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    信用債違約:潛在水平與時(shí)空分布

    2019-10-16 05:26:43郭琪鄭蕾代斌
    金融發(fā)展研究 2019年8期
    關(guān)鍵詞:違約風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

    郭琪 鄭蕾 代斌

    摘? ?要:2018年債券市場風(fēng)險(xiǎn)案件頻發(fā),違約觸發(fā)機(jī)制與以往有所不同,體現(xiàn)為由外部現(xiàn)金流收縮而非內(nèi)部現(xiàn)金流惡化引發(fā)。從中債國債指數(shù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的周期疊加看,流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前信用債違約風(fēng)險(xiǎn)的集中表現(xiàn)。通過Fisher判別得出流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金債務(wù)比和總資產(chǎn)報(bào)酬率等5個(gè)指標(biāo)是影響信用債風(fēng)險(xiǎn)的核心指標(biāo),并由此篩選出當(dāng)前信用債市場532家潛在風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)?;贙MV模型對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)違約距離及違約概率進(jìn)行測算,存在3個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間,進(jìn)一步篩選出136家高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)。這些企業(yè)從行業(yè)看集中于制造業(yè)及批發(fā)零售業(yè),從地域分布看集中于東部省份,從企業(yè)性質(zhì)看集中于民企及地方國有企業(yè),風(fēng)險(xiǎn)引爆時(shí)間集中于2018年四季度及2019年。

    關(guān)鍵詞:信用債;違約 KMV;風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

    中圖分類號(hào):F830? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B? 文章編號(hào):1674-2265(2019)08-0026-08

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.08.004

    隨著我國債券市場的不斷發(fā)展,市場信用債券品種、發(fā)債主體、發(fā)行數(shù)量均在不斷豐富、擴(kuò)容。在經(jīng)歷了5年信用債市場的高速發(fā)展后,債券市場違約事件自2014年出現(xiàn)“零突破”,隨后屢見不鮮,2018年違約更是成為常態(tài),債券市場信用風(fēng)險(xiǎn)暴露或?qū)⑦M(jìn)入易發(fā)、高發(fā)期。防控金融風(fēng)險(xiǎn)是我國當(dāng)前及未來一段時(shí)期內(nèi)面臨的重要問題,債券市場作為金融市場的重要組成部分,風(fēng)險(xiǎn)防控為應(yīng)有之義。因此對(duì)當(dāng)前信用債進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)特征分析及預(yù)判,以規(guī)避債券市場“灰犀?!笔录?,對(duì)債券市場平穩(wěn)健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    一、文獻(xiàn)綜述

    (一)宏觀經(jīng)濟(jì)周期與債券風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系

    國內(nèi)外學(xué)者對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)與宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)合研究時(shí),發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)周期對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)具有較大的影響。Moore(1961) 認(rèn)為企業(yè)破產(chǎn)的概率會(huì)隨經(jīng)濟(jì)周期的變化而變化。在經(jīng)濟(jì)繁榮期,企業(yè)破產(chǎn)的可能性較小,從而企業(yè)債券違約的概率小,信用風(fēng)險(xiǎn)小,反之亦然。戴國強(qiáng)和孫新寶(2011)研究發(fā)現(xiàn)反映經(jīng)濟(jì)金融周期的GDP指數(shù)和M1發(fā)行量越高,債券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越高。王亞軍和王樹進(jìn)(2017)研究表明,債券信用利差的宏觀影響因素需要區(qū)分商業(yè)周期進(jìn)行研究,不同的商業(yè)周期階段宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與信用利差影響效果有所區(qū)別。宋美喆和胡丕吉(2017)研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)周期與貨幣周期通過作用于市場流動(dòng)性及利率期限結(jié)構(gòu),進(jìn)而影響債券市場信用風(fēng)險(xiǎn)。

    (二)債券違約財(cái)務(wù)指標(biāo)判別及預(yù)警

    自20世紀(jì)60年代以來,學(xué)者就對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和違約破產(chǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行研究。其中最具代表性的是Altman的Z-Score模型,該模型基于5個(gè)固定財(cái)務(wù)指標(biāo),通過固定系數(shù)的判別式對(duì)企業(yè)進(jìn)行打分,并根據(jù)分值進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷。國內(nèi)學(xué)界基于財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)發(fā)債企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷識(shí)別的思想與經(jīng)典的Z-Score基本類似,區(qū)別僅在于指標(biāo)選取方法、判別式的具體形式。蔣書彬(2016)利用Logit模型對(duì)債券市場違約企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)違約企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)在總資產(chǎn)利潤率、營業(yè)利潤/營業(yè)總收入、資產(chǎn)負(fù)債率、經(jīng)營現(xiàn)金流/負(fù)債總額、利息保障倍數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率指標(biāo)上存在共性,可進(jìn)行識(shí)別預(yù)警。俞寧子等(2016)通過對(duì)債券市場違約主體進(jìn)行梳理,對(duì)債券違約四個(gè)發(fā)展階段的不同財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警?;粲昙眩?016)利用主成分分析法與Fisher判別方法,得出基于流動(dòng)比例、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤增長率、現(xiàn)金流量比等指標(biāo)的債券違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

