高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險(xiǎn)評估：預(yù)期損失率模型

袁志輝

摘要：自今年3月份債券剛性兌付被打破以來，信用風(fēng)險(xiǎn)受到市場廣泛關(guān)注，多只債券評級下調(diào)，信用利差劇烈波動(dòng)。本文通過建立預(yù)期損失率模型，對交易所高收益?zhèn)男庞蔑L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明該模型利用資產(chǎn)市場價(jià)值信息，相對于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法，對高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險(xiǎn)的評估具有一定的領(lǐng)先性。

關(guān)鍵詞：高收益?zhèn)?信用風(fēng)險(xiǎn) 預(yù)期損失率模型

高收益?zhèn)鹪从诿绹感庞玫燃壍陀谕顿Y級的債券，又叫垃圾債券。根據(jù)屬性，我國存在兩類相互獨(dú)立的高收益?zhèn)唇灰姿偷燃壒緜椭行∑髽I(yè)私募債。其中中小企業(yè)私募債自2012年6月誕生以來，發(fā)展較為緩慢，發(fā)行量偏低。投資者主要包括銀行理財(cái)、券商資管等，交易性差，主要是持有到期。此外，中小企業(yè)私募債一般有多種形式擔(dān)保，企業(yè)本身信用風(fēng)險(xiǎn)被淡化，定價(jià)的市場化程度不高，而且信息很不對稱、完整。因此，本文重點(diǎn)研究交易所低等級公司債。

交易所低等級公司債主要指信用等級在AA-級及以下、到期收益率8%以上的債券。由于剛性兌付的存在，此前信用風(fēng)險(xiǎn)一直處于壓抑狀態(tài)，導(dǎo)致我國高收益?zhèn)袌銎鸩捷^晚。

2013年經(jīng)濟(jì)下行壓力較大，同時(shí)伴隨資金緊張，上市公司盈利惡化，信用評級下調(diào)范圍擴(kuò)大，高收益?zhèn)瘡V泛出現(xiàn)。今年3月份，超日債公告未能付息而成為國內(nèi)債券市場第一單實(shí)質(zhì)性違約，之后“黑天鵝”頻出，交易所高收益?zhèn)袌鋈找媸艿疥P(guān)注。尤其是今年二季度以來，高收益?zhèn)山涣糠糯?，流?dòng)性好轉(zhuǎn)，且可以質(zhì)押，機(jī)構(gòu)投資者對其參與熱情明顯提高，對信用風(fēng)險(xiǎn)評估也愈加重視。

研究現(xiàn)狀

國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對于高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險(xiǎn)評估的相關(guān)研究主要分為兩類：一類只考慮債券發(fā)行人賬面價(jià)值，基于債務(wù)人財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營狀況及資信狀況來綜合評估其信用風(fēng)險(xiǎn)大?。涣硪活惪紤]了發(fā)行人未來收益變動(dòng)及資產(chǎn)賬面價(jià)值，基于資產(chǎn)未來收益的波動(dòng)及反映市場信息的市場價(jià)值來分析其信用風(fēng)險(xiǎn)。

傳統(tǒng)上，基于發(fā)行人賬面價(jià)值分析以定性分析為主，主要圍繞幾個(gè)關(guān)鍵性的要素展開。除此之外，一般還需要考慮資金成本、經(jīng)濟(jì)周期等非企業(yè)內(nèi)部因素，將賬面價(jià)值等企業(yè)層面及經(jīng)濟(jì)周期等外部經(jīng)濟(jì)層面結(jié)合起來分析。

后來逐步研究使用量化模型方法對債務(wù)人的償債能力和意愿進(jìn)行定量分析，主要思想是將影響債務(wù)人經(jīng)營發(fā)展能力及資信狀況的若干賬面價(jià)值變量指標(biāo)選取出來，然后賦予權(quán)重，通過特定的模型得到信用綜合評分或違約概率值，以此來評估債務(wù)人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。主要有三種模型：多元判別模型、Logit和Probit回歸模型。

