国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

我國債券市場CDS的運作方式及其支持企業(yè)融資現(xiàn)狀研究
——以首批“示范房企”為例

2023-04-13 08:29:54何竹陌于謙龍
中國水運 2023年3期
關鍵詞:債券市場債券定價

何竹陌,于謙龍

(上海理工大學管理學院,上海 20093)

近年來由于新冠肺炎疫情以及國內(nèi)外形勢的影響,經(jīng)濟進入了下行周期,債券市場逐漸打破剛兌局面,具有產(chǎn)能過剩、庫存多、周期長的特點的房地產(chǎn)行業(yè)的違約風險也不斷增加。因此為了應對目前我國不斷釋放的債券市場信用風險,緩解企業(yè)融資難、融資貴的現(xiàn)狀:截至2021年末,證券公司創(chuàng)設信用保護合約(CDS)共對應支持民營企業(yè)融資約296.3 億元,其名義本金合計約65.55 億元。

本研究選用的73個薔薇屬植物均為二倍體[31-33],其中22個為古老月季品種(Old garden roses, OGR);其余51個為野生種、變種和變型(表1)。根據(jù)分析需要將51個種劃分為2個類群:(1)薔薇野生種(wild species, WS),包括33個種或變種;(2)月季組(Sect. Chinenses DC., SC),包括18個基因型。研究材料部分采集于云南省農(nóng)業(yè)科學院花卉研究所國家觀賞園藝工程技術(shù)研究中心種質(zhì)資源保存基地,另一部分由云南艾薔薇園藝科技有限公司提供。

由此可得,目前我國CDS 市場發(fā)展平穩(wěn),支持企業(yè)融資的效果顯著。另一方面,由于CDS 的定價方式作為推進CDS 發(fā)展的一項重要基礎,對民營企業(yè)的債券融資與債券市場的健康發(fā)展有重要的支持作用,因此研究意義較大。

1 文獻綜述

由于信用保護工具對企業(yè)債券融資的支持作用,很多學者一直關注著我國CDS 的發(fā)展:馬夢江[1](2018)通過研究CDS 管理風險的效果,認為CDS 能拓寬我國中小企業(yè)與高新技術(shù)企業(yè)的融資通道。童毛弟[2](2019)認為CDS 可以緩釋信貸風險,提高銀行在中小企業(yè)信貸等方面的服務能力,有利于中小企業(yè)的融資。明明[3]等(2022)指出2021年國內(nèi)信用衍生品累計支持616.84 億元債券發(fā)行,其中CDS 有助于信用市場定價與債券市場的健康發(fā)展,有重要的研究意義。

CDS 定價方式作為推進其發(fā)展的一項重要基礎,決定CDS 是否適用于我國債券市場,但由于我國CDS 市場無法使用國際市場中相對成熟的CDS 定價模型,因此同樣備受關注:劉曉桐[4](2017)修正用于CDS 定價的KWV 模型,使模型進一步適用于中國市場。余帆[5](2020)認為由于中國公司的違約概率不能僅依據(jù)股票價值來衡量,因此運用違約概率的強化模型對其文章中的CDS 進行了定價。張茂軍[6](2022)通過三角模糊數(shù)表示中國市場中的違約概率與違約回收率,將CDS 的模糊定價模型作為中國版CDS 的定價模型。我國學者對CDS 支持企業(yè)融資的作用與適用于中國CDS 市場的定價方式做詳細研究,但在我國債券市場CDS運作機理、效果方面缺乏案例研究。本文首先系統(tǒng)地分析我國債券市場CDS 運作方式,并通過參照首次應用于民營房企的信用保護工具的實例,分析其支持企業(yè)融資的途徑,并給出改進建議。

