姜弘 梁朝暉 趙宏

摘 要：通過構(gòu)建馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型，研究2014年中國(guó)出現(xiàn)的實(shí)質(zhì)性債券違約以來信用價(jià)差特征。研究發(fā)現(xiàn)：信用債利差明顯存在兩個(gè)區(qū)制，2014年上半年和2016年4月后，信用價(jià)差增加，波動(dòng)加大，與其余時(shí)段呈現(xiàn)為另一區(qū)制，說明信用債打破剛性兌付以來，中國(guó)債券市場(chǎng)進(jìn)入一種新的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)模式。同時(shí)，信用價(jià)差與利率期限結(jié)構(gòu)及股指相關(guān)性顯示，信用價(jià)差變化與經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)密切相關(guān)，中國(guó)信用債市場(chǎng)逐漸能夠反映經(jīng)濟(jì)周期信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

關(guān)鍵詞： 馬爾科夫; 區(qū)制轉(zhuǎn)換; 信用價(jià)差; 經(jīng)濟(jì)周期

中圖分類號(hào)：F830文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)：1003-7217（2020）01-0026-08

一、引 言

中國(guó)金融市場(chǎng)中信用債存量規(guī)模巨大。根據(jù)Wind資訊統(tǒng)計(jì)，中國(guó)信用債存量規(guī)模2005年底僅為0.3萬億元，2015年底突破13.5萬億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率為46%，2016年進(jìn)入發(fā)行高峰期，年發(fā)行規(guī)模高達(dá)8.68萬億元，2017年受金融去杠桿、市場(chǎng)利率走高等因素影響，信用債發(fā)行增速放緩，年發(fā)行規(guī)模為8.31萬億元，截至2018年底，中國(guó)信用債累計(jì)存量已接近30萬億元。2014年以前，中國(guó)信用債市場(chǎng)沒有發(fā)生過實(shí)質(zhì)性違約事件，長(zhǎng)期以來始終是剛性兌付，市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)沒有得到充分反映，而2014年3月，上海超日太陽能科技股份有限公司“超日債違約”成為中國(guó)公募債券違約的歷史先例和標(biāo)志性事件。據(jù)官方統(tǒng)計(jì)，從2014年“超日債違約”開始至2016年底，債券市場(chǎng)實(shí)質(zhì)性違約債券共79只，違約金額共計(jì)403億元，增速明顯。截至2018年底，違約債券共194只，歷史累計(jì)違約1850億元，數(shù)目相當(dāng)可觀。從這些年實(shí)質(zhì)性違約債券發(fā)債主體看，有從中小企業(yè)向大型民企發(fā)展，并蔓延一些地方國(guó)企和央企的趨勢(shì)。隨著2016年剛性兌付被動(dòng)搖和打破，不僅債券市場(chǎng)違約事件增多，違約也漸從交易所向銀行間傳導(dǎo)，導(dǎo)致商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)加大，根據(jù)銀監(jiān)會(huì)公布數(shù)據(jù)，截至2018年底，中國(guó)商業(yè)銀行不良貸款余額為2萬億元，不良貸款率已升至1.89%。

2013年9月國(guó)債期貨合約在中國(guó)金融期貨交易所正式上市交易，但2014年上半年便發(fā)生了首只公募債實(shí)質(zhì)性違約，這導(dǎo)致市場(chǎng)信用環(huán)境與違約預(yù)期發(fā)生了根本變化。2016年開始，隨著中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，信用債券市場(chǎng)進(jìn)入一種新的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)模式，債券違約進(jìn)入加速爆發(fā)期，信用風(fēng)險(xiǎn)的暴露意味著剛兌被動(dòng)搖。2017年市場(chǎng)維穩(wěn)、產(chǎn)能過剩，行業(yè)盈利和融資環(huán)境有好轉(zhuǎn)，但2018年金融去杠桿引發(fā)信用收縮，違約數(shù)量又激增，一年內(nèi)新增實(shí)質(zhì)違約發(fā)行人41家，違約債券110只，居然達(dá)到了歷史累計(jì)違約總量的60%，因此，中國(guó)急需對(duì)信用債的定價(jià)、違約率與宏觀經(jīng)濟(jì)狀況及周期相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行重新評(píng)估。

風(fēng)險(xiǎn)債券定價(jià)是公司金融及信用投資者投資組合管理的核心問題。盡管中國(guó)2010年發(fā)行了類似于信用違約互換（Credit Default Swap，CDS）的可交易信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具（Credit Rish Mitigation，CRM），但中國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具仍處于起步階段，監(jiān)管體系不完善，傳統(tǒng)均衡定價(jià)模型也存在缺陷，市場(chǎng)交易始終清淡，取得數(shù)據(jù)研究?jī)r(jià)值不大，由于信用債信用價(jià)差CS（Credit Spreads）可以揭示市場(chǎng)信用違約的來源、集中度，以及違約相關(guān)性本質(zhì)，也就代表了其違約風(fēng)險(xiǎn)，反映以此為參考資產(chǎn)的信用衍生品價(jià)格。信用價(jià)差是高于無風(fēng)險(xiǎn)利率的利差，用以向投資者補(bǔ)償參照資產(chǎn)違約風(fēng)險(xiǎn)。如信用債的信用價(jià)差就是信用債與同期無風(fēng)險(xiǎn)利率價(jià)差，包含著對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償[1]。研究信用價(jià)差特征及其關(guān)聯(lián)影響對(duì)于信用產(chǎn)品的定價(jià)、交易和風(fēng)險(xiǎn)管理都至關(guān)重要，信用價(jià)差也能對(duì)信用事件、信用環(huán)境和經(jīng)濟(jì)周期及時(shí)有效地反映。因此，本文將針對(duì)信用價(jià)差特征及其變化與經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)關(guān)系為核心進(jìn)行實(shí)證研究，以期通過信用價(jià)差變化找到中國(guó)信用債市場(chǎng)的指向標(biāo)，借以反映出經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)變化。