伴隨著金融衍生品的快速發(fā)展，金融創(chuàng)新層出不窮，信用風(fēng)險(xiǎn)的評估方法也在不斷改進(jìn)，債務(wù)人資產(chǎn)未來收益及反映市場價(jià)值的信息開始被考慮進(jìn)來，如CreditMetricS模型（1997）、 creditrisk+（1996）。另外，將反映資產(chǎn)市場價(jià)值的因素考慮進(jìn)來后，基于期權(quán)定價(jià)理論逐步發(fā)展出一系列信用評價(jià)方法，結(jié)構(gòu)化方法較為流行。Merton（1974）將期權(quán)定價(jià)公式應(yīng)用于公司債務(wù)定價(jià)，認(rèn)為公司的權(quán)益和債務(wù)都可以看成是基于公司資產(chǎn)的期權(quán)，用期權(quán)方法對債務(wù)定價(jià)。

由于此前國內(nèi)債券市場未出現(xiàn)違約情形，因此相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估并未得到足夠重視。國內(nèi)幾家較大的信用評級公司，更多的依然是依靠基于公司賬面價(jià)值的財(cái)務(wù)分析，并結(jié)合經(jīng)濟(jì)基本面進(jìn)行信用評級，此種評估模型尚存在一定缺陷，需要完善。

預(yù)期損失率模型

（一）目標(biāo)函數(shù)

新巴塞爾協(xié)議于2004年開始實(shí)施，定義信用風(fēng)險(xiǎn)為由于債務(wù)人違約而發(fā)生損失的風(fēng)險(xiǎn)，內(nèi)部評級法規(guī)定反映信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合指標(biāo)為預(yù)期損失率（Expected Loss Ratio）。而預(yù)期損失率又可以分為兩部分：違約概率（Probability of Default）和違約后損失率（Loss Give Default）。違約概率指特定債項(xiàng)在一定時(shí)間段內(nèi)違約的可能性；違約后損失率指債項(xiàng)違約后相對于債項(xiàng)的本金和利息，投資者可能遭受損失的比例。兩者的影響因素并不相同，違約概率主要與企業(yè)的財(cái)務(wù)穩(wěn)健性、流動(dòng)性等因素有關(guān)，而違約后損失率則與債項(xiàng)的優(yōu)先級、抵押擔(dān)保等情況密切相關(guān)。

由此本文建立如下目標(biāo)函數(shù)：

其中，ELR為預(yù)期損失率，PD為違約概率，LGD為違約損失率，約束條件即為債務(wù)的性質(zhì)，主要為優(yōu)先級和擔(dān)保情況。

（二）假設(shè)前提

根據(jù)Black & Scholes（1973）提出的假設(shè)，本文先作如下一些假定：

1.市場無摩擦，即不存在稅收和交易成本。

2.賣空機(jī)制存在。

3.資產(chǎn)的交易是連續(xù)的。

4.企業(yè)價(jià)值與資本結(jié)構(gòu)無關(guān)（即MM定理成立）。

5.企業(yè)價(jià)值V的變化能用以下隨機(jī)微分方程來描述：

6.當(dāng)企業(yè)市場價(jià)值大于待償還債務(wù)（違約點(diǎn)）時(shí)，不會違約；反之，債務(wù)違約。即：

（三）資產(chǎn)市值及波動(dòng)率

這里以上市公司為例來進(jìn)行分析。將公司股權(quán)看為基于公司資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán)，其價(jià)值為：

其中，V為公司資產(chǎn)價(jià)值，DB為公司無違約的債務(wù)價(jià)值。

對公司的債權(quán)價(jià)值為：

根據(jù)Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式可得：

模型的求解需要先得到公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率 和股票價(jià)值波動(dòng)率 的關(guān)系函數(shù)。結(jié)構(gòu)化模型一般采用Merton（1974）關(guān)于兩者波動(dòng)率的方程，即 。可是大量文獻(xiàn)實(shí)證表明，此關(guān)系函數(shù)在中國資本市場的適用性較差。魯煒、趙恒珩和劉冀云（2003）使用一個(gè)兩參數(shù)的 Weibull 分布，推導(dǎo)出 和 的關(guān)系函數(shù)為 ，并使用滬深兩市26家上市公司數(shù)據(jù)估計(jì)出參數(shù) ，然后進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)該模型比Merton模型更符合中國資本市場實(shí)際。因此本文采用此模型，根據(jù)滬深兩市100家上市公司數(shù)據(jù)，使用最小二乘估計(jì)得出參數(shù)值，即得到關(guān)系函數(shù)為：

