信用利差與股市收益、波動關系研究

陶 可

(南京審計大學金融學院，江蘇南京211815)

一、 引言

股票市場與債券市場是直接融資的主要方式。 伴隨著中國經濟持續快速發展，在國家大力提倡直接融資的背景下，資本市場進行了卓有成效的改革，直接融資市場發展極其迅速，截至2019 年6 月末，全國債券市場總托管量達到81.98萬億元；截至2019 年7 月25 日，中國股票市場總市值達到53.87 萬億，其規模均居世界前列。 理論和實踐表明，當兩個市場發展到一定規模和階段，兩者之間的互動影響必然會得到金融市場越來越多的關注。 實踐方面，美林投資時鐘理論探討了經濟周期的不同階段股票市場和債券市場的互動，“蹺蹺板”關系反映了債市和股市之間的風險偏好轉移。而學術界更多基于收益的角度，關注兩個市場的波動溢出效應。

信用利差所含信息多，內涵復雜，包括風險溢價、預期損失、流動性溢價、稅收利差等(姬江帆等，2014)，是個綜合性指標。 信用利差對于信用產品的評級、定價、交易和風險管理都很重要，是信用債券的核心指標。 作為影響債券價格的重要因素，從信用利差的角度探討債券市場與股票市場的聯動關系，對于深入揭示債券市場和股票市場之間的傳導機制，以及資產配置和風險管理都具有很重要的意義。

二、 文獻綜述與研究假設

(一)股市收益對信用利差的影響

情形1:反向關系，即股市收益率增加導致信用利差收窄。 Fama 和French(1989)就發現信用利差的變化與經濟周期相反，在經濟擴張時信用利差減小，經濟緊縮時信用利差增加，認為信用利差的變化與股票市場的表現相反。 Duffie和Singleton 發現公司債券違約可能性大小取決于資產結構中債務規模比重，而股票回報率會受到公司預期收益的影響，導致股票回報率與債券信用利差呈負相關。

情形2:同向關系，即股市收益率增加導致信用利差增加。 例如孫克(2010)發現短期企業債的信用價差與股票市場指數回報呈正相關，他認為當股票市場被追捧時對股票的需求更大，對債券的需求降低，促使債券價格下降，信用利差增大。 魏瑋(2012)研究了票據市場，發現對于信用等級較高的中長期中票市場，股市收益率與信用利差之間存在正相關性，從替代效應的角度進行解釋。 筆者認為該文也發現對于信用等級較低的短期中票市場，股市走強會降低信用利差，二者之間為反向關系，卻未作出信服的解釋。 實證表明，信用利差與股票市場回報之間并非簡單的線性關系，不同的研究可能得出完全相反的結論，因此我們提出假設1:

H1:股市收益對信用利差的影響不定。

(二)股市波動性對信用利差的影響

情形1:反向關系，即股市波動率增加導致信用利差下降。 對股票波動性的探討也是基于信用利差的影響因素研究，但與收益率強調價格變化不同，股票波動率強調價格變動的風險因素。 Bewley.Rees＆Berg 發現在澳大利亞資本市場，隨著股票市場波動性的增加，企業債券的信用利差會出現下降，兩者之間呈負相關關系。 周宏等(2011)利用交易所企業債數據，研究發現中國股票市場的波動率顯著影響信用利差，二者之間呈顯著負相關，并認為股票市場波動率增加增大股票投資風險，吸引更多投資者投資債券市場，這種替代作用降低了企業的信用風險，使信用利差收窄。

情形2:正向關系，即股市波動率增加導致信用利差增加。 Campbell 和Tastsler 研究發現股票市場波動性與信用利差是正相關的。 王興安等采用公司債數據進行研究，發現股票收益率波動與信用利差為正相關，他們的解釋是股票價格波動率增大導致公司財務杠桿增大，增加公司資產收益的不確定性，提高公司違約的概率，從而利差上升。 本文認為，股市波動帶來投資風險，導致部分資金流出股票市場，但隨著股市波動的增加，股市的投資機會也在增加，股市波動導致信用利差下降的正向效應并不強烈。 但是股市波動增加，一般代表了企業未來發展不確定性的增加，收益不確定性效應比較明顯，正向關系較為明顯，因此文章提出假設2:

H2:股市波動與信用利差存在較弱的正相關關系。

(三)信用利差對股市收益、波動的影響

情形1:反向關系，即信用利差增大導致股市收益率下降。 如果信用利差更多反映違約風險，若信用利差增大，潛在的違約風險增加，償債能力下降，新發行債券成本上升，股市回報率下降。 如果信用利差增加更多反映全市場流動性趨緊，也會導致股市回報率下降。

情形2:正向關系，即信用利差增大導致股市收益率上升。 如果信用利差增加，導致債券市場投資風險增加，資金流出債券市場，流入股票市場的資金推動股市收益增加。 其次，按照結構化模型的理解，企業債券價值等于無風險貸款和一個以企業價值為標的的看跌期權空頭。 如果市場利率下降，看跌期權價值增加，債券的價值下降，增加了債券的收益率，導致信用利差增加。 而市場利率下降通常導致企業未來收益的貼現值上升，股市收益增加。

