顺周期效应是指主要的金融变量如信贷、利差、贷款损失等与实体经济变量随着经济周期波动而共同运动,并以正反馈方式加剧经济周期波动现象。在经济金融体系中存在很多顺周期因素,它们共同作用于实体经济加剧经济周期波动,甚至酿成金融危机。此次美国次贷危机的产生就与这些顺周期因素密切相关。周小川行长在2008年行长会议报告中阐述了内部评级法、外部评级体系和公允价值会计准则等三个顺周期因素,并详细介绍了这三个顺周期因素如何作用实体经济并产生顺周期效应的。但在现实中,这种顺周期效应必须作用于微观经济主体,才能对实体经济产出产生影响,因此作为连接金融体系和实体经济的桥梁的企业自身在一定程度上也将带有顺周期特征。本文旨在研究企业违约行为是否具有这种顺周期效应,将作为微观经济主体的企业违约行为置于宏观经济大背景下进行研究。一般来说,企业选择违约源于企业未来还款来源的不足,而企业还款来源包括：外部可能的贷款、未来经营现金流、资本品和抵押品的变现。由于银行信贷市场的顺周期效应、公允价值会计准则和投资者的“羊群效应”,企业的未来还款来源随经济波动而波动,相应地,企业的违约行为也会随经济周期波动而波动：在经济下行的时候违约的企业多于经济上行的时候,并且企业违约的增加会进一步促进经济的下行；在经济上行的时候,情况则相反。为了实证企业违约率具有顺周期效应,本文从GDP数据提取周期成分和运用KMV模型估计违约率进行了计量分析。基于理论分析和实证分析,本文得出结论：我国上市公司违约率在1992-2000年以前不存在显著的顺周期效应,在2000-2008年这种顺周期效应显著增强,并且社会经济生活中的随机冲击也对上市公司违约率有显著的影响。在研究方法方面,本文首次运用B-N分解法对我国GDP数据进行了分解。GDP数据分解技术中运用最多的技术是H-P滤波法。H-P滤波法基于GDP数据序列平稳的假定,直接滤出GDP数据的确定性成分获得周期成分数据。但是事实上,实证检验证明我国的GDP为非平稳过程。这一结论从根本上否定了H-P滤波法用于GDP数据分解的科学性。在假定GDP数据非平稳基础上,本文运用B-N分解法将GDP数据分解成确定性成分、随机成分和周期成分,进一步,文章对B-N分解法的科学性进行了检验。此外,文章运用修正后的KMV模型对我国上市公司违约率进行估计。KMV模型运用于我国现实中存在非流通股定价、历史违约数据不全、公司价值和股权联立方程稳定性以及违约点的设定等问题。为了解决上述问题,文章在实证过程中,做了以下修改：第一,以每股净资产作为非流通股的价格；第二,遵循模型原假定,认为公司资产价值服从连续时间的扩散过程,资产收益服从对数正态分布,从未解决了历史违约数据不全的的问题；第三,运用Newton-Raphson迭代方程求解期权联立方程组。由于公司价值与股权价值之间的等式瞬间成立,股市股价的突然变化可能会使联立方程组求解出的未知数存在误差,运用Newton-Raphson迭代法方程求解可以在很大程度上解决这个问题；第四,考虑到我国企业短期债务和长期债务的现实情况,将违约点设定为短期负债与四分之三的长期债务之和。