二、文獻(xiàn)綜述

理論上看，債券市場(chǎng)存在信用風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致信用價(jià)差存在，國(guó)外很多學(xué)者意識(shí)到宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、市場(chǎng)貨幣供應(yīng)量對(duì)債券違約率的影響以及對(duì)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)和信用價(jià)差動(dòng)態(tài)的重要性。經(jīng)濟(jì)衰退將導(dǎo)致發(fā)債公司盈利能力和現(xiàn)金流減少，影響其償債能力;不考慮投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好變化，其資產(chǎn)組合也會(huì)轉(zhuǎn)向低風(fēng)險(xiǎn)、高流動(dòng)資產(chǎn)，這都會(huì)增加違約風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)大信用價(jià)差。經(jīng)濟(jì)向好時(shí)則相反，信用價(jià)差也較小[1，2]。國(guó)外學(xué)者多用定量分析方法尋找信用違約發(fā)生的原因和時(shí)點(diǎn)：Black和Scholes（1973）利用結(jié)構(gòu)模型分析公司違約的原因[3]，Merton（1974）提出將公司負(fù)債視為針對(duì)公司價(jià)值的看跌期權(quán)，利用期權(quán)分析法解釋違約發(fā)生點(diǎn)必然處于公司價(jià)值下跌到債券價(jià)值之下時(shí)[4]。后期有關(guān)學(xué)者的實(shí)證逐漸具體和廣泛，變量也從基于公司層面擴(kuò)展到宏觀層面?；诠緦用娴难芯?，Collin-Dufresne等（2001）利用利率、利率期限結(jié)構(gòu)、標(biāo)普500回報(bào)率、期權(quán)波動(dòng)和財(cái)務(wù)杠桿率等分析變量，研究信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)債券信用價(jià)差影響[5];Aunon-Nerin等（2002）利用結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行實(shí)證，在利率、利率期限結(jié)構(gòu)斜率、杠桿率等指標(biāo)之外加入了信用評(píng)級(jí)、公司資產(chǎn)價(jià)值、回報(bào)指數(shù)等信用因素[6]?；诤暧^層面的研究，F(xiàn)ama和French（1989）指出信用價(jià)差與商業(yè)周期相關(guān)，經(jīng)濟(jì)狀況較弱時(shí)信用價(jià)差變大，經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)價(jià)差變小[7];Kwan（1996）發(fā)現(xiàn)投資級(jí)債券收益與其股票收益正相關(guān)[8];Schultz（2001）提出可以用不同國(guó)債收益率之差代表利率期限結(jié)構(gòu)斜率，通過實(shí)證得出信用級(jí)別越低，利率與信用價(jià)差相關(guān)性越低的結(jié)論[9];Hull等（2004）和Blanco等（2005）都認(rèn)為公司債券市場(chǎng)存在“信用利差之謎”，也即CDS價(jià)格不能完全由信用風(fēng)險(xiǎn)因素所解釋[10-12];Tang和Yan（2006）發(fā)現(xiàn)信用價(jià)差隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率波動(dòng)而增加[13];Acharya等（2007）研究證明企業(yè)違約率與回收率隨著商業(yè)周期不同而變化，而且利率與債券信用價(jià)差也在不同商業(yè)周期下發(fā)生變化[14]。綜上國(guó)外研究發(fā)現(xiàn)，基于公司層面的變量和基于宏觀層面的變量都不同程度地影響著投資者預(yù)期和公司違約可能性，進(jìn)而對(duì)信用價(jià)差產(chǎn)生影響。然而還有很多實(shí)證結(jié)果卻說明，有關(guān)模型的變量對(duì)信用價(jià)差變化解釋力不強(qiáng)，尤其那些高信用評(píng)級(jí)債券，這些微觀和宏觀因素對(duì)其信用價(jià)差解釋力更差，因此，有學(xué)者認(rèn)為與信用風(fēng)險(xiǎn)無關(guān)的其他因素也影響信用價(jià)差，結(jié)構(gòu)模型存在缺陷，如Huang和Ming（2012）指出傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型存在一定的問題，對(duì)于投資級(jí)及以上債券信用利差解釋存在較大誤差，即使在校準(zhǔn)違約率及回收率之后也是如此[15]?，F(xiàn)實(shí)也是如此，即便在美國(guó)，也存在信用價(jià)差超出預(yù)期違約損失，信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信用價(jià)差解釋力不強(qiáng)的情況。筆者認(rèn)為，在較波動(dòng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，公司有很大可能性經(jīng)歷戲劇性負(fù)增長(zhǎng)，公司現(xiàn)金流更容易下滑，從而容易違約，信用價(jià)差變大。Okimoto和Takaoka（2016）發(fā)現(xiàn)一年期國(guó)債和A級(jí)信用債信用價(jià)差具有顯著的商業(yè)周期預(yù)測(cè)能力[16]。

