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    3年期AAA票據(jù)與10年期國債到期收益率關(guān)系研究

    2021-03-03 14:39:31張爽劉墨涵
    債券 2021年2期
    關(guān)鍵詞:中債利差票據(jù)

    張爽 劉墨涵

    摘要:我國10年期國債收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率,是人民幣資產(chǎn)定價(jià)的基礎(chǔ)。而中短久期信用債在資管機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)配置中更符合投資偏好。本文以中債估值為基礎(chǔ),研究了3年期AAA票據(jù)與10年期國債的到期收益率走勢關(guān)系及利差影響因素,發(fā)現(xiàn)二者利差主要受信用利差、期限風(fēng)險(xiǎn)、宏觀基本面、資金成本、股市波動(dòng)等因素影響,其中信用利差起主要解釋作用。

    關(guān)鍵詞:10年期國債??3年期AAA票據(jù)??到期收益率??利差

    我國10年期國債到期收益率(以下簡稱“收益率”)作為無風(fēng)險(xiǎn)收益率,是人民幣資產(chǎn)定價(jià)的基礎(chǔ)。在資管機(jī)構(gòu)進(jìn)行資產(chǎn)配置時(shí),中短久期信用債往往更符合其投資偏好。在此背景下,研究中短久期信用債收益率與10年期國債收益率之間的關(guān)系,對于后續(xù)研判信用債收益率走勢、做好壓力測試等工作具有重要的意義。

    收益率指標(biāo)的選取

    在中短久期信用債中,從期限和評級的角度看,3年期AAA票據(jù)比較符合資管機(jī)構(gòu)債券資產(chǎn)的投資偏好,本文將中債AAA中短期票據(jù)收益率(3年期)作為3年期AAA票據(jù)收益率這一變量的指標(biāo)。同時(shí),中債10年期國債收益率常被投資者作為資產(chǎn)定價(jià)的基礎(chǔ),能夠直接反映債市投資者對于未來的判斷和預(yù)期,本文將其作為10年期國債收益率這一變量的指標(biāo)。本文以2012年1月1日至2020年10月31日為統(tǒng)計(jì)期,選取統(tǒng)計(jì)期內(nèi)上述兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為樣本(見圖1),通過對比發(fā)現(xiàn),二者整體走勢具有明顯的趨同性,不過利差在不同時(shí)段會出現(xiàn)擴(kuò)大、收縮甚至倒掛的情況。

    模型的構(gòu)建

    (一)理論基礎(chǔ)

    3年期AAA票據(jù)與10年期國債信用風(fēng)險(xiǎn)不同,期限也不同。本文引入中債3年期國債收益率作為中介指標(biāo),以便進(jìn)行分析。10年期國債和3年期國債均為高流動(dòng)性無風(fēng)險(xiǎn)債券資產(chǎn),前者收益率通常高于后者,原因在于距離到期日時(shí)間較長,受利率、通貨膨脹率等因素影響較大,二者的利差主要來自于期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。3年期AAA票據(jù)和3年期國債的利差體現(xiàn)了信用利差,是違約風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)募涌?。因此?年期AAA票據(jù)和10年期國債的利差主要受期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償和信用利差的共同影響。下文將以此為思路選取指標(biāo)并構(gòu)建模型。

    (二)因子分析

    1.期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)挠绊懸蛩?/p>

    期限風(fēng)險(xiǎn)指因到期時(shí)間不同而形成的利率風(fēng)險(xiǎn),通常反映某個(gè)時(shí)點(diǎn)投資者對不同期限債券的不同預(yù)期,由此帶來的溢價(jià)就是期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。如表1所示,期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償受多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)定量因素的影響,包括國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、匯率、美債收益率、美元指數(shù)等。另外,一些定性因素也影響著期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償,如國內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策、國際貿(mào)易環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貨幣政策和財(cái)政政策等(見表1)。

    (1)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償:由于信用債流動(dòng)性不如國債等無風(fēng)險(xiǎn)利率債而產(chǎn)生的溢價(jià)。

    流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)亩恳蜃又饕▋煞矫妗R皇琴Y金成本。資金成本越高,流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償越高。本文選用銀行間7天質(zhì)押式回購利率(R007)作為資金成本指標(biāo)。通常當(dāng)R007較高時(shí),3年期AAA票據(jù)與10年期國債的利差也較大。二是其他金融市場(主要是股票市場)的表現(xiàn)代表了資金的機(jī)會成本。本文選用滬深300指數(shù)近20日波動(dòng)率作為股票市場表現(xiàn)的指標(biāo),來探究其對債券收益率的影響。