如果信用利差增加，即使資金流出債券市場，但也未必進入股票市場，畢竟股票市場的風險更高，因此正向關系較弱。 由于不同的傳導機制相互抵消，信用利差對股市收益和波動的影響整體偏弱。 信用利差對股市收益的影響為負。我們提出假設3:

H3:信用利差對股市收益、波動存在較弱的負向影響。

隨著信用違約的不斷爆發，更多的違約風險信息必將融入市場，信用利差對股市收益、波動的影響會越來越顯著。因此我們提出假設:

H4:2015 年股市異常波動以及債券違約的不斷爆發，信用利差對股市收益、波動的影響會越來越顯著。

三、 數據、變量、方法選擇

本文的研究區間為2011 年11 月16 日至2019 年7 月29日，數據來自同花順。 變量為月度數據。 利用月度數據，從宏觀視角分析信用利差和股市收益、波動性之間的影響，構建計量方程:

式中，csaaa 表示AAA 級公司債信用利差，為被解釋變量。 文章選用1～3 年的國債到期收益率代表短期利率，用aaa13 表示；aaalc 表示利率斜率，用 7～10 年期國債與 1～3 年國債到期收益率之差計算。 另外，文章選取了具有代表性的宏觀經濟變量:價格、貨幣、經濟周期。 inflation 表示通貨膨脹同比增長率；M2 表示貨幣同比增長率；由于工業增加值缺少1 月份數據，我們選用統計局公布的采購經理人指數PMI表示經濟周期變化；er 表示人民幣相對美元的匯率中間值；return 表示上證綜合指數的對數收益率；volatility 表示上證綜合指數月度波動率，用月內指數收盤價的方差表示。

為探討信用利差對股市收益和波動的影響，以股市收益、波動率為被解釋變量建立如下計量方程:

為驗證回歸結果的穩健型以及動態變化規律找尋，文章采用遞進回歸方法，以2011 年12 月為時間起點，2014 年1月為第一個回歸時間窗口的終點，估計相關變量的系數和

t

值，然后將時間窗口的終點依次往后推移一個月，依次估計相關變量的系數和

t

值，最終得到系數和

t

值的時間序列，進而分析相應的變化特點和規律。

四、 實證結果

(一)股市收益、波動對信用利差的影響

對于回歸方程1，我們采用逐步回歸方法。 計量結果如表1 所示。 我們發現短期無風險利率以及利率斜率對信用利差的解釋力度很大，宏觀因子對信用利差也具有相當的解釋力度，當兩者都考慮時模型得到較大改善，這與大多數研究的結論基本吻合，盡管在系數上并不完全一致(周宏等，2011；于靜霞等，2015；戴賾等，2018)。 當自變量中加入股票收益和股票波動率之后，擬合優度并沒有得到提升，而且股票收益與波動率對信用利差都沒有顯著影響，驗證了假設1與假設2。

表1 不同模型下OLS 回歸系數(方程1)

注:、、分別表示在1%、5%、10%水平上顯著，下同。

變量 模型1 模型2 模型3 模型4 aaa13 1.32***－1.28***1.28***aaalc 0.85***－0.64***0.64***inflation－0.23***0.14***0.14***PMI － 0.05 －0.06*** －0.06***M2 － －0.06*** 0.02** 0.02**er － －0.84*** －0.05 －0.04 return － － － －0.0002 volatility－－－0.0008 R2 0.80 0.43 0.90 0.90 F 172.23 16.25 129.40 94.95 AIC 值 －0.69 0.38 －1.34 －1.30 DW 值 0.30 0.52 0.64 0.64

本文與前期的研究結論多不太一致，這并不奇怪。 其實戴國強和孫新寶就發現股市收益率和波動率對信用利差的影響是復雜的，不存在確定的關系。 我們認為，隨著剛性兌付的打破，公司違約逐漸成為常態，股票收益、波動對信用利差的影響渠道更加多元，早期研究中多發現資金推動的替代效應已經不足以解釋相應的影響機制。 正如晏艷陽等(2014)發現股市波動率對信用利差的影響為負，但并不顯著，并認為是正相關性和替代效應導致的負相關性綜合作用的結果。

(二)信用利差對股市收益的影響

對于回歸方程2，逐步回歸的結果如表2 所示。 宏觀因素對股市收益的影響十分有限。 自變量中加入股市的波動率后擬合優度顯著改善。 繼續加入信用利差作為解釋變量，我們發現信用利差與股市收益呈現負相關關系，即信用利差增加時，導致股票收益下降，但只是在10%的置信水平上顯著，擬合優度也只是略有上升，表明信用利差對股市收益存在一定影響，但力度還比較弱。 另外，人民幣匯率對股市收益率的影響十分顯著，人民幣升值導致股市收益增加，人民幣貶值導致股市收益下降，這與我國股市不斷對外開放的大背景是一致的。