2 國內(nèi)CDS 的運作現(xiàn)狀

2.1 國內(nèi)CDS 的發(fā)展演變

1.2 田間管理種植密度過大,據(jù)調(diào)查,田間密度超過9萬株/hm2的地塊,病株率最高可達40%;偏施氮肥的田塊,通風透光不良,玉米組織柔嫩,也有利于病原菌侵染發(fā)病;收獲后不及時清除病殘體、施用未腐熟的農(nóng)家肥等,多年連作田土壤積累了大量病菌,這是嚴重發(fā)病的關鍵條件,都會使田間菌源增多,發(fā)病嚴重。

2.2 CDS 定價與影響因素

鑒于“地平線2020”預算經(jīng)費有限,其中期評估報告明確指出,一些優(yōu)質(zhì)項目因此無緣項目經(jīng)費,且為進一步凸顯和發(fā)揮科研創(chuàng)新對歐洲經(jīng)濟、社會發(fā)展的巨大作用,歐盟委員會就歐盟第九研發(fā)框架計劃向議會提出了規(guī)模約1 148億歐元的7年預算申請,其中941億歐元用于“地平線歐洲”。該預算額度為歷屆歐盟研發(fā)框架計劃之首,比“地平線2020”的實際計劃金額800億高出了100多億[8]。

3 CDS 等信用保護工具對民營房企融資的支持效果的案例分析

3.1 CDS 等信用保護工具對民營房企融資促進的途徑的整體案例分析

2022年5月,民營房地產(chǎn)企業(yè)碧桂園、龍湖和美的置業(yè)被監(jiān)管機構(gòu)選為首批“示范房企”,通過“債券發(fā)行+信用保護工具”的方式融資,減少投資者購買債券的風險,提高投資者對于房地產(chǎn)行業(yè)的信心,最終成功實現(xiàn)融資共計約24 億元。這次融資充分發(fā)揮信用保護工具對沖信用風險的作用,提升企業(yè)債券融資的信用水平,促進單只債券發(fā)行,發(fā)揮較強的示范作用,對房地產(chǎn)行業(yè)的復蘇起到積極的推動作用,有利于打破目前民營房企“融資難”的現(xiàn)狀。

CDS 定價是在我國推進CDS 發(fā)展的一項重要基礎。一方面,若定價不合理,CDS 會缺乏流動性與交易價值,降低投資者參與CDS 市場交易的動力,使CDS 市場難成規(guī)模;另一方面,CDS 的價格發(fā)現(xiàn)作用實際上源于CDS 的高流動性,也與CDS 定價密切相關,可促進CDS 市場進一步走向完全競爭。信用保護工具的價格不僅直接影響著“債券發(fā)行+信用保護工具”的融資方式的最終收益表現(xiàn),還是該融資方式是否能夠普遍適用于民營企業(yè)融資的關鍵,因此由于CDS 在國際市場中的發(fā)展越來越成熟,形成了多種以違約概率與違約回收率為核心變量的CDS 定價模型,再加上市場中大量存量數(shù)據(jù)確保了核心變量的可獲得性,所以國際市場中CDS的定價機制較為完善。但根據(jù)本次應用于三家“示范房企”的信用保護工具,可以看出目前我國市場還沒有積累到大量的歷史數(shù)據(jù)以確定違約概率與違約回收率等用于CDS 定價模型的變量,我國CDS 市場也就無法使用國際市場的CDS 定價模型。雖然國內(nèi)與國際對于CDS的定價機制不同,但本質(zhì)都是衡量應轉(zhuǎn)移的信用風險即影響CDS 價格的因素大致相同,例如:信用基本面要素、資金面要素、CDS 賣方的流動性風險、參考實體違約風險、CDS 的裸交易、剛兌信仰殘留、市場參與者對經(jīng)濟的預期與對風險的偏好等。