    流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)亩ㄐ砸蜃又饕舶▋煞矫?。一是市場參與者行為,如市場情緒、投資者結(jié)構(gòu)、杠桿操作等。二是債券特征,如債券發(fā)行規(guī)模、投資難度、質(zhì)押便利性等。

    (2)違約風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償:體現(xiàn)對債券預(yù)期損失的補(bǔ)償,由債務(wù)人未來可能違約的概率和違約給債權(quán)人造成的損失共同作用形成。

    在違約風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)亩恳蜃又?,債券違約概率(PD)和債券違約損失率(LGD)較為直觀。中債市場隱含違約率指標(biāo)可以反映未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)行主體發(fā)生信用違約的累積概率。然而,該指標(biāo)2020年剛剛進(jìn)入市場,數(shù)據(jù)量較少。另外,中國債券市場自2018年開始出現(xiàn)常態(tài)化違約,且從債券違約到最后完成本息回收需要數(shù)年,LGD的時(shí)間序列樣本也很少。故LGD和中債市場隱含違約率這兩個(gè)指標(biāo)均暫不采用。

    違約風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)亩ㄐ砸蜃又饕ㄈ矫?。一是?jīng)濟(jì)基本面,經(jīng)濟(jì)增長和通脹決定了利率水平和趨勢。二是政策,如貨幣政策、行業(yè)政策、監(jiān)管政策等。三是風(fēng)險(xiǎn)事件,如重大突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)事件、評級調(diào)整等信息。

    (三)定量回歸模型的構(gòu)建

    1.因子選取

    對于期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)亩恳蜃?,本文選用統(tǒng)計(jì)期內(nèi)如下數(shù)據(jù):中債10年期國債收益率與中債3年期國債收益率之差()、GDP季度同比增速(GDP)、CPI當(dāng)月同比增速(CPI)、美元對人民幣匯率(CNY/USD)、3年期美國國債收益率()、美元指數(shù)(USDX)。

    信用利差(違約風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償)的定量因子選用統(tǒng)計(jì)期內(nèi)中債AA+中短期票據(jù)收益率(3年期)與中債3年期國債收益率之差()、R007、滬深300指數(shù)近20日波動(dòng)率()。此處未采用計(jì)算利差,主要因作為因子之一,建模后的利差走勢和實(shí)際利差()走勢擬合效果較好,同時(shí)可避免自變量產(chǎn)生多重共線性問題。

    2.回歸模型的構(gòu)建和檢驗(yàn)

    首先,本文采用Spearman相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)方法對中債AAA中短期票據(jù)收益率(3年期)和10年期國債收益率的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算,發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.96,可以認(rèn)為二者有極強(qiáng)的同向關(guān)系。進(jìn)一步推測,由于二者具有正相關(guān)性,在2012年至2020年,3年期AAA票據(jù)和10年期國債的利差將維持在相對穩(wěn)定的范圍,而該范圍的大小受期限風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償和信用利差的共同影響。

    其次,利用Python對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和梳理后,用最小二乘法(OLS)對其進(jìn)行建模。最初將所有定量因子加入模型中,經(jīng)過多次建模篩選,經(jīng)過T檢驗(yàn),剔除了一些t值較小且顯著性較差的因子,如GDP季度同比增速、美元對人民幣匯率、3年期美國國債收益率、美元指數(shù)等。

    最后,選用顯著性較強(qiáng)且解釋力度較大的因子,包括信用利差因子()、期限風(fēng)險(xiǎn)因子()、宏觀因子(CPI)、資金成本因子(R007)、其他金融市場表現(xiàn)因子(),構(gòu)建多元線性回歸模型如下:

    模型回歸結(jié)果(見表3)顯示,該模型的解釋力度較好。一是T檢驗(yàn)顯示,模型中選取的5個(gè)因子t值較大且p值較小,這意味著5個(gè)因子均顯著。二是進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示R2=?0.856,修正后的R2=0.855,說明模型對樣本數(shù)據(jù)的擬合效果較好,即5個(gè)因子聯(lián)合起來對3年期AAA票據(jù)與10年期國債的利差有顯著影響。

    (一)擬合結(jié)果與實(shí)際利差對比

    將3年期AAA票據(jù)與10年期國債的實(shí)際利差,與模型擬合出來的結(jié)果進(jìn)行比較(見圖2),觀察發(fā)現(xiàn)二者在絕大多數(shù)時(shí)段的走勢高度一致。

    (二)對特殊時(shí)段的定性分析

    如圖2所示,模型擬合結(jié)果和實(shí)際利差在部分時(shí)段出現(xiàn)差異,具體來看,差異主要出現(xiàn)在2013年底至2014年初、2018年上半年和2020年上半年。從實(shí)際情況看,3年期AAA票據(jù)和10年期國債的利差主要在0.5%~1.5%的范圍內(nèi)波動(dòng),而在上述三個(gè)時(shí)點(diǎn),二者的利差出現(xiàn)顯著擴(kuò)張、收縮甚至倒掛。