聯(lián)立式（6）和（7）求解即可得公司資產(chǎn)市場價(jià)值 及其波動(dòng)率 。

（四）違約概率

根據(jù)Crouhy & Galai（1997）的研究結(jié)果， 即為風(fēng)險(xiǎn)中性的違約概率，因此可得信用風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)函數(shù)中違約概率為：

結(jié)合式（6）和（7）可得：

其中，公司資產(chǎn)市場價(jià)值波動(dòng)率 即為聯(lián)立式（6）和（7）所求， 為正態(tài)分布。

（五）違約損失率

根據(jù)Merton（1974）風(fēng)險(xiǎn)債務(wù)定價(jià)的研究，Crouhy & Galai（1997）的拓展，債務(wù)違約預(yù)期回收率為 ，因此可知債務(wù)違約預(yù)期回收價(jià)值為 ，所以可得債務(wù)違約預(yù)期損失為 ，那么即可得違約損失率：

（六）考慮高收益?zhèn)?xiàng)性質(zhì)的情況

如果高收益?zhèn)再|(zhì)為次級債，即償還次序在其他債務(wù)之后，那么其信用風(fēng)險(xiǎn)必將大于普通債務(wù)；如果債務(wù)性質(zhì)為有擔(dān)保債務(wù)，那么擔(dān)保人的存在使得其信用風(fēng)險(xiǎn)相對普通債務(wù)而言較??；如果高收益?zhèn)陌l(fā)行人為其他債務(wù)人進(jìn)行了債務(wù)擔(dān)保，那么該筆擔(dān)保債務(wù)將形成其隱性債務(wù)，從而增加其信用風(fēng)險(xiǎn)。不管債務(wù)性質(zhì)如何，其導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)變化的原因在于改變債務(wù)人的違約概率和債權(quán)人的違約損失率，根本途徑在于改變債務(wù)人的違約點(diǎn)。因此，考慮高收益?zhèn)?xiàng)性質(zhì)后信用風(fēng)險(xiǎn)評估即歸結(jié)到對其債務(wù)人違約點(diǎn)的確定，只要分析出其違約點(diǎn) ，然后代入到式（8）和（10），即可求出違約概率和違約損失率。

根據(jù)違約點(diǎn)的定義，如果高收益?zhèn)?xiàng)為次級債，記該債務(wù)總額為 ，那么違約點(diǎn)為：

如果高收益?zhèn)癁閾?dān)保債券，一般情形為“無條件連帶責(zé)任擔(dān)保”，按照“無條件連帶責(zé)任擔(dān)保”的法律定義，則只有在兩家公司同時(shí)違約時(shí)才能確認(rèn)債務(wù)違約的發(fā)生。此時(shí)可以將這種擔(dān)保帶來的信用風(fēng)險(xiǎn)降低轉(zhuǎn)化為對債務(wù)人違約點(diǎn)的降低。如果擔(dān)保人違約，那么該債項(xiàng)的違約點(diǎn)仍然不變，如果擔(dān)保人不違約，那么該債項(xiàng)的違約點(diǎn)將為0。設(shè)擔(dān)保人的違約概率為 ，根據(jù)全概率公式可得違約點(diǎn)為：

如果債務(wù)人對其他債務(wù)發(fā)行人進(jìn)行了債務(wù)擔(dān)保，根據(jù)擔(dān)保債務(wù)的法律定義，只有在所擔(dān)保的債務(wù)發(fā)生實(shí)際違約的情況下該隱性債務(wù)才會對其信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，此時(shí)擔(dān)保人將償還被擔(dān)保人的債務(wù)并獲得被擔(dān)保人資產(chǎn)價(jià)值，因此相當(dāng)于擔(dān)保人違約點(diǎn)增加了被擔(dān)保人公司價(jià)值少于其待償債務(wù)的部分。設(shè)所擔(dān)保的債務(wù)總額為 ，被擔(dān)保公司違約概率為 ，違約時(shí)資產(chǎn)價(jià)值為 ，可得該種債務(wù)性質(zhì)下的違約點(diǎn)為：

