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3、由于违约样本数据较少,“违约信号”仍需要进一步验证,随着违约样本数据的增大,“违约信号”也将更显著。

进一步对“序列C”进行异常值检测,找到124个有效样本异常值μ,使得“序列C”数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为99.73%。

本文首发于微信公众号:债券圈。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。国内首个“情景构建”式医疗器械安全突发事件应急决策与处理模拟演练,看看他们怎么处理

2、在信用债一级发行市场中,存在机构参与者较少和债券发行期数频次较低的现象。与企业合作深入的银行机构发现企业出现问题后,在悄悄出售持有的存量债券时,还有配合企业进一步获得外部资金支持的意愿。两个因素共同导致二级市场比一级市场更能有效地甄别信用风险。

南方日报见习记者 黄鸿基南方日报记者 王佳欣通讯员 粤药监

(注:“企业首次违约债券历史估值”序列下文简称“序列A”,该数据为企业首次发生违约的债券在存续期间内的历史估值;“个券信用利差”序列下文简称“序列B”,该数据通过“序列A”减去AA评级企业债收益率曲线获得,能反映债券存续期间内个券信用利差;“个券信用利差变动值”下文简称“序列C”,该数据通过对“序列B”临近两个工作日数据倒减获得,更能充分反映个券单日信用利差变动情况,也是我们最终找到“违约信号”的目标数据。

然后找到企业首次违约债券历史估值时间序列的异常值,把该异常值作为一个明确“违约信号”可以有效甄别存量债券的信用风险。

三、结论与问题1、二级市场可以有效地甄别信用风险。个券估值信用利差波动幅度超过26BP时,是一个显著的“违约信号”。

选定阈值="x",124个有效样本序列中有118个异常值超过"x"。二、现实意义解释1、银行间信用债市场参与主体以银行为主。银行不仅在信用债一级发行承销、资产配置和二级交易中为市场主流机构,而且与债券发行主体在传统信贷业务上有更深入的接触,银行在获得企业真实运营情况信息上具有先天优势。企业一旦出现问题,与之合作的银行机构首先发现并抛售流动性最好的该企业信用债券,将对二级市场估值产生第一次冲击;之后头部非银机构基于强大信评能力或能发现问题并在二级市场悄悄抛售,对该债券二级市场估值产生第二次冲击,以此类推会直至该债券发生违约。

截至2019年11月3日,市场累计出现139个债券违约主体。可以找到124条“企业首次违约债券历史估值”时间序列数据。对该数据处理后得到 “个券信用利差”时间序列数据,再对“个券信用利差”数据进一步处理得到 “个券信用利差变动值”时间序列数据。

中共中央党校(国家行政学院)的业务专家胡颖廉教授表示:“这次演练是广东省成功组织举办国家级药品安全示范性应急演练暨粤港澳大湾区重大药品安全突发事件应急演练及构建省级药品示范性演练综合体系上的又一成功探索,将引领广东省药监系统人员的专业处置能力、决策分析能力和媒体沟通能力提升,为全省组织开展药品安全事件应急预案和疫苗安全事件应急预案编制工作、演练规划设计、人员宣教培训等提供了针对性强的启示,更为全省乃至全国药监系统制订相关预案和实际应对跨区域医疗器械安全突发事件提供成功范例、标准流程、经验参考、有益借鉴和“广东经验”。

正文一、研究方法及统计模型运用首先判断企业首次违约债券历史估值是否存在估值突变现象,如果存在,尝试找到估值突变发生的时间。分别比较估值突变发生时间与债券实质违约时间和该企业一级市场最后发行债券时间,如果估值突变发生时间显著领先,则说明估值的变动可以作为一个债券实质违约的领先信号。

“这个确定是医疗器械事件吗?还是因医生、护士操作存在缺陷所致?网上流传,是卫健委担心承担责任,把医护问题归咎为医疗器械的问题,对此你们怎么解释?”上述模拟问答来自11月17日,在广东佛山召开的2019年广东省重大医疗器械安全突发事件应急决策与处置模拟演练。

乏力的信评与有效的市场

2、该“违约信号”可以作为有效的“排雷”工具。通过对存量债券进行检测,找到出现“违约信号”的债券并放入关注名单,能够有效提前排查信用风险。

据悉,该演练是广东省新一轮药品监管机构改革之后,为学习贯彻新修订颁布的《药品管理法》、《疫苗管理法》而首次举办的省级医疗器械安全示范性应急演练。全省各地市药品监督管理部门,广州、深圳、粤东、粤西、粤北药品稽查办公室分管药品安全应急管理的负责人及相关人员;媒体代表以及基层监管人员约210人参加演练及观摩。

来源:债券圈作者:闫国涛(zybank)摘要当前信用债市场规模非常庞大,经济下行期出现信用债券违约事件已呈常态。目前银行间市场机构信评能力参次不齐,特别是中小型金融机构信评能力普遍较弱。本文用统计学模型对139条企业首次违约债券的历史估值波动进行统计分析,发现当个券单日信用利差变动幅度超过26BP时,是一个显著的“违约信号”。再对存量债券进行检测,通过寻找“违约信号”可以有效地甄别信用风险。

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