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地方債發(fā)行信用利差的影響因素研究

2022-05-05 22:14:43李鋒成婷
債券 2022年4期
關(guān)鍵詞:利率因素模型

李鋒 成婷

摘要:本文以2016年至2021為樣本年份,采用地方政府債券一級市場的招標(biāo)數(shù)據(jù),研究地方政府債券信用利差的影響機(jī)制。研究結(jié)果顯示,指導(dǎo)利率發(fā)揮了重要的錨定作用,地方經(jīng)濟(jì)基本面、債券自身因素及市場因素對地方政府信用利差均有一定影響。最后,本文提出科學(xué)設(shè)定指導(dǎo)利率、夯實(shí)經(jīng)濟(jì)基本面、完善債券自身因素、營造良好市場環(huán)境等政策建議。

關(guān)鍵詞:地方政府債券 信用利差 影響因素

地方政府債券發(fā)行定價(jià)機(jī)制

地方政府債券發(fā)行人共37個(gè),包含31個(gè)省級人民政府、5個(gè)計(jì)劃單列市(大連、青島、寧波、廈門、深圳)及新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)。地方政府債券發(fā)行定價(jià)一般采用“下限確定、公開招標(biāo)”方式,招標(biāo)利率下限也稱指導(dǎo)利率,參考前5個(gè)工作日同期限國債收益率的均值,并上浮一定指導(dǎo)利率點(diǎn)差,在一級市場定價(jià)中發(fā)揮著重要的錨定作用。2018年及以前未設(shè)定指導(dǎo)利率,2018年8月中旬以來,為促進(jìn)市場化發(fā)行及防止流標(biāo),開始設(shè)定指導(dǎo)利率。

指導(dǎo)利率點(diǎn)差大致經(jīng)歷兩個(gè)階段:一是統(tǒng)一階段,2018年8月中旬至2019年1月統(tǒng)一為40BP,2019年1月至2021年中統(tǒng)一調(diào)整為不低于25BP;二是分化階段,2021年下半年指導(dǎo)利率點(diǎn)差分化為15~25BP,2022年以來進(jìn)一步分化為10~25BP。總體來看,每個(gè)階段指導(dǎo)利率點(diǎn)差均對一級市場定價(jià)發(fā)揮了重要的錨定作用,大部分債券的最終票面利率都收斂于指導(dǎo)利率。

以工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行(以下簡稱“四大行”)為代表的商業(yè)銀行是地方政府債券一級市場的主要投資者。根據(jù)四大行交換數(shù)據(jù),2019年到2021年,四大行在一級市場的合計(jì)認(rèn)購占比分別為53%、49%、45%。一方面,反映出四大行仍為地方政府債券定價(jià)的主要決定力量;另一方面,也反映出除四大行外的機(jī)構(gòu)發(fā)揮越來越重要的作用。

受政銀關(guān)系及市場因素的影響,2014年到2015年上半年,商業(yè)銀行競相降低投標(biāo)利率,大部分試點(diǎn)省份的債券利率與同期限國債利率持平。一方面是因?yàn)樵圏c(diǎn)省份的經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng),另一方面是因?yàn)樯虡I(yè)銀行希望獲取財(cái)政存款等聯(lián)動(dòng)收益。2017年到2018年,地方政府債券利率大幅上行,部分地區(qū)發(fā)行利率較同期限國債上浮80BP以上,高于二級市場估值。

地方政府債券信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

地方政府債券由地方政府負(fù)責(zé)本息償付,中央政府不承擔(dān)兜底義務(wù)。《國務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地方政府性債務(wù)管理的意見》(國發(fā)〔2014〕43號)明確,地方政府對其舉借的債務(wù)負(fù)有償還責(zé)任,中央政府實(shí)行不救助原則。此外,根據(jù)《商業(yè)銀行資本管理辦法(試行)》,商業(yè)銀行對我國省級(直轄市、自治區(qū))人民政府及計(jì)劃單列市等公共部門實(shí)體債權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重為20%,這意味著不同于無信用風(fēng)險(xiǎn)的國債,地方政府債券存在一定的信用風(fēng)險(xiǎn)。地方政府債券信用風(fēng)險(xiǎn)有多個(gè)影響因素。