近年來在中國(guó)市場(chǎng)也有對(duì)信用價(jià)差相關(guān)研究和實(shí)證分析。關(guān)于信用價(jià)差變化及特征，劉國(guó)光等（2005）認(rèn)為信用價(jià)差與國(guó)債收益率的長(zhǎng)、短期有不同關(guān)系[17];馮宗憲等（2009）對(duì)短中長(zhǎng)三種期限企業(yè)債信用價(jià)差不同的波動(dòng)特征進(jìn)行對(duì)比[18]。對(duì)信用價(jià)差關(guān)聯(lián)影響和模型實(shí)證，李嵐等（2010）實(shí)證得出，由于結(jié)構(gòu)模型沒有考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素，其對(duì)中國(guó)公司債和中期票據(jù)信用價(jià)差解釋力不足30%[19];周榮喜（2011）指出不同期限企業(yè)債信用價(jià)差的宏觀經(jīng)濟(jì)影響因素包括居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變化率等[20];黃文濤（2012）認(rèn)為信用利差和國(guó)債收益率在大多數(shù)情況下表現(xiàn)為相對(duì)穩(wěn)定反向運(yùn)行關(guān)系[21];宋球紅（2013）通過結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行實(shí)證，對(duì)比不同信用級(jí)別企業(yè)債信用利差走勢(shì)，指出債券在二級(jí)市場(chǎng)流動(dòng)性是導(dǎo)致變量及模型整體解釋力偏低的原因[22];王永欽等（2016）通過實(shí)證分解得出，中國(guó)整體違約風(fēng)險(xiǎn)在城投債收益率價(jià)差中得到有效定價(jià)，地方政府債務(wù)則存在普遍軟預(yù)算約束[23];宋秀慧等（2016）實(shí)證檢驗(yàn)了宏觀變量、股票市場(chǎng)變量以及企業(yè)特征變量與信用價(jià)差之間的關(guān)系[24]。如果以貨幣政策來表征經(jīng)濟(jì)周期狀況，謝宇（2013）研究了中期票據(jù)信用價(jià)差變動(dòng)，認(rèn)為宏觀層面因素解釋能力達(dá)20.69%，貨幣政策變動(dòng)對(duì)信用利差影響尤其顯著[25];郭曄等（2016）發(fā)現(xiàn)貨幣政策對(duì)中長(zhǎng)期企業(yè)債信用價(jià)差作用顯著[26];王雄元等（2017）認(rèn)為大客戶對(duì)公司債發(fā)行定價(jià)具有風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，尤其在貨幣政策緊縮與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較慢時(shí)[27]。

由于國(guó)外債券市場(chǎng)較發(fā)達(dá)，學(xué)者對(duì)信用價(jià)差研究更為充分。近些年信用價(jià)差在國(guó)內(nèi)也受學(xué)者關(guān)注，但由于中國(guó)尚未實(shí)現(xiàn)利率市場(chǎng)化，利率對(duì)市場(chǎng)的調(diào)節(jié)和反應(yīng)能力并不特別明顯，因此，市場(chǎng)失真是存在的;另外中國(guó)債券發(fā)行和監(jiān)管屬于不同部門，交易所市場(chǎng)與銀行間市場(chǎng)仍然存在分割，債券市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)不充分，交易活動(dòng)不活躍，品種和期限有一定不合理之處。因此，國(guó)內(nèi)學(xué)者雖然通過實(shí)證發(fā)現(xiàn)了與信用價(jià)差有關(guān)的一些宏、微觀因素，但研究方法多借鑒國(guó)外，因背景數(shù)據(jù)差異其結(jié)論也存在不同，尤其關(guān)于信用價(jià)差擬合方法和模型缺乏創(chuàng)新，導(dǎo)致研究總體解釋力仍有不足。

中國(guó)市場(chǎng)在2014年發(fā)生了首例公募信用債實(shí)質(zhì)性違約事件，市場(chǎng)對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期已經(jīng)發(fā)生較大改變，理論和實(shí)際結(jié)合的違約風(fēng)險(xiǎn)研究必須提上日程。研究債券違約以來該信用衍生產(chǎn)品標(biāo)的市場(chǎng)狀況，以此來揭示信用風(fēng)險(xiǎn)和信用價(jià)差階段性特征及其波動(dòng)規(guī)律;同時(shí)，通過信用價(jià)差與利率期限結(jié)構(gòu)及股指相關(guān)性實(shí)證，揭示信用價(jià)差變化與經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)關(guān)聯(lián)，通過信用債市場(chǎng)反映和預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)周期信用風(fēng)險(xiǎn)變化。

三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析

（一）模型與變量

1.模型構(gòu)建。

國(guó)內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列受到政策變動(dòng)、外界沖擊和商業(yè)周期波動(dòng)影響時(shí)往往會(huì)明顯偏離其原有的歷史趨勢(shì)，傳統(tǒng)線性模型無法恰當(dāng)?shù)財(cái)M合這種偏離。1989年Hamilton發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列受外界因素影響，呈現(xiàn)出內(nèi)生的多個(gè)狀態(tài)變化，這種狀態(tài)變化是不可觀測(cè)的，并服從于離散的馬爾科夫（Markov）過程，因此，需要在時(shí)間序列中引入Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換，并建立馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型MS（Markov Regime Switching Model）來正確擬合數(shù)據(jù)在多個(gè)狀態(tài)下變化特征[28]。MS模型開始被應(yīng)用于實(shí)證，包括經(jīng)濟(jì)、金融等方面研究，諸如金融波動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)溢出等方面研究，通過把一系列不可觀測(cè)的狀態(tài)變量引入模型，構(gòu)造Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和結(jié)構(gòu)方程，通過分析Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換，描述不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)變依據(jù)和特征。

