投資者情緒、異質(zhì)性與公司債券信用利差

李 永 王亞琳 鄧偉偉

(1.同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,上海 200092； 2.中國人民銀行 上?？偛?，上海 200120)

一、引言及相關(guān)文獻(xiàn)述評(píng)

債券定價(jià)的核心與難點(diǎn)在于確定信用利差(又稱風(fēng)險(xiǎn)收益率)大小，即投資者要求的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償水平。定價(jià)不當(dāng)可能會(huì)導(dǎo)致投機(jī)交易、市場波動(dòng)加劇、融資失敗等問題，不利于債券市場的發(fā)展與穩(wěn)定。近年來，我國債券市場投資者行為對(duì)公司債券信用利差的影響愈發(fā)顯著，令人關(guān)注。自2014年“超日債”打破債券市場所謂的“剛性兌付”以來，投資者對(duì)債券信用高度信任的狀況被打破，債券違約事件時(shí)有發(fā)生，債券信用利差也會(huì)隨違約事件的曝光而出現(xiàn)急劇上升；2016年4月我國至少有18只債券取消發(fā)行，涉及募集資金178億元，均因發(fā)行人無法準(zhǔn)確判斷投資者心理波動(dòng)、擔(dān)心債券信用利差過高所致。公司債券違約屢屢發(fā)生引起的債券市場波動(dòng)，反映了債券投資者情緒等行為特征會(huì)對(duì)其信用利差產(chǎn)生作用，因此，債券市場的部分波動(dòng)可從行為金融學(xué)角度進(jìn)一步解析。投資者行為的哪些特征會(huì)對(duì)債券信用利差產(chǎn)生影響？不同類型的公司債券受投資者特征的影響是否存在差異？基于行為金融學(xué)研究視角對(duì)我國債券市場投資者行為進(jìn)行細(xì)致剖析，可以進(jìn)一步了解投資者特征對(duì)我國債券市場的具體影響，為公司債券定價(jià)、債券市場監(jiān)管等提供政策建議，從而促進(jìn)債券市場的平穩(wěn)發(fā)展。

本研究主要與兩方面文獻(xiàn)有關(guān)：

第一，信用利差影響因素的研究。(1)信用風(fēng)險(xiǎn)。Merton(1974)早期將期權(quán)理論引入信用證券定價(jià)研究，首次構(gòu)建了信用風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)化理論模型。債券市場中的企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)、杠桿率、契約條款、資產(chǎn)負(fù)債率等均可通過信用風(fēng)險(xiǎn)(違約風(fēng)險(xiǎn))渠道影響信用利差(Longstall et al.，1995；Collin-Dufresne et al.，2001；何平 等，2010)。(2)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)造成投資者變現(xiàn)時(shí)的損失，依據(jù)“風(fēng)險(xiǎn)與收益對(duì)等”原則，投資者會(huì)對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)要求風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償(Francis et al.，2004；Tychon et al.，2005)。(3)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。貨幣政策、宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、系統(tǒng)性差異、行業(yè)等對(duì)信用利差也有影響，并且隨信用等級(jí)的降低和期限結(jié)構(gòu)的增長影響效果愈加顯著(于靜霞 等，2015；王雄元 等，2015；高強(qiáng) 等，2015)。此外，信息質(zhì)量、產(chǎn)權(quán)信息、信息不對(duì)稱、債權(quán)人法律保護(hù)等因素也會(huì)影響債券信用利差(Francis et al.，2004；方紅星 等，2013；周宏 等，2014；Mansi et al.，2009)。

第二，行為金融學(xué)中有關(guān)投資者特征的研究。傳統(tǒng)資本資產(chǎn)定價(jià)理論和有效市場假說以“理性投資者的同質(zhì)預(yù)期”為前提*這一假設(shè)暗含兩層含義：其一，投資者對(duì)影響證券價(jià)格的信息都能做出迅速且理性的判斷；其二，投資者面對(duì)相同的信息，對(duì)資產(chǎn)收益的未來預(yù)期能夠做出一致而準(zhǔn)確的判斷(張圣平，2002)。，在現(xiàn)實(shí)資本市場上難以成立，行為金融學(xué)則放松該假設(shè)，考慮了投資者非理性以及差異性特征變量的影響。投資者情緒是投資者對(duì)未來預(yù)期的系統(tǒng)性偏差，可分為情緒高漲階段和情緒低落階段，情緒高漲易高估資產(chǎn)價(jià)值，反之亦然(Baker et al.，2003；Baker et al.，2004)。投資者異質(zhì)性意味著相同條件下不同機(jī)構(gòu)類型、不同投資習(xí)慣的投資者之間資產(chǎn)估值存在差異。投資者特征在資本市場的影響主要體現(xiàn)在：(1)影響股票市場波動(dòng)。投資者情緒和異質(zhì)性會(huì)造成市場非理性反應(yīng)，如投資者情緒可以對(duì)股票收益產(chǎn)生影響，投資者情緒高漲時(shí)，股票市場可能出現(xiàn)價(jià)格被高估現(xiàn)象，且導(dǎo)致股票收益率出現(xiàn)偏差(Baker et al.，2003；劉維奇 等，2014；胡昌生 等，2013；Kim et al.，2014；游家興，2008)。(2)影響公司決策。Chen et al. (2007)認(rèn)為，投資者特征可以通過直接或間接的方式影響公司融資決策。徐楓等(2012)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，無論是投資者情緒還是異質(zhì)信念，一旦導(dǎo)致投資者對(duì)股票價(jià)格的高估，就為管理層增發(fā)新股獲取超額融資收益提供了現(xiàn)實(shí)條件，該條件會(huì)促使公司以公開增發(fā)或配股的形式融資并獲得超額收益。