    1.2013年下半年至2014年初

    2013年6月,債券市場遭遇“錢荒”,下半年在資金利率等多種因素的共同作用下,中債AAA中短期票據(jù)收益率(3年期)出現(xiàn)史上最大幅度的上行。從資金面來看,2013年6月至8月,大量原本投向AAA信用債的資金流向非標(biāo)市場,導(dǎo)致資金利率大幅上升。同時(shí),2013年下半年出現(xiàn)信用債評級下調(diào)高峰,投資者對信用債發(fā)行主體資質(zhì)的擔(dān)憂增加,信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)大幅上升。這些因素導(dǎo)致3年期AAA票據(jù)與10年期國債的利差顯著擴(kuò)張,形成2012年以來的峰值。

    2.2018年上半年

    2018上半年我國GDP總體平穩(wěn),CPI也在預(yù)期范圍內(nèi)波動(dòng)。從監(jiān)管政策和市場情緒來看,年初監(jiān)管層對債券市場賬戶管理、杠桿率水平、流動(dòng)性等方面進(jìn)行了規(guī)范,全年信用債違約數(shù)量和規(guī)模創(chuàng)過去5年新高,違約令市場擔(dān)憂情緒上漲,中高等級信用債發(fā)行利率走高,推升利差擴(kuò)張。

    3.2020年上半年

    受新冠肺炎疫情影響,2020年一季度我國經(jīng)濟(jì)近乎停擺,相關(guān)數(shù)據(jù)大幅下滑,央行連續(xù)3次實(shí)施降準(zhǔn),銀行間市場流動(dòng)性充足,中債10年期國債收益率持續(xù)下行,在4月降至當(dāng)年最低點(diǎn)2.48%。隨著疫情逐步得到控制,宏觀經(jīng)濟(jì)基本面不斷改善,中債10年期國債收益率于5月至6月快速反彈,中短期高信用等級債券依托票息優(yōu)勢受到市場追捧。其間因信用債收益率走勢滯后,中債AAA中短期票據(jù)收益率(3年期)短暫低于中債10年期國債收益率,二者出現(xiàn)倒掛。

    研究結(jié)論

    本文通過定量研究和定性分析相結(jié)合得到以下結(jié)論。

    一是通過定量分析,本文發(fā)現(xiàn)3年期AAA票據(jù)與10年期國債的利差主要受信用利差因子、期限風(fēng)險(xiǎn)因子、宏觀因子、資金成本因子和其他金融市場表現(xiàn)因子的影響。這5個(gè)因子均可從經(jīng)濟(jì)邏輯上給出解釋,且符合實(shí)證經(jīng)驗(yàn)。其中信用利差因子的系數(shù)為0.6869,對模型影響最大?;?個(gè)因子所搭建的模型能夠較好擬合實(shí)際利差走勢。在模型擬合效果欠佳的時(shí)段,本文結(jié)合當(dāng)時(shí)的宏觀經(jīng)濟(jì)、資金面、風(fēng)險(xiǎn)事件、政策等定性因素加以解釋。

    二是本次研究可對資管機(jī)構(gòu)的投研工作有所裨益。在實(shí)際工作中,資管機(jī)構(gòu)可關(guān)注模型中因子的變化情況,預(yù)判利差走勢,并由此進(jìn)一步推斷信用債收益率走勢,做好不同假設(shè)下的壓力測試情景設(shè)定,為下一步投資決策提供參考依據(jù)。

    三是本次研究仍存在一些不足之處。一是模型中缺乏違約風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)亩恳蜃?,若找到合適的違約風(fēng)險(xiǎn)定量因子,或?qū)⑹鼓P蛿M合效果更佳。二是在解釋因子中,期限風(fēng)險(xiǎn)因子和信用利差因子可能存在部分重疊效應(yīng),回歸模型會產(chǎn)生近似共線性。

    責(zé)任編輯:鐘飛??徐傳平??鹿寧寧

    作者:工銀理財(cái)風(fēng)險(xiǎn)管理部總經(jīng)理

    工銀理財(cái)風(fēng)險(xiǎn)管理部

    參考文獻(xiàn)

    [1]?魏涵.我國企業(yè)債券違約成因分析及風(fēng)險(xiǎn)防范.湖北:湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院,2019.

    [2]?中國人民銀行.關(guān)于規(guī)范債券市場參與者債券交易業(yè)務(wù)的通知.北京:中國人民銀行,2018.

    [3]?中央結(jié)算公司統(tǒng)計(jì)監(jiān)測部.2018年債券市場統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告[J].債券,?2019(1).

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