表2 不同模型下OLS 回歸系數(方程2)

變量 模型1 模型2 模型3 inflation －1.36 －1.79* －0.90 PMI 0.68 －0.97 －0.85 M2 －0.40 －0.49 －0.72*er －5.35 －7.83*** －11.23***volatility － －1.33*** －1.41***csaaa － － －3.91*R2 0.05 0.28 0.31 F 1.22 6.62 6.20 AIC 6.66 6.41 6.39 DW 1.68 1.75 1.78

(三)信用利差對股市波動的影響

對于回歸方程3，逐步回歸的結果見表3。 宏觀因素對股市波動的解釋力度較弱，自變量中加入股票收益后顯著改善。 繼續加入信用利差變量作為控制變量，模型的擬合優度略有增加，并且信用利差與股市波動在5%的置信水平上呈現顯著的負相關關系，對比信用利差對股市收益的影響，顯著性明顯提高。 這表明信用利差對股市波動的影響更大。表2 和表3 的結果表明信用利差對股市收益、波動存在較弱影響，驗證了假設3。

表3 不同模型下OLS 回歸系數(方程3)

變量 模型1 模型2 模型3 inflation －0.32 －0.56 －0.17 PMI －1.23*** －1.11*** －1.01***M2 －0.07 －0.14 －0.24*er －1.86 －2.82** －4.29***return － －0.18*** －0.18***csaaa － － －1.72**R2 0.20 0.39 0.42 F 5.22 10.79 10.18 AIC 4.66 4.41 4.37 DW 0.86 0.94 1.00

(四)基于遞進回歸的實證分析

將方程1 進行遞進回歸，得到圖1 ～圖4。 隨著時間推移，收益率和波動率對信用利差的影響力度并非一成不變，股市收益對信用利差的影響在前期多為較弱的負向關系，而股市波動對信用利差的影響始終為正。 不過從顯著性來看，無論是收益率還是波動率，對信用利差的影響都不顯著，回歸結果具有相當的穩健性，假設1、2 仍然成立。

圖1 收益率對信用利差的影響

圖2 收益率對信用利差影響的t 值

圖3 波動率對信用利差的影響

圖4 波動率對信用利差影響的t 值

將方程2 進行遞進回歸，得到圖5 與圖6。 隨著時間的推移，信用利差始終與收益率之間保持負向相關關系。 更為顯著的是，系數的

t

值不斷下降，從2017 年5 月起，信用利差已經在10%的水平上顯著影響股市收益率。 這表明隨著時間推移，信用利差對股市收益的負向影響越來越顯著，這驗證了假設4。 從圖5 和圖6 還可以看出，股市在2015 年后的異常波動并沒有導致回歸系數的異常變化，這表明股市異常波動應該不是信用利差對股市收益率影響越來越顯著的原因。 由于信用利差對股市收益的負向關系和違約風險相關，我們推測剛性兌付打破后，債券違約成為常態，市場越來越重視信用風險，因此違約風險相關的信息更多地融入信用利差中，信用利差向股市收益傳導的機制越來越暢通。

圖5 信用利差對收益率的影響

圖6 信用利差對收益率影響的t 值

將方程3 進行遞進回歸，得到圖7 與圖8。 隨著時間推移，信用利差幾乎與波動率之間一直保持負向關系。 回歸系數在2015 年6 月前并不顯著，在2015 年6 月后急劇下降，系數的

t

值也急劇下降，信用利差已經在5%的顯著水平上影響股市波動率。 這同樣驗證了假設4。 在2015 年9 月以后，不管信用利差是下降還是上升，對股市波動率的影響仍舊顯著為負，結論具有穩健性。 事實上從2014 年伊始的銀行資金大轉移，銀行體系資金從表內逐步向表外轉移，信用利差在基準利率下行的背景下不斷壓縮直至2016 年，但信用利差對股市波動的影響在2015 年6 月后發生轉折變化，我們推測正是股市的異常波動，使股票市場投資者逐漸意識到信用利差的重要性，信用利差向股市波動的傳導才越來越通暢。 而且我們發現信用利差對股市波動的影響要超前于對股市收益的影響。

圖7 信用利差對波動率的影響

圖8 信用利差對波動率影響的t 值

五、 結論與建議

股市收益、波動對信用利差的影響不顯著；信用利差對股市收益、波動存在較弱影響，2015 年股市異常波動之后，信用利差對股市收益、波動的負向影響越來越顯著。 表明股票市場與債券市場的相互傳導還不夠通暢，相關部門應繼續大力推動股票市場和債券市場對內對外開放，推動機構投資者多元化，引導價值投資理念，加大違法違規懲罰力度，加強投資者教育，規范公司治理，提高股票的風險定價能力，使股票市場真正成為經濟的晴雨表。 優化并擴大信用債券市場投資主體，規范并提高信用評級的質量，減少市場分割，增強信用債券收益率的違約信息含量，提升信用債券市場的信用風險定價能力。 合理推動股票市場的健康發展，最終才能揭示風險，引導資金合理流動，優化金融體系的資源配置。