(一)基本面因素

信用風(fēng)險(xiǎn)取決于發(fā)行主體的信用基本面狀況,根據(jù)布萊克舒爾茨和莫頓的結(jié)構(gòu)化模型,發(fā)行體的違約概率取決于發(fā)行體的基本面,也就是市值與其債務(wù)總額之間的距離。根據(jù)這一理論,地方政府的信用風(fēng)險(xiǎn)取決于其資產(chǎn)負(fù)債及收支狀況,與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r密不可分,體現(xiàn)為國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、居民可支配收入等指標(biāo)。指標(biāo)越好,收入支出結(jié)余越多,資產(chǎn)負(fù)債率越低,信用狀況越好。

(二)債券自身因素

一是債券的期限。一般而言,期限較長的發(fā)行人,違約可能性越大,進(jìn)而信用風(fēng)險(xiǎn)越大。

二是債券發(fā)行量。一般而言,發(fā)行量較大的債券市場流動(dòng)性也較好,更容易受到投資者青睞,但發(fā)行量超過一定限度后會(huì)面臨更大的償債壓力,進(jìn)而影響到信用利差。

三是債券類型。各種類型地方政府債券還款來源存在一定的區(qū)別,因此信用風(fēng)險(xiǎn)狀況也有所不同。

四是發(fā)行場所。銀行間與柜臺(tái)地方政府債券面臨不同的投資者群體,可能會(huì)對其定價(jià)產(chǎn)生影響。

五是含權(quán)類型。含權(quán)類型影響投資者收回現(xiàn)金流的時(shí)間,如內(nèi)嵌提前償還條款或者贖回條款會(huì)縮短債券平均償還時(shí)間,進(jìn)而影響債券信用風(fēng)險(xiǎn)。

(三)市場因素

各種市場因素如利率水平、資金面狀況會(huì)影響發(fā)行人獲得資金的成本及難易程度,進(jìn)而影響到發(fā)行人日常經(jīng)營和財(cái)務(wù)狀況。而股票市場收益率一方面代表了市場的風(fēng)險(xiǎn)情緒,影響投資者對信用風(fēng)險(xiǎn)的感知;另一方面通過股債蹺蹺板效應(yīng),影響流入債券市場的資金量和債券發(fā)行定價(jià)。

(四)其他因素

其他因素包括地方政府債券的機(jī)制設(shè)計(jì)和信息披露等。近年來,隨著地方政府債券機(jī)制設(shè)計(jì)更加完善,信息披露更加充分,一定程度上緩釋了地方政府債市場信用風(fēng)險(xiǎn)。

研究設(shè)計(jì)

(一)研究模型

由于地方政府債券二級市場成交數(shù)據(jù)較少,而一級市場招標(biāo)較為頻繁,本文將一級市場招標(biāo)利率作為研究對象,用信用利差作為因變量檢驗(yàn)地方政府債券的定價(jià)有效性。信用利差定義為一級市場招標(biāo)利率減去前5個(gè)工作日同期限國債平均利率的差值,單位為BP。

若地方債的定價(jià)是有效的,信用利差在橫截面上應(yīng)能反映不同發(fā)行主體基本面因素及債券自身因素的差異,并能在時(shí)間序列上反映不同階段市場因素的變化。以信用利差作為被解釋變量,以基本面因素、債券自身因素、市場因素及政府指導(dǎo)因素作為解釋變量,建立實(shí)證模型如下:

spreadijt=α+βXit+γYijt+φZt+ζGijt+μijt

其中X、Y、Z、G分別代表基本面因素、債券自身因素、市場因素和政府指導(dǎo)因素,spreadijt 為第i個(gè)發(fā)行主體在t時(shí)發(fā)行的第j只債券的信用利差,μijt 為第i個(gè)發(fā)行主體在t時(shí)發(fā)行的第j只債券的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),i=1,2,……31。

