劉向濤

摘要：2015年開始，債券取消發(fā)行只數(shù)不斷上升，且出現(xiàn)過(guò)數(shù)次違約發(fā)行潮。本文對(duì)債券取消發(fā)行的評(píng)級(jí)結(jié)構(gòu)，債券取消發(fā)行與債券市場(chǎng)、資金面、信用風(fēng)險(xiǎn)事件之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行了研究，結(jié)果表明2016年開始的這次取消發(fā)行潮與之前相比，更具有系統(tǒng)性的特征，今后需特別警惕信用風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)相互疊加對(duì)債券發(fā)行造成的壓力。

關(guān)鍵詞：取消發(fā)行 資金面 違約事件

自2015年開始，債券取消發(fā)行的只數(shù)呈不斷上升之勢(shì) 。據(jù)Wind資訊的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年取消發(fā)行債券329只；2016年取消發(fā)行債券605只，相比2015年同期增長(zhǎng)83.89%；2017前4個(gè)月，有309只債券取消發(fā)行，創(chuàng)歷史同期新高，所涉計(jì)劃募集資金約2647億元。查閱公告可知，超九成企業(yè)信用債取消或推遲發(fā)行的原因來(lái)自于市場(chǎng)因素，具體包括“認(rèn)購(gòu)不足”“市場(chǎng)波動(dòng)較大”“資金成本因素”等。從公告來(lái)看，企業(yè)取消發(fā)行的原因基本是債券市場(chǎng)整體波動(dòng)，主要與債券市場(chǎng)資金面相關(guān)。

一只債券的發(fā)行，主要涉及到債券供給方（企業(yè)）、需求方（投資者）和承銷方，債券發(fā)行前一般會(huì)確定利率區(qū)間、發(fā)行節(jié)點(diǎn)等，取消發(fā)行的主要原因是企業(yè)或投資者在某一價(jià)格區(qū)間上達(dá)不成一致。若取消發(fā)行，一種可能是發(fā)行人、主承銷商對(duì)市場(chǎng)發(fā)行利率變化判斷出現(xiàn)了比較大的偏差，另一種可能是在此期間債券市場(chǎng)出現(xiàn)了意料之外的較大變化。債券價(jià)格中主要包含了對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)的判斷。利率風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)資質(zhì)關(guān)聯(lián)性不大，信用風(fēng)險(xiǎn)則主要取決于企業(yè)資質(zhì)。從企業(yè)公告來(lái)看，主要強(qiáng)調(diào)的是利率風(fēng)險(xiǎn)。取消發(fā)行這一現(xiàn)象的主要原因到底是什么？歷次取消發(fā)行高峰期都在什么時(shí)候？近期取消發(fā)行的原因與前幾次取消發(fā)行高峰期一樣嗎？本文試圖分析這一問(wèn)題。

取消發(fā)行債券評(píng)級(jí)結(jié)構(gòu)特征

從企業(yè)評(píng)級(jí)情況來(lái)看，AAA級(jí)別債券取消發(fā)行只數(shù)平均值為25.85%（見圖1；本文所有數(shù)據(jù)均來(lái)自于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，時(shí)間區(qū)間均為2015年1月至2017年4月），2016年1—11月下降為20%，2016年底至今又有上升。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)債券市場(chǎng)發(fā)行的AAA級(jí)別債券只數(shù)占比為33%，總體來(lái)看取消發(fā)行的比率低于市場(chǎng)平均水平。

AA+級(jí)別債券取消發(fā)行只數(shù)占比總體呈上升趨勢(shì)，波動(dòng)更為劇烈。AA+級(jí)別債券整體取消發(fā)行只數(shù)占比為25.28%，與AAA占比相當(dāng)；但AA+級(jí)別債券發(fā)行只數(shù)僅占債券市場(chǎng)發(fā)行的19.59%，取消比例高于其平均發(fā)行占比。

AA級(jí)別債券取消發(fā)行只數(shù)總體呈明顯上升趨勢(shì)，整體取消發(fā)行只數(shù)的比率為40.2%。AA級(jí)別債券在債券市場(chǎng)中發(fā)行只數(shù)占比為24.46%，其取消發(fā)行比例顯著高于其平均發(fā)行占比，且自2016年開始AA級(jí)別債券在取消發(fā)行債券占比中比例相對(duì)穩(wěn)定。