首先，中國(guó)市場(chǎng)AAA、BBB、CCC和CC四個(gè)信用級(jí)別債券信用價(jià)差時(shí)間序列均存在非線性趨勢(shì)，顯然傳統(tǒng)線性時(shí)間序列模型已經(jīng)不能恰當(dāng)?shù)財(cái)M合這種變化特征;其次，信用價(jià)差時(shí)間序列在不同時(shí)間段的非線性特征存在差異，傳統(tǒng)的線性模型無法對(duì)該時(shí)間序列進(jìn)行描述。因此，適用于MS模型，不同于一般的線性模型，MS模型的變量系數(shù)、截距、均值等可以是隨著區(qū)制的變動(dòng)而變化[29]。

考慮到經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的非線性轉(zhuǎn)移，模型用區(qū)制表示時(shí)間序列不同狀態(tài)，以捕捉商業(yè)周期與信用價(jià)差在不同趨勢(shì)下的具體關(guān)系。一般化的MS模型表示如下：

Yt=βsk0+∑n1i=1βskiXi+∑n2j=1βskjXt-j+εsk （1）

其中：k為區(qū)制狀態(tài)個(gè)數(shù)，n1為外生變量個(gè)數(shù)，n2為自回歸滯后階數(shù)，其數(shù)值依據(jù)信息準(zhǔn)則來判斷，sk為離散狀態(tài)下Markov隨機(jī)變量，不可觀測(cè)，所有模型參數(shù)都依賴于未觀測(cè)變量sk，εsk～NID（0，σsk）。

其中：（1） βsk0為截距項(xiàng)，具有區(qū)制轉(zhuǎn)移特征，且不局限于n1和n2，也可以根據(jù)需要同時(shí)設(shè)定多個(gè)項(xiàng)隨區(qū)制而轉(zhuǎn)變。項(xiàng)目隨區(qū)制轉(zhuǎn)變稱為狀態(tài)依賴，對(duì)應(yīng)該項(xiàng)目的狀態(tài)依賴模型。

（2）sk表示不同區(qū)制狀態(tài)，是一個(gè)不可觀測(cè)變量，服從有限狀態(tài)個(gè)數(shù)的一階Markov鏈，也即sk所處區(qū)制轉(zhuǎn)換只與其前一期所處區(qū)制有關(guān)，每次轉(zhuǎn)換概率僅僅依據(jù)前一時(shí)間段狀態(tài)情況。

因此，對(duì)MS模型引入一階狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率：

pij=Pr （st+1=i|st=j）（2）

其中 ∑kt=1pij=1;i、j=1，…，k;pij為從狀態(tài)j到狀態(tài)i的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率，∑njpij=1對(duì)于任意i都成立。非時(shí)變MS模型認(rèn)為，無論是狀態(tài)i還是狀態(tài)j，狀態(tài)間轉(zhuǎn)變由對(duì)應(yīng)狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣決定[29]：

p=p11…p1kpk1…pkk（3）

通常這些轉(zhuǎn)換概率是確定不變的。

MS模型中狀態(tài)變量sk與前一期狀態(tài)有關(guān)且不可觀測(cè)，因此，用極大似然估計(jì)法——最大化下面的對(duì)數(shù)自然函數(shù)來求解參數(shù)模型，得到各階段狀態(tài)下統(tǒng)計(jì)推斷概率;然后，通過迭代計(jì)算得到聯(lián)合概率密度函數(shù)，在聯(lián)合概率密度函數(shù)最大條件下，求得系列待估計(jì)參數(shù);再運(yùn)用極大似然估計(jì)法計(jì)算出各個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率;最后，利用全部信息來推斷當(dāng)期概率，推算出不同時(shí)間上狀態(tài)平滑概率，平滑概率具有后驗(yàn)特征，以此作為分析和判別依據(jù)。

2.變量分析。

根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)理論，信用債價(jià)格中應(yīng)包含系統(tǒng)性信用風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。信用價(jià)差被認(rèn)為是高于無風(fēng)險(xiǎn)利率利差，用以向投資者補(bǔ)償資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)，為中債企業(yè)債到期收益率與同期限國(guó)債收益率差值。

首先，利率對(duì)信用價(jià)差的影響有兩種不同可能。一方面，國(guó)債利率對(duì)即期利率（零息債券到期收益率）變化反映較為明顯，若市場(chǎng)整體資金供應(yīng)增加，則利率下降;另一方面，即期利率與投資回報(bào)率有明顯關(guān)聯(lián)。所以，實(shí)際市場(chǎng)情況是，隨著資金供應(yīng)增加，公司違約風(fēng)險(xiǎn)下降，信用價(jià)差減小，但利率下降帶來的投資回報(bào)率減少，導(dǎo)致公司未來價(jià)值下跌，公司會(huì)存在更多的違約風(fēng)險(xiǎn)，增加了其信用價(jià)差。