    (三)債券風(fēng)險(xiǎn)測度的方法

    20世紀(jì)90年代,企業(yè)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)測度取得了突破性進(jìn)展,現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)管理由最初的簡單靜態(tài)分析開始向動(dòng)態(tài)管理的趨勢發(fā)展。Merton( 1974) 開創(chuàng)性地利用結(jié)構(gòu)化模型對(duì)債券違約的期權(quán)價(jià)值進(jìn)行研究,采用信用利差解釋對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償。Odom(1990)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(BP)運(yùn)用到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,發(fā)現(xiàn)預(yù)測效果優(yōu)于傳統(tǒng)多元判別模型。麥肯錫公司(1997)提出CPV模型,通過宏觀和經(jīng)濟(jì)周期數(shù)據(jù)來模擬遷移矩陣,重點(diǎn)關(guān)注違約風(fēng)險(xiǎn)、條件違約概率及信用矩陣遷移的影響。KMV公司(1997)將違約距離與實(shí)際違約概率通過數(shù)據(jù)庫進(jìn)行映射,推出KMV模型,預(yù)測企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。KMV模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有一定的前瞻性,國內(nèi)許多學(xué)者將此方法用于上市公司違約、中小企業(yè)違約、城投債違約、債券安全發(fā)行規(guī)模等方面的風(fēng)險(xiǎn)測度,如蔣彧和高瑜(2015)、周海赟和王曉芳(2015)。

    從已有文獻(xiàn)研究成果可見,宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生和形式具有非常大的影響。因此,在研究如何識(shí)別債券市場風(fēng)險(xiǎn)時(shí),應(yīng)根據(jù)經(jīng)濟(jì)周期與貨幣周期的變化,選擇不同的風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)。亦言之,僅從企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)或者外部環(huán)境的周期特征單方面來判斷債券風(fēng)險(xiǎn),會(huì)出現(xiàn)判斷偏誤。同時(shí),債券風(fēng)險(xiǎn)測度的研究方法一直在延伸、拓展,模塊化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)日益成熟,對(duì)微觀數(shù)據(jù)的依賴性有所降低,但仍存在方法適用性問題,如:由于我國市場中存在對(duì)信用債剛兌的預(yù)期以及套利交易,信用利差在中國存在失效(紀(jì)志宏,2017);再如,KMV的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)現(xiàn)需要有大量的企業(yè)交易數(shù)據(jù)支持,但非上市企業(yè)難以滿足數(shù)據(jù)評(píng)估需要等。本文針對(duì)上述問題進(jìn)行了創(chuàng)新性的探索,根據(jù)當(dāng)前國內(nèi)信用債企業(yè)群體的特征和階段進(jìn)行了系數(shù)校準(zhǔn)和修正,并配合Fisher判別方法進(jìn)行了預(yù)判企業(yè)的分層甄別和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指標(biāo)的提取,從數(shù)據(jù)集中表征和宏觀環(huán)境影響的角度對(duì)信用債風(fēng)險(xiǎn)形成的原因、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的潛在水平和時(shí)空分布進(jìn)行了溯源與識(shí)別,對(duì)于做好信用債市場風(fēng)險(xiǎn)防控具有較強(qiáng)的實(shí)踐意義。

    二、當(dāng)前債券違約的機(jī)理及周期分析

    (一)信用債違約的主要表現(xiàn)

    2018年信用債市場違約案件頻發(fā),截至2018年6月末,債券市場共有181只信用債、74家企業(yè)發(fā)生違約,涉及金額1148.4億元,呈現(xiàn)頻度高、金額大、行業(yè)分散、民企為主的特征。

