摘要：近年來，信用債券市場違約事件逐步增加，信用利差趨于擴大。本文對信用債的信用利差進行了嘗試性研究。結(jié)果表明，由于信息不對稱和投資者風險識別能力的差異，相同期限、相同信用等級債券的利差存在較大分化，但一般工商企業(yè)信用利差中樞的跨期穩(wěn)定性較好。這意味著，信用市場中部分債券的定價存在較大偏差，信用風險評估能力更強的機構(gòu)將有機會通過擇時或者擇券獲得更高收益。

　　關鍵字：信用評級 信用利差 債券定價

　　在2014年超日債違約以前，國內(nèi)公募信用債未有違約先例，信用利差的分化相對較小。其后，伴隨著國內(nèi)市場信用事件的屢次出現(xiàn)，資產(chǎn)管理機構(gòu)感受到了信用風險的現(xiàn)實威脅，風險防范意識顯著上升。在這種背景下，由于發(fā)行人和投資者之間的信息不對稱，以及投資者之間風險識別能力的差異，信用利差的分化顯著增加。展望未來，債券違約常態(tài)化現(xiàn)象將繼續(xù)，可能會加劇信用利差的分化，如何在控制信用風險的基礎上獲得合理收益，已成為各家機構(gòu)的研究重點。

　　本文將對信用債的信用評級和信用利差進行研究，嘗試建立兩者的對應關系，并取得具有裨益的結(jié)論。

　　由于當前國內(nèi)評級機構(gòu)提供的外部評級主要集中在AAA、AA+、AA這三個級別上，尤以前兩個級別為最，評級區(qū)分度有所不足，本文采用自定義評級結(jié)果對信用債券的利差進行研究。上述自定義評級結(jié)果，是基于國際評級標準構(gòu)建信用評級模型，并參照專家經(jīng)驗確認或調(diào)整得來，下文所指信用評級均為自定義評級。

　　研究方法

　　為研究信用評級與債券信用利差的對應關系，需要準備長時間序列的信用評級、債券估值和無風險利率數(shù)據(jù)，并準備多個稀疏矩陣。

　　矩陣1.1：債券評級矩陣，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內(nèi)容為信用級別，規(guī)則為從評級日起一定時段(取決于評級穩(wěn)定性和評級頻率)內(nèi)有效，直至下一次評級覆蓋。

　　矩陣1.2：債券行業(yè)分類矩陣，行標為所有債券代碼，列標為一二三四級行業(yè)，內(nèi)容為行業(yè)分類。

　　矩陣2.1：債券估值矩陣，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內(nèi)容為中債估值。

　　矩陣2.2：債券剩余期限矩陣，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內(nèi)容為剩余期限(日)。

　　矩陣2.3：債券剩余期限矩陣(月粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內(nèi)容為剩余期限(日)，每月度債券剩余期限取其當月日剩余期限最大值。

　　矩陣3.1：國開債收益率矩陣，行標為國開債收益率曲線上的所有關鍵期限，列標為日期(日粒度)，內(nèi)容為國開債收益率。

　　矩陣4.1：信用利差矩陣(減法日粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內(nèi)容為信用利差。信用利差為使用中債估值減去當天對應期限的國開債收益率(插值法得到)。

　　矩陣4.2：信用利差矩陣(除法日粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內(nèi)容為信用利差。信用利差為使用中債估值除以當天對應期限的國開債收益率(插值法得到)。

　　矩陣5.1：信用利差矩陣(減法月粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內(nèi)容為信用利差(減法)(即將矩陣4.1去零后求月度平均)。

　　矩陣5.2：信用利差矩陣(除法月粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內(nèi)容為信用利差(除法)(即將矩陣4.2去零后求月度平均)。

　　在得到矩陣5.1或5.2后，可通過篩選行業(yè)、信用級別、剩余期限的方式得到計算用的信用利差矩陣()，i代表不同的債券，t代表不同的月份。使用信用利差矩陣做出的散點圖如圖1和圖2所示，每一個月份中存在多個點，每個點代表不同債券當月的平均信用利差。計算同一月份內(nèi)所有債券的信用利差月均值()，以及月標準差()，進一步計算特定時間跨度下月均值的均值()、月標準差的均值()、月均值的標準差()。

　　那么，對于給定上述行業(yè)、信用級別、剩余期限的樣本外信用債，其信用利差大概率應該落在之間。其中，代表不同債券利差在同一時點的平均發(fā)散度(橫向發(fā)散度)，代表樣本總體的信用利差伴隨時間的波動率(縱向波動率)。和的取值將決定置信度的大小，默認取1，那么在正態(tài)分布的假設條件下，置信度為68%;取2取3分別對應95%和99.7%，但置信度越高，區(qū)間的寬度越寬，指引價值越低。投資者可根據(jù)實際需要調(diào)整和的取值。

　　關于矩陣4.2和5.2，需要特別說明的是，有猜想認為，當國開債收益率位于差異較大的水平時，例如3%和5%，也許使用除法求得的信用利差比減法更具穩(wěn)定性，也更具定價價值。為此，本文將同時采用減法和除法計算信用利差，然后對比兩者波動率的大小，以證實或證偽上述猜想。本文在提及信用利差時，默認為減法利差。

　　數(shù)據(jù)準備及參數(shù)設定

　　本文選取了2012年1月至2018年6月的信用評級數(shù)據(jù)。相關設定如下：

　　(1)評級有效期設定為15個月，和取1，即在正態(tài)分布假設下置信區(qū)間為68%。

　　(2)債券剩余期限為剩余天數(shù)，存續(xù)期間以外置零，日粒度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為月粒度數(shù)據(jù)時，取當月最大值。

　　(3)中債國開債到期收益率按期限分為0年、1個月、2個月、3個月至20年共計18個期限，在計算利差時，使用與剩余天數(shù)最接近的兩個期限進行線性插值。

　　(4)在進行分期限、分級別、分行業(yè)信用利差分析前，首先觀察每月的有效樣本數(shù)量，低于30個樣本的時段不納入統(tǒng)計分析范圍。

　　(5)考慮到市場情緒的異常波動，在指定期限、級別、行業(yè)的信用利差分析中，將每月前10%和后10%樣本剔除后進行統(tǒng)計分析。

　　考慮到數(shù)據(jù)充裕度，本文僅研究3年期(剩余期限在二至四年之間)BBB序列(BBB+、BBB、BBB-)和BB序列(BB+、BB、BB-)的信用利差。

　　推薦閱讀：《投資與創(chuàng)業(yè)》由中國生產(chǎn)力學會、黑龍江省生產(chǎn)力學會主管、主辦，辟有金融與投資;就業(yè)與創(chuàng)業(yè);產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟;財稅縱橫;企業(yè)與管理;市場與營銷。