同种类的债券之间的平衡性较差，信用评级机构的独立性受到限制，这些问题严重影响了债券市场的发展，成为当前市场发展的障碍因素[4]。杨洋（2020）认为，信披义务人的不当牟利行为对市场造成了严重损害，导致债券市场发展不健康[5]。蓝发钦，燕群，谢东辉（2020）研究发现，金融和地产行业的违约风险相对其他行业更高，尤其是南方地区和地方企业更容易受到影响，这不利于市场信用的发展[6]。
第二章 债券违约相关概念与理论基础
2.1 债券违约相关概念
2.1.1 债券违约
债券违约是指债务人未能按照债券合同规定的条件和时间偿还债券本金或利息的情况。债券是一种借款工具，债务人（通常是政府、公司或其他实体）通过发行债券来筹集资金，而债券持有人则提供这些资金，期望在未来按照合同约定的条件下获得本金和利息的偿还。如果债务人未能按照合同规定履行支付债务的义务，就被认为发生了债券违约，违约事件可分为实质性违约和技术性违约。 实质性违约指的是发生债券违约时，发行人不具有偿还本息的意愿和能力，进而给债权人经济上造成损失；而技术违约是指债务人未能履行合同中的其他技术性要求，如未能提交所需的报告或文件，或未能遵守其他合同规定。本文研究的阳光城债券违约属于实质性违约。
2.1.2 KMV分数模型
KMV模型是一种用于估算企业违约概率的金融模型，该模型假设还款期限为一年，债务人的信用风险由其资产的市场价值决定，公司资产价值服从正态分布，未来某个时点发生违约事件的水平点称为违约点（Default Point，DPT），预期资产价值到违约点的距离称为违约距离（Distance to Default，DD）。通过计算预期违约概率（Expected Default Frequency，EDF），可以评估企业的违约风险。当违约距离越大时，即企业的资产价值相对较高，预期违约概率较小，表示企业违约的可能性较低；反之，当违约距离较小时，即企业的资产价值相对较低，预期违约概率较大，表示企业违约的可能性较高。
2.2 理论基础
2.2.1 财务困境理论
财务困境指的是企业由于负债过高、经营不善、市场竞争激烈、不良经济环境或其他因素，导致无法满足其债务责任或维持正常经营的状态。
当企业陷入财务困境时，采取明智的措施至关重要，以避免进一步加剧困境。常见的应对财务困境的方法如下：首先是资产重组，企业通过出售、剥离、合并或购买资产等方式，重新调整企业现有的业务和资产结构，以期望增加企业的盈利能力、降低成本、提高竞争力等；其次是债务重组，企业通过与债权人进行谈判、协商，调整债务的条件、期限、利率等，或者将不同的债务合并为一种，以减轻企业的偿债压力；最后是破产清算，通过法律程序迫使债务人将全部资产进行变卖，并用所得资金偿还债务、支付破产清算费用，是最终解散企业的过程，此举旨在维护债权人的权益，而非协助企业摆脱财务危机。这个过程涉及复杂的法律程序和财务操作，通常需要专业的法律和财务顾问的指导和支持。在我国，企业破产可能对企业、员工、股东、供应商和整个经济体系都带来严重的影响，因此被认为是极端情况下的解决办法。
在阳光城的案例中，该公司经历了实质性违约事件。为应对财务困境，阳光城采取了前两种应对方式，出售非核心资产以活化现有资产，同时积极与债权人进行谈判，展开债务重组工作。
第三章 阳光城债券违约案例介绍 ............................ 14
3.1 阳光城基本情况介绍 ............................ 14
3.1.1 公司简介 ............................... 14
3.1.2 股权结构 ............................. 15
第四章 阳光城债券违约原因分析 .................................. 25
4.1 阳光城债券违约外部原因分析 ............................... 25
4.1.1 疫情反复影响业绩大幅下滑 ............................ 25
4.1.2“三道红线”导致债务再融资困难 ............................ 26
第五章 防范债券违约的对策建议 ................................. 38
5.1 对发债房企自身的建议................................ 38
5.1.1 事前运用修正KMV模型预测违约风险 ............................... 38
5.1.2 理性评估行业环境,及时调整公司战略 ................................. 44
第五章 防范债券违约的对策建议
5.1 对发债房企自身的建议
5.1.1 事前运用修正KMV模型预测违约风险
本文为案例研究，可选取模型来衡量债券的违约风险，当前用于度量公司债务违约风险的方法有Z-score模型、Credit Metrics 、KMV模型等。Z模型用于评估公司财务健康状况的指标体系，而没有直接考虑现金流量；Credit Metrics 模型主要用于不同行业进行比较，分析违约风险，本文分析的是单一行业内的单一主体，不存在与其他行业进行对比，不适用该模型；KMV模型基于期权定价理论，将公司的资产视为一个期权，评估公司资产价值和债务之间的关系，进而计算违约概率。该模型主要用于评估单一公司的信用风险，但不同于Z模型，它使用的是期权定价的方法，更加精细化，并且使用市场数据来估算，时效性强。该模型优点较多且适用于本案例，因此本文主要根据王慧和张国君（2018）[34]探索出的适合我国上市房地产企业的违约距离公式，使用修正的KMV模型对上市公司阳光城债券违约风险进行度量，来计算近五年阳光城的信用风险变化情况，也可用于今后对信用风险的预测。
第六章 研究结论与展望
6.1 研究结论
本文按照违约主体介绍、债券发行概况、债券违约过程、债券违约后的影响以及违约后举措的脉络对阳光城债券违约案例进行介绍，深入分析公司违