（七）預(yù)期損失率

1.普通債項(xiàng)（優(yōu)先級無擔(dān)保）

將式（9）和（10）代入式（1）可得：

其中， 、 和 可由式（6）和式（7）聯(lián)立求得， 為準(zhǔn)債務(wù)杠桿率。 和 均受到 的影響。

2.次級債及擔(dān)保債務(wù)

如果高收益?zhèn)?xiàng)為次級債、有擔(dān)保債券或者債務(wù)人對其他債務(wù)人進(jìn)行了債務(wù)擔(dān)保，此時(shí)對其預(yù)期損失率的求解，需要將相應(yīng)情況下的違約點(diǎn)代入模型，即分別將式（11）、（12）、（13）代入聯(lián)立方程式（6）和（7），得到新的資產(chǎn)價(jià)值 和新的資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率 ，然后代入式（9）和（10）就得到了新的 、 ，再代入式（14）即得到最終的 。

實(shí)證分析

（一）參數(shù)設(shè)定

根據(jù)模型的整個(gè)推導(dǎo)過程，可知主要需要估計(jì)以下幾個(gè)參數(shù)，權(quán)益市值 、權(quán)益市值波動(dòng)率 、債務(wù)違約點(diǎn)DB、無風(fēng)險(xiǎn)利率 、到期日T。

1.權(quán)益市值

我國證券市場情況較為特殊，股票被人為劃分為流通股和非流通股。因?yàn)榉橇魍ü蓻]有市場價(jià)格，因此如何確定非流通股的市場價(jià)值是個(gè)難題，本文參考上市公司股票全流通研究中非流通股定價(jià)，以每股凈資產(chǎn)計(jì)算非流通股的價(jià)格。

流通股市場價(jià)值=12月份周平均收盤價(jià)格×流通股股數(shù)

非流通股市場價(jià)值=每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)

上市公司股權(quán)市場價(jià)值 =流通股市場價(jià)值+非流通股市場價(jià)值

2.權(quán)益市值波動(dòng)率

本文采用歷史波動(dòng)率法估計(jì)上市公司權(quán)益市值未來一年的波動(dòng)率。假設(shè)上市公司股票價(jià)格滿足對數(shù)正態(tài)分布，則股票周收益率 為：

其中， 、 為復(fù)權(quán)后股票周收盤價(jià)，可得權(quán)益市值波動(dòng)率 為：

其中，n為一年的交易周數(shù)。

3.違約點(diǎn)

由于我國債券市場實(shí)質(zhì)性違約事件今年才發(fā)生，因此依靠歷史違約信息來實(shí)證確定最優(yōu)的違約點(diǎn)較困難，本文采用Jeffrey R.Bohn（1999）針對大量公司違約事件進(jìn)行實(shí)證分析的研究結(jié)果，違約發(fā)生最頻繁的臨界點(diǎn)處于公司資產(chǎn)價(jià)值大約等于短期負(fù)債加1/2長期負(fù)債的邊界，即：

如果債項(xiàng)性質(zhì)為次級債、有擔(dān)保債務(wù)或者債務(wù)人對其他債務(wù)人進(jìn)行了債務(wù)擔(dān)保，則根據(jù)式（11）、（12）和（13）依次可得違約點(diǎn)：

4.無風(fēng)險(xiǎn)利率

本文無風(fēng)險(xiǎn)利率采用1年期國債到期收益率，進(jìn)行移動(dòng)平均處理。

（二）樣本選擇

本文選取交易所市場2014年二季度末尚未到期、到期收益率在9%以上、債項(xiàng)評級在AA-級及以下成交活躍的公司債，評估其目前的信用狀況及信用風(fēng)險(xiǎn)歷史波動(dòng)狀況。

樣本債務(wù)人的數(shù)據(jù)均來自Wind資訊，由Matlab編程計(jì)算，輸出結(jié)果為違約概率PD、違約損失率LGD、預(yù)期損失率ELR。

