蒋佳裕
摘 要:信用风险在金融市场中是普遍存在的。随着近年来市场的快速发展,作为公司直接融资渠道的债券市场违约事件频发,“刚性兑付”时代结束,信用风险的影响因素亟待研究。本文从KMV模型的股权价值动态波动率切入,深入探究信用风险的影响因素。从宏观经济情况、债券主体资质、债券特征因素三个角度来深入阐述债券的信用风险来源。最后对监管机构、金融机构、投资者提出建议,减少信息不对称,提升市场有效性,维护中小投资者的利益,促进金融市场稳定发展。
关键词:信用风险;违约因素;信用利差
1 引言
随着我国债券市场的横向与纵向的不断发展,目前作为公司直接融资的债券市场已经形成了包括银行间市场、交易所市场和商业银行柜台市场在内的多样化的市场和产品体系。从2014年以来,我国债券市场发展迅速,一级市场发行规模不断增加,二级市场交易活跃。
一般来说,我们将政府债券称为利率债,而将存在信用风险的非政府债券称为信用债。按照债券发行人的行业属性,我国将信用债市场分为金融类和非金融类两种。2004年末我国信用债总额为2000亿元,其中非金融类债达1200亿元;经过近年来信用债市场的蓬勃发展,根据WIND数据,截至2020年3月1日,我国信用债总额33.61万亿元,其中金融债为7.16万亿元,非金融债26.45万亿元。可以看出,非金融类债在信用债的产品体系中占比较大,为主流的信用债品种。而非金融类债的主体为公司债和企业债,其中企业债的发行人一般为国企、央企及国有控股企业,经发改委核准发行,隐含着着“国有”担保的机制;而公司债的发行主体为上市或者非上市公司,经证监会批准发行,公司债下又细分为一般公司债和私募债。
关于信用债风险的评估方法,由于国外的信用债市场起步早,而且无论是在理论研究还是应用体系方面,都比较完备;构建起来的数量模型也都已經在发达的国外债券市场得到了验证。而国内在这方面的研究则相对较为落后,国外的风险评估方法是否适用于我国的信用债市场目前还处于初步验证阶段。
目前国内评估发行人的债券风险一般通过外部评级公司的信用评级来实现。目前国内的具有代表性的评级机构有中诚信证券、联合信用、上海新世纪、中证鹏元、东方金诚等。评级机构基于债券的历史及财务情况对主体及债项进行评级,但由于刚性兑付信赖等原因,国内债券投资者主要关注于债券的收益率而忽略债券的信用评级。
从2014年3月第一只债券”11超日债”发生实质性违约以来,截至2019年12月31日,国内共有430只债券发生违约,违约金额合计达到3500.62亿元.而且近两年的违约只数和违约金额出现急剧增长。在违约事件频发的背景下,只凭评级公司的外部评级来度量债券的风险就稍显不足;如何定量分析和管理风险已经成为了债券市场中迫切需要解决的难题。
债券信用风险的影响因素有很多,不能只从一个角度进行分析。下面将从宏观经济情况、债券主体资质、债券特征因素三个角度来深入地阐述符合我国信用债市场的信用风险、探究信用风险的影响因素,以致于能更好的防控风险。
2 文献综述
债券市场的信用风险又称违约风险,指发行人不能按照契约如期足额地偿还本金和利息的风险;本质上是一种由于信息不对称所引发的道德风险,本身的评估测量难度较大。关于信用风险的度量有传统的信用风险度量方法和现代信用风险度量模型。传统的信用风险度量方法主要以会计数据为主,通过一些定性的分析方法,比如专家分析法、信用评级法、信用评分法等。随着国内外研究学者对信用风险不断的深入研究,以及计算机技术等获得了迅猛发展,促使了能够对信用风险进行量化分析的现代信用风险度量模型的出现。
Black and Scholes(1973)在期权理论分析法的基础上,将公司股权看作看涨期权,创立了期权定价模型。Marton(1973)在其模型的基础上构建了信用风险计量的框架,提出了结构化模型,来对信用风险进行度量和分析,具有开创新局面的意义。简单说来,就是把债权看作是对于借款人的看涨期权,借款人到期时发生违约的原因是债务人的资产的市场价值低于负债的市场价值,所谓资不抵债;Marton(1974)在文章中运用违约概率分析了信用风险并解释了信用利差并阐明模型所需的变量主要为公司资产价值波动率和资产负债结构的相关指标。Black and Cox(1976)放松了模型中债券到期时才发生违约的假设,认为资产价值下降到特定程度发行人就可能发生违约。Leland(1996)提出无论资产的市场价值与负债的市场价值关系如何,发行人都可能违约。
实证研究方面,Kealhofer、McQuown 和Vasicek 在Merton模型的基础上开发了Credit Monitor模型,由此创立了KMV公司,模型因此被称为KMV模型。该模型用预期违约率来度量公司违约可能的大小,该模型认为公司的股价波动率可以预测公司的信用风险。M.Tudela和G.Young(2003)利用了KMV模型来检验公司的信用风险,并且对公司按信用评级进行分类,进行分组比较,发现KMV模型对信用风险的评估结果是符合实际的。
很多中国学者在模型的适用性等方面也进行了研究,肖磊、李丽(2010)以沪深股市ST公司和非ST公司为研究对象,发现KMV模型能够准确的区分ST和非ST的信用风险。张宝、岳宗营(2011)对中国短期融资券进行了研究,也证明了其有效性。基于国内市场和国外市场的区别,我国很多学者在模型上做出了修正。王秀国(2012)利用GARCH模型估计了动态波动率,发现扩展的KMV模型更有意义。