表1 三家“示范房企”的債券融資

我國信用保護工具的應用和發(fā)展與信用市場的風險暴露程度有較高的一致性。由于國內(nèi)外形勢與疫情等因素的影響,目前國內(nèi)房地產(chǎn)行業(yè)整體不景氣,違約風險整體呈上升趨勢。面對房地產(chǎn)行業(yè)現(xiàn)狀,投資者對其未來發(fā)展的預期較差,對信用市場風險的不斷躲避導致房地產(chǎn)行業(yè)的融資通道越來越窄,特別是民營房企的融資。在此背景下,監(jiān)管機構(gòu)鼓勵三家示范民營房企通過搭配信用保護工具的方式,發(fā)行債券進行融資。信用保護工具可以通過分散企業(yè)信用風險引導投資者恢復對民營房企債券市場的投資信心,在一定程度上減輕了市場參與者對房地產(chǎn)行業(yè)風險的偏見,是監(jiān)管機構(gòu)對于充分打開民營房企融資通道,助力其健康發(fā)展的一項積極的政策信號。

一方面,市場參與者可以利用信用保護工具對信用風險的對沖作用,通過買入相應的信用保護工具,分離并轉(zhuǎn)移參考主體的信用風險,僅留債券本身的市場風險。使用信用保護工具能減少市場參與者對參考主體實際發(fā)生違約事件的擔憂,提高市場參與者購買與持有企業(yè)債券的積極性與企業(yè)的融資效率,因此信用保護工具對于房地產(chǎn)行業(yè)的債券有一定的增信作用,可以提高債券的信用等級,從而縮小了企業(yè)債券的信用利差,降低了企業(yè)的融資成本。

3.2 CDS 等信用保護工具降低民營房企融資成本的個案分析

可以表明,信用保護工具不僅有助于提高公司債券的發(fā)行效率,恢復公司的融資通道,還可以有效控制并降低公司的融資成本。

表2 碧桂園債券發(fā)行利差與票面利率

在三家“示范房企”中,碧桂園本次以“債券發(fā)行+信用保護工具”方式發(fā)行的債券吸引了多家機構(gòu)參與投標,與其他房地產(chǎn)企業(yè)同品種、同期債券相比,其票面利率較低但市場認購水平較高;與碧桂園在2021 下半年以來發(fā)行的同品種、期限相近債券相比,其發(fā)行利差與票面利率都有明顯縮小。

信用保護工具的定價方式作為推進其發(fā)展的一項重要基礎,由于應用于本次“示范房企”的信用保護工具采用了協(xié)議定價的方式,所以行業(yè)基本面、參考主體所處經(jīng)濟環(huán)境的動態(tài)等可以在一定程度上代表參考實體信用風險的因素,都會影響相關創(chuàng)設機構(gòu)對其價格的確定;而信用保護工具的創(chuàng)設規(guī)模即名義本金、覆蓋期限,反映了其創(chuàng)設主體對投資者的保護力度,與信用保護工具的價格成正比,也是影響其定價的關鍵因素。因此對比本次應用于三家“示范房企”債券融資的信用保護工具的創(chuàng)設規(guī)模、覆蓋期限與企業(yè)債券的票面利率,可以推測龍湖集團對應信用保護工具的創(chuàng)設價格最低,而美的置業(yè)對應信用保護工具的創(chuàng)設價格最高。

我國通過吸取海外市場中CDS 的發(fā)展經(jīng)驗,并根據(jù)國情進行改良。截至2021年末,銀行間市場現(xiàn)有信用保護工具共200 筆,其中CRMW 與CLN 合計165 筆;交易所市場創(chuàng)設信用保護合約(CDS)共對應支持民營企業(yè)融資約296.3 億元,其名義本金合計約65.55 億元。為了近日證監(jiān)會等三部門指出,應增強債券市場的融資效率以促進民營企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。其中,信用保護工具的試點工作在支持民企融資等問題中起到了積極的作用。2022年前三個月,證券公司創(chuàng)設信用保護工具共24.08 億元,其中信用保護合約(CDS)共13.9 億元,占比57.7%。2022年5月,民營房地產(chǎn)企業(yè)碧桂園、龍湖和美的置業(yè)通過“債券發(fā)行+信用保護工具”的融資方式,成功實現(xiàn)融資共計約24 億元。

