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如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

作者:宋元明清    来源:南风网    发布时间:2017-06-01 12:00

投资要点

通过构造隐含评级指数能够避免期限因素的干扰。此前我们一直以行业内债券信用利差平均数和属性内债券信用利差平均数来反映市场对于不同行业和不同属性债券的信用风险的定价,但这种做法无法剔除债券剩余期限对于信用利差的影响,进而无法剔除债券剩余期限对于信用风险定价的影响。而隐含评级是一种基于证券市场价格信息的评级,是通过构造信用利差曲线对债券的信用利差进行分档,例如若某支债券的信用利差落在AAA隐含评级信用利差曲线的上下界之内则这支债券的隐含评级就为AAA,这样就完美解决了期限问题。

通过对隐含评级进行赋值可以构造行业隐含评级指数平均数和属性隐含评级指数平均数。对隐含评级进行赋值,对AAA+赋值为1,之后依次递增,至C-为27,即隐含评级指数越大即代表同期限内收益率越高;选择样本券数量大于5的行业构造隐含评级指数平均数;计算属性为央企、地方国企、和民企的隐含评级指数平均数;计算外部评级为AAA、AA+和AA的隐含评级指数平均数。样本券采用无担保的产业类固定利率期限大于1的中票。

隐含评级指数平均数基本契合市场对于不同行业、不同属性、不同评级的风险认知。根据2017年4月28日数据,我们从3292支中票中筛选出1090支符合标准的样本券。分行业来看:该日AAA级行业中钢铁、化工和煤炭开采等强周期行业隐含评级指数最大;AA+级中煤炭开采,有色金属,钢铁隐含评级指数居前列;AA级中煤炭、化工、机械设备隐含评级指数居前。分属性来看:AAA级民营企业、地方国有企业和中央国有企业的隐含评级指数平均值分别为4.26、3.86和2.75;AA级民营企业、地方国有企业和中央国有企业的隐含评级指数平均值分别为5.29、4.72和4.42;AA级民营企业、地方国有企业和中央国有企业的隐含评级指数平均值分别为5.64、5.32和5.08。

未来我们将对隐含评级指数进行月度跟踪,敬请期待!

正文

引言

如何测度不同行业和不同属性债券的市场估值及其变化,进而测度市场对于不同行业和不同属性债券违约风险的定价及其变化一直是信用债领域的重要课题。此前我们一直以行业内债券信用利差平均数和属性内债券信用利差平均数来测度市场对于不同行业和不同属性债券的信用风险的定价,但这种做法存在一个较大的弊端,即无法剔除债券剩余期限对于信用利差的影响,进而无法剔除债券剩余期限对于信用风险定价的影响。而隐含评级是一种基于证券市场价格信息的评级,是通过构造信用利差曲线对债券的信用利差进行分档,例如若某支债券的信用利差落在AAA隐含评级信用利差曲线的上下界之内则这支债券的隐含评级就为AAA,这样就完美解决了期限问题。不过只有当信用利差调整达到一定阙值才会触发隐含评级调整,因此隐含评级调整非常不频繁,这也是隐含评级的弊端。基于此我们将建立行业和属性隐含评级指数平均数月度跟踪与已有的行业和属性信用利差平均数半月跟踪相对照,多角度测度市场对于不同行业和不同属性债券违约风险的定价及其变化。

一、用隐含评级衡量行业信用资质的优缺点

1.1

隐含评级简介

市场隐含评级( Market Implied Ratings,简称 MIR) 与传统意义上的信用评级不同,它不是一种基于受评对象信用基本面的评级,而是一种基于证券市场价格信息的评级。实际上隐含评级相当于给债券信用利差的高低进行分档,即如果某支券的信用利差处于AAA级隐含评级所代表的信用利差区间内那么这支债券的隐含评级就是AAA,而AAA隐含评级意味着较低的信用利差。正因为隐含评级是基于市场价格,所以不同行业的企业的信用资质可以用隐含评级来对比;而传统的信用评级往往是一个行业一个评价体系,进而导致无法通过对比不同行业企业的的信用评级来对比其信用状况。例如根据我们首期观测的2017年4月28日符合条件的1090个中票样本(见本文第二部分)数据,我们发现煤炭行业是典型的过剩行业,AAA级煤炭券的中债隐含评级集中在AA级附近;而电力行业是公共事业,AAA级电力券的中债隐含评级集中在AAA附近;同样是AAA级但两个行业的中债隐含评级分布差异很大,说明二者收益率有很大的差别,进而说明市场认为AAA级电力券的信用风险大大小于AAA级煤炭券的信用风险,这点和市场的真实状况相契合。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