投資者情緒和投資者異質(zhì)性各自對(duì)債券的作用路徑與其對(duì)股票的影響路徑相比既有相似性，又有特殊性。

在相似性方面：第一，投資者情緒。股票和債券有著相似的信息基礎(chǔ)。股票與債券均是基于公司資產(chǎn)價(jià)值發(fā)行的證券憑證，投資者對(duì)債券和股票未來風(fēng)險(xiǎn)的判斷均是以企業(yè)未來現(xiàn)金流和潛在風(fēng)險(xiǎn)為基礎(chǔ)(Fama et al.，2010；Downing et al.，2009；Fleming et al.，1998)，因此投資者情緒對(duì)股票和債券的影響方向具有一致性：當(dāng)投資者情緒高漲時(shí)，也可能會(huì)對(duì)債券價(jià)格高估，債券需求增加，從而信用利差降低。第二，投資者異質(zhì)性。股票市場中投資者異質(zhì)性導(dǎo)致的對(duì)企業(yè)未來發(fā)展判斷的差異，通常被認(rèn)為是企業(yè)未來現(xiàn)金流波動(dòng)的代理變量，異質(zhì)性越大則波動(dòng)越大。企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值被看作未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)值，未來現(xiàn)金流的不確定性增大會(huì)使企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)增大。根據(jù)結(jié)構(gòu)理論模型，企業(yè)在其資產(chǎn)價(jià)值低于執(zhí)行價(jià)格時(shí)發(fā)生違約。企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)的增大，違約概率增大，債券信用利差增大(林晚發(fā) 等，2013)。

在特殊性方面：第一，投資者情緒。投資者會(huì)根據(jù)自己的需求在高風(fēng)險(xiǎn)、高收益和低風(fēng)險(xiǎn)、低收益的資產(chǎn)中進(jìn)行投資組合(Markowitz，1952)，而債券和股票因其風(fēng)險(xiǎn)的明顯差異在資本市場中通常被看作投資組合配置中的互補(bǔ)資產(chǎn)。在我國企業(yè)多熱衷股權(quán)融資的背景下，當(dāng)投資者情緒較為高漲時(shí)，投資者對(duì)股票的價(jià)格判斷更容易處于過分樂觀狀態(tài)。股票的高估增大了股市“泡沫”風(fēng)險(xiǎn)，理性套利者會(huì)更加看好收益相對(duì)有保證的債券市場，轉(zhuǎn)而進(jìn)行債券交易，增大債券需求，降低債券信用利差(徐浩平 等，2013)。因此，投資者情緒可能會(huì)通過對(duì)債券需求的傳遞途徑影響信用利差。第二，投資者異質(zhì)性。債券市場居于穩(wěn)定的情況下，機(jī)構(gòu)以債券財(cái)富值加權(quán)的平均信念為0，即既不樂觀，也不悲觀(Wei et al.,2009)。以利好消息為例，當(dāng)債券市場穩(wěn)定的時(shí)候，若出現(xiàn)利好消息，樂觀投資者傾向于對(duì)該消息過度看好，悲觀投資者和樂觀投資者之間可能會(huì)產(chǎn)生債券交易，樂觀投資者從悲觀投資者手中購入較多的債券，從而使債券財(cái)富從悲觀投資者轉(zhuǎn)向樂觀投資者。從而以債券財(cái)富加權(quán)的平均信念>0，也即表現(xiàn)為市場情緒普遍樂觀，投資者信心增加，可能進(jìn)一步促進(jìn)投機(jī)交易的產(chǎn)生。同時(shí)，信息的不對(duì)稱也會(huì)進(jìn)一步加劇投資者對(duì)債券價(jià)格判斷的不一致性(Riedel et al.，2000)，從而產(chǎn)生投機(jī)交易。隨著市場投資者異質(zhì)性的增大，投資者面臨的市場價(jià)格更加分散，投機(jī)交易更加頻繁， 從而使得債券市場波動(dòng)加劇，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)增大。