另一方面,根據(jù)信用保護工具的價格發(fā)現(xiàn)作用,投資者可以根據(jù)信用保護工具市場的變化,按照自身對風險的管理能力與對風險的偏好程度來調(diào)整對企業(yè)發(fā)行債券的投資。并且通過信用保護工具,更多市場參與者與相關機構(gòu)也可以加入對企業(yè)發(fā)行債券信用風險的評估與交易的過程之中,從而提高了房地產(chǎn)行業(yè)債券市場的流動性。

4.3 社會效益 “雙珍”樹種資源是重要的戰(zhàn)略資源,不僅具有顯著的經(jīng)濟效益和生態(tài)環(huán)境效益,而且對于科學技術(shù)進步、社會精神文明建設等都具有十分重要的現(xiàn)實意義。發(fā)展林下經(jīng)濟“雙珍”模式,對調(diào)整林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升林業(yè)產(chǎn)業(yè)的效益和科技含量、提高林地高附加值、帶動農(nóng)民脫貧致富等方面都具有重要意義,可解決農(nóng)村富余勞動力就業(yè),推動種植業(yè)、加工業(yè)、貿(mào)易業(yè)、旅游業(yè)、運輸業(yè)等行業(yè)持續(xù)共同發(fā)展。

由此可得,“債券發(fā)行+信用保護工具”的融資方式,有利于實現(xiàn)債券市場的信用風險定價,使房地產(chǎn)行業(yè)的債券發(fā)行價格即企業(yè)的融資成本更加合理,進一步讓一些財務狀況優(yōu)良,信用記錄良好,有較好市場聲譽的優(yōu)質(zhì)民營房企擺脫房地產(chǎn)行業(yè)整體融資困難背景的影響,從而帶動市場參與者對整個行業(yè)投資信心的恢復,改善目前房地產(chǎn)行業(yè)“融資貴”的難題。

4 我國CDS 發(fā)展的建議

我國應結(jié)合國情與市場優(yōu)先發(fā)展標準簡單的CDS,并不斷完善CDS 定價機制,重視CDS 支持企業(yè)融資的作用。首先,我國應不斷學習與借鑒國外市場中相對成熟的CDS 定價模型,結(jié)合我國市場實際情況,通過修改、研究尋找適用于我國市場特點的定價方式。其次,相關部門應加強對企業(yè)信用評級的管理,規(guī)范我國信用評級市場,使我國CDS 市場能使用企業(yè)的信用評級信息作為定價依據(jù)。最后,我國還要加強對債券市場的監(jiān)管,鼓勵企業(yè)運用信用保護工具發(fā)行債券進行融資,充分發(fā)揮CDS 在債券市場中對企業(yè)融資的支持作用。

猜你喜歡
債券市場債券定價
債券市場數(shù)據(jù)
債券(2021年8期)2021-09-23 23:38:57
本刊2020年36卷第12期版權(quán)頁定價勘誤
2020年9月債券型基金績效表現(xiàn)
債券(2020年10期)2020-10-30 10:02:30
2020 年 7 月債券型基金績效表現(xiàn)
債券(2020年8期)2020-09-02 06:59:38
2020年2月債券型基金績效表現(xiàn)
債券(2020年3期)2020-03-30 03:27:23
債券市場對外開放的進程與展望
中國外匯(2019年20期)2019-11-25 09:54:58
基于分層Copula的CDS定價研究
我國債券市場的久期分析
幫爸爸定價
讀寫算(下)(2015年11期)2015-11-07 07:21:02
自主定價基本不可能
元阳县| 武川县| 娄底市| 加查县| 北海市| 扶余县| 昌黎县| 汶上县| 金塔县| 庆云县| 民乐县| 根河市| 渑池县| 武定县| 平泉县| 江阴市| 北海市| 九寨沟县| 苗栗县| 湟中县| 华阴市| 麻江县| 琼结县| 五华县| 武威市| 綦江县| 平舆县| 栾城县| 镇远县| 安义县| 海晏县| 滨海县| 大化| 砀山县| 德江县| 南陵县| 璧山县| 开阳县| 南雄市| 万山特区| 津市市|