其次，利率期限結(jié)構(gòu)的斜率對(duì)信用價(jià)差影響也存在兩種相異的結(jié)果。一般來講，其斜率大小對(duì)應(yīng)著不同市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)變化狀態(tài)，陡峭的斜率說明預(yù)期即期利率上升，經(jīng)濟(jì)處于增長(zhǎng)階段，在經(jīng)濟(jì)基本面影響下，未來貨幣長(zhǎng)端利率較高，信用價(jià)差較小。另外，斜率下降意味著預(yù)期未來利率也下降，公司為提高盈利能力一般會(huì)增加正凈現(xiàn)金流項(xiàng)目提高其未來價(jià)值，從而減少信用價(jià)差;反之，則導(dǎo)致公司未來價(jià)值下降，增加信用價(jià)差。

參考國(guó)內(nèi)外研究經(jīng)驗(yàn)，本文以國(guó)債利率和國(guó)債利率斜率代表資金的松緊程度，反映發(fā)債企業(yè)整體現(xiàn)金流的情況;以股指收益和股指波動(dòng)代表商業(yè)周期及其波動(dòng)。因此，模型（1）中，被解釋變量Y選取了CCC級(jí)一年期企業(yè)債信用價(jià)差，為中債企業(yè)債一年到期收益率與同期限國(guó)債收益率差值;自變量X為一年期國(guó)債利率和國(guó)債利率斜率（5年減1年），股指收益和股指波動(dòng)。

（二）數(shù)據(jù)分析

1.信用價(jià)差。

由于2014年3月底中國(guó)出現(xiàn)首例公募債事實(shí)違約，當(dāng)市場(chǎng)真正出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，信用價(jià)差才有可能真正反映信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，因而本文研究數(shù)據(jù)選取了2014年4月至2017年2月共704組日數(shù)據(jù)，為中債企業(yè)債到期收益率，數(shù)據(jù)來自同花順數(shù)據(jù)庫。

對(duì)于數(shù)據(jù)信用等級(jí)的選取方面，根據(jù)中國(guó)人民銀行文件有關(guān)規(guī)定，企業(yè)債共分AAA、BBB、CCC和CC四個(gè)信用級(jí)別，其償還債務(wù)能力依級(jí)別順序下降，經(jīng)濟(jì)環(huán)境的負(fù)面影響隨級(jí)別的降低而增加，違約風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加，CC級(jí)債在破產(chǎn)或重組時(shí)基本不能保證償還債務(wù)。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)其實(shí)包含了違約風(fēng)險(xiǎn)和評(píng)級(jí)下調(diào)帶來的價(jià)值風(fēng)險(xiǎn)，需要對(duì)比以上四個(gè)評(píng)級(jí)企業(yè)債的信用價(jià)差數(shù)據(jù)，參見圖1～4。

時(shí)間

圖1～4顯示的是不同評(píng)級(jí)的四個(gè)信用擴(kuò)展曲線?？傮w來說，信用級(jí)別越低，信用價(jià)差越大，因?yàn)檫`約風(fēng)險(xiǎn)越大，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越高。從圖中可見，CC級(jí)債券完全違背了該規(guī)律，CC級(jí)債券信用價(jià)差從大到小依次是一年期、二年期、三年期、五年期;AAA級(jí)一年期債在某些時(shí)候高于其他AAA級(jí)債的信用價(jià)差。

圖1～4還揭示了中國(guó)信用債市場(chǎng)信用價(jià)差階段性變化。如2014年初至2016年初，信用債市場(chǎng)基本處于一輪牛市行情，表現(xiàn)為債券價(jià)格不斷走高，到期收益率不斷下降，信用價(jià)差收窄。2016年后，市場(chǎng)行情出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，信用價(jià)差逐步增大，短期債、信用級(jí)別較低的債券增大幅度最多。信用價(jià)差應(yīng)該反映債券信用風(fēng)險(xiǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)越高則信用價(jià)差越大。雖然中國(guó)2014年后陸續(xù)出現(xiàn)債務(wù)違約，2016年后達(dá)到違約高峰，從圖1～4走勢(shì)來看，信用違約事件的發(fā)生在2016年前并未使低等級(jí)的信用債利差走高，2016年后才表現(xiàn)出顯著高企。

2.利率期限結(jié)構(gòu)。

國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)反映不同期限的資金供求關(guān)系，說明不同國(guó)債即期利率水平差別，并解釋利率與其期限長(zhǎng)短的關(guān)聯(lián)，相同風(fēng)險(xiǎn)水平下，利率期限結(jié)構(gòu)既能解釋即期利率與其到期期限的關(guān)系，也能反映長(zhǎng)期國(guó)債與短期國(guó)債之間的傳導(dǎo)，還包含諸多對(duì)應(yīng)的未來經(jīng)濟(jì)信息。

理論上講，如果信用價(jià)差反映的是信用風(fēng)險(xiǎn)，那么，對(duì)于同一信用評(píng)級(jí)公司債來說，在某一觀測(cè)時(shí)間上一般遵循“到期時(shí)間越長(zhǎng)，信用價(jià)差越大”的規(guī)律?；蛲恍庞玫燃?jí)債券應(yīng)該隨著到期時(shí)間增加而獲得更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，因?yàn)闀r(shí)間越長(zhǎng)，債券面臨違約和降級(jí)的不確定性增加，其對(duì)應(yīng)信用價(jià)差理應(yīng)更高。到期日越近，波動(dòng)越大，即將到期的債券擁有更好的流動(dòng)性，因而對(duì)信息的反應(yīng)更迅速。