    從違約頻率看,信用債市場自2016年進(jìn)入違約高發(fā)期,當(dāng)年出現(xiàn)信用債違約事件78起,涉及金額393億元,首次違約企業(yè)主體30家。2017年違約債券事件及新增違約主體個(gè)數(shù)有所緩和,但違約金額居高不下。進(jìn)入2018年債券市場風(fēng)險(xiǎn)案件更是加速爆發(fā),前6個(gè)月共有25只信用債出險(xiǎn),涉及金額240.5億元,月均風(fēng)險(xiǎn)增量顯著高于2016年和2017年。從違約主體的行業(yè)分布來看,當(dāng)前違約的信用債已經(jīng)從強(qiáng)周期及產(chǎn)能過剩行業(yè)向運(yùn)輸、金融、信息技術(shù)咨詢等非周期性行業(yè)擴(kuò)展,信用風(fēng)險(xiǎn)從上游行業(yè)向下游行業(yè)傳導(dǎo)。數(shù)據(jù)顯示,74家違約主體中屬于化工、機(jī)械設(shè)備、煤炭、能源、水泥等過剩產(chǎn)能行業(yè)的共27家,其中2017年以來違約的企業(yè)僅3家。從違約主體的所有制性質(zhì)來看,違約主體以民營企業(yè)為主,74家違約主體中有51家民營企業(yè),2018年新增的9家違約主體中,7家為民營企業(yè)。

    與2016年歷史違約高峰相比,2018年違約事件在市場環(huán)境、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的表現(xiàn)上存在諸多不同:一是外部融資環(huán)境有所區(qū)別。2018年以來,資管新規(guī)頒布、非標(biāo)融資受限、監(jiān)管環(huán)境趨嚴(yán),資管與信貸對(duì)接機(jī)制中斷,發(fā)行人融資環(huán)境較之前收緊,若在債券到期前無法獲得新的融資進(jìn)行本息償付,違約壓力加大。二是違約觸發(fā)機(jī)制有所區(qū)別。歷史違約債券發(fā)行企業(yè)經(jīng)營處于長期虧損狀態(tài),而2018年違約發(fā)行人雖然存在應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率下降等現(xiàn)象,但個(gè)別仍然維持正常經(jīng)營活動(dòng)。三是財(cái)務(wù)表現(xiàn)有所區(qū)別。歷史違約發(fā)行人財(cái)務(wù)狀況惡化主要體現(xiàn)在債務(wù)規(guī)模攀升導(dǎo)致財(cái)務(wù)費(fèi)用對(duì)凈利潤產(chǎn)生侵蝕,而2018年違約事件主要是由外部現(xiàn)金流收縮帶來的資金接續(xù)出現(xiàn)困難引發(fā)。

    (二)信用債違約的機(jī)理分析

    1. 宏觀市場層面。

    一是信用環(huán)境整體收縮,企業(yè)償債流動(dòng)性壓力加大。受監(jiān)管機(jī)構(gòu)去嵌套、控同業(yè)以及資管新規(guī)等政策落地實(shí)施的影響,市場間流動(dòng)性總量有所收縮,信用創(chuàng)造機(jī)制也相應(yīng)有所改變,低評(píng)級(jí)主體通過通道等方式獲得資金的可能性降低,導(dǎo)致償債的流動(dòng)性壓力大大增加。尤其是缺乏外部支持的民營企業(yè)面臨更為嚴(yán)重的資金短缺局面。

    二是無風(fēng)險(xiǎn)利率上升疊加債券回售大量到期,市場資金對(duì)信用債配置力度減弱。2017年4季度以來,利率債等無風(fēng)險(xiǎn)收益券種利率大幅走高,信用利差失去吸引力,導(dǎo)致機(jī)構(gòu)對(duì)利率債的配置加強(qiáng),壓縮了信用債的配置空間。同時(shí)2018年信用債回售快速增長,全年回售到期規(guī)模為1.16萬億,較2017年增加1.5倍,對(duì)資金形成較大擠占??捎觅Y金總額減少,疊加債券配置結(jié)構(gòu)性變化,信用債一級(jí)市場的資金供給減少,二級(jí)市場流動(dòng)性降低。作用于債券發(fā)行企業(yè),表現(xiàn)為債券發(fā)行難度加大。

    三是債務(wù)滾動(dòng)預(yù)期打破,低評(píng)級(jí)主體違約壓力相對(duì)較大。受風(fēng)險(xiǎn)案件頻發(fā)導(dǎo)致市場投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好降低影響,2018年前6個(gè)月債券市場凈融資規(guī)模在不同信用級(jí)別的發(fā)行人之間出現(xiàn)分化,AA+級(jí)別以上發(fā)行人的債券凈融資有所上行,而AA級(jí)別發(fā)行人債券凈融資規(guī)模有所下降。數(shù)據(jù)顯示,2018年前6個(gè)月,AAA級(jí)發(fā)行人與AA+發(fā)行人凈融資規(guī)模分別為19047、919億元,AA級(jí)發(fā)行人則為-1137億元,呈現(xiàn)逆向萎縮態(tài)勢,反映了當(dāng)前市場對(duì)較低等級(jí)主體的投資傾向較低。