(二)變量定義

模型的變量名稱及定義如表1所示。

(三)描述性統(tǒng)計(jì)B4580923-1B7C-4064-8555-C506F1A371D8

根據(jù)筆者手工統(tǒng)計(jì)1,2016年至2021年末,31個(gè)地區(qū)地方政府債券發(fā)行利率較國債平均上浮26.4BP,上浮幅度最小的地區(qū)為上海(18.1BP),最多的地區(qū)為內(nèi)蒙古(35.0BP);發(fā)行只數(shù)最多的地區(qū)為四川(474只),最少的地區(qū)為西藏(70只)。根據(jù)中國地方債信息公開平臺(tái)及國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站數(shù)據(jù),2015年至2020年末地方政府債務(wù)率均值為27%,最高的地區(qū)為64.6%,最低的地區(qū)為11.2%;全國財(cái)政缺口率均值為119.5%,最高的地區(qū)為635.6%,最低的地區(qū)為12.4%。

梳理2016年至2021年末的一級市場發(fā)行數(shù)據(jù),得到6687條地方政府債券樣本。由于2018年8月中旬開始設(shè)定指導(dǎo)利率,將樣本數(shù)據(jù)分為兩段,第一階段為2016年初至2018年8月,第二階段為2018年8月至2021年底,對兩段樣本先不考慮政府指導(dǎo)因素分別建模,然后將政府指導(dǎo)因素引入第二階段樣本進(jìn)行建模。

多元回歸模型

(一)多元回歸模型1(第一階段 )

如表2所示,人均GDP[log(agdp)]系數(shù)為正,與經(jīng)驗(yàn)不符,且其與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.8。為防止多重共線性,下文起均不納入人均GDP變量。模型1中,財(cái)政缺口率(fiscalgap)之外的系數(shù)均顯著。刪去財(cái)政缺口率后,估計(jì)結(jié)果如表3。

從表3可以看出,優(yōu)化后模型的系數(shù)均在10%的置信水平下顯著。模型表明,在2018年8月中旬以前,基本面因素中的政府債務(wù)率與信用利差正相關(guān),人均可支配收入與信用利差負(fù)相關(guān)。政府債務(wù)率每提升一個(gè)百分點(diǎn),信用利差平均上升10.6BP;人均可支配收入每提升一個(gè)百分點(diǎn),信用利差平均下降23.0BP。債券自身因素方面,不同種類債券的信用利差出現(xiàn)分化,項(xiàng)目收益專項(xiàng)債券信用利差高于一般債券約9.0BP,普通專項(xiàng)債券信用利差高于一般債券約1.4BP;與前文判斷相符,發(fā)行期限與信用利差具有正相關(guān)性,期限每提高一年,信用利差提高約1.3BP;發(fā)行量與信用利差也具有正相關(guān)性,發(fā)行量每增加1億元,信用利差約提高0.07BP,這說明市場認(rèn)為發(fā)行量對債務(wù)負(fù)擔(dān)的影響超過對流動(dòng)性的影響。

市場因素方面,債券市場的利率水平、銀行間市場的資金面狀況、股票市場的收益率均與地方政府信用利差具有相關(guān)性。10年期國債收益率每上升1個(gè)百分點(diǎn),信用利差平均上升30.4BP,這與2017年到2018年的市場狀況相符;存款類金融機(jī)構(gòu)7天回購利率每上漲1個(gè)百分點(diǎn),信用利差下降8.1BP,這與經(jīng)驗(yàn)判斷相悖,原因或?yàn)樯虡I(yè)銀行對地方政府債券的投資具有一定剛性,不易受資金面變動(dòng)影響;滬深300日漲跌幅每上漲1個(gè)百分點(diǎn),信用利差下降0.8BP,說明股票市場向好會(huì)造成風(fēng)險(xiǎn)偏好情緒上漲,進(jìn)而要求較低的信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。