圖1投資者特征對(duì)債券信用利差的影響路徑

由上分析可知：第一，從投資者情緒角度，一方面，股票與債券都是基于對(duì)企業(yè)未來現(xiàn)金流和潛在風(fēng)險(xiǎn)的判斷，因此二者具有一致性，都可以理解為是投資者特征導(dǎo)致投資者高估證券價(jià)格，從而增大其需求；另一方面，由于情緒高漲的主要預(yù)期為股票價(jià)格泡沫增加，易使得投資者轉(zhuǎn)而投資風(fēng)險(xiǎn)偏低的債券，從而導(dǎo)致債券需求增加。據(jù)此，投資者情緒影響債券信用利差均能通過影響債券需求的變動(dòng)，進(jìn)而依供給需求平衡理論作用于信用利差。第二，從投資者異質(zhì)性角度，一方面，異質(zhì)性作為企業(yè)未來現(xiàn)金流波動(dòng)的代理變量，波動(dòng)增大預(yù)示著企業(yè)違約的可能性較大，從而導(dǎo)致投資者對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期增加；另一方面，異質(zhì)性的增大會(huì)導(dǎo)致市場投機(jī)交易的加劇，從而引起債券市場的波動(dòng)加劇。據(jù)此，本文歸納了債券市場中投資者特征變量對(duì)債券信用利差的作用路徑(見圖1)。

然而，已有文獻(xiàn)較少將投資者行為特征因素納入債券信用利差決定的研究框架，為數(shù)不多的文獻(xiàn)如Nayak(2010)、徐浩平等(2013)，雖然關(guān)注了投資者情緒對(duì)債券信用利差的影響，但是觀點(diǎn)卻存在較大差異；且單從投資者情緒角度考察，尚不足以全面涵蓋債券投資者特征。因此，有必要從理論與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)上，進(jìn)一步探究投資者情緒、投資者異質(zhì)性會(huì)對(duì)債券信用利差產(chǎn)生怎樣的作用，相同條件下對(duì)不同類型的公司債券產(chǎn)生的影響是否相同，以期為我國債券市場平穩(wěn)發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本研究根據(jù)行為金融學(xué)理論，選取2013—2015年未到期公司債券面板樣本數(shù)據(jù)，借助一般回歸模型、門檻回歸模型，檢驗(yàn)了投資者情緒、投資者異質(zhì)性對(duì)信用利差的影響效果。相比以往研究，本文可能的創(chuàng)新在于：首先，將公司債價(jià)格影響因素從企業(yè)特征、宏觀環(huán)境等擴(kuò)展到投資者特征層面，并從投資者情緒和投資者異質(zhì)性兩個(gè)方面進(jìn)行分析，更為全面地覆蓋了投資者特征，為解釋債券市場波動(dòng)分析提供了新思路；其次，采用門檻回歸模型對(duì)投資者情緒特征進(jìn)行了客觀分類，避免了人為劃分情緒低落和高漲的偏差，為債券定價(jià)研究提供了新方式。

本研究其他部分安排如下：第二部分介紹了計(jì)量模型和數(shù)據(jù)說明；第三部分詳細(xì)描述并具體分析了實(shí)證結(jié)果；第四部分對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)并提出了相應(yīng)的政策建議。

二、實(shí)證模型與數(shù)據(jù)

(一)實(shí)證模型

基于已有研究，本文構(gòu)建了如下多因素計(jì)量回歸模型：

(1)

其中，i、t分別表示債券i和時(shí)間t。CSit為公司債信用利差，代表投資者要求對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償；IS代表投資者情緒，IH代表投資者異質(zhì)性；Xi代表控制變量，包括主體信用評(píng)級(jí)CCA、行業(yè)分類虛擬變量IND、債券余額BB、債券剩余期限SQ、年化波動(dòng)率AR和資產(chǎn)負(fù)債率DAR。

引入門檻回歸模型，驗(yàn)證債券市場中是否存在不同投資者情緒分類下，投資者異質(zhì)性對(duì)信用利差的差異影響。現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)投資者情緒的分類主要有兩種方法：一是以均值為臨界，認(rèn)為投資者情緒大于或等于均值為投資者情緒高漲，小于均值為情緒低落(Kim et al.，2014；Nayak，2010)；二是以0值為臨界，將投資者情緒標(biāo)準(zhǔn)化，將某時(shí)刻或一段時(shí)間內(nèi)，大于或等于0的視為情緒高漲，小于0的視為情緒低落(徐楓 等，2012；Cooper et al.，2004)。上述臨界指標(biāo)的確定方法偏于主觀，未能依據(jù)數(shù)據(jù)既有特征加以劃分。本研究借助門檻回歸模型，實(shí)現(xiàn)了門檻值(即臨界值)內(nèi)生化，克服了主觀分類法的不足，投資者情緒分類依據(jù)體現(xiàn)出較好的客觀性與合理性。

CSit=Xitβ1+eit, ISt≥γ

CSit=Xitβ2+eit, ISt<γ

(2)

其中，Xit為所有的解釋變量，IS為門檻變量*門檻變量既可以是外生變量，也可以是xi的一部分，主要作用是將樣本劃分為不同的組(內(nèi)生分組)，以門檻變量為體制(regime)改變的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，不同體制就是通過門檻變量大于或小于某一門檻值來表示的(Hansen，2000)。。

定義虛擬變量dt(γ)=(·)(ISt≤γ)，其中(·)是指示函數(shù)，即對(duì)于ISt≤γ， (·)=1，否則(·)=0，方程組(2)轉(zhuǎn)換為單一方程形式：

(3)

其中，β=β2,θ=β1-β2。

(4)