    2. 微觀主體層面。

    一是經(jīng)濟(jì)環(huán)境趨弱導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營狀況下滑,自身造血功能趨弱。近年來,我國經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài),企業(yè)經(jīng)營狀況有所下滑。發(fā)行人業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張并未帶來相應(yīng)的經(jīng)營性現(xiàn)金流入。如2018年上半年違約的神霧環(huán)保、中安消兩家企業(yè)的現(xiàn)金回收率①指標(biāo)2016年以來均為負(fù)數(shù)。在當(dāng)前階段下,企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)金流產(chǎn)生能力趨弱,償債只能依賴外部融資接續(xù),融資鏈條一旦斷裂,必然發(fā)生違約。

    二是供給側(cè)改革的持續(xù)推進(jìn)使高杠桿難以維系。2016年前后機(jī)構(gòu)間資金面過于寬松,使得部分企業(yè)超額融資。違約發(fā)行人普遍存在業(yè)務(wù)擴(kuò)張和收購子公司等擴(kuò)大資本性支出的現(xiàn)象,投資性現(xiàn)金流流出規(guī)模較大,但資產(chǎn)報(bào)酬率仍在低位。資本性支出的提高增加了企業(yè)對(duì)杠桿的依賴程度,導(dǎo)致企業(yè)“大而不強(qiáng)”。在2018年以來“緊信用”“強(qiáng)監(jiān)管”的政策環(huán)境以及去杠桿的供給側(cè)改革背景下,企業(yè)高杠桿難以維系,違約風(fēng)險(xiǎn)加大。

    三是企業(yè)間互保風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)實(shí)質(zhì)加劇市場風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前信貸市場以聯(lián)保方式開展的保證貸款占比過半,一旦擔(dān)保圈中企業(yè)出險(xiǎn),同圈企業(yè)同樣陷入流動(dòng)性困境。如2018年違約的富貴鳥企業(yè)由于存在大規(guī)模的違約擔(dān)保代償與資金拆借,收到當(dāng)?shù)刈C監(jiān)部門出具的警示函,導(dǎo)致公司流動(dòng)性狀況惡化,債券市場到期債務(wù)無法償還。這種企業(yè)間的互保風(fēng)險(xiǎn)通過信貸市場溢出至債券市場的情況不容忽視。

    (三)基于中債國債指數(shù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的信用債違約周期分析

    信用債風(fēng)險(xiǎn)會(huì)受到經(jīng)濟(jì)基本面、政策基本面、資金面等眾多因素的影響,主要體現(xiàn)為信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)濟(jì)周期決定了企業(yè)經(jīng)營的大環(huán)境,對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)影響較大;貨幣周期決定了金融市場參與機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性情況,對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)影響較大。信用債的風(fēng)險(xiǎn)形成,與所處的經(jīng)濟(jì)周期及貨幣周期息息相關(guān)。

    本文采用中國科學(xué)院預(yù)測科學(xué)研究中心開發(fā)的周期景氣模型對(duì)中債國債指數(shù)②、工業(yè)企業(yè)經(jīng)營狀況③等指標(biāo)進(jìn)行分析判別,結(jié)果如表1。結(jié)合周期疊加情況來看,2016—2017年,經(jīng)濟(jì)周期低位回暖,貨幣周期高位回落,企業(yè)經(jīng)營狀況較差,市場流動(dòng)性因?yàn)闀r(shí)滯效應(yīng)尚未傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門,此周期疊加階段更多地表現(xiàn)為企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。2018年以來貨幣周期雖處回暖階段,但受強(qiáng)監(jiān)管政策影響回暖較慢,總體流動(dòng)性仍處低位。經(jīng)濟(jì)周期在2017年10月份至周期峰值后仍處高位,短期來看,企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較小。此周期疊加階段為經(jīng)濟(jì)周期峰值回落,貨幣周期低位徘徊,集中表現(xiàn)為流動(dòng)性約束導(dǎo)致的企業(yè)資金接續(xù)困難。

    綜上分析,2018年的違約可以說是在前期貨幣寬松、債市擴(kuò)容的背景下,實(shí)體企業(yè)過量融資的后遺癥。從外部因素看,強(qiáng)監(jiān)管壓力下融資環(huán)境收緊導(dǎo)致企業(yè)再融資難度增大,是違約事件集中爆發(fā)的主要原因;從內(nèi)部因素看,大部分發(fā)生違約發(fā)行人近年來自身經(jīng)營性狀況下滑、資本性支出維持高位,企業(yè)對(duì)再融資償債依賴性提高,流動(dòng)性壓力加大是直接原因。

