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3年期AAA票據與10年期國債到期收益率關系研究

2021-03-03 14:39:31張爽劉墨涵
債券 2021年2期
關鍵詞:模型

張爽 劉墨涵

摘要:我國10年期國債收益率作為無風險收益率,是人民幣資產定價的基礎。而中短久期信用債在資管機構的資產配置中更符合投資偏好。本文以中債估值為基礎,研究了3年期AAA票據與10年期國債的到期收益率走勢關系及利差影響因素,發現二者利差主要受信用利差、期限風險、宏觀基本面、資金成本、股市波動等因素影響,其中信用利差起主要解釋作用。

關鍵詞:10年期國債??3年期AAA票據??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”)作為無風險收益率,是人民幣資產定價的基礎。在資管機構進行資產配置時,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系,對于后續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票據比較符合資管機構債券資產的投資偏好,本文將中債AAA中短期票據收益率(3年期)作為3年期AAA票據收益率這一變量的指標。同時,中債10年期國債收益率常被投資者作為資產定價的基礎,能夠直接反映債市投資者對于未來的判斷和預期,本文將其作為10年期國債收益率這一變量的指標。本文以2012年1月1日至2020年10月31日為統計期,選取統計期內上述兩個指標的數據作為樣本(見圖1),通過對比發現,二者整體走勢具有明顯的趨同性,不過利差在不同時段會出現擴大、收縮甚至倒掛的情況。

模型的構建

(一)理論基礎

3年期AAA票據與10年期國債信用風險不同,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,以便進行分析。10年期國債和3年期國債均為高流動性無風險債券資產,前者收益率通常高于后者,原因在于距離到期日時間較長,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險補償。3年期AAA票據和3年期國債的利差體現了信用利差,是違約風險補償和流動性風險補償的加總。因此,3年期AAA票據和10年期國債的利差主要受期限風險補償和信用利差的共同影響。下文將以此為思路選取指標并構建模型。

(二)因子分析

1.期限風險補償的影響因素

期限風險指因到期時間不同而形成的利率風險,通常反映某個時點投資者對不同期限債券的不同預期,由此帶來的溢價就是期限風險補償。如表1所示,期限風險補償受多個宏觀經濟定量因素的影響,包括國內生產總值(GDP)、居民消費價格指數(CPI)、匯率、美債收益率、美元指數等。另外,一些定性因素也影響著期限風險補償,如國內經濟政策、國際貿易環境、產業結構、貨幣政策和財政政策等(見表1)。

(1)流動性風險補償:由于信用債流動性不如國債等無風險利率債而產生的溢價。

流動性風險補償的定量因子主要包括兩方面。一是資金成本。資金成本越高,流動性風險補償越高。本文選用銀行間7天質押式回購利率(R007)作為資金成本指標。通常當R007較高時,3年期AAA票據與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)的表現代表了資金的機會成本。本文選用滬深300指數近20日波動率作為股票市場表現的指標,來探究其對債券收益率的影響。

流動性風險補償的定性因子主要也包括兩方面。一是市場參與者行為,如市場情緒、投資者結構、杠桿操作等。二是債券特征,如債券發行規模、投資難度、質押便利性等。

(2)違約風險補償:體現對債券預期損失的補償,由債務人未來可能違約的概率和違約給債權人造成的損失共同作用形成。

在違約風險補償的定量因子中,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可以反映未來一段時間內發行主體發生信用違約的累積概率。然而,該指標2020年剛剛進入市場,數據量較少。另外,中國債券市場自2018年開始出現常態化違約,且從債券違約到最后完成本息回收需要數年,LGD的時間序列樣本也很少。故LGD和中債市場隱含違約率這兩個指標均暫不采用。

違約風險補償的定性因子主要包括三方面。一是經濟基本面,經濟增長和通脹決定了利率水平和趨勢。二是政策,如貨幣政策、行業政策、監管政策等。三是風險事件,如重大突發風險事件、評級調整等信息。

(三)定量回歸模型的構建

1.因子選取

對于期限風險補償的定量因子,本文選用統計期內如下數據: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(USDX)。

信用利差(違約風險補償和流動性風險補償)的定量因子選用統計期內中債AA+中短期票據收益率(3年期)與中債3年期國債收益率之差()、R007、滬深300指數近20日波動率()。此處未采用計算利差,主要因作為因子之一,建模后的利差走勢和實際利差()走勢擬合效果較好,同時可避免自變量產生多重共線性問題。