其中，S0為零假設(shè)條件下的殘差平方和加總，Sn為存在門檻效果下的殘差項(xiàng)平方和加總。

(二)變量預(yù)期影響

1.信用利差(CS)

公司債券的到期收益率采用Wind計(jì)算的半年末收盤到期收益率，信用利差為公司債券的收盤到期收益率與近似剩余年限的國債到期收益率之差。

2.投資者情緒(IS)

選取消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)、債券型封閉式基金折價(jià)率(DCEF)、股票換手率(STR)、成交量(VOL)。為了避免數(shù)量單位的差異，先對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后進(jìn)行主成分分析，選擇第一主成分作為投資者情緒的測量指標(biāo)IS(Baker et al.，2006；易志高 等，2009)。其中，封閉式基金折價(jià)率是由每月最后一天所有封閉式基金折價(jià)率的整體均值計(jì)算得到。KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果為：KMO>0.6,Bartlett檢驗(yàn)伴隨概率0.000。適合采用主成分分析法，得到第一主成分如下：

IS=0.965STR+0.971VOL+0.797CCI-0.043DCEF

(5)

考慮到投資者情緒對(duì)信用利差的影響存在時(shí)滯，選擇t時(shí)期前一個(gè)月度的投資者情緒指標(biāo)作為t時(shí)期的投資者情緒。預(yù)期影響系數(shù)為負(fù)值。

3.投資者異質(zhì)性(IH)

據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，公司債券投資結(jié)構(gòu)及投資數(shù)量的具體數(shù)據(jù)不可獲得。由于公司債券和企業(yè)債券具有較強(qiáng)的相似性，多數(shù)學(xué)者普遍將公司債和企業(yè)債放在一起進(jìn)行二級(jí)市場債券信用利差研究，再加上債券的主要投資者為機(jī)構(gòu)，因此綜合考慮，本文選取不同機(jī)構(gòu)投資者的企業(yè)債券托管量度量不同投資者市場參與度。假設(shè)某時(shí)刻t共有n種不同類型的機(jī)構(gòu)投資者，wti為某類型投資者托管量占整個(gè)投資者托管量的比例：

wt=[wt1,wt2,wt3,…,wtn]

(6)

(7)

IHt代表t時(shí)刻的投資者異質(zhì)指標(biāo)。當(dāng)公司債券過度集中于單一機(jī)構(gòu)投資者手中時(shí)，托管量占比wt的方差較大，因此采用倒數(shù)的方式可以使指標(biāo)的大小與異質(zhì)性的大小保持一致。指標(biāo)值越大，表明參與債券市場的機(jī)構(gòu)類型越多，投資者異質(zhì)性較大。預(yù)期變量系數(shù)為正值。

4.控制變量及預(yù)期

已有文獻(xiàn)對(duì)債券信用利差的研究主要包含信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)。本文選擇信用評(píng)級(jí)和公司資產(chǎn)負(fù)債率作為信用風(fēng)險(xiǎn)的代理變量；選擇債券余額、剩余期限代表流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)閭囝~較多，剩余期限較長，說明可交易的可能性較大；利用行業(yè)劃分來代表市場風(fēng)險(xiǎn)，我們認(rèn)為不同產(chǎn)業(yè)往往具有不同的經(jīng)濟(jì)周期，因此面臨的風(fēng)險(xiǎn)也存在差異，所以不能一概而論。

(1)信用評(píng)級(jí)。信用評(píng)級(jí)越高，企業(yè)違約的可能性越小，投資者對(duì)其要求的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償越低，從而信用利差越低。(2)行業(yè)差異。一般不同行業(yè)債券的信用利差具有不同的整體水平，多屬于國有企業(yè)所在行業(yè)的公司債券信用利差較低，如能源和公用事業(yè)；波動(dòng)性較大的行業(yè)一般含有較高的信用利差，如金融行業(yè)。(3)債券余額、剩余期限。公司債券余額越大，意味著流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越小，信用利差越??；剩余期限越長，代表違約可能性越大，信用利差越大。(4)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率、資產(chǎn)負(fù)債率。資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率*本研究采用債券的年化波動(dòng)率來表示企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)。越大，企業(yè)違約的可能性越大；資產(chǎn)負(fù)債率越大，表明其負(fù)債水平越高，未來償還本金和利息的風(fēng)險(xiǎn)越大。

表1 主要變量與預(yù)期符號(hào)

(三)數(shù)據(jù)處理與描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取2013—2015年*在該時(shí)間段內(nèi)，我國資本市場經(jīng)歷了熊市、牛市以及平穩(wěn)時(shí)期，投資者特征波動(dòng)特征較為顯著。未到期的公司債為樣本半年度數(shù)據(jù)，來源于Wind數(shù)據(jù)庫。樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：刪除關(guān)鍵指標(biāo)缺失或者連續(xù)性缺乏的觀測值；由于國債到期收益率只有15年內(nèi)的數(shù)據(jù)，相應(yīng)地，選擇剩余期限在15年以內(nèi)(含)的公司債觀測值，且剩余期限為15年以上的觀測值較少，不會(huì)對(duì)整體樣本造成顯著差異；剔除剩余期限不足1年的債券。在此基礎(chǔ)上，最終選取118種公司債券連續(xù)3年的觀測值作為樣本。

