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        高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險評估:預(yù)期損失率模型

        2014-11-15 11:41:50袁志輝
        債券 2014年10期
        關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險

        袁志輝

        摘要:自今年3月份債券剛性兌付被打破以來,信用風(fēng)險受到市場廣泛關(guān)注,多只債券評級下調(diào),信用利差劇烈波動。本文通過建立預(yù)期損失率模型,對交易所高收益?zhèn)男庞蔑L(fēng)險進行實證分析,結(jié)果表明該模型利用資產(chǎn)市場價值信息,相對于傳統(tǒng)財務(wù)分析方法,對高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險的評估具有一定的領(lǐng)先性。

        關(guān)鍵詞:高收益?zhèn)?信用風(fēng)險 預(yù)期損失率模型

        高收益?zhèn)鹪从诿绹感庞玫燃壍陀谕顿Y級的債券,又叫垃圾債券。根據(jù)屬性,我國存在兩類相互獨立的高收益?zhèn)?,即交易所低等級公司債和中小企業(yè)私募債。其中中小企業(yè)私募債自2012年6月誕生以來,發(fā)展較為緩慢,發(fā)行量偏低。投資者主要包括銀行理財、券商資管等,交易性差,主要是持有到期。此外,中小企業(yè)私募債一般有多種形式擔(dān)保,企業(yè)本身信用風(fēng)險被淡化,定價的市場化程度不高,而且信息很不對稱、完整。因此,本文重點研究交易所低等級公司債。

        交易所低等級公司債主要指信用等級在AA-級及以下、到期收益率8%以上的債券。由于剛性兌付的存在,此前信用風(fēng)險一直處于壓抑狀態(tài),導(dǎo)致我國高收益?zhèn)袌銎鸩捷^晚。

        2013年經(jīng)濟下行壓力較大,同時伴隨資金緊張,上市公司盈利惡化,信用評級下調(diào)范圍擴大,高收益?zhèn)瘡V泛出現(xiàn)。今年3月份,超日債公告未能付息而成為國內(nèi)債券市場第一單實質(zhì)性違約,之后“黑天鵝”頻出,交易所高收益?zhèn)袌鋈找媸艿疥P(guān)注。尤其是今年二季度以來,高收益?zhèn)山涣糠糯螅鲃有院棉D(zhuǎn),且可以質(zhì)押,機構(gòu)投資者對其參與熱情明顯提高,對信用風(fēng)險評估也愈加重視。

        研究現(xiàn)狀

        國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對于高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險評估的相關(guān)研究主要分為兩類:一類只考慮債券發(fā)行人賬面價值,基于債務(wù)人財務(wù)狀況、經(jīng)營狀況及資信狀況來綜合評估其信用風(fēng)險大??;另一類考慮了發(fā)行人未來收益變動及資產(chǎn)賬面價值,基于資產(chǎn)未來收益的波動及反映市場信息的市場價值來分析其信用風(fēng)險。

        傳統(tǒng)上,基于發(fā)行人賬面價值分析以定性分析為主,主要圍繞幾個關(guān)鍵性的要素展開。除此之外,一般還需要考慮資金成本、經(jīng)濟周期等非企業(yè)內(nèi)部因素,將賬面價值等企業(yè)層面及經(jīng)濟周期等外部經(jīng)濟層面結(jié)合起來分析。

        后來逐步研究使用量化模型方法對債務(wù)人的償債能力和意愿進行定量分析,主要思想是將影響債務(wù)人經(jīng)營發(fā)展能力及資信狀況的若干賬面價值變量指標(biāo)選取出來,然后賦予權(quán)重,通過特定的模型得到信用綜合評分或違約概率值,以此來評估債務(wù)人的信用風(fēng)險水平。主要有三種模型:多元判別模型、Logit和Probit回歸模型。

        伴隨著金融衍生品的快速發(fā)展,金融創(chuàng)新層出不窮,信用風(fēng)險的評估方法也在不斷改進,債務(wù)人資產(chǎn)未來收益及反映市場價值的信息開始被考慮進來,如CreditMetricS模型(1997)、 creditrisk+(1996)。另外,將反映資產(chǎn)市場價值的因素考慮進來后,基于期權(quán)定價理論逐步發(fā)展出一系列信用評價方法,結(jié)構(gòu)化方法較為流行。Merton(1974)將期權(quán)定價公式應(yīng)用于公司債務(wù)定價,認(rèn)為公司的權(quán)益和債務(wù)都可以看成是基于公司資產(chǎn)的期權(quán),用期權(quán)方法對債務(wù)定價。

