宏观经济变量对不同信用级别企业债信用利差影响的分析

时间：2021-02-25 08:00:52　来源：雅意学习网本文已影响人

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　　摘要：本文主要定量分析宏观经济变量对不同信用级别企业债信用利差的影响，以期对企业债投资分析与实务提供参考。本文研究表明，宏观经济变量对信用利差走势的解释力整体偏低。本文认为，目前影响企业债信用利差的主要因素可能是债券在二级市场的流动性。
　　关键词：宏观经济变量信用利差定量分析
　　信用利差的含义及影响因素
　　信用利差（Credit Spread，CS）是具有违约风险的信用债与无违约风险债券收益率之间的差额，一般认为国债不存在违约风险，因此，信用利差可以理解为信用债收益率与国债收益率之差。
　　从理论上讲，信用利差存在的根本原因是债券存在违约风险，而宏观经济形势变化对债券的违约率起重要作用。Giesecke et al.（2011）研究结果显示，在1866-2008年的150年间，股票收益率、股票收益波动率、GDP增长率对违约率具有较强的预测作用。一般而言，经济低迷时，债券发行人的盈利能力及现金流一般会减少，其偿债能力下降，违约风险增加；投资者资产组合也会根据市场风险情况进行重新配置，不考虑风险偏好的变化，一般会增加低风险、高流动性资产配置，即投资者资产组合向“质量”及“流向性”转移（flight-to-quality and flight-to-liquidity）。因此，经济低迷时，信用利差有扩大的趋势；相反，在经济扩张、商业交易蓬勃发展时，信用利差会缩小。
　　但是，即便是美国，违约风险对信用利差的解释力也不强。Giesecke et al.（2011）发现，长期而言，信用利差大致是违约损失的两倍，并且，信用利差没有根据实现的违约率进行调整。Huang and Huang（2012）指出，当校准违约率及回收率（recovery rate）后，传统结构模型在解释投资级及以上债券的信用利差方面仍然存在较大困难。
　　由于截至目前国内信用债没有出现事实上的违约，因此在债券投资实务中，往往根据宏观经济形势（如GDP增速、市场资金面状况等）来判断信用利差的走向。然而，今年6月份以来，信用利差走势超过市场的普遍预期。经历6月份“钱荒”之后，市场资金利率中枢整体上行，刺激性经济政策出台的可能性不大，经济增长中枢下移已成为市场的共识，并且当时企业债、中票和短融的信用利差整体处于历史相对低位，因此，从逻辑上讲，信用利差会扩大。但是，从事后的角度看，信用利差直至9月份才开始上升（见图1），特别是中低评级信用利差的上升比预期来得更晚一些；而且，截至9月底，除1年期品种外，中票和短融的信用利差基本都处于50%的分位数水平之下（即小于历史均值），而企业债信用利差分位数最高也仅为64%（即略高于历史平均水平，见表1）。
　　准确判断信用利差走势是债券精细化投资的基础，但是从目前投资实务看，定性分析较多而定量分析较少，因此本文尝试从定量角度来分析宏观经济变量对企业债信用利差的影响。
　　图1 企业债信用利差维持相对低位
　　资料来源：Wind资讯
　　（编辑注：图例后的“3年”后都加上“期”）
　　表1 企业债、中票和短融信用利差分位数水平（截至2013年9月30日）
　　品种1年期3年期5年期7年期
　　AAA企业债88%60%55%61%
　　AA+企业债88%62%58%64%
　　AA企业债88%62%60%59%
　　AAA中票和短融89%51%40%36%
　　AA+中票和短融86%48%38%35%
　　AA中票和短融88%54%47%18%
　　数据来源：Wind资讯
　　变量选取和数据描述
　　虽然微观层面的债券流动性1、提前赎回或回售权、违约率及回收率等因素均是影响债券定价的重要变量，但是考虑到数据的可得性及中国债券市场实质上违约事件没有出现等实际因素，本文在分析企业债券信用利差变化时，所选择的变量均为宏观经济变量。
　　借鉴Collin， et al.（2001）等的研究，本文选择七个指标对信用利差变化进行分析：消费者物价指数（CPI）、相同期限的国债收益率（GB）、狭义货币供给的对数Ln（M1）、国债收益率曲线的斜率（Slope）、上证综合指数收益的年化波动率（Volatility）、上证综合指数年化收益率（Stock_return）以及银行间7天质押式回购利率（R007）。其中，国债收益率曲线的斜率根据国内外文献的普遍做法，以10年期国债收益率减去3年期国债收益率计算得出；上证综合指数年化波动率为历史波动率，基于25个日收益率变化的日标准差，使用250天年化日收益率标准差；债券收益率均为银行间固定利率债券到期收益率；考虑到数据结构的一致性，各变量均取用月度数据，其中GB、Slope、Volatility、Stock_return以及R007取月度均值。样本债券为AAA、AA+及AA三个不同信用等级的企业债，债券期限为收益率曲线上1年、3年、5年以及7年等关键期限2。样本时间区间：AAA级企业债为2006年3月至2013年9月，AA+级企业债为2007年11月至2013年9月，AA级企业债为2007年6月至2013年9月。所有数据均来自Wind资讯数据库，或根据Wind资讯相关数据计算得出。
　　实证分析
　　由于Ln（M1）等时间序列数据是非平稳的，本文采用变量的一阶差分表示宏观经济变量变化对信用利差变化的影响。对一阶差分后的数据分别进行ADF检验，发现在1%的显著性水平下序列不存在单位根，即时间序列是平稳的。因此，可建立如下回归模型：
　　式中：CS表示信用利差，t表示月度。
　　对样本区间内的AAA、AA+、AA三个不同评级的品种分别进行回归，结果显示，对于AAA、AA+级企业债而言， Durbin-Watson统计量位于1.5至1.9区间内，即残差不存在显著的一阶自相关，回归模型和回归结果（见表2和表3）是有效的；但是对于AA级企业债而言，Durbin-Watson统计量显示存在一阶自相关，在回归模型中加入被解释变量的一阶滞后项（）后，重新回归的结果（见表4）显示，残差不存在显著的一阶自相关，因此，AA级企业债信用利差的回归模型调整为：

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