表2為變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從中可見，CS的均值為2.4227，波動(dòng)范圍從0.0110到19.3393，最大值約是最小值的2000倍，表明我國公司債券整體存在正信用利差，有較大的波動(dòng)空間。主體評(píng)級(jí)從A到AAA不等，均值為4.7831，說明公司債券發(fā)行企業(yè)信用等級(jí)普遍較高。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3中，按信用評(píng)級(jí)、投資者異質(zhì)性、投資者情緒對(duì)子樣本進(jìn)行了分類，描述了信用利差在不同子樣本中的數(shù)值表現(xiàn)，并通過單因素檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)了不同分組間信用利差是否存在顯著差異。(1)信用評(píng)級(jí)不同的子樣本間，信用利差的差異性在1%水平顯著，表明信用評(píng)級(jí)很有可能是信用利差的重要影響因素。但是主體評(píng)級(jí)為A+、AA-、AA、AA+、AAA的債券，信用利差的均值分別為1.5676、3.1987、2.6595、1.9893、1.9611，二者并未表現(xiàn)出明顯的正向關(guān)系，我們認(rèn)為這可能是因?yàn)楫?dāng)前我國評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)存在與公司協(xié)作的現(xiàn)象，給出的評(píng)級(jí)并沒有建立在完全獨(dú)立的基礎(chǔ)上。而市場在一定程度上會(huì)反映并不完全透明的潛在信息，因此債券信用利差并不完全和債券評(píng)級(jí)成正相關(guān)性。這也再一次說明同時(shí)加入公司財(cái)務(wù)狀況指標(biāo)而并非完全依賴信用評(píng)級(jí)評(píng)價(jià)公司狀況的必要性。(2)按照異質(zhì)性大于均值與否對(duì)全樣本進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)兩組之間的差異性顯著，且異質(zhì)性較高的子樣本信用利差高于異質(zhì)性較低的子樣本，初步預(yù)期投資者異質(zhì)性有可能影響信用利差。(3)根據(jù)投資者情緒指標(biāo)的不同分為5類，單因素檢驗(yàn)結(jié)果顯示樣本組之間存在顯著的差異性。因此，投資者情緒同樣可能影響信用利差。投資者情緒與信用利差沒有表現(xiàn)為明顯的單一相關(guān)性，這可能是因?yàn)闃颖具x取不可避免地存在一定的主觀性，譬如，我們選擇投資者情緒前一個(gè)月度的指標(biāo)來彌補(bǔ)情緒反應(yīng)的時(shí)滯性，等。情緒無單調(diào)相關(guān)可能由樣本誤差所致。

表3 信用利差(CS)在子樣本中的描述性統(tǒng)計(jì)及單因素檢驗(yàn)結(jié)果

表4為Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)及共線性分析的結(jié)果。Pearson分析結(jié)果顯示：多數(shù)解釋變量相關(guān)系數(shù)位于“0～0.2”之間，表明解釋變量之間具有極弱的相關(guān)關(guān)系。各解釋變量與被解釋變量CS的相關(guān)性在10%水平上顯著，說明由此建立線性回歸也是可行的。其中，主體評(píng)級(jí)和債券余額的相關(guān)系數(shù)為0.507，由于主體評(píng)級(jí)的影響因素復(fù)雜，信用評(píng)級(jí)并不能完全解釋信用利差。債券余額與信用評(píng)級(jí)沒有直接的相關(guān)性，且二者并沒有高度相關(guān)，因此信用評(píng)級(jí)、債券余額可以同時(shí)作為控制變量。方差膨脹因子(VIF)數(shù)值均小于2，說明自變量之間不存在多重共線性。

表4 Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)及共線性分析

三、實(shí)證結(jié)果與分析

實(shí)證過程分為三個(gè)階段：首先，驗(yàn)證投資者情緒和投資者異質(zhì)性對(duì)公司債信用利差的影響；其次，檢驗(yàn)不同風(fēng)險(xiǎn)特征的公司債受投資者情緒和投資者異質(zhì)性的影響程度；最后，檢驗(yàn)不同投資者情緒下，投資者異質(zhì)性與公司債信用利差的關(guān)系。

(一)投資者特征變量的整體影響

表5報(bào)告了投資者情緒、投資者異質(zhì)性對(duì)信用利差的整體影響結(jié)果。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)特征及檢驗(yàn)結(jié)果，確定實(shí)證模型為固定效應(yīng)模型。第一，將投資者情緒引入固定效應(yīng)模型(見模型1)，調(diào)整后的R2為74.31%，F(xiàn)檢驗(yàn)在1%水平下顯著，投資者情緒指標(biāo)IS系數(shù)為-1.5739，說明投資者情緒會(huì)顯著影響公司債券信用利差，并且情緒越高漲，信用利差越小。第二，將投資者異質(zhì)性指標(biāo)引入固定效應(yīng)模型(見模型2)，調(diào)整后的R2達(dá)到77.61%，F(xiàn)檢驗(yàn)在1%水平上顯著，IH系數(shù)為0.0352，表明信用利差會(huì)隨著異質(zhì)性的增大而增大。第三，同時(shí)引入固定效應(yīng)模型(見模型3)，IS、IH系數(shù)均顯著，分別為-0.1228和0.1700。