        由于此前國內(nèi)債券市場未出現(xiàn)違約情形,因此相應(yīng)的信用風(fēng)險評估并未得到足夠重視。國內(nèi)幾家較大的信用評級公司,更多的依然是依靠基于公司賬面價值的財務(wù)分析,并結(jié)合經(jīng)濟基本面進行信用評級,此種評估模型尚存在一定缺陷,需要完善。

        預(yù)期損失率模型

        (一)目標(biāo)函數(shù)

        新巴塞爾協(xié)議于2004年開始實施,定義信用風(fēng)險為由于債務(wù)人違約而發(fā)生損失的風(fēng)險,內(nèi)部評級法規(guī)定反映信用風(fēng)險的綜合指標(biāo)為預(yù)期損失率(Expected Loss Ratio)。而預(yù)期損失率又可以分為兩部分:違約概率(Probability of Default)和違約后損失率(Loss Give Default)。違約概率指特定債項在一定時間段內(nèi)違約的可能性;違約后損失率指債項違約后相對于債項的本金和利息,投資者可能遭受損失的比例。兩者的影響因素并不相同,違約概率主要與企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)健性、流動性等因素有關(guān),而違約后損失率則與債項的優(yōu)先級、抵押擔(dān)保等情況密切相關(guān)。

        由此本文建立如下目標(biāo)函數(shù):

        其中,ELR為預(yù)期損失率,PD為違約概率,LGD為違約損失率,約束條件即為債務(wù)的性質(zhì),主要為優(yōu)先級和擔(dān)保情況。

        (二)假設(shè)前提

        根據(jù)Black & Scholes(1973)提出的假設(shè),本文先作如下一些假定:

        1.市場無摩擦,即不存在稅收和交易成本。

        2.賣空機制存在。

        3.資產(chǎn)的交易是連續(xù)的。

        4.企業(yè)價值與資本結(jié)構(gòu)無關(guān)(即MM定理成立)。

        5.企業(yè)價值V的變化能用以下隨機微分方程來描述:

        6.當(dāng)企業(yè)市場價值大于待償還債務(wù)(違約點)時,不會違約;反之,債務(wù)違約。即:

        (三)資產(chǎn)市值及波動率

        這里以上市公司為例來進行分析。將公司股權(quán)看為基于公司資產(chǎn)價值的看漲期權(quán),其價值為:

        其中,V為公司資產(chǎn)價值,DB為公司無違約的債務(wù)價值。

        對公司的債權(quán)價值為:

        根據(jù)Black-Scholes期權(quán)定價公式可得:

        模型的求解需要先得到公司資產(chǎn)價值波動率 和股票價值波動率 的關(guān)系函數(shù)。結(jié)構(gòu)化模型一般采用Merton(1974)關(guān)于兩者波動率的方程,即 。可是大量文獻實證表明,此關(guān)系函數(shù)在中國資本市場的適用性較差。魯煒、趙恒珩和劉冀云(2003)使用一個兩參數(shù)的 Weibull 分布,推導(dǎo)出 和 的關(guān)系函數(shù)為 ,并使用滬深兩市26家上市公司數(shù)據(jù)估計出參數(shù) ,然后進行實證分析,發(fā)現(xiàn)該模型比Merton模型更符合中國資本市場實際。因此本文采用此模型,根據(jù)滬深兩市100家上市公司數(shù)據(jù),使用最小二乘估計得出參數(shù)值,即得到關(guān)系函數(shù)為:

        聯(lián)立式(6)和(7)求解即可得公司資產(chǎn)市場價值 及其波動率 。

        (四)違約概率

        根據(jù)Crouhy & Galai(1997)的研究結(jié)果, 即為風(fēng)險中性的違約概率,因此可得信用風(fēng)險目標(biāo)函數(shù)中違約概率為:

        結(jié)合式(6)和(7)可得:

        其中,公司資產(chǎn)市場價值波動率 即為聯(lián)立式(6)和(7)所求, 為正態(tài)分布。

        (五)違約損失率

        根據(jù)Merton(1974)風(fēng)險債務(wù)定價的研究,Crouhy & Galai(1997)的拓展,債務(wù)違約預(yù)期回收率為 ,因此可知債務(wù)違約預(yù)期回收價值為 ,所以可得債務(wù)違約預(yù)期損失為 ,那么即可得違約損失率:

        (六)考慮高收益?zhèn)椥再|(zhì)的情況

        如果高收益?zhèn)再|(zhì)為次級債,即償還次序在其他債務(wù)之后,那么其信用風(fēng)險必將大于普通債務(wù);如果債務(wù)性質(zhì)為有擔(dān)保債務(wù),那么擔(dān)保人的存在使得其信用風(fēng)險相對普通債務(wù)而言較小;如果高收益?zhèn)陌l(fā)行人為其他債務(wù)人進行了債務(wù)擔(dān)保,那么該筆擔(dān)保債務(wù)將形成其隱性債務(wù),從而增加其信用風(fēng)險。不管債務(wù)性質(zhì)如何,其導(dǎo)致信用風(fēng)險變化的原因在于改變債務(wù)人的違約概率和債權(quán)人的違約損失率,根本途徑在于改變債務(wù)人的違約點。因此,考慮高收益?zhèn)椥再|(zhì)后信用風(fēng)險評估即歸結(jié)到對其債務(wù)人違約點的確定,只要分析出其違約點 ,然后代入到式(8)和(10),即可求出違約概率和違約損失率。

        根據(jù)違約點的定義,如果高收益?zhèn)棡榇渭墏?,記該債?wù)總額為 ,那么違約點為:

        如果高收益?zhèn)癁閾?dān)保債券,一般情形為“無條件連帶責(zé)任擔(dān)保”,按照“無條件連帶責(zé)任擔(dān)保”的法律定義,則只有在兩家公司同時違約時才能確認(rèn)債務(wù)違約的發(fā)生。此時可以將這種擔(dān)保帶來的信用風(fēng)險降低轉(zhuǎn)化為對債務(wù)人違約點的降低。如果擔(dān)保人違約,那么該債項的違約點仍然不變,如果擔(dān)保人不違約,那么該債項的違約點將為0。設(shè)擔(dān)保人的違約概率為 ,根據(jù)全概率公式可得違約點為:

        如果債務(wù)人對其他債務(wù)發(fā)行人進行了債務(wù)擔(dān)保,根據(jù)擔(dān)保債務(wù)的法律定義,只有在所擔(dān)保的債務(wù)發(fā)生實際違約的情況下該隱性債務(wù)才會對其信用風(fēng)險產(chǎn)生影響,此時擔(dān)保人將償還被擔(dān)保人的債務(wù)并獲得被擔(dān)保人資產(chǎn)價值,因此相當(dāng)于擔(dān)保人違約點增加了被擔(dān)保人公司價值少于其待償債務(wù)的部分。設(shè)所擔(dān)保的債務(wù)總額為 ,被擔(dān)保公司違約概率為 ,違約時資產(chǎn)價值為 ,可得該種債務(wù)性質(zhì)下的違約點為:

        (七)預(yù)期損失率

        1.普通債項(優(yōu)先級無擔(dān)保)

        將式(9)和(10)代入式(1)可得:

        其中, 、 和 可由式(6)和式(7)聯(lián)立求得, 為準(zhǔn)債務(wù)杠桿率。 和 均受到 的影響。

        2.次級債及擔(dān)保債務(wù)

        如果高收益?zhèn)棡榇渭墏⒂袚?dān)保債券或者債務(wù)人對其他債務(wù)人進行了債務(wù)擔(dān)保,此時對其預(yù)期損失率的求解,需要將相應(yīng)情況下的違約點代入模型,即分別將式(11)、(12)、(13)代入聯(lián)立方程式(6)和(7),得到新的資產(chǎn)價值 和新的資產(chǎn)價值波動率 ,然后代入式(9)和(10)就得到了新的 、 ,再代入式(14)即得到最終的 。