国内的中债隐含评级主要以债券上市首日收益率在当日各评级中债收益率曲线的相对位置来确定其市场隐含评级。基于国内市场数据可得性等问题,中债登确定债券隐含评级的做法分为三步:第一步,选取中债登发布的各类收益率曲线来计算利差基准曲线,例如为计算某日的 AAA 级信用利差基准曲线,则只需要用当日中债登发布的 AAA 级中短期票据收益率曲线减去当日的基准利率收益率曲线(政策性金融债收益率曲线)即可;第二步选取上市首日收益率来计算其市场隐含评级调整系数( Market Implied Rating AdjustingIndex,简称 MIRAI)来确定其市场隐含评级。MIRAI 具体计算公式如下:

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

其中,Spreadi为债券i上市首日的信用利差,Spreadb为同一日债券i对应同一级别信用利差基准曲线上相同期限点的信用利差(即本级信用利差),Spreadu为同一日债券i对应上一级别信用利差基准曲线上相同期限点的信用利差(即上级信用利差),Spreadd为同一日债券i对应下一级别信用利差基准曲线上相同期限点的信用利差(即下级信用利差)。若MIRAI处于-0.5至0.5之间,说明受评债项信用利差更接近其同一级别二级市场信用利差;若处于-0.5至-1之间,说明受评债项信用利差更接近其下一级别二级市场信用利差;若小于-1,则说明该债项信用利差甚至高于其下一级别二级市场信用利差,反之类同。

中债登给出了产业和城投两套隐含评级。中债登根据短融中票和企业债中的产业债中的样本券分别构造了中短票收益率曲线和企业债收益率曲线。同时中债登根据短融、中票、企业债、公司债、定向工具和资产支持债券等券种中的城投债(中债登标准和银监会标准不同,前者范围更大)作为样本券构造了城投债收益率曲线。由于城投和产业是两套不同的收益率曲线,因此中债市场隐含评级也是城投和产业两套隐含评级。

中票短融隐含评级有27级。中债登给出的中短票隐含评级最高是AAA+,即所谓超级AAA,超级AAA发行主体具体为中石油、 中海油、 中石化、中国电信、中国联通、中国移动、 国家电网、 南方电网、中国神华,之后有AAA、AAA-、AA+……C+、C和C-,因此中短票隐含评级共有27级。

1.2

用隐含评级替代信用利差的优缺点

优点:在衡量发行人、行业等的信用资质时排除了债券期限因素的干扰。债券信用利差既受到企业信用资质的影响,也受到债券期限的影响,因此在用行业内债券信用利差平均数测度行业的信用资质时会受到期限因素的干扰,有时候这种干扰非常大,会使得行业信用利差平均数无法测度行业信用资质。例如在当前金融严监管的背景下,市场流动性紧缩严重,短端利率债调整迅速,短端信用债却滞后调整,进而使得短期信用利差压缩很大,这样行业信用利差平均数的变化基本上就由行业内债券期限决定,因此某行业行业信用利差压缩很大可能仅仅是因为这个行业短期债券较多,而不是因为这个行业信用资质变好。例如4月28日,AAA级行业隐含评级指数平均数中钢铁最高,但实际上煤炭行业信用利差平均数最高,这很可能和钢铁券平均剩余期限和煤炭券平均剩余期限相差较大有关,即钢铁券信用利差平均数小于煤炭券,可能更多的是因为钢铁券剩余期限低,钢铁券违约风险实际可能比煤炭券还大。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

缺点:债券隐含评级调整随较外部评级迅速,但较收益率调整还是非常缓慢;无法剔除新增券和剔除券对行业市场隐含评级指数平均数的影响,这一点和行业信用利差平均数的弊端一致。债券收益率变化往往先于信用评级变化而变化,而且债券信用资质的变化如果没有大于信用评级调整的阙值,债券信用评级甚至不会变化;而市场隐含评级跟随收益率变化而变化,收益率变化触发隐含评级调整的阙值的难度也比信用资质变化触发信用评级调整的阙值大,因此市场隐含评级调整较信用评级调整更加迅速也更加频繁。但是毕竟市场隐含评级调整也必须是信用利差调整触发一定的阙值,因此每个月市场隐含评级调整虽然会较信用评级调整多,但较信用利差调整还是具有一定的刚性,每个月调整的次数也不多。由于每个观测周期内符合条件的样本券会发生变化,因此新加入的样本券和剔除出的样本券的隐含评级对行业隐含评级指数平均数影响较大,这个弊端和信用利差平均数的弊端是一致的。我们首期观测的2017年4月符合条件的1090个中票样本(见本文第二部分)中发生债项评级的债券仅有7支,值得注意的是这7支券的隐含评级未发生变化,信用利差变化与信用评级变化方向一致的仅有两支债券,同步率只有29%;1090个中票样本中共有28支债券发生隐含评级变化,变动率只有2.57%,同样值得注意的是这28支债券未发生信用评级变化,不过信用利差变化与隐含评级变化方向一致的债券有21支,同步率高达75%。这也正验证了“隐含评级变动较信用评级变动频繁,但变动仍然较少”的观点。发生隐含评级变动的债券未发生信用评级变动,发生信用评级变动的债券为发生隐含评级变动的原因我们认为是债券信用利差往往先于信用评级变动,进而导致隐含评级变动与信用评级变动之间存在时间差。而信用评级变动与信用利差变化的同步率大大低于隐含评级变动与信用利差变化的同步率也是因为债券信用利差往往先于信用评级变动而变动。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质
如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