（三）實(shí)證結(jié)果及分析

1.二季度末信用狀況

如表1所示，根據(jù)預(yù)期損失率模型測算出的交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險(xiǎn)水平，按預(yù)期損失率與違約概率排序基本相同。外部評級相同債券的資質(zhì)其實(shí)相差很大，比如雖然都為AA-級， 09億城債的信用風(fēng)險(xiǎn)明顯高于其他幾只債券，違約概率為12.76%，同時(shí)違約損失率也較高，這主要與房地產(chǎn)行業(yè)快速下滑有關(guān)。

信用溢價(jià)的根源在于信用風(fēng)險(xiǎn)，因此對于同等信用資質(zhì)的信用債，理論上投資者要求的信用溢價(jià)應(yīng)該很相似。然而對比交易所高收益?zhèn)庞盟脚c其信用溢價(jià)（相對于同期限國債）發(fā)現(xiàn)，信用溢價(jià)并沒有較好地反映信用水平。12墨龍01、11中孚債的信用風(fēng)險(xiǎn)居中，而信用溢價(jià)明顯高于其他券種；12建峰債、11安鋼02的信用溢價(jià)可能存在低估，這兩種債券存在較為明顯的估值偏差。

2.信用風(fēng)險(xiǎn)歷史變化情況

2011年二季度以前，行業(yè)處于上行周期，企業(yè)經(jīng)營績效較好，信用風(fēng)險(xiǎn)偏低，且小幅改善；2011年三季度后，房地產(chǎn)市場迎來階段性調(diào)整；從2012年四季度開始，行業(yè)景氣度快速回升，信用風(fēng)險(xiǎn)回落；2014年后信用事件頻發(fā)，加之行業(yè)衰退，信用風(fēng)險(xiǎn)上升。總體而言，預(yù)期損失率表征的信用風(fēng)險(xiǎn)對于交易所高收益?zhèn)瘍魞r(jià)走勢具有一定領(lǐng)先性，但是顯著性仍不強(qiáng)。

從定價(jià)構(gòu)成來看，信用溢價(jià)主要包括稅收溢價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、流動(dòng)性溢價(jià)，除稅收溢價(jià)相對穩(wěn)定外，信用溢價(jià)主要反映風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和流動(dòng)性溢價(jià)。2014年之前，信用債剛性兌付一直存在，信用溢價(jià)主要取決于流動(dòng)性溢價(jià)；今年3月超日債違約，公募債券剛性兌付被打破，信用風(fēng)險(xiǎn)對交易所高收益?zhèn)▋r(jià)的重要性持續(xù)回升。預(yù)計(jì)，此后信用風(fēng)險(xiǎn)對于高收益?zhèn)鶅魞r(jià)走勢的領(lǐng)先性將更明顯。

結(jié)論

本文建立預(yù)期損失率模型，將企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與資產(chǎn)市值等市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來，量化交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險(xiǎn)。

首先引入新巴塞爾協(xié)議的規(guī)定并結(jié)合高收益?zhèn)袆e于傳統(tǒng)信用債的特點(diǎn)，將預(yù)期損失率作為其信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合反映；然后基于信用風(fēng)險(xiǎn)評估的結(jié)構(gòu)化分析方法，使用Merton（1974）結(jié)構(gòu)化思想方法，將權(quán)益、債務(wù)看成基于公司資產(chǎn)的期權(quán)，結(jié)合期權(quán)定價(jià)公式和劉冀云等（2003）研究的更適合中國資本市場特征的關(guān)系函數(shù)，求解出資產(chǎn)市場價(jià)值及其波動(dòng)率；最后使用Crouhy & Galai（1997）和Merton（1974）的研究結(jié)果，分析出違約概率和違約損失率，并最終得出預(yù)期損失率；之后考慮債項(xiàng)優(yōu)先級、擔(dān)保情況等性質(zhì)條件下的預(yù)期損失率，認(rèn)為債務(wù)性質(zhì)對其信用風(fēng)險(xiǎn)影響的根本途徑在于改變違約點(diǎn)，至此發(fā)展出完整的預(yù)期損失率模型，作為全文的理論基礎(chǔ)和核心分析方法。