AA-及以下級(jí)別債券取消發(fā)行只數(shù)占比極少。

總體來(lái)看，AA級(jí)債券是取消發(fā)行的“主力軍”，且取消只數(shù)占比顯著高于這一級(jí)別在債券市場(chǎng)上的發(fā)行比例。由于融資渠道較多、融資成本較低，AAA級(jí)等較高級(jí)別發(fā)行人對(duì)債券融資成本更為敏感。而AA級(jí)在債券市場(chǎng)上屬于較低級(jí)別，因而與高信用級(jí)別相比，對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)及信用風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)更為敏感，市場(chǎng)變化對(duì)信用級(jí)別較低發(fā)行人的發(fā)行利率影響要更顯著，即在市場(chǎng)發(fā)生變化時(shí)，低信用級(jí)別債券發(fā)行利率抬升幅度較大，高信用級(jí)別債券發(fā)行利率抬升幅度較小。

從時(shí)間序列來(lái)看，2016年1—11月AAA級(jí)別債券取消發(fā)行只數(shù)占比出現(xiàn)下降，但此后至2017年4月占比又有上升。這一現(xiàn)象顯示，與2016年相比，2017年取消發(fā)行潮有所變化，企業(yè)信用級(jí)別的影響變小，取消發(fā)行行為更具有普遍性。 （編輯注：把圖例順序按相反排序，改橫軸數(shù)據(jù)）

資金面與債券取消發(fā)行的關(guān)系

本文按照月度對(duì)2015年1月至2017年4月間發(fā)行失敗的債券只數(shù)做了統(tǒng)計(jì)，為便于比較，對(duì)同期間的銀行間隔夜拆借利率按月進(jìn)行平均，總體結(jié)果見圖2。

從結(jié)果來(lái)看，取消發(fā)行債券數(shù)量的月度分布較不均衡，只數(shù)較多的月數(shù)主要為2015年6月、11月，分別為63只、64只；2016年3月、4月、12月，只數(shù)分別為76只、146只、99只；2017年3月、4月，只數(shù)分別為 94只、160只。從隔夜拆借利率的月度平均值來(lái)看，2016年11月之前取消發(fā)行高峰期與隔夜拆借利率月度平均值波動(dòng)高峰期并不一致，二者關(guān)聯(lián)性不大；2016年11月、2017年3月、4月隔夜拆借利率均處于上升期，取消發(fā)行與資金價(jià)格上升存在一定的關(guān)聯(lián)性。

（藍(lán)色圖例為：取消發(fā)行債券只數(shù)（左軸），橙色為：銀行間隔夜拆借利率（月度平均值，右軸）。左軸加單位“只”，右軸加單位“%”）

考慮到按月度對(duì)隔夜拆借利率進(jìn)行平均的方法僅能反映月度利率平均水平和月度間的差異，難以反映月度內(nèi)的利率波動(dòng)，本文以本日與上一日隔夜拆借利率之差作為利率短期波動(dòng)的觀察指標(biāo)，與債券發(fā)行失敗情況進(jìn)行了對(duì)比，參見圖3。從圖3走勢(shì)來(lái)看，債券取消發(fā)行與隔夜拆借利率波動(dòng)的關(guān)聯(lián)度較高，但二者并不同步。直觀地看，債券取消發(fā)行只數(shù)較高的時(shí)間往往滯后于隔夜拆借利率波動(dòng)，滯后區(qū)間以2個(gè)月居多，如2015年4月、2016年2月、2016年10月、2017年1月隔夜拆借利率波動(dòng)較高，而2015年6月、2016年4月、2016年12月、2017年3月均是債券取消發(fā)行只數(shù)較多的月份。這一現(xiàn)象若不是巧合，則很可能是因?yàn)榘l(fā)債企業(yè)、主承銷商都在主動(dòng)避開在這一時(shí)段發(fā)行債券，但債券注冊(cè)都有一定期限，主承銷商、企業(yè)都希望在利率波動(dòng)最為劇烈的時(shí)期結(jié)束后盡快完成發(fā)行，造成此后兩個(gè)月時(shí)容易出現(xiàn)債券取消發(fā)行。