本文采用均值計(jì)算不同信用級(jí)別（AAA、BBB、CCC和CC四個(gè)信用級(jí)別）、不同到期日企業(yè)債的信用價(jià)差，繪制信用價(jià)差期限結(jié)構(gòu)曲線進(jìn)行觀測(cè)和對(duì)比，參見圖5～8。

到期年限（年）

從圖5～8可見，AAA和CC級(jí)企業(yè)債都出現(xiàn)了利率期限結(jié)構(gòu)的扭轉(zhuǎn)，尤其是評(píng)級(jí)最低的相當(dāng)于投機(jī)級(jí)債券CC級(jí)債券，信用價(jià)差期限結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為到期時(shí)間越短利差越大、到期時(shí)間越長(zhǎng)利差越小的走勢(shì)，這與中國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)特征有關(guān)系。從國(guó)內(nèi)外經(jīng)驗(yàn)來看，危機(jī)來臨導(dǎo)致市場(chǎng)對(duì)短期債需求大增。另外，從中國(guó)信用債投資者偏好看，由于市場(chǎng)近幾年資金流動(dòng)性充足，且投資品種匱乏，投資者偏好于流動(dòng)性好的投資品，AAA級(jí)債沒有違約風(fēng)險(xiǎn)，且一年期債具有最好的流動(dòng)性，而CC級(jí)短期債也具有很好的流動(dòng)性，還能獲得較高收益，所以受投資者青睞。

到期年限（年）

綜上不難得出，信用級(jí)別越低，信用利差越大，因?yàn)檫`約風(fēng)險(xiǎn)越大，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越高。到期日越近，波動(dòng)越大，因?yàn)榧磳⒌狡诘膫瘬碛懈玫牧鲃?dòng)性，因而對(duì)信息反應(yīng)更迅速。較低級(jí)別的債券收益對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)更敏感，為試圖找到影響債券信用價(jià)差變化的共同因素，使用指數(shù)比使用單個(gè)債券更能消除個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，因而本文將選取CCC信用級(jí)別一年期指數(shù)收益率為變量進(jìn)行實(shí)證研究。

四、實(shí)證結(jié)果

經(jīng)實(shí)證得到的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型平滑概率、轉(zhuǎn)換概率矩陣和模型中各參數(shù)估計(jì)結(jié)果如圖9、表1和表2。

1.從平滑概率來看，信用債利差明顯存在兩個(gè)區(qū)制。2016年以前基本都已區(qū)制2狀態(tài)為主，2014年上半年和2016年4月后，以接近1的概率轉(zhuǎn)換為區(qū)制1。轉(zhuǎn)換概率矩陣顯示，從區(qū)制1延續(xù)區(qū)制1的概率是0.99，從區(qū)制1轉(zhuǎn)移到區(qū)制2的概率是0.01;從區(qū)制2延續(xù)區(qū)制2的概率是0.98，從區(qū)制2轉(zhuǎn)移到區(qū)制1的概率是0.02。

在實(shí)證結(jié)果中，區(qū)制1方差項(xiàng)值為1.45，比區(qū)制2方差項(xiàng)0.074顯著增大;區(qū)制1截距項(xiàng)為28，也比區(qū)制2截距項(xiàng)25有所放大?？梢妳^(qū)制1的特征為波動(dòng)更大，利差更高，意味著進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)高收益階段。經(jīng)濟(jì)下行時(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)往往會(huì)集中爆發(fā)，因而難以分散化，當(dāng)違約風(fēng)險(xiǎn)集中到來時(shí)，會(huì)大幅推升風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，利差顯著擴(kuò)大，波動(dòng)增加。信用價(jià)差的不同區(qū)制反映了經(jīng)濟(jì)周期的不同階段。

2.國(guó)債利率和國(guó)債利率斜率回歸系數(shù)為正，且統(tǒng)計(jì)顯著。

表2國(guó)債利率回歸系數(shù)為0.7274，國(guó)債利率斜率回歸系數(shù)為0.2766，二者均為正說明信用債收益率隨著短期無風(fēng)險(xiǎn)利率增加以及無風(fēng)險(xiǎn)利率期限結(jié)構(gòu)斜率增大而增加。從理論上來看，利率曲線斜率增加，說明未來期望利率增加，信用利差應(yīng)該減小，二者是理論上負(fù)相關(guān)關(guān)系。這種與理論上差異說明，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)中利率曲線斜率增大則可能是由于短期利率相對(duì)于長(zhǎng)期利率下降更快導(dǎo)致的，與未來利率上升或經(jīng)濟(jì)向好預(yù)期無關(guān)。這一現(xiàn)象與Collin等（2001）研究結(jié)論相同，也曾發(fā)現(xiàn)利率期限結(jié)構(gòu)斜率增大對(duì)債券信用價(jià)差有增大的影響關(guān)系[30]。