    此外,2018年信用債市場違約更多體現(xiàn)為點(diǎn)狀違約對(duì)債券市場流動(dòng)性崩潰的擴(kuò)張效應(yīng),已發(fā)生債券風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)對(duì)相對(duì)較好級(jí)別債券的負(fù)面聲譽(yù)影響明顯。最具代表性的是2018年信用債違約已經(jīng)導(dǎo)致AA級(jí)債券新券發(fā)行無人問津。這一連鎖效應(yīng)反映了聲譽(yù)機(jī)制的極化表現(xiàn):債市正面聲譽(yù)增加企業(yè)的流動(dòng)性博弈能力,反之亦然。值得注意的是,債券市場負(fù)面的聲譽(yù)存在加速效應(yīng),極化情況下將導(dǎo)致債券市場信用凍結(jié)即流動(dòng)性崩潰。

    三、基于FISHER判別法的風(fēng)險(xiǎn)因子甄別

    債券違約作為剛兌打破后的大概率事件,可以用風(fēng)險(xiǎn)樣本來推斷總體特征。為判斷在當(dāng)前特定的周期環(huán)境下對(duì)信用債風(fēng)險(xiǎn)的影響,我們采用對(duì)比法,選用Fisher判別甄選債券市場企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的主要判別指標(biāo)。

    (一)數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)選取

    結(jié)合前述債券違約機(jī)理的分析,本文主要運(yùn)用盈利能力、營運(yùn)能力、償債能力和現(xiàn)金流動(dòng)性等方面的企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來衡量企業(yè)整體資金和償債狀況,選取了13個(gè)指標(biāo)作為代理變量(見表2)。對(duì)比組樣本為AAA級(jí)優(yōu)質(zhì)企業(yè)209家、違約企業(yè)26家,數(shù)據(jù)選取2017年年報(bào)數(shù)據(jù),在剔除城投債、缺失數(shù)據(jù)及存在異常數(shù)據(jù)的相關(guān)企業(yè)后,優(yōu)質(zhì)、違約組企業(yè)數(shù)量分別確定為164 家、24家。本文選取數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫,企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)時(shí)間為2017年末。

    對(duì)優(yōu)質(zhì)和違約組企業(yè)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),可得兩個(gè)組別中銷售毛利率的均值分別為24.84、23.79,方差為17.40、15.69,組間均值和方差未見明顯差別,基于分類判別規(guī)則,將該項(xiàng)指標(biāo)剔除,最終保留12個(gè)指標(biāo)進(jìn)行判別。這也正說明了當(dāng)前信用債違約與企業(yè)經(jīng)營差異相關(guān)性較小。

    (二)Fisher判別函數(shù)構(gòu)建與樣本企業(yè)甄別

    1. 模型檢驗(yàn)。判別分析是根據(jù)觀測到的企業(yè)指標(biāo),對(duì)所研究的對(duì)象用數(shù)學(xué)方法定量地進(jìn)行分類的一種統(tǒng)計(jì)方法。本文選取Fisher分類判別方法,根據(jù)企業(yè)已經(jīng)披露的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)變量,以變量組內(nèi)方差最小、組間方差最大作為統(tǒng)計(jì)決策法則。通過將優(yōu)質(zhì)和違約兩個(gè)組別的企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判別得出判別函數(shù),并以此來甄別未分組企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)類別。根據(jù)模型的檢驗(yàn)結(jié)果來看(見表3),F(xiàn)isher判別函數(shù)在5%的置信水平下顯著,說明優(yōu)質(zhì)與違約兩個(gè)組別的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存在顯著性差異,可采用Fisher判別函數(shù)進(jìn)行區(qū)別分類。

    2. 判別函數(shù)構(gòu)建。在模型檢驗(yàn)顯著的基礎(chǔ)上,本文利用Fisher判別函數(shù)對(duì)優(yōu)質(zhì)和違約企業(yè)進(jìn)行判別,得到標(biāo)準(zhǔn)化判別函數(shù)系數(shù)和非標(biāo)準(zhǔn)化判別函數(shù)系數(shù),如表4??梢?,影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)判別較大的指標(biāo)主要是流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金債務(wù)比和總資產(chǎn)報(bào)酬率等5個(gè)指標(biāo)。其中前4個(gè)指標(biāo)均與企業(yè)資金流動(dòng)性相關(guān),進(jìn)一步證實(shí)前述債務(wù)違約機(jī)理分析結(jié)論,即當(dāng)前影響信用債違約的因素中,資金接續(xù)和短期償債能力影響最大。