表5 固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

注：*、**、***分別為10%、5%和1%的顯著水平。

控制變量的影響基本符合預(yù)期：信用評(píng)級(jí)變量系數(shù)顯著，分別為-0.9370、-0.8025、-0.8164，均在1%水平上顯著，與預(yù)期一致；行業(yè)差異變量系數(shù)為正，房地產(chǎn)、建筑業(yè)的公司債信用利差較大，制造業(yè)、運(yùn)輸?shù)鹊墓緜庞美钶^小，可能是由公司所有權(quán)性質(zhì)所致，制造業(yè)、電力、郵政等行業(yè)內(nèi)國企比例較高，具有較高的信用保證；債券余額系數(shù)分別為-0.1666、-0.1674、-0.1677，對(duì)信用利差有負(fù)作用；資產(chǎn)波動(dòng)率、資產(chǎn)負(fù)債率系數(shù)均為正，與預(yù)期保持一致。

(二)不同風(fēng)險(xiǎn)特征的公司債對(duì)投資者特征的敏感性

引入交互項(xiàng)，進(jìn)一步檢驗(yàn)不同風(fēng)險(xiǎn)特征的債券受投資者情緒和異質(zhì)性的影響程度。

表6為債券特征與投資者情緒交互項(xiàng)的回歸結(jié)果，從中可知：(1)投資者情緒和企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的交互項(xiàng)系數(shù)為-0.0065，表明資產(chǎn)負(fù)債率較高的企業(yè)發(fā)行的公司債券對(duì)投資者情緒具有更強(qiáng)的敏感性。當(dāng)投資者情緒較高，企業(yè)融資行為往往被市場理解為該企業(yè)未來具有更強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?Bayar et al.，2015)，有更強(qiáng)的投資或者投機(jī)沖動(dòng)。因此資產(chǎn)負(fù)債率較高的企業(yè)在市場情緒高漲時(shí)更受投資者青睞，從而降低了其公司債信用利差。反之亦然。(2)信用評(píng)級(jí)與投資者情緒的交互項(xiàng)系數(shù)為-0.0063，表明信用評(píng)級(jí)較高時(shí)，公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)較小，在投資者情緒高漲時(shí)，投資者對(duì)其要求的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償較低。但是該交互項(xiàng)結(jié)果并不顯著，可能是由于在投資者情緒高漲時(shí)，投資者對(duì)所有資產(chǎn)都產(chǎn)生了較高程度的樂觀估計(jì)，認(rèn)為未來承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)明顯降低，使得信用評(píng)級(jí)對(duì)投資者情緒的正向促進(jìn)作用并不明顯。

此外，行業(yè)與投資者情緒的交互項(xiàng)不顯著，說明行業(yè)差異性對(duì)投資者情緒的影響作用不明顯。

表6 債券特征與投資者情緒交互項(xiàng)回歸結(jié)果

注：*、**、***分別為10%、5%和1%的顯著水平。

表7為債券特征與投資者異質(zhì)性交互項(xiàng)的回歸結(jié)果，從中可知：(1)年化波動(dòng)率和投資者異質(zhì)性的交互項(xiàng)系數(shù)為0.0587，表明資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)會(huì)加強(qiáng)異質(zhì)性增大信用利差的作用。發(fā)行債券企業(yè)資產(chǎn)波動(dòng)率越大，預(yù)示該公司的潛在風(fēng)險(xiǎn)較大，異質(zhì)性路徑是通過作用于風(fēng)險(xiǎn)因素間接影響信用利差，資產(chǎn)波動(dòng)率越大越易造成大的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，與異質(zhì)性存在促進(jìn)作用。(2)行業(yè)差異性變量與投資者異質(zhì)性的交互項(xiàng)系數(shù)為-0.0049，表明投資者異質(zhì)性對(duì)公司債券的影響程度的確會(huì)因行業(yè)的不同而不同，電力、水力、制造業(yè)、公用事業(yè)等行業(yè)債券對(duì)異質(zhì)性的敏感度更高，房地產(chǎn)、金融等行業(yè)對(duì)異質(zhì)性的敏感度較低。

表7 債券特征與投資者異質(zhì)性交互項(xiàng)的回歸結(jié)果

注：*、**、***分別為10%、5%和1%的顯著水平。

(三)不同投資者情緒下異質(zhì)性與信用利差的關(guān)系

現(xiàn)有研究采用均值或0值作為邊界的分類方法沒有客觀依據(jù)，為了更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貙?duì)投資者情緒進(jìn)行分類，本文采用門檻回歸的方法加以改進(jìn)*本研究把投資者情緒作為門檻變量，通過求最小殘差的方法對(duì)門檻值進(jìn)行了估計(jì)并對(duì)其門檻效應(yīng)是否存在進(jìn)行了檢驗(yàn)。經(jīng)過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，投資者情緒門檻值為-0.825，關(guān)于門檻值效應(yīng)的LM檢驗(yàn)結(jié)果顯示，F(xiàn)值為9.6963，在1%水平上顯著，表明門檻效應(yīng)存在。，依據(jù)數(shù)據(jù)特征尋找投資者情緒區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上區(qū)分異質(zhì)性對(duì)信用利差的作用效果。

