现阶段我国金融行业进入了改革的深水期,随着近几年来中国黄金发展期,我国债券市场的规模也加速扩张。但是伴随而来的,我国信用债券违约事件频频发生,并且出现接连违约事件,对信用债券市场以及我国金融市场稳定发展产生了很大的冲击。所以目前市场形成对信用债券违约风险进行监测、预测和风险控制的完善体系对于债券市场以及金融市场稳定健康发展都具有十分重要的理论和现实意义。本文将我国2016年至2018年首次发生违约的全市场信用债券上市公司作为样本,建立KMV模型计算出来的样本违约距离作为因变量,通过违约成因分析以及银监会监测指标构建包括公司资产情况、营业情况、偿债能力及杠杆水平等多个维度指标作为自变量,分别通过岭回归、Lasso回归以及自适应回归模型进行变量选择,通过模型筛选结果及拟合优度检验值对比择优。由于拟合优度结果相近,但是考虑到自适应Lasso模型的压缩变量特性致使模型计算过程中丢失有用信息,所以在进行变量筛选后,本文采用Lasso模型构建可加半参数回归模型,对Lasso方法筛选出的关键财务指标作为参数其他变量作为非参数部分,建立部分线性可加模型用于预测我国债券市场非上市公司债券主体未来风险情况,并结合我国当前的经济环境与政策,对部分可加非参数模型的预测结果进行多维度分析,最终提出三条可行政策建议。分析结果表明上市公司整体违约呈现逐步上升的趋势,市场的违约风险攀升。分市场来看,在2016-2018年间上交所债券违约距离均值普遍高于深交所的债券违约距离,就交易所内部而言,债券违约距离整体呈下滑趋势,尤其深交所2018年达到近几年来违约距离最小值0.06,表明深交所多数债券在2018年面临违约风险。分企业性质来看,2018年全市场债券国有企业违约距离最高,其次是地方国有企业,剩下5种属性的企业违约距离相当,均值为23.97。国有企业虽已出现违约事件,但较其他性质的企业依然表现出违约概率较小的优势。由此提出的几条建议为:参与主体联合发力,构建稳健债券市场;构建中介机构沟通系统,保证执业质量;建立多样的风险识别和消散通道。