2.回歸模型的構建和檢驗

首先,本文采用Spearman相關系數檢驗方法對中債AAA中短期票據收益率(3年期)和10年期國債收益率的相關系數進行計算,發現相關系數高達0.96,可以認為二者有極強的同向關系。進一步推測,由于二者具有正相關性,在2012年至2020年,3年期AAA票據和10年期國債的利差將維持在相對穩定的范圍,而該范圍的大小受期限風險補償和信用利差的共同影響。

其次,利用Python對數據進行清洗和梳理后,用最小二乘法(OLS)對其進行建模。最初將所有定量因子加入模型中,經過多次建模篩選,經過T檢驗,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、美元指數等。

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

模型回歸結果(見表3)顯示,該模型的解釋力度較好。一是T檢驗顯示,模型中選取的5個因子t值較大且p值較小,這意味著5個因子均顯著。二是進行擬合優度檢驗,統計結果顯示R2=?0.856,修正后的R2=0.855,說明模型對樣本數據的擬合效果較好,即5個因子聯合起來對3年期AAA票據與10年期國債的利差有顯著影響。

(一)擬合結果與實際利差對比

將3年期AAA票據與10年期國債的實際利差,與模型擬合出來的結果進行比較(見圖2),觀察發現二者在絕大多數時段的走勢高度一致。

(二)對特殊時段的定性分析

如圖2所示,模型擬合結果和實際利差在部分時段出現差異,具體來看,差異主要出現在2013年底至2014年初、2018年上半年和2020年上半年。從實際情況看,3年期AAA票據和10年期國債的利差主要在0.5%~1.5%的范圍內波動,而在上述三個時點,二者的利差出現顯著擴張、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中短期票據收益率(3年期)出現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市場,導致資金利率大幅上升。同時,2013年下半年出現信用債評級下調高峰,投資者對信用債發行主體資質的擔憂增加,信用風險溢價大幅上升。這些因素導致3年期AAA票據與10年期國債的利差顯著擴張,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,CPI也在預期范圍內波動。從監管政策和市場情緒來看,年初監管層對債券市場賬戶管理、杠桿率水平、流動性等方面進行了規范,全年信用債違約數量和規模創過去5年新高,違約令市場擔憂情緒上漲,中高等級信用債發行利率走高,推升利差擴張。

3.2020年上半年

受新冠肺炎疫情影響,2020年一季度我國經濟近乎停擺,相關數據大幅下滑,央行連續3次實施降準,銀行間市場流動性充足,中債10年期國債收益率持續下行,在4月降至當年最低點2.48%。隨著疫情逐步得到控制,宏觀經濟基本面不斷改善,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中短期票據收益率(3年期)短暫低于中債10年期國債收益率,二者出現倒掛。

研究結論

本文通過定量研究和定性分析相結合得到以下結論。

一是通過定量分析,本文發現3年期AAA票據與10年期國債的利差主要受信用利差因子、期限風險因子、宏觀因子、資金成本因子和其他金融市場表現因子的影響。這5個因子均可從經濟邏輯上給出解釋,且符合實證經驗。其中信用利差因子的系數為0.6869,對模型影響最大。基于5個因子所搭建的模型能夠較好擬合實際利差走勢。在模型擬合效果欠佳的時段,本文結合當時的宏觀經濟、資金面、風險事件、政策等定性因素加以解釋。

二是本次研究可對資管機構的投研工作有所裨益。在實際工作中,資管機構可關注模型中因子的變化情況,預判利差走勢,并由此進一步推斷信用債收益率走勢,做好不同假設下的壓力測試情景設定,為下一步投資決策提供參考依據。

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險補償的定量因子,若找到合適的違約風險定量因子,或將使模型擬合效果更佳。二是在解釋因子中,期限風險因子和信用利差因子可能存在部分重疊效應,回歸模型會產生近似共線性。

責任編輯:鐘飛??徐傳平??鹿寧寧

作者:工銀理財風險管理部總經理

工銀理財風險管理部

參考文獻

[1]?魏涵.我國企業債券違約成因分析及風險防范.湖北:湖北經濟學院,2019.

[2]?中國人民銀行.關于規范債券市場參與者債券交易業務的通知.北京:中國人民銀行,2018.

[3]?中央結算公司統計監測部.2018年債券市場統計分析報告[J].債券,?2019(1).

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