二、隐含评级指数构建方法及样本券统计

2.1

隐含评级指数构建方法

样本券选择标准:中票(样本多,公募占多数,行业分布较均衡,特殊条款少,期限大于1年。城投较少);产业债(按照中债分类,若某券是城投债收益率曲线样本券则归为城投债,剩余则为产业债);剩余期限大于1(避免剩余期限过远和过近的影响);删去含有累进利率的债券,删除永续债,删除有担保的债券;发行方式为公募;删去无申万一级行业或无中债隐含评级数据或无债项评级的债券。

数据处理:对隐含评级进行赋值,对AAA+赋值为1,之后依次递增,至C-为27;选择样本券数量大于5的行业(大行业用申万二级,小行业用申万一级)构造隐含评级指数平均数;计算属性为央企、地方国企、和民企的隐含评级指数平均数;计算外部评级为AAA、AA+和AA的隐含评级指数平均数。

2.2

样本券数据统计

根据2017年4月28日数据,我们从3292支中票中筛选出1090支符合标准的样本券。按照申万一级行业样本券总数进行分类得到综合、建筑装饰、交通运输、公用事业和房地产等几个行业排名居前。按照评级来看,样本券集中在AAA级(757支)、AA级(650支)和AA+级(553支),而剩余评级样本券较少(AA-级21支,A级1支)。一级行业中前十大行业是:综合(387支)、建筑装饰(319支)、交通运输(235支)、房地产(156支)、公用事业(152支)、采掘(88支)、商业贸易(76支)、化工(60支)、非银金融(49支)和有色金属(46支)。二级行业中前十大行业是:综合Ⅱ(387支)、基础建设(296支)、房地产开发(151支)、电力(99支)、煤炭开采(66支)、多元金融(49支)、专业零售(41支)、港口(40支)、景点(38支)和文化传媒(33支)。

三、行业和属性市场隐含评级数据分析

3.1

分评级隐含评级指数

4月28日AA、AA+和AAA隐含评级指数平均值分别为5.44、4.87和3.23。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.2

分行业隐含评级指数分析

3.2.1不分评级行业隐含评级指数

4月28日化工,纺织服饰,钢铁的隐含评级指数居前列。化工、纺织服装和钢铁的隐含评级指数最高,分别为5.66、5.25和5.15;石油开采、电力和国防军工的隐含评级指数最低,分别为2.68、2.75和3.13。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.2.2 AAA级行业隐含评级指数

4月28日AAA级行业中钢铁、化工和煤炭开采等强周期行业隐含评级指数最大。钢铁、化工和煤炭开采的隐含评级指数最高,分别为4.84、4.8和4.66;通信、电力和房屋建设的隐含评级指数最低,分别为1.89、2.01和2.14。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.2.3 AA+级行业隐含评级指数

4月28日AA+级中煤炭开采,有色金属,钢铁隐含评级指数居前列。煤炭开采、有色金属和钢铁的隐含评级指数最高,分别为5.71、5.67和5.5;传媒、交通运输和医药生物的隐含评级指数最低,分别为4.11、4.64和4.67。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.2.4 AA级行业隐含评级指数

4月28日AA级中煤炭、化工、机械设备隐含评级指数居前。煤炭开采、化工和机械设备的隐含评级指数最高,分别为6.67、5.92和5.67;轻工制造、农林牧渔和非银金融的隐含评级指数最低,且持平,均为5。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.3

属性隐含评级指数

3.3.1不分评级属性隐含评级指数

4月28日民营、地方国企和央企的隐含评级指数平均值分别为5.4、4.64和3.16。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.3.2AAA级属性隐含评级指数

4月28日AAA级民营企业、地方国有企业和中央国有企业的隐含评级指数平均值分别为4.26、3.86和2.75。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.3.3AA+级属性隐含评级指数

4月28日AA级民营企业、地方国有企业和中央国有企业的隐含评级指数平均值分别为5.29、4.72和4.42。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

3.3.4AA级属性隐含评级指数

4月28日AA级民营企业、地方国有企业和中央国有企业的隐含评级指数平均值分别为5.64、5.32和5.08。

如何用隐含评级测度行业和属性信用资质

分析师:黄文涛

执业证书编号:S1440510120015

分析师:曾羽

执业证书编号:S1440512070011

报告贡献人:张君瑞