综上所述,KMV模型因为其数据易得等优势,是一种很好的度量信用风险的结构化模型。目前的研究主要集中在探讨模型在中国市场的适用性以及对模型进行一些优化,其中对股权价值的波动率改动研究较多。研究结果表明,股权价值的动态波动率能够很好的度量信用风险。KMV模型及其模型在中国市场的适用性检验为我们提供了一个很好的度量信用风险的因子,但关于信用风险度量的因子肯定不是唯一的。主观上来说,我们可以考察宏观经济情况、债券主体资质、债券特征因素三个层面的影响原因。
首先,宏观经济的整体态势是国民经济发展的晴雨表,宏观经济的好坏是债券违约的重要影响因素,宏观经济通过影响信用利差进而影响债券的投资价值。经济增长会带动实体企业投资,降低信用利差,企业债券的信用风险也相应降低。当整体经济下行时,外部融资环境整体收紧,债券的信用风险增大。根据WIND数据分析,2014-2017年债券违约行业主要集中在制造业、化工业、机械设备等周期性比较强的行业;而2018年债券违约出现新特征,上市企业成为了违约的主力军,这和外部融资环境整体收紧息息相关。由于理论模型和实证过程中对信用利差的解释有差距,在这里首先对债券的风险溢价进行必要说明。投资人购买债券后,成为公司的债权人,公司应该按时合同向投资者按时按期支付利息及偿还本金。如果发行人在经营过程中面临问题,那么投资者就面临公司违约的风险;针对这种风险,公司做出的额外补偿就叫做信用利差。本质上,信用利差也是一种风险溢价,指的是债券收益率高出无风险收益率的部分。学术界,通常用债券的到期收益率最为债券收益率的替代指标,用国债收益率作为无风险收益率的替代指标。David Beckworth(2010)实证研究了货币政策对信用利差的影响。Jonathan H W(2011)加入了通货膨胀因素,研宄发现通货膨胀对长期债券影响程度大于短期债券。近年来,国内学者在宏观层面对信用利差也有一定的研究。吕峻和李梓房(2008)选用GDP增长率、真实贷款利率、信贷余额增长率和消费物价指数这四个变量来衡量宏观经济状况,研究发现以上四个因素对信用利差的影响比较显著。牛雨(2016)以东北特钢的债券违约事件作为研究对象进行深入探究后发现公司是否会发生债券违约与其所处的行业环境密切相关。藏波、黄旭和赵幼力(2016)认为企业处于怎样的行业发展阶段同样是一个重要的影响因素。
其次,在债券主体资质层面,目前国内外学者集中在债务人的偿债能力和偿债意愿上。当微观主体的偿债能力下降或者偿债意愿减弱时,信用风险增大。债务人的偿债能力通常与公司的经营状况密切相关,当公司的资本结构不合理,盈利能力不足时,债务人偿债能力下降,信用风险增大。早在Altman(1968)间的Z-Score模型中就包含总资产负债率、总资产收益率的财务指标,来衡量企业的盈利能力。之后学者进一步将其引入信用利差的研究之中,Bakshi Gurdip(2006)研究发现企业的盈利能力、偿债能力、资金周转能力等财务指标会对债券的信用利差形成影响,财务指标较好的企业往往信用利差较小,从而引发的信用风险较小。而债务人的偿债意愿,则是由信息不对称引发的道德风险所带来的风险。周宏、林晚发、李国平(2012)以信息不对称角度出发,构建信用风险模型;研究发现企业债券发行者和投资者之间的信息不对称程度与企业债券信用利差之间存在显著的正相关性。
最后,在债券特征层面,主要有期限和流动性指标(王礼月,2019)。郑振龙(2003)的研究结果表明债券违约风险与债券期限之间存在着正相关关系,即债券期限越长,越有可能发生违约。与之相反的是,周晋(2010)的研究结果显示二者之间并未呈现出明显的作用关系。
综上,我们在梳理了国内外学者对于信用风险影响因素的相关模型和实证研究后,可得债券的信用风险是由多种因素组合造成的,复杂难以量化。但对于债券信用风险的防范我们可以从以下三个方面进行。首先,应考量整个宏观经济环境和行业特征,在整体下行的背景下,债务人融资成本加大,金融机构和投资者风险增加。宏观指标上,可以用GDP增长率、消费物价指数等来衡量。其次,在债券主体层面,我们可以考量的因素有股价价值动态波动率、资产负债率、总资产收益率。最后在债券特征层面,可以重点关注的指标为债券期限。
3 结论建议
基于上文的讨论,能够对我国债券金融产品的定价和防范管理风险提供理论支持;对如何衡量和控制债券市场的信用风险提供渠道;对我国证券市场监管部门、上市公司以及中小投资者提出建议。减少信息不对称,提升市场有效性,维护中小投资者的利益,促进金融市场稳定发展。
对于金融机构而言,与影响经营利润、盈利能力和现金流的直接损失相比,其合作机构、投资者出于对其经营业绩和盈利能力的担忧,从而影响金融机构的资金来源,以致于可能会引起流动性危机的间接影响更加深远和严重。金融机构需要增加融资成本以便获取维持经营流动性所需的现金流,这又会反过来对盈利能力造成负面影响。对于债券发行人而言,信用风险的大小直接表现为融资成本的高低,信用风险越大则融资成本越高,因此信用风险的影响极大。对投资者而言,信用风险会引起他们面临的风险敞口扩大,投资者会针对更高的风险要求更高的收益。信用风险上升,资产组合投资价值下降,投资者面对的风险加大,所要求的收益增加。
总之,近几年债券违约事件频发,“刚性兑付”的年代已经过去,监管部门、金融机构、投资者都应该提高风险防范意识,促进金融市场健康良好的发展。
参考文献
[1]Marton,Robert C. On the Pricing of Corporate Debt:The Risk Structure of Interest