在建立預(yù)期損失率模型的基礎(chǔ)上，本文對交易所高收益?zhèn)M(jìn)行了信用水平分析的實(shí)證研究。與市場真實(shí)的暗含信用風(fēng)險(xiǎn)的信用溢價(jià)進(jìn)行對比，結(jié)果表明預(yù)期損失率模型的評估效果較好，并且有助于發(fā)現(xiàn)市場錯(cuò)誤，構(gòu)筑無風(fēng)險(xiǎn)套利組合。此外，預(yù)期損失率對于高收益?zhèn)瘍魞r(jià)走勢具有一定領(lǐng)先性，并且隨著剛性兌付被打破，信用溢價(jià)對于信用風(fēng)險(xiǎn)反映將更充分，因此，模型的有效性將逐步提高。

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[8] Edward I. Altman， The Anatomy of the High Yield Bond Market， SEPTEMBER 21， 1998.

[9] Chan-Lan，Jorge A.，Jobert，Arnaud and Kong，Qing ying Janet，An Option-Based Approach to Bank Vulnerabilities in Emerging markets，IMF Working Paper 2004.No.4/33：15-16.

[10] Merton，R C，On the Pricing of Corporate Debt： the Risk structure of lnterest Rates，Journal of Finance，1974，Vol.29，no.2：449-470.

作者單位：安信證券固定收益部

責(zé)任編輯：牛玉銳 羅邦敏

2.信用風(fēng)險(xiǎn)歷史變化情況

2011年二季度以前，行業(yè)處于上行周期，企業(yè)經(jīng)營績效較好，信用風(fēng)險(xiǎn)偏低，且小幅改善；2011年三季度后，房地產(chǎn)市場迎來階段性調(diào)整；從2012年四季度開始，行業(yè)景氣度快速回升，信用風(fēng)險(xiǎn)回落；2014年后信用事件頻發(fā)，加之行業(yè)衰退，信用風(fēng)險(xiǎn)上升?？傮w而言，預(yù)期損失率表征的信用風(fēng)險(xiǎn)對于交易所高收益?zhèn)瘍魞r(jià)走勢具有一定領(lǐng)先性，但是顯著性仍不強(qiáng)。

從定價(jià)構(gòu)成來看，信用溢價(jià)主要包括稅收溢價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、流動(dòng)性溢價(jià)，除稅收溢價(jià)相對穩(wěn)定外，信用溢價(jià)主要反映風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和流動(dòng)性溢價(jià)。2014年之前，信用債剛性兌付一直存在，信用溢價(jià)主要取決于流動(dòng)性溢價(jià)；今年3月超日債違約，公募債券剛性兌付被打破，信用風(fēng)險(xiǎn)對交易所高收益?zhèn)▋r(jià)的重要性持續(xù)回升。預(yù)計(jì)，此后信用風(fēng)險(xiǎn)對于高收益?zhèn)鶅魞r(jià)走勢的領(lǐng)先性將更明顯。

結(jié)論

本文建立預(yù)期損失率模型，將企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與資產(chǎn)市值等市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來，量化交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險(xiǎn)。

首先引入新巴塞爾協(xié)議的規(guī)定并結(jié)合高收益?zhèn)袆e于傳統(tǒng)信用債的特點(diǎn)，將預(yù)期損失率作為其信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合反映；然后基于信用風(fēng)險(xiǎn)評估的結(jié)構(gòu)化分析方法，使用Merton（1974）結(jié)構(gòu)化思想方法，將權(quán)益、債務(wù)看成基于公司資產(chǎn)的期權(quán)，結(jié)合期權(quán)定價(jià)公式和劉冀云等（2003）研究的更適合中國資本市場特征的關(guān)系函數(shù)，求解出資產(chǎn)市場價(jià)值及其波動(dòng)率；最后使用Crouhy & Galai（1997）和Merton（1974）的研究結(jié)果，分析出違約概率和違約損失率，并最終得出預(yù)期損失率；之后考慮債項(xiàng)優(yōu)先級、擔(dān)保情況等性質(zhì)條件下的預(yù)期損失率，認(rèn)為債務(wù)性質(zhì)對其信用風(fēng)險(xiǎn)影響的根本途徑在于改變違約點(diǎn)，至此發(fā)展出完整的預(yù)期損失率模型，作為全文的理論基礎(chǔ)和核心分析方法。