進(jìn)一步看，無風(fēng)險(xiǎn)利率增加顯然會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)債券到期收益率，因無風(fēng)險(xiǎn)利率增加意味著市場(chǎng)資金趨緊，企業(yè)現(xiàn)金流下滑，從而容易違約;而無風(fēng)險(xiǎn)利率斜率增加，意味著長(zhǎng)期利率比短期利率增加更多，即期限結(jié)構(gòu)中包含的遠(yuǎn)期利率增加，反映市場(chǎng)對(duì)未來利率增加的預(yù)期，對(duì)于處于這個(gè)時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)債券來說，一方面，利率增長(zhǎng)預(yù)期也拉高了風(fēng)險(xiǎn)債預(yù)期收益;另一方面，利率增長(zhǎng)預(yù)期實(shí)際包含了對(duì)未來經(jīng)濟(jì)走弱預(yù)期，風(fēng)險(xiǎn)債券主體未來經(jīng)營(yíng)不確定性增加，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)增加。按照國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究，無風(fēng)險(xiǎn)利率期限結(jié)構(gòu)斜率包含了明確商業(yè)周期的信息，在衰退階段，中央銀行降低了短期無風(fēng)險(xiǎn)率以刺激經(jīng)濟(jì)，而長(zhǎng)期無風(fēng)險(xiǎn)利率較高反映了投資者不愿在該時(shí)期承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，從而衰退期期限結(jié)構(gòu)向上的斜率反映了貨幣政策。

3.信用債收益與股票指數(shù)收益及股指波動(dòng)都呈負(fù)相關(guān)，且統(tǒng)計(jì)顯著。表2中股指收益率與股指收益波動(dòng)率回歸系數(shù)為-0.0002和-544.3873，這種負(fù)相關(guān)關(guān)系，一方面，顯示信用債與股票市場(chǎng)資金面的蹺蹺板效應(yīng)，股票收益高時(shí)，資金流向股市，債市收益低，反之資金流向債市;另一方面，當(dāng)經(jīng)濟(jì)向好時(shí)，企業(yè)盈利高，股市走強(qiáng)，股指正收益，而此時(shí)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)低，信用債收益走低。

五、結(jié)論及對(duì)策建議

（一）結(jié)論

以上通過馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型研究中國(guó)從2014年初到2017年年初信用債信用價(jià)差走勢(shì)，研究發(fā)現(xiàn)：（1）信貸債務(wù)在牛市中，因?yàn)閭瘍r(jià)格不斷攀升，到期收益率在下降，信貸息差尤其是高信用評(píng)級(jí)，正在縮小。信貸基本面在2014年之后實(shí)際上趨于惡化。信貸風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)在2016年之前并未完全暴露，信貸事件對(duì)信貸息差影響有限，這是資本驅(qū)動(dòng)牛市的一個(gè)重要特征。（2）信用債利差明顯存在兩個(gè)區(qū)制，2014年上半年和2016年4月后，與其余時(shí)段呈現(xiàn)為另一區(qū)制，特征是信用價(jià)差增加，波動(dòng)加大。說明信用債打破剛性兌付以來，中國(guó)債券市場(chǎng)收益率進(jìn)入一種新的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)模式。（3）信用價(jià)差與利率期限結(jié)構(gòu)和股指的相關(guān)性顯示，信用價(jià)差變化與經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)密切相關(guān)。信用價(jià)差與利率期限結(jié)構(gòu)斜率正相關(guān)，表明經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)信用價(jià)差變大，說明中國(guó)信用債市場(chǎng)價(jià)差曲線良好地反映了經(jīng)濟(jì)周期變化。

綜上可知，中國(guó)信用債市場(chǎng)已逐漸能夠反映經(jīng)濟(jì)周期信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。信用風(fēng)險(xiǎn)的特征是，信用風(fēng)險(xiǎn)往往集中性爆發(fā)，因而難以分散化，當(dāng)違約風(fēng)險(xiǎn)集中到來時(shí)，會(huì)大幅推升風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。中國(guó)貨幣充裕、“缺資產(chǎn)”的背景下，2014年基于融資改善的預(yù)期，寬松融資提供了整體利差機(jī)會(huì)和高收益?zhèn)顿Y，2015年出現(xiàn)城投債和地產(chǎn)債投資主題，這種趨勢(shì)下，信用價(jià)差也應(yīng)隨之?dāng)U大，但實(shí)際信用價(jià)差連續(xù)收窄，這與信用基本面形成了背離。信用基本面惡化的趨勢(shì)說明，2016年前中國(guó)信用債市場(chǎng)信用事件影響非常有限，信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)并沒有得到充分反映，顯現(xiàn)出典型的資金驅(qū)動(dòng)型牛市特點(diǎn)，2016年后市場(chǎng)行情出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，信用價(jià)差逐步增大，短期債增大幅度最多，信用價(jià)差對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)作用開始顯現(xiàn)。

從信貸市場(chǎng)發(fā)展角度看，信用風(fēng)險(xiǎn)的暴露意味著市場(chǎng)正在轉(zhuǎn)向成熟，風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)機(jī)制也會(huì)趨于合理，在這種信用定價(jià)機(jī)制不斷完善的背景下，中國(guó)債券市場(chǎng)信用價(jià)差驅(qū)動(dòng)從資金面依賴轉(zhuǎn)為信用資質(zhì)依賴，也即中國(guó)債券市場(chǎng)信貸息差的推動(dòng)力量已從資本轉(zhuǎn)向信用評(píng)級(jí)。隨著債券市場(chǎng)的成熟，利率期限結(jié)構(gòu)對(duì)主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)行預(yù)警功能會(huì)越發(fā)明顯和有效，可為預(yù)測(cè)主權(quán)信用風(fēng)險(xiǎn)狀況提供一定參考。同時(shí)，隨著中國(guó)債券市場(chǎng)的完善，“利率風(fēng)險(xiǎn)”的單一結(jié)構(gòu)也將轉(zhuǎn)變?yōu)椤袄曙L(fēng)險(xiǎn)+信用風(fēng)險(xiǎn)”的二元結(jié)構(gòu)。