圖2門檻的估計(jì)值和置信區(qū)間

圖2報(bào)告了門檻變量投資者情緒的似然比序列，橫坐標(biāo)C2為投資者情緒指標(biāo)，縱坐標(biāo)C1為殘差和，投資者情緒值為-0.825時(shí)對(duì)應(yīng)最小殘差，符合門檻值標(biāo)準(zhǔn)。

表8報(bào)告了門檻回歸結(jié)果。情緒低落階段投資者異質(zhì)性變量系數(shù)大于情緒高漲階段，表明投資者異質(zhì)性對(duì)公司債信用利差的影響在投資者情緒低落階段更明顯。這可能是由于投資者情緒低落時(shí)，債券投資者對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)的敏感性更高。由于對(duì)未來市場信心不足，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性增強(qiáng)，從而對(duì)異質(zhì)性引起的邊際風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。

表8 門檻回歸結(jié)果

四、結(jié)論與建議

本研究以信用利差研究框架為基礎(chǔ)，通過行為金融學(xué)分析視角，借助一般回歸模型和門檻回歸模型工具，研究了以投資者情緒和投資者異質(zhì)性為代表的投資者特征對(duì)公司債信用利差的影響。相關(guān)研究結(jié)論及建議如下：

第一，我國債券市場投資者情緒和投資者異質(zhì)性會(huì)對(duì)公司債信用利差產(chǎn)生影響。投資者情緒高漲時(shí)，市場會(huì)增大債券需求，進(jìn)而減小債券信用利差。投資者異質(zhì)性越大，引起的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)越強(qiáng)，從而使得債券信用利差愈大。該結(jié)論證實(shí)投資者行為的確會(huì)導(dǎo)致債券價(jià)格偏離真實(shí)價(jià)值。因此，監(jiān)管部門應(yīng)密切關(guān)注投資者情緒與預(yù)期造成的債券市場波動(dòng)，防范投資者非理性投資引起的債券市場風(fēng)險(xiǎn)，引導(dǎo)投資者價(jià)值投資理念的形成。在完善債券市場投資者結(jié)構(gòu)的同時(shí)，還需考慮投資者異質(zhì)性加大帶來的債券市場波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。具體措施而言，可通過分析現(xiàn)有的債券市場波動(dòng)率指標(biāo)，建立新的投資者情緒指標(biāo)或加大各機(jī)構(gòu)投資者分析師預(yù)測信息的披露，實(shí)現(xiàn)債券市場的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

第二，不同特征的公司債券對(duì)投資者情緒和異質(zhì)性的敏感度不同。在投資者情緒方面，當(dāng)投資者情緒較高時(shí)，資產(chǎn)負(fù)債率高意味著企業(yè)融資行為較多，企業(yè)融資行為往往被市場解讀為該企業(yè)具有更強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?，再加上信用評(píng)級(jí)較高會(huì)為企業(yè)增信，因此信用等級(jí)較高、資產(chǎn)負(fù)債率較高的特征會(huì)加強(qiáng)信用利差的降低。在投資者異質(zhì)性方面，年化波動(dòng)率越大，債券違約的概率越高，投資者要求的邊際補(bǔ)償隨之增加，同時(shí)，電力、水力等行業(yè)對(duì)異質(zhì)性的敏感度會(huì)高于其他行業(yè)。對(duì)于投資者來說，債券的選擇和定價(jià)應(yīng)建立在綜合考慮公司狀況、債券特征、行業(yè)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，以真實(shí)價(jià)值作為投資依據(jù)。對(duì)于中介機(jī)構(gòu)而言，債券定價(jià)考慮投資者情緒時(shí)不能一概而論，需對(duì)不同行業(yè)和公司的債券差異定價(jià)。

第三，投資者情緒和異質(zhì)性的相互作用在債券市場中得到了驗(yàn)證。投資者異質(zhì)性對(duì)公司債信用利差的影響程度因投資者情緒的不同存在差異。投資者情緒低落階段，投資者對(duì)資本市場信心不足，對(duì)異質(zhì)性引起的市場波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)較為敏感，從而傾向于較高的信用利差。該結(jié)論間接表明投資者特征作用于信用利差過程復(fù)雜，有必要通過市場制度建設(shè)防范投資者非理性行為引起的市場波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。具體措施而言，可通過發(fā)展衍生品市場，為機(jī)構(gòu)投資者提供更多避險(xiǎn)工具和手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)市場利率波動(dòng)、信用等風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖；加大對(duì)公司債券發(fā)行和交易的審查，盡力保證發(fā)行人融資是以公司發(fā)展的真實(shí)需求為基礎(chǔ)的。

參考文獻(xiàn)：

方紅星,施繼坤,張廣寶. 2013. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、信息質(zhì)量與公司債定價(jià)：來自中國資本市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 金融研究(4):170-182.