(二)多元回歸模型2(第二階段)

2018年8月中旬開始設(shè)定指導(dǎo)利率,同時(shí)這一階段定向債券發(fā)行接近尾聲,柜臺(tái)債券開始發(fā)行,含提前償還條款與可贖回權(quán)的債券開始出現(xiàn)。不考慮政府指導(dǎo)因素,對2018年8月中旬至2021年末的樣本數(shù)據(jù)建立回歸模型,結(jié)果如表4所示。

第二階段模型中,財(cái)政缺口率、是否為可贖回債券的系數(shù)不顯著。同時(shí),債券類型是否為普通專項(xiàng)債券、滬深300漲跌幅的系數(shù)轉(zhuǎn)為不顯著。刪除財(cái)政缺口率與滬深300漲跌幅,并調(diào)整債券類型分類為項(xiàng)目收益專項(xiàng)債、非項(xiàng)目收益專項(xiàng)債,當(dāng)債券類型為項(xiàng)目收益專項(xiàng)債時(shí),取值為1,否則取值為0;調(diào)整含權(quán)類型分類為提前償還權(quán)、其他,當(dāng)含權(quán)類型為提前償還權(quán)時(shí),取值為1,否則取值為0。重新估計(jì)模型的結(jié)果如表5所示。

對比上述模型與優(yōu)化后的模型1,發(fā)現(xiàn)影響信用利差的基本面因素仍為政府債務(wù)率與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入,但系數(shù)的絕對值有所降低。

債券自身因素中,通過銀行間柜臺(tái)發(fā)行的債券信用利差較銀行間債券信用利差平均高約1.3BP。與第一階段相比,項(xiàng)目收益專項(xiàng)債的信用利差僅比一般債券高約0.6BP,較第一階段的9.0BP下降8.4BP;普通專項(xiàng)債的信用利差與一般債券不再體現(xiàn)顯著差異,說明隨著項(xiàng)目收益專項(xiàng)債券類型的增多,投資者對債券類型的差異反應(yīng)有所鈍化。值得關(guān)注的是這一階段發(fā)行期限的系數(shù)轉(zhuǎn)為負(fù)值,期限越長的債券信用利差反而越低,這是由于收益率曲線的變化導(dǎo)致超長期地方政府債券的一、二級市場價(jià)格出現(xiàn)倒掛,一級市場認(rèn)購火爆使得信用利差下降。發(fā)行量的系數(shù)仍為正,但從第一階段的0.066下降為0.003,說明發(fā)行量對信用利差的影響逐漸減弱。這一階段含權(quán)債券開始發(fā)行,提前償還地方政府債券的信用利差低于不含權(quán)債券約2.0BP,但可贖回債券的信用利差與不含權(quán)債券無顯著區(qū)別。

市場因素方面,滬深300漲跌幅的系數(shù)轉(zhuǎn)為不顯著,10年期國債收益率與存款類金融機(jī)構(gòu)7天回購利率的系數(shù)符號同第一階段保持一致,但系數(shù)的絕對值下降,表明這一階段市場因素對信用利差的影響程度下降。

(三)多元回歸模型3(第二階段)

第一、第二階段優(yōu)化后的兩模型的R2分別為0.377、0.437,表明模型對信用利差的解釋能力較低,一是由于年度的基本面數(shù)據(jù)對于信用利差日間變動(dòng)的解釋能力較弱,二是可能遺漏了重要的解釋變量。2018年8月中旬以來開始設(shè)定指導(dǎo)利率,對發(fā)行利率發(fā)揮了重要的錨定作用,因此接下來對第二階段樣本引入指導(dǎo)利率點(diǎn)差(guidrate,單位:BP)因素,回歸結(jié)果如表6所示。