        實證分析

        (一)參數(shù)設(shè)定

        根據(jù)模型的整個推導(dǎo)過程,可知主要需要估計以下幾個參數(shù),權(quán)益市值 、權(quán)益市值波動率 、債務(wù)違約點DB、無風(fēng)險利率 、到期日T。

        1.權(quán)益市值

        我國證券市場情況較為特殊,股票被人為劃分為流通股和非流通股。因為非流通股沒有市場價格,因此如何確定非流通股的市場價值是個難題,本文參考上市公司股票全流通研究中非流通股定價,以每股凈資產(chǎn)計算非流通股的價格。

        流通股市場價值=12月份周平均收盤價格×流通股股數(shù)

        非流通股市場價值=每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)

        上市公司股權(quán)市場價值 =流通股市場價值+非流通股市場價值

        2.權(quán)益市值波動率

        本文采用歷史波動率法估計上市公司權(quán)益市值未來一年的波動率。假設(shè)上市公司股票價格滿足對數(shù)正態(tài)分布,則股票周收益率 為:

        其中, 、 為復(fù)權(quán)后股票周收盤價,可得權(quán)益市值波動率 為:

        其中,n為一年的交易周數(shù)。

        3.違約點

        由于我國債券市場實質(zhì)性違約事件今年才發(fā)生,因此依靠歷史違約信息來實證確定最優(yōu)的違約點較困難,本文采用Jeffrey R.Bohn(1999)針對大量公司違約事件進行實證分析的研究結(jié)果,違約發(fā)生最頻繁的臨界點處于公司資產(chǎn)價值大約等于短期負(fù)債加1/2長期負(fù)債的邊界,即:

        如果債項性質(zhì)為次級債、有擔(dān)保債務(wù)或者債務(wù)人對其他債務(wù)人進行了債務(wù)擔(dān)保,則根據(jù)式(11)、(12)和(13)依次可得違約點:

        4.無風(fēng)險利率

        本文無風(fēng)險利率采用1年期國債到期收益率,進行移動平均處理。

        (二)樣本選擇

        本文選取交易所市場2014年二季度末尚未到期、到期收益率在9%以上、債項評級在AA-級及以下成交活躍的公司債,評估其目前的信用狀況及信用風(fēng)險歷史波動狀況。

        樣本債務(wù)人的數(shù)據(jù)均來自Wind資訊,由Matlab編程計算,輸出結(jié)果為違約概率PD、違約損失率LGD、預(yù)期損失率ELR。

        (三)實證結(jié)果及分析

        1.二季度末信用狀況

        如表1所示,根據(jù)預(yù)期損失率模型測算出的交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險水平,按預(yù)期損失率與違約概率排序基本相同。外部評級相同債券的資質(zhì)其實相差很大,比如雖然都為AA-級, 09億城債的信用風(fēng)險明顯高于其他幾只債券,違約概率為12.76%,同時違約損失率也較高,這主要與房地產(chǎn)行業(yè)快速下滑有關(guān)。

        信用溢價的根源在于信用風(fēng)險,因此對于同等信用資質(zhì)的信用債,理論上投資者要求的信用溢價應(yīng)該很相似。然而對比交易所高收益?zhèn)庞盟脚c其信用溢價(相對于同期限國債)發(fā)現(xiàn),信用溢價并沒有較好地反映信用水平。12墨龍01、11中孚債的信用風(fēng)險居中,而信用溢價明顯高于其他券種;12建峰債、11安鋼02的信用溢價可能存在低估,這兩種債券存在較為明顯的估值偏差。

        2.信用風(fēng)險歷史變化情況

        2011年二季度以前,行業(yè)處于上行周期,企業(yè)經(jīng)營績效較好,信用風(fēng)險偏低,且小幅改善;2011年三季度后,房地產(chǎn)市場迎來階段性調(diào)整;從2012年四季度開始,行業(yè)景氣度快速回升,信用風(fēng)險回落;2014年后信用事件頻發(fā),加之行業(yè)衰退,信用風(fēng)險上升??傮w而言,預(yù)期損失率表征的信用風(fēng)險對于交易所高收益?zhèn)瘍魞r走勢具有一定領(lǐng)先性,但是顯著性仍不強。