高強(qiáng),鄒恒甫. 2015. 企業(yè)債與公司債二級(jí)市場定價(jià)比較研究[J]. 金融研究(1):84-100.

何平,金夢(mèng). 2010. 信用評(píng)級(jí)在中國債券市場的影響力[J]. 金融研究(4):15-28.

胡昌生,池陽春. 2013. 投資者情緒、資產(chǎn)估值與股票市場波動(dòng)[J]. 金融研究(10):181-193.

劉維奇,劉新新. 2014. 個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者情緒與股票收益：基于上證A股市場的研究[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào)(3):70-87.

王雄元,張春強(qiáng),何捷. 2015. 宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)性與短期融資券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)[J]. 金融研究(1):68-83.

徐楓,胡鞍鋼. 2012. 異質(zhì)信念、投資者情緒與企業(yè)增發(fā)偏好[J]. 經(jīng)濟(jì)科學(xué)(5):81-91.

徐浩萍,楊國超. 2013. 股票市場投資者情緒的跨市場效應(yīng)：對(duì)債券融資成本影響的研究[J]. 財(cái)經(jīng)研究(2):47-57.

易志高,茅寧. 2009. 中國股市投資者情緒測量研究:CICSI的構(gòu)建[J]. 金融研究(11):174-184.

游家興. 2008. 誰反應(yīng)過度，誰反應(yīng)不足：投資者異質(zhì)性與收益時(shí)間可預(yù)測性分析[J]. 金融研究(4):161-173.

于靜霞,周林. 2015. 貨幣政策、宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)債券信用利差的影響研究[J]. 財(cái)政研究(5):49-57.

周宏,林晚發(fā),李國平. 2014. 信息不確定、信息不對(duì)稱與債券信用利差[J]. 統(tǒng)計(jì)研究(5):66-72.

BAKER M, STEIN J C. 2004. Market liquidity as a sentiment indicator [J]. Journal of Financial Markets, 7(3):271-299.

BAKER M, WURGLER J. 2006. Investor sentiment and the cross-section of stock returns [J]. Journal of Finance, 61(4):1645-1680.

BAYAR O, CHEMMANUR J T, LIU H M. 2015. A theory of capital structure, price impact, and long-run stock returns under heterogeneous beliefs [J]. Review of Corporate Finance Studies, 4(2):258-320.

CHEN X, HARFORD J, LI K. 2007. Monitoring: which institutions matter [J]. Journal of Financial Economics, 86(2):279-305.

COLLIN-DUFRESNE P, GOLDSTEIN R S. 2001. Do credit spreads reflect stationary leverage ratios [J]. Journal of Finance, 56(5):1929-1957.

COOPER M J, JR GUTIERREZ R C, HAMEED A. 2004. Market states and momentum [J]. The Journal of Finance, 59(3):1345-1365.

DOWNING C, UNDERWOOD S, XING Y A. 2009. The relative informational efficiency of stocks and bonds: an intraday analysis [J]. Journal of Financial & Quantitative Analysis, 44(5):1081-1102.

FAMA E F, FRENCH K R. 1993. Common risk factors in the returns on stocks and bonds [J]. Journal of Financial Economics, 33(1):3-56.

FLEMING J, KIRBY C, OSTDIEK B. 1998. Information and volatility linkages in the stock, bond, and money markets [J]. Journal of Financial Economics, 49(1):111-137.

FRANCIS J, LAFOND R, OLSSON P, et al. 2005. The market pricing of accruals quality [J]. Journal of Accounting & Economics, 39(2):295-327.

KIM J S, RYU D, SEO S W. 2014. Investor sentiment and return predictability of disagreement [J]. Journal of Banking & Finance, 42(1):166-178.

LONGSTAFF F A. 2004. The flight-to-liquidity premium in U.S. treasury bond prices [J]. Journal of Business, 77(3):511-526.

LONGSTAFF F A, SCHWARTZ E S. 1995. A simple approach to valuing risky fixed and floating rate debt [J]. The Journal of Finance, 50(3):789-819.

MANSI S A, MAXWELL W F, WALD J K. 2009. Creditor protection laws and the cost of debt [J]. The Journal of Law & Economics, 52(4):701-717.

MARKOWITZ H. 1952. Portfolio selection [J]. The journal of finance， 7(1)：77-91.

MERTON R C. 1974. On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates [J]. Journal of Finance, 29(2):449-470.

NAYAK S. 2010. Investor sentiment and corporate bond yield spreads [J]. Review of Behavioral Finance, 2(2):59-80.

RIEDEL F. 2000. Imperfect information and investor heterogeneity in the bond market [M]. Heidelberg, Physica-Verlag HD: 91-109.

TYCHON P, VANNETELBOSCH V. 2005. A model of corporate bond pricing with liquidity and marketability risk [J]. Core Discussion Papers Rp, 1(3):3-35.

XIONG W, YAN H J. 2010. Heterogeneous expectations and bond markets [J]. Social Science Electronic Publishing, 23(4):1433-1466.