在建立預(yù)期損失率模型的基礎(chǔ)上，本文對交易所高收益?zhèn)M(jìn)行了信用水平分析的實(shí)證研究。與市場真實(shí)的暗含信用風(fēng)險(xiǎn)的信用溢價(jià)進(jìn)行對比，結(jié)果表明預(yù)期損失率模型的評估效果較好，并且有助于發(fā)現(xiàn)市場錯(cuò)誤，構(gòu)筑無風(fēng)險(xiǎn)套利組合。此外，預(yù)期損失率對于高收益?zhèn)瘍魞r(jià)走勢具有一定領(lǐng)先性，并且隨著剛性兌付被打破，信用溢價(jià)對于信用風(fēng)險(xiǎn)反映將更充分，因此，模型的有效性將逐步提高。

參考文獻(xiàn)

[1] 程鵬，吳沖鋒，李為冰.信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理方法研究[J].管理工程學(xué)報(bào)，2002（01）：70-73.

[2] 李磊寧、張凱. KMV模型的修正及在我國上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用[J].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)，2007（04）：11-17.

[3] 魯煒、趙恒晰和劉冀云.KMV模型關(guān)系函數(shù)推測及其在中國股市的驗(yàn)證[J].運(yùn)籌與管理，2003（03）：21-25.

[4] 迪迪埃.克森、與格.皮羅特著，殷劍鋒、王唯翔、程煉等譯：《高級信用風(fēng)險(xiǎn)分析》[M].南開大學(xué)出版社，2003：3.

[5] Crosbie J，Bohn J，Modeling Default Risk， KMV，2002.

[6] Merton，Robert，On the Pricing of Contingent Claims and the Modigliani-Miller Theorem，Journal of Financial Economics，1977，（05）：631-645 .

[7] John Hull， Mirela Predescu， and Alan White，Bond Prices， Default Probabilities and Risk Premiums，Journal of Credit Risk， Vol. 1， No. 2（2005）， pp. 53-60.

[8] Edward I. Altman， The Anatomy of the High Yield Bond Market， SEPTEMBER 21， 1998.

[9] Chan-Lan，Jorge A.，Jobert，Arnaud and Kong，Qing ying Janet，An Option-Based Approach to Bank Vulnerabilities in Emerging markets，IMF Working Paper 2004.No.4/33：15-16.

[10] Merton，R C，On the Pricing of Corporate Debt： the Risk structure of lnterest Rates，Journal of Finance，1974，Vol.29，no.2：449-470.

作者單位：安信證券固定收益部

責(zé)任編輯：牛玉銳 羅邦敏

2.信用風(fēng)險(xiǎn)歷史變化情況

2011年二季度以前，行業(yè)處于上行周期，企業(yè)經(jīng)營績效較好，信用風(fēng)險(xiǎn)偏低，且小幅改善；2011年三季度后，房地產(chǎn)市場迎來階段性調(diào)整；從2012年四季度開始，行業(yè)景氣度快速回升，信用風(fēng)險(xiǎn)回落；2014年后信用事件頻發(fā)，加之行業(yè)衰退，信用風(fēng)險(xiǎn)上升?？傮w而言，預(yù)期損失率表征的信用風(fēng)險(xiǎn)對于交易所高收益?zhèn)瘍魞r(jià)走勢具有一定領(lǐng)先性，但是顯著性仍不強(qiáng)。

從定價(jià)構(gòu)成來看，信用溢價(jià)主要包括稅收溢價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、流動(dòng)性溢價(jià)，除稅收溢價(jià)相對穩(wěn)定外，信用溢價(jià)主要反映風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和流動(dòng)性溢價(jià)。2014年之前，信用債剛性兌付一直存在，信用溢價(jià)主要取決于流動(dòng)性溢價(jià)；今年3月超日債違約，公募債券剛性兌付被打破，信用風(fēng)險(xiǎn)對交易所高收益?zhèn)▋r(jià)的重要性持續(xù)回升。預(yù)計(jì)，此后信用風(fēng)險(xiǎn)對于高收益?zhèn)鶅魞r(jià)走勢的領(lǐng)先性將更明顯。