引入指導(dǎo)利率點(diǎn)差后,模型解釋能力大幅提高至0.688。同時(shí),財(cái)政缺口率、人均GDP、是否為普通專項(xiàng)債券、債券期限、發(fā)行量、含權(quán)類型六個(gè)因素的系數(shù)變?yōu)椴伙@著,去除上述因素,并逐一添加后建立最優(yōu)模型,回歸結(jié)果如表7所示。

優(yōu)化后的模型對信用利差解釋能力保持不變,所有變量的系數(shù)均顯著。模型表明,2018年8月中旬以來,政府指導(dǎo)因素在地方政府債券定價(jià)中發(fā)揮了重要作用,指導(dǎo)利率點(diǎn)差系數(shù)為0.75且在1%的顯著性水平下顯著,表明指導(dǎo)利率點(diǎn)差每變動(dòng)1BP,信用利差同向變動(dòng)0.75BP。B4580923-1B7C-4064-8555-C506F1A371D8

基本面因素中,地方政府債務(wù)率及城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與信用利差顯著相關(guān),債務(wù)率每提高一個(gè)百分點(diǎn),信用利差平均提高2.1BP;城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每提高一個(gè)百分點(diǎn),信用利差平均降低1.4BP。

債券自身因素中,是否為普通專項(xiàng)債券、發(fā)行期限、發(fā)行量、含權(quán)類型的系數(shù)轉(zhuǎn)為不顯著,僅發(fā)行場所、是否為項(xiàng)目收益專項(xiàng)債券與信用利差有相關(guān)性。模型表明,柜臺(tái)發(fā)行信用利差高于非柜臺(tái)1.2BP,項(xiàng)目收益專項(xiàng)債券信用利差高于一般債券0.5BP,而普通專項(xiàng)債券和一般債券信用利差無顯著區(qū)別。

市場因素方面,債券市場的利率水平、銀行間市場的資金面狀況、股票市場的收益率與地方政府信用利差均相關(guān)。10年期國債收益率每上升1個(gè)百分點(diǎn),信用利差平均上升5.7BP,而存款類金融機(jī)構(gòu)7天回購利率、滬深300日漲跌幅每上漲1個(gè)百分點(diǎn),信用利差平均約下降0.5BP、0.1BP,但兩者系數(shù)均較小。

政策建議

一是科學(xué)設(shè)定指導(dǎo)利率。鑒于指導(dǎo)利率對地方政府債券定價(jià)的重要錨定作用,各地政府應(yīng)充分評估自身財(cái)力、收入水平、債務(wù)負(fù)擔(dān),結(jié)合債券自身?xiàng)l款和市場成熟程度的變化,合理確定招標(biāo)利率下限并動(dòng)態(tài)調(diào)整。

二是夯實(shí)經(jīng)濟(jì)基本面,防范地方政府信用風(fēng)險(xiǎn)。GDP、地方政府債務(wù)率、人均可支配收入等基本面因素顯著影響地方政府債券信用風(fēng)險(xiǎn)。地方政府應(yīng)夯實(shí)地區(qū)經(jīng)濟(jì)基本面,降低債務(wù)負(fù)擔(dān),以免地區(qū)信用風(fēng)險(xiǎn)向系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化。

三是完善債券自身因素,提升地方政府債券流動(dòng)性。建議進(jìn)一步加強(qiáng)柜臺(tái)地方政府債券宣傳推介,做好企業(yè)及個(gè)人投資者債券知識(shí)普及,促進(jìn)柜臺(tái)市場發(fā)展;可采取措施吸引證券公司、廣義基金、境外金融機(jī)構(gòu)參與,分散信用風(fēng)險(xiǎn),提高地方政府債券流動(dòng)性。

四是營造良好市場環(huán)境,確保債券順利發(fā)行。地方政府債券具有財(cái)政與金融雙重屬性,其發(fā)行受到市場利率水平、資金面狀況、股票市場等市場因素影響,地方政府應(yīng)密切關(guān)注市場狀況,選擇合適時(shí)機(jī)發(fā)行。(本文僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn),與所在單位無關(guān))

參考文獻(xiàn)

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