    3. 進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的基礎(chǔ)樣本企業(yè)甄別。在確定判別函數(shù)的基礎(chǔ)上,為進(jìn)一步識(shí)別債券市場企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況,本文選取2018年6月末債券市場評(píng)級(jí)AA及以下和預(yù)期展望為負(fù)面的1180家企業(yè)作為待分組企業(yè),剔除城投債以及數(shù)據(jù)異常和數(shù)據(jù)遺漏的企業(yè)后,待分組企業(yè)數(shù)量確定為1034家。通過標(biāo)準(zhǔn)化④及非標(biāo)準(zhǔn)化⑤兩種方式對(duì)分組企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)甄別,并據(jù)此劃分為相對(duì)安全組和潛在風(fēng)險(xiǎn)組,其中潛在風(fēng)險(xiǎn)組企業(yè)即為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的基礎(chǔ)樣本企業(yè)。如表5所示,兩種方法判別結(jié)果相對(duì)一致,說明判別準(zhǔn)確性較高。為盡可能全面反映企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況,采取孰多原則,即選取風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)數(shù)量較多的非標(biāo)準(zhǔn)化判別方法作為甄別標(biāo)準(zhǔn),篩選出2018年2季度末中國信用債市場潛在風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)有532家,作為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析的基礎(chǔ)樣本企業(yè)。

    四、基于KMV模型的信用債違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及識(shí)別

    (一)KMV模型理論基礎(chǔ)及構(gòu)建

    KMV模型的基本理論是,當(dāng)公司的資產(chǎn)價(jià)值低于一定水平時(shí),公司就會(huì)對(duì)債權(quán)人和股東違約,與這一水平相對(duì)應(yīng)的資產(chǎn)價(jià)值為違約點(diǎn)。模型假設(shè)在某個(gè)給定的未來時(shí)期,公司資產(chǎn)價(jià)值服從某個(gè)分布,該分布的特征由資產(chǎn)價(jià)值的期望值與標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行描述。未來資產(chǎn)價(jià)值的均值到所需清償公司負(fù)債的賬面價(jià)值之間的距離為違約距離。根據(jù)上述分析,由 Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式得:

    上式中,E 為公司的股權(quán)價(jià)值,N(*)是累積正態(tài)分布函數(shù),r 是無風(fēng)險(xiǎn)利率,τ是距離債務(wù)到期日 t 的時(shí)間長度。其中,公司資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率是隱含變量,不能從市場上直接獲得。為求解出這兩個(gè)變量,還需要另外一個(gè)方程,為公司股票收益波動(dòng)率和公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率之間的關(guān)系式,如下所示:

    聯(lián)立以上方程,就可以求出公司資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率,進(jìn)而計(jì)算公司的違約距離DD如下:

    (二)模型參數(shù)設(shè)定

    由于KMV方法研究對(duì)象主要為上市企業(yè),但532家潛在風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)中大部分并未上市,需要對(duì)KMV模型中指標(biāo)進(jìn)行替代轉(zhuǎn)換。

    企業(yè)股權(quán)價(jià)值指標(biāo),本文用新三板市場分行業(yè)市凈率⑥與各自企業(yè)的凈資產(chǎn)相乘替代。企業(yè)股權(quán)波動(dòng)率,采用新三板市場最近一年的分行業(yè)股權(quán)波動(dòng)率進(jìn)行替代。負(fù)債面值B采用債券市場公司年度財(cái)務(wù)報(bào)表中的年度負(fù)債總值來進(jìn)行估計(jì)。債務(wù)期限τ,考慮到數(shù)據(jù)的合理性和研究違約概率的時(shí)間段,多數(shù)學(xué)者研究設(shè)定債務(wù)期限為一年,即τ=1。無風(fēng)險(xiǎn)利率r選取2018年1季度國債1年期收益率指標(biāo),即r=3.159%。

    違約點(diǎn)是判斷企業(yè)是否違約的關(guān)鍵因素,需考慮債務(wù)結(jié)構(gòu),依據(jù)企業(yè)短期負(fù)債和長期負(fù)債的組合配比來確定,計(jì)算公式為:

    DPT=α企業(yè)短期負(fù)債+β企業(yè)長期負(fù)債? ?(6)

    按照國際通行的做法,一般采用“短期負(fù)債+長期負(fù)債的一半”。考慮到中國債券市場結(jié)構(gòu)與國際市場的差異,我們綜合考慮企業(yè)資產(chǎn)與債務(wù)的匹配關(guān)系和結(jié)構(gòu)來重新測算違約點(diǎn)。在此,選取前述優(yōu)質(zhì)組和違約組的企業(yè)總資產(chǎn)、短期負(fù)債和長期負(fù)債指標(biāo),通過建立多元回歸模型來確定違約點(diǎn)的系數(shù)值。根據(jù)多元回歸結(jié)果可以看到,短期負(fù)債和長期負(fù)債的系數(shù)分別為1.869和1.402,均通過了1%置信水平下的顯著性檢驗(yàn),因此,本文選取多元回歸的系數(shù)值來測算KMV模型的違約點(diǎn)。