（二）對(duì)策建議

筆者認(rèn)為提高債券市場(chǎng)信息透明度是債券市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵，具體建議如下：（1）迅速有效地完善市場(chǎng)交易制度，為信用風(fēng)險(xiǎn)管理保駕護(hù)航。首先是國(guó)債市場(chǎng)的迅速完善，要最大限度地發(fā)揮主權(quán)市場(chǎng)在規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)中的作用。其次，將企業(yè)上市交易的基礎(chǔ)制度逐步變?yōu)椤皩掃M(jìn)嚴(yán)出”，完善信息披露制度，打擊財(cái)務(wù)造假，對(duì)市場(chǎng)內(nèi)幕交易和操縱市場(chǎng)行為進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管。還有，要注重對(duì)市場(chǎng)參與者的保護(hù)，完善交易制度，設(shè)置合理保證金水平，增加投機(jī)者交易成本，減少過度投機(jī)和高風(fēng)險(xiǎn)交易。（2）充分利用利率期限結(jié)構(gòu)包含的豐富有用信息，發(fā)揮先導(dǎo)作用。在債券市場(chǎng)中，利率期限結(jié)構(gòu)和主權(quán)信用風(fēng)險(xiǎn)之間存在正相關(guān)的關(guān)系，隨著債券市場(chǎng)迅猛發(fā)展，利率期限結(jié)構(gòu)對(duì)主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)行的指示器作用已逐步顯現(xiàn)，但其顯現(xiàn)的正確性依賴于良好的市場(chǎng)基礎(chǔ)，提取債券期限結(jié)構(gòu)中的信息是標(biāo)，完善市場(chǎng)基礎(chǔ)是本，市場(chǎng)的健全是保證債券收益率曲線穩(wěn)定性與可靠性的關(guān)鍵所在。（3）完善反映市場(chǎng)供求的到期收益率曲線，建立有效預(yù)警。收益率曲線可以用來預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)周期和通貨膨脹率，被視為央行貨幣政策立場(chǎng)的指示器，中國(guó)應(yīng)借鑒西方成熟市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，發(fā)展、優(yōu)化和創(chuàng)新債券品種結(jié)構(gòu)和期限結(jié)構(gòu)，優(yōu)化收益率曲線，充分發(fā)揮信用價(jià)差對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)先行指示作用。建立有效的危機(jī)預(yù)警機(jī)制，對(duì)各期限利率進(jìn)行預(yù)調(diào)，在擬合收益率曲線走勢(shì)時(shí)適當(dāng)加入主權(quán)信用違約互換相關(guān)變量，這樣不僅利于實(shí)現(xiàn)對(duì)到期收益率曲線有效調(diào)控，也利于提高收益率曲線擬合效果，將價(jià)格控制在合理范圍，提高金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和管理能力。（4）開發(fā)和創(chuàng)新信用衍生產(chǎn)品，對(duì)沖債券市場(chǎng)的系統(tǒng)性信用風(fēng)險(xiǎn)。隨著現(xiàn)階段中國(guó)債券市場(chǎng)逐步成熟，信貸風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)應(yīng)加快步伐，完整的制度安排和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)多樣化的風(fēng)險(xiǎn)分散分擔(dān)機(jī)制和共享系統(tǒng)應(yīng)該被提升。以市場(chǎng)為導(dǎo)向，推出信用衍生產(chǎn)品對(duì)沖系統(tǒng)性信用風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化并實(shí)現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分配，使投資者可以借助市場(chǎng)化方式對(duì)沖、轉(zhuǎn)移和規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)，以有效預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)積累和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。

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（責(zé)任編輯：鐵 青）

Correlation between Chinese Credit Spreads and Business

Cycle Based on Markov-switching Model

JIANG hong1，2， LIANG Zhaohui1， ZHAO hong2

（1.School of Economics and Management， Tianjin Polytechnic University， Tianjin 300387， China;

2.School of Textile Science and Engineering， Tianjin Polytechnic University， Tianjin 300387， China）

Abstract：This paper investigates the characteristics of Chinese credit spreads since the first actual default in 2014， using a Markov-switching model. Our analyses provide clear evidence that two regimes exist， one of a newly regime demonstrates both bigger credit spreads and larger volatility in the first half of 2014 and after 2016. Our results of correlation between credit spreads and interest rate， stock index etc. indicate that credit spread is closely related with business cycle fluctuation， and credit risk premium can be reflected gradually in Chinese bond market.

Key words：Markov; regime switching;credit spreads;business cycle

收稿日期： 2019-08-08

基金項(xiàng)目：? 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（71371136）

作者簡(jiǎn)介： 姜 弘（1976—），女，天津市人，天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，天津工業(yè)大學(xué)紡織科學(xué)與工程學(xué)院博士研究生，研究領(lǐng)域：金融統(tǒng)計(jì)。