违约预测：把账簿变成预警系统
Default Prediction — 结合违约点、流动性与质量的综合判断
预计时间：25 分钟读。
本课要解决的问题
第 13 章收尾：把违约点、流动性账簿、会计质量三者合成一套违约预测（Default Prediction）框架，并给出价值投资者如何使用它（买债、卖空、排雷）。
一、Default Prediction 的三支柱
- 违约点距离（Distance to Default）：当前净值离违约点多远；
- 流动性覆盖（Liquidity Coverage）：近期义务能否被现金/授信覆盖（Treasurer’s Rule）；
- 会计质量（Accounting Quality）：净值是否被激进计量虚高（第 10 章）。
三者任一恶化，违约概率跳升。
二、量化与定性结合
- 可用 Z-score 类模型做初筛，但必须重述后输入（剔除表外、调整计量）；
- 定性看行业周期、融资环境、管理层诚信；
- 压力测试（Pro Forma）模拟不利情景下的违约时点。
三、对股票投资者的意义
信用风险不只关乎债券持有人：
- 高违约风险的股票，下行有「归零尾巴（Tail）」，估值须要求更高 margin of safety；
- 可作为做空信号（当市场未定价违约风险）；
- 也是排雷工具：剔除可能永久资本损失的标的。
四、章末：Principles & Engine
第 13 章以 Value Investing Principles 与 Building a Value Investing Engine 收束——信用风险分析是建账引擎在「生存性」维度的应用。至此全书分析工具齐备。第 14 章合上账簿（Closing the Book）：回到与 Mr. Market 的谈判与自我认知。