結(jié)論

本文建立預(yù)期損失率模型，將企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與資產(chǎn)市值等市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來，量化交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險(xiǎn)。

首先引入新巴塞爾協(xié)議的規(guī)定并結(jié)合高收益?zhèn)袆e于傳統(tǒng)信用債的特點(diǎn)，將預(yù)期損失率作為其信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合反映；然后基于信用風(fēng)險(xiǎn)評估的結(jié)構(gòu)化分析方法，使用Merton（1974）結(jié)構(gòu)化思想方法，將權(quán)益、債務(wù)看成基于公司資產(chǎn)的期權(quán)，結(jié)合期權(quán)定價(jià)公式和劉冀云等（2003）研究的更適合中國資本市場特征的關(guān)系函數(shù)，求解出資產(chǎn)市場價(jià)值及其波動(dòng)率；最后使用Crouhy & Galai（1997）和Merton（1974）的研究結(jié)果，分析出違約概率和違約損失率，并最終得出預(yù)期損失率；之后考慮債項(xiàng)優(yōu)先級、擔(dān)保情況等性質(zhì)條件下的預(yù)期損失率，認(rèn)為債務(wù)性質(zhì)對其信用風(fēng)險(xiǎn)影響的根本途徑在于改變違約點(diǎn)，至此發(fā)展出完整的預(yù)期損失率模型，作為全文的理論基礎(chǔ)和核心分析方法。

在建立預(yù)期損失率模型的基礎(chǔ)上，本文對交易所高收益?zhèn)M(jìn)行了信用水平分析的實(shí)證研究。與市場真實(shí)的暗含信用風(fēng)險(xiǎn)的信用溢價(jià)進(jìn)行對比，結(jié)果表明預(yù)期損失率模型的評估效果較好，并且有助于發(fā)現(xiàn)市場錯(cuò)誤，構(gòu)筑無風(fēng)險(xiǎn)套利組合。此外，預(yù)期損失率對于高收益?zhèn)瘍魞r(jià)走勢具有一定領(lǐng)先性，并且隨著剛性兌付被打破，信用溢價(jià)對于信用風(fēng)險(xiǎn)反映將更充分，因此，模型的有效性將逐步提高。

參考文獻(xiàn)

[1] 程鵬，吳沖鋒，李為冰.信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理方法研究[J].管理工程學(xué)報(bào)，2002（01）：70-73.

[2] 李磊寧、張凱. KMV模型的修正及在我國上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用[J].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)，2007（04）：11-17.

[3] 魯煒、趙恒晰和劉冀云.KMV模型關(guān)系函數(shù)推測及其在中國股市的驗(yàn)證[J].運(yùn)籌與管理，2003（03）：21-25.

[4] 迪迪埃.克森、與格.皮羅特著，殷劍鋒、王唯翔、程煉等譯：《高級信用風(fēng)險(xiǎn)分析》[M].南開大學(xué)出版社，2003：3.

[5] Crosbie J，Bohn J，Modeling Default Risk， KMV，2002.

[6] Merton，Robert，On the Pricing of Contingent Claims and the Modigliani-Miller Theorem，Journal of Financial Economics，1977，（05）：631-645 .

[7] John Hull， Mirela Predescu， and Alan White，Bond Prices， Default Probabilities and Risk Premiums，Journal of Credit Risk， Vol. 1， No. 2（2005）， pp. 53-60.

[8] Edward I. Altman， The Anatomy of the High Yield Bond Market， SEPTEMBER 21， 1998.

[9] Chan-Lan，Jorge A.，Jobert，Arnaud and Kong，Qing ying Janet，An Option-Based Approach to Bank Vulnerabilities in Emerging markets，IMF Working Paper 2004.No.4/33：15-16.

[10] Merton，R C，On the Pricing of Corporate Debt： the Risk structure of lnterest Rates，Journal of Finance，1974，Vol.29，no.2：449-470.

作者單位：安信證券固定收益部

責(zé)任編輯：牛玉銳 羅邦敏