欧洲部门企业违约的分位数概率模型

本文提出了一种基于分位数回归的“分位数违约概率”（QPD）模型，用于衡量欧元区层面的企业信用风险，并将其应用于银行压力测试。模型使用 Orbis 数据库中 1999-2023 年间九个欧元区国家约五百万家非金融企业的财务数据，构建了国家-行业层面的流动违约率，并将其与宏观经济变量（实际部门 GVA、失业率、利率、期限利差、股票价格和房价）进行回归分析。

研究发现，尾部风险比中位数风险对宏观经济冲击更为敏感，揭示了风险的非线性和跨行业传播的不对称性。模型在危机时期表现稳健，能够准确预测企业违约率，并在压力测试中优于传统的基准模型（BMA 方法）。

主要结论如下：

• 数据与方法：基于 Orbis 数据库构建了九个欧元区国家 1999-2023 年间国家-行业层面的流动违约率，并采用无条件分位数回归模型进行分析。
• 模型特点：QPD 模型能够捕捉风险分布的全貌，而非仅关注均值，从而更准确地评估尾部风险和跨行业异质性。
• 模型验证：模型在样本内和样本外均表现出良好的预测性能，能够准确捕捉危机时期企业违约率的波动。
• 应用案例：将模型应用于 2025-2027 年的贸易紧张局势情景，结果显示建筑、批发和零售贸易、住宿和餐饮、房地产和艺术娱乐等行业的尾部违约概率大幅上升，而信息和通信、交通和公用事业等行业的违约率变化较小。

该框架自 2022 年起已成为欧洲央行评估非金融企业信用风险的基准模型，并支持了 2023 年和 2025 年的欧盟范围压力测试。