以10年期國(guó)債收益率來(lái)看，如圖4所示，明顯能夠看出，自2016年底開始10年期國(guó)債收益率明顯攀升并維持高位運(yùn)行，這一階段取消發(fā)行債券只數(shù)也很高（除1月、2月外，此時(shí)受春節(jié)假期、跨年等多因素），債券取消發(fā)行只數(shù)與10年期國(guó)債收益率走勢(shì)相關(guān)度極高，進(jìn)一步佐證了前隔夜拆借利率與債券取消發(fā)行之間的關(guān)聯(lián)。10年期國(guó)債收益率既反映了資金面，也反映了政策面、預(yù)期因素等，其與債券發(fā)行失敗之間的關(guān)聯(lián)比隔夜拆借利率要更高。

（藍(lán)色圖例為：取消發(fā)行債券只數(shù)（左軸），橙色為：銀行間隔夜拆借利率波動(dòng)（月度平均值，右軸）。左軸加單位“只”，右軸加單位“%”）

（藍(lán)色圖例為：取消發(fā)行債券只數(shù)（左軸），紅色圖例文字后加（右軸）。左軸加單位“只”，右軸加單位“%”）

違約事件與債券取消發(fā)行之間的關(guān)聯(lián)

2014年3月，第一只公募債券“11超日債”違約；2015年到2016年，違約事件頻繁爆發(fā)。違約事件對(duì)債券發(fā)行的影響主要有兩種：一是造成發(fā)行利率上行，二是直接導(dǎo)致債券取消發(fā)行。

考慮到同一主體可能出現(xiàn)多只債券連續(xù)違約的情況，本文認(rèn)為主體的首次違約影響較為重要，后續(xù)違約會(huì)被市場(chǎng)充分預(yù)期到，因此在以下統(tǒng)計(jì)分析中都只統(tǒng)計(jì)同一主體的第一次違約。本文按月度將取消發(fā)行債券與違約債券只數(shù)做了比較，結(jié)果如圖5。

從圖5來(lái)看，違約債券在3只以上（含3只）的月份為2015年4月、10月、12月，2016年2月、3月、5月、6月、11月、12月；取消發(fā)行只數(shù)較多的月份為2015年6月、11月，2016年3月、4月、12月。與10年期國(guó)債收益率的影響相類似，債券違約對(duì)取消發(fā)行的影響主要體現(xiàn)在下一月度，在取消發(fā)行只數(shù)最多的2016年4月、12月前一個(gè)月，即2016年3月、11月，恰是債券違約只數(shù)最多的時(shí)期，二者相關(guān)性較為明顯。但自2017年開始首次違約債券僅有一只，而債券取消發(fā)行只數(shù)連創(chuàng)新高，顯示出了不同的特征。

（將圖例總的“支”改為“只”）

主要結(jié)論

從研究情況來(lái)看，2015年至今出現(xiàn)的幾次取消發(fā)行潮所具有的共同特點(diǎn)是：中信用級(jí)別債券占比高，與債券發(fā)行規(guī)模關(guān)聯(lián)度小，多在隔夜拆借利率波動(dòng)之后2至3個(gè)月或信用違約事件之后的1個(gè)月出現(xiàn)等。

具體來(lái)看，2015年至今債券取消發(fā)行只數(shù)呈不斷上升趨勢(shì)；2016年底之前取消發(fā)行潮更多地與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)，2016年底至今的取消發(fā)行潮具有一定的系統(tǒng)性特征，主要受資金面、政策面等因素影響。

今后應(yīng)特別警惕信用風(fēng)險(xiǎn)與利率風(fēng)險(xiǎn)的相互作用和相互疊加，若在去杠桿、資金面緊張的情況下違約事件再頻繁發(fā)生，則債券取消發(fā)行只數(shù)還會(huì)繼續(xù)上升，進(jìn)而對(duì)整個(gè)債券市場(chǎng)產(chǎn)生影響。

注：

1. 本文中的取消發(fā)行是指已確定發(fā)行計(jì)劃和發(fā)行時(shí)間，發(fā)布發(fā)行公告，之后又發(fā)布公告取消或延遲本次發(fā)行的行為，具體統(tǒng)計(jì)口徑以發(fā)布取消或延遲公告為準(zhǔn)，文中統(tǒng)計(jì)的日期以發(fā)行人發(fā)布取消發(fā)行公告的蓋章日期為準(zhǔn)。

作者單位：中債信用增進(jìn)投資股份有限公司

責(zé)任編輯：劉穎 鹿寧寧