    (三)債券違約預(yù)警區(qū)間測算及風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)判別

    依據(jù)KMV各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo),本文測算了優(yōu)質(zhì)組和違約組企業(yè)的違約距離,并將兩個(gè)組別的違約距離以1為刻度進(jìn)行區(qū)間劃分,得出每個(gè)區(qū)間內(nèi)違約企業(yè)的數(shù)量和違約概率,最終得到違約區(qū)間與該區(qū)間內(nèi)實(shí)際違約概率的匹配關(guān)系圖(見圖3)。

    由圖3可見,在整個(gè)違約區(qū)間的測度范圍內(nèi),整體呈現(xiàn)違約距離與違約概率的反向關(guān)系,細(xì)化來看存在3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間。DD<1時(shí)對(duì)應(yīng)的違約概率為2.13%,DD>10時(shí)對(duì)應(yīng)的違約概率降至0.53%,中間則呈現(xiàn)較大幅度的波動(dòng)性,尤其在區(qū)間(4,5)和(8,9)波動(dòng)更為劇烈。據(jù)此,我們根據(jù)信用債券的歷史違約狀況和測算出的違約距離分布情況,確定企業(yè)信用債違約的預(yù)警區(qū)間,即違約距離在(-∞,1)、(4,5)和(8,9)三個(gè)區(qū)間內(nèi)的違約企業(yè)數(shù)量最多,并以此為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)532家潛在風(fēng)險(xiǎn)組企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)價(jià),其中136家企業(yè)的違約距離值落于上述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警區(qū)間,判定為高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè),結(jié)果如表7。

    (四)高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的結(jié)構(gòu)化表現(xiàn)

    1. 高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)集中于制造業(yè)與批零業(yè)。136家高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)分布于15個(gè)行業(yè),其中制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)分別為62家、21家,占高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)總量比重分別為45.6%、15.4%。54家1級(jí)高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)中,制造業(yè)與批零業(yè)企業(yè)分別為11家、5家,占比分別為20.4%、9.3%。

    2. 高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)地域分布“東多西少”。136家高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)在東部、中部、西部的數(shù)量分別為75家、37家、24家,東部省份出險(xiǎn)概率遠(yuǎn)大于中西部省份。

    3. 高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)主要為民企和地方國企。136家高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)中有50家上市企業(yè),占比36.8%。從所有制性質(zhì)看,高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)集中于民企及地方國有企業(yè),分別為67家、45家,占風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)總量比重為49.3%、33.1%。其中1級(jí)高風(fēng)險(xiǎn)的54家企業(yè)同樣集中于民企與地方國企,二者合計(jì)42家,占比77.8%。

    (五)債券市場風(fēng)險(xiǎn)展望

    136家高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)中有364只債券尚未到期,金額合計(jì)2161億元,集中于公司債、企業(yè)債、中期票據(jù)等幾個(gè)品種,其中公司債173只、占比47.5%,企業(yè)債53只、占比14.6%,中期票據(jù)48只、占比13.2%。從債券到期時(shí)間來看,2018年下半年到期71只、359億元,2019年到期124只、700億元。從具體到期債券數(shù)量分布來看,2018年4季度至2019年到期較為集中,違約壓力較大。

    雖然高風(fēng)險(xiǎn)債券的絕對(duì)值數(shù)量較大,但占比來看相對(duì)較小,只數(shù)占比為1.8%、金額占比為1%⑧,遠(yuǎn)小于信貸市場風(fēng)險(xiǎn)。從債券市場的風(fēng)險(xiǎn)收益來看,當(dāng)前信用債的預(yù)期收益率在5%以上,遠(yuǎn)大于1%的風(fēng)險(xiǎn)概率,信用債市場風(fēng)險(xiǎn)可被吸收覆蓋。

    五、政策建議

    (一)引導(dǎo)企業(yè)合理擴(kuò)張,減弱對(duì)債務(wù)杠桿的依賴

    大多數(shù)違約是由發(fā)債企業(yè)以往在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張周期對(duì)未來過于樂觀的預(yù)期并盲目投資造成的。引導(dǎo)發(fā)債企業(yè)對(duì)自身負(fù)債能力和未來的前景有謹(jǐn)慎的充分評(píng)估,包括宏觀經(jīng)濟(jì)、國際市場、行業(yè)周期等,使企業(yè)從根源上擺脫對(duì)外部融資渠道的債務(wù)依賴,同時(shí)合理降低企業(yè)杠桿。