        從定價構(gòu)成來看,信用溢價主要包括稅收溢價、風(fēng)險溢價、流動性溢價,除稅收溢價相對穩(wěn)定外,信用溢價主要反映風(fēng)險溢價和流動性溢價。2014年之前,信用債剛性兌付一直存在,信用溢價主要取決于流動性溢價;今年3月超日債違約,公募債券剛性兌付被打破,信用風(fēng)險對交易所高收益?zhèn)▋r的重要性持續(xù)回升。預(yù)計,此后信用風(fēng)險對于高收益?zhèn)鶅魞r走勢的領(lǐng)先性將更明顯。

        結(jié)論

        本文建立預(yù)期損失率模型,將企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)與資產(chǎn)市值等市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來,量化交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險。

        首先引入新巴塞爾協(xié)議的規(guī)定并結(jié)合高收益?zhèn)袆e于傳統(tǒng)信用債的特點,將預(yù)期損失率作為其信用風(fēng)險的綜合反映;然后基于信用風(fēng)險評估的結(jié)構(gòu)化分析方法,使用Merton(1974)結(jié)構(gòu)化思想方法,將權(quán)益、債務(wù)看成基于公司資產(chǎn)的期權(quán),結(jié)合期權(quán)定價公式和劉冀云等(2003)研究的更適合中國資本市場特征的關(guān)系函數(shù),求解出資產(chǎn)市場價值及其波動率;最后使用Crouhy & Galai(1997)和Merton(1974)的研究結(jié)果,分析出違約概率和違約損失率,并最終得出預(yù)期損失率;之后考慮債項優(yōu)先級、擔(dān)保情況等性質(zhì)條件下的預(yù)期損失率,認(rèn)為債務(wù)性質(zhì)對其信用風(fēng)險影響的根本途徑在于改變違約點,至此發(fā)展出完整的預(yù)期損失率模型,作為全文的理論基礎(chǔ)和核心分析方法。

        在建立預(yù)期損失率模型的基礎(chǔ)上,本文對交易所高收益?zhèn)M行了信用水平分析的實證研究。與市場真實的暗含信用風(fēng)險的信用溢價進行對比,結(jié)果表明預(yù)期損失率模型的評估效果較好,并且有助于發(fā)現(xiàn)市場錯誤,構(gòu)筑無風(fēng)險套利組合。此外,預(yù)期損失率對于高收益?zhèn)瘍魞r走勢具有一定領(lǐng)先性,并且隨著剛性兌付被打破,信用溢價對于信用風(fēng)險反映將更充分,因此,模型的有效性將逐步提高。

        參考文獻

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        作者單位:安信證券固定收益部

        責(zé)任編輯:牛玉銳 羅邦敏

        2.信用風(fēng)險歷史變化情況

        2011年二季度以前,行業(yè)處于上行周期,企業(yè)經(jīng)營績效較好,信用風(fēng)險偏低,且小幅改善;2011年三季度后,房地產(chǎn)市場迎來階段性調(diào)整;從2012年四季度開始,行業(yè)景氣度快速回升,信用風(fēng)險回落;2014年后信用事件頻發(fā),加之行業(yè)衰退,信用風(fēng)險上升??傮w而言,預(yù)期損失率表征的信用風(fēng)險對于交易所高收益?zhèn)瘍魞r走勢具有一定領(lǐng)先性,但是顯著性仍不強。

        從定價構(gòu)成來看,信用溢價主要包括稅收溢價、風(fēng)險溢價、流動性溢價,除稅收溢價相對穩(wěn)定外,信用溢價主要反映風(fēng)險溢價和流動性溢價。2014年之前,信用債剛性兌付一直存在,信用溢價主要取決于流動性溢價;今年3月超日債違約,公募債券剛性兌付被打破,信用風(fēng)險對交易所高收益?zhèn)▋r的重要性持續(xù)回升。預(yù)計,此后信用風(fēng)險對于高收益?zhèn)鶅魞r走勢的領(lǐng)先性將更明顯。

        結(jié)論

        本文建立預(yù)期損失率模型,將企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)與資產(chǎn)市值等市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來,量化交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險。

        首先引入新巴塞爾協(xié)議的規(guī)定并結(jié)合高收益?zhèn)袆e于傳統(tǒng)信用債的特點,將預(yù)期損失率作為其信用風(fēng)險的綜合反映;然后基于信用風(fēng)險評估的結(jié)構(gòu)化分析方法,使用Merton(1974)結(jié)構(gòu)化思想方法,將權(quán)益、債務(wù)看成基于公司資產(chǎn)的期權(quán),結(jié)合期權(quán)定價公式和劉冀云等(2003)研究的更適合中國資本市場特征的關(guān)系函數(shù),求解出資產(chǎn)市場價值及其波動率;最后使用Crouhy & Galai(1997)和Merton(1974)的研究結(jié)果,分析出違約概率和違約損失率,并最終得出預(yù)期損失率;之后考慮債項優(yōu)先級、擔(dān)保情況等性質(zhì)條件下的預(yù)期損失率,認(rèn)為債務(wù)性質(zhì)對其信用風(fēng)險影響的根本途徑在于改變違約點,至此發(fā)展出完整的預(yù)期損失率模型,作為全文的理論基礎(chǔ)和核心分析方法。

        在建立預(yù)期損失率模型的基礎(chǔ)上,本文對交易所高收益?zhèn)M行了信用水平分析的實證研究。與市場真實的暗含信用風(fēng)險的信用溢價進行對比,結(jié)果表明預(yù)期損失率模型的評估效果較好,并且有助于發(fā)現(xiàn)市場錯誤,構(gòu)筑無風(fēng)險套利組合。此外,預(yù)期損失率對于高收益?zhèn)瘍魞r走勢具有一定領(lǐng)先性,并且隨著剛性兌付被打破,信用溢價對于信用風(fēng)險反映將更充分,因此,模型的有效性將逐步提高。

        參考文獻

        [1] 程鵬,吳沖鋒,李為冰.信用風(fēng)險度量和管理方法研究[J].管理工程學(xué)報,2002(01):70-73.

        [2] 李磊寧、張凱. KMV模型的修正及在我國上市公司信用風(fēng)險度量中的應(yīng)用[J].首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報,2007(04):11-17.

        [3] 魯煒、趙恒晰和劉冀云.KMV模型關(guān)系函數(shù)推測及其在中國股市的驗證[J].運籌與管理,2003(03):21-25.

        [4] 迪迪埃.克森、與格.皮羅特著,殷劍鋒、王唯翔、程煉等譯:《高級信用風(fēng)險分析》[M].南開大學(xué)出版社,2003:3.

        [5] Crosbie J,Bohn J,Modeling Default Risk, KMV,2002.

        [6] Merton,Robert,On the Pricing of Contingent Claims and the Modigliani-Miller Theorem,Journal of Financial Economics,1977,(05):631-645 .

        [7] John Hull, Mirela Predescu, and Alan White,Bond Prices, Default Probabilities and Risk Premiums,Journal of Credit Risk, Vol. 1, No. 2(2005), pp. 53-60.

        [8] Edward I. Altman, The Anatomy of the High Yield Bond Market, SEPTEMBER 21, 1998.

        [9] Chan-Lan,Jorge A.,Jobert,Arnaud and Kong,Qing ying Janet,An Option-Based Approach to Bank Vulnerabilities in Emerging markets,IMF Working Paper 2004.No.4/33:15-16.

        [10] Merton,R C,On the Pricing of Corporate Debt: the Risk structure of lnterest Rates,Journal of Finance,1974,Vol.29,no.2:449-470.

        作者單位:安信證券固定收益部

        責(zé)任編輯:牛玉銳 羅邦敏

        2.信用風(fēng)險歷史變化情況

        2011年二季度以前,行業(yè)處于上行周期,企業(yè)經(jīng)營績效較好,信用風(fēng)險偏低,且小幅改善;2011年三季度后,房地產(chǎn)市場迎來階段性調(diào)整;從2012年四季度開始,行業(yè)景氣度快速回升,信用風(fēng)險回落;2014年后信用事件頻發(fā),加之行業(yè)衰退,信用風(fēng)險上升??傮w而言,預(yù)期損失率表征的信用風(fēng)險對于交易所高收益?zhèn)瘍魞r走勢具有一定領(lǐng)先性,但是顯著性仍不強。

        從定價構(gòu)成來看,信用溢價主要包括稅收溢價、風(fēng)險溢價、流動性溢價,除稅收溢價相對穩(wěn)定外,信用溢價主要反映風(fēng)險溢價和流動性溢價。2014年之前,信用債剛性兌付一直存在,信用溢價主要取決于流動性溢價;今年3月超日債違約,公募債券剛性兌付被打破,信用風(fēng)險對交易所高收益?zhèn)▋r的重要性持續(xù)回升。預(yù)計,此后信用風(fēng)險對于高收益?zhèn)鶅魞r走勢的領(lǐng)先性將更明顯。

        結(jié)論

        本文建立預(yù)期損失率模型,將企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)與資產(chǎn)市值等市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來,量化交易所高收益?zhèn)庞蔑L(fēng)險。

        首先引入新巴塞爾協(xié)議的規(guī)定并結(jié)合高收益?zhèn)袆e于傳統(tǒng)信用債的特點,將預(yù)期損失率作為其信用風(fēng)險的綜合反映;然后基于信用風(fēng)險評估的結(jié)構(gòu)化分析方法,使用Merton(1974)結(jié)構(gòu)化思想方法,將權(quán)益、債務(wù)看成基于公司資產(chǎn)的期權(quán),結(jié)合期權(quán)定價公式和劉冀云等(2003)研究的更適合中國資本市場特征的關(guān)系函數(shù),求解出資產(chǎn)市場價值及其波動率;最后使用Crouhy & Galai(1997)和Merton(1974)的研究結(jié)果,分析出違約概率和違約損失率,并最終得出預(yù)期損失率;之后考慮債項優(yōu)先級、擔(dān)保情況等性質(zhì)條件下的預(yù)期損失率,認(rèn)為債務(wù)性質(zhì)對其信用風(fēng)險影響的根本途徑在于改變違約點,至此發(fā)展出完整的預(yù)期損失率模型,作為全文的理論基礎(chǔ)和核心分析方法。

        在建立預(yù)期損失率模型的基礎(chǔ)上,本文對交易所高收益?zhèn)M行了信用水平分析的實證研究。與市場真實的暗含信用風(fēng)險的信用溢價進行對比,結(jié)果表明預(yù)期損失率模型的評估效果較好,并且有助于發(fā)現(xiàn)市場錯誤,構(gòu)筑無風(fēng)險套利組合。此外,預(yù)期損失率對于高收益?zhèn)瘍魞r走勢具有一定領(lǐng)先性,并且隨著剛性兌付被打破,信用溢價對于信用風(fēng)險反映將更充分,因此,模型的有效性將逐步提高。

        參考文獻

        [1] 程鵬,吳沖鋒,李為冰.信用風(fēng)險度量和管理方法研究[J].管理工程學(xué)報,2002(01):70-73.

        [2] 李磊寧、張凱. KMV模型的修正及在我國上市公司信用風(fēng)險度量中的應(yīng)用[J].首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報,2007(04):11-17.

        [3] 魯煒、趙恒晰和劉冀云.KMV模型關(guān)系函數(shù)推測及其在中國股市的驗證[J].運籌與管理,2003(03):21-25.

        [4] 迪迪埃.克森、與格.皮羅特著,殷劍鋒、王唯翔、程煉等譯:《高級信用風(fēng)險分析》[M].南開大學(xué)出版社,2003:3.

        [5] Crosbie J,Bohn J,Modeling Default Risk, KMV,2002.

        [6] Merton,Robert,On the Pricing of Contingent Claims and the Modigliani-Miller Theorem,Journal of Financial Economics,1977,(05):631-645 .

        [7] John Hull, Mirela Predescu, and Alan White,Bond Prices, Default Probabilities and Risk Premiums,Journal of Credit Risk, Vol. 1, No. 2(2005), pp. 53-60.

        [8] Edward I. Altman, The Anatomy of the High Yield Bond Market, SEPTEMBER 21, 1998.

        [9] Chan-Lan,Jorge A.,Jobert,Arnaud and Kong,Qing ying Janet,An Option-Based Approach to Bank Vulnerabilities in Emerging markets,IMF Working Paper 2004.No.4/33:15-16.

        [10] Merton,R C,On the Pricing of Corporate Debt: the Risk structure of lnterest Rates,Journal of Finance,1974,Vol.29,no.2:449-470.

        作者單位:安信證券固定收益部

        責(zé)任編輯:牛玉銳 羅邦敏

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