    (二)提高債券市場透明度,強(qiáng)化披露監(jiān)管

    當(dāng)前雖然信息披露制度形式完備,但企業(yè)當(dāng)前執(zhí)行力不足,披露質(zhì)量不佳。如企業(yè)部分業(yè)務(wù)或子公司有任何風(fēng)險(xiǎn)苗頭,企業(yè)通過發(fā)行公告規(guī)避財(cái)務(wù)報(bào)表等披露。這使得投資者無法及時(shí)準(zhǔn)確地獲得企業(yè)經(jīng)營信息。應(yīng)加強(qiáng)對(duì)信息披露的監(jiān)管力度,以維護(hù)市場合規(guī)有序發(fā)展。

    (三)建立重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)時(shí)段債券違約的預(yù)警應(yīng)對(duì)機(jī)制

    根據(jù)制造業(yè)、批零業(yè)風(fēng)險(xiǎn)集聚的特征,建立債券違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)行業(yè)的市場主體運(yùn)行狀況進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測。針對(duì)2018年下半年及2019年的風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)期,做好風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急預(yù)案,引導(dǎo)企業(yè)合理進(jìn)行資金配置,全方位多角度做好資金融通工作,緩解資金接續(xù)壓力。

    (四)積極穩(wěn)妥做好風(fēng)險(xiǎn)處置,防止風(fēng)險(xiǎn)疊加共振

    隨著債券市場的發(fā)展,“剛兌”逐漸被打破,可以使得債券市場恢復(fù)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)管理的本質(zhì)。對(duì)已出險(xiǎn)企業(yè)建立事前、事中、事后的處置機(jī)制,迅速采取行動(dòng)控制投資者的損失規(guī)模,并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)實(shí)行有效隔離,避免單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)系統(tǒng)性或區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)的可能。

    注:

    ①現(xiàn)金回收率=經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流/期末資產(chǎn)總額。

    ②從貨幣周期看,國債收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率已經(jīng)成為債券市場其他品種的“錨”,該指標(biāo)變動(dòng)更多反映了市場流動(dòng)性情況,因此我們選用中央結(jié)算公司創(chuàng)設(shè)的中債國債綜合凈價(jià)指數(shù),輔以M2指標(biāo)進(jìn)行綜合判別。該指數(shù)自發(fā)布后,作為國債的全樣本債券指數(shù),能夠客觀地反映市場國債的總體運(yùn)行狀況,已經(jīng)被學(xué)界廣泛采用作為市場流動(dòng)性的判斷依據(jù)。中債國債凈價(jià)指數(shù)描述了國債的折現(xiàn)凈價(jià)值,指數(shù)上升,說明折現(xiàn)利率較低,市場流動(dòng)性充裕。

    ③以經(jīng)濟(jì)周期看,目前國內(nèi)較多采用的衡量指標(biāo)是GDP增速,但指標(biāo)由于受到政府宏觀經(jīng)濟(jì)管理政策的影響而鈍化,因此在中長期經(jīng)濟(jì)周期的判定上效果較好,對(duì)與金融環(huán)境更直接的經(jīng)濟(jì)短期波動(dòng)的判斷效果有限。因此本文對(duì)經(jīng)濟(jì)周期識(shí)別時(shí)以工業(yè)企業(yè)利潤同比增速為基礎(chǔ),結(jié)合工業(yè)增加值和固定資產(chǎn)投資進(jìn)行綜合分析。

    ④標(biāo)準(zhǔn)化判別方法及標(biāo)準(zhǔn):將待分組企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分別代入標(biāo)準(zhǔn)化判別中的違約企業(yè)判別函數(shù)以及優(yōu)質(zhì)企業(yè)判別函數(shù),哪一個(gè)函數(shù)值較大,就判為偏向于哪一類組別的企業(yè)。

    ⑤非標(biāo)準(zhǔn)化判別方法及標(biāo)準(zhǔn):首先將兩組均值代入函數(shù)式,得到優(yōu)質(zhì)組與違約組的均值重心分別為F1=0.99、F2=-0.147,根據(jù)完全對(duì)稱原則確定最佳判定點(diǎn),即F*=(F1+F2)/2=0.421。將待分組企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)帶入判別函數(shù),計(jì)算函數(shù)值F,當(dāng)F>F*時(shí),判為偏向違約的企業(yè),稱為“潛在風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)”;當(dāng)F

    ⑥考慮到潛在風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)多為非上市企業(yè),且企業(yè)評(píng)級(jí)和資質(zhì)不高,因此采用新三板市場而非主板市場的行業(yè)市凈率。

    ⑦在預(yù)警區(qū)間內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)企業(yè),按照違約距離大小進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的識(shí)別,分為1—3級(jí),其中1級(jí)風(fēng)險(xiǎn)最高。

    ⑧截至2018年6月末債券市場信用債存量債券有20195只、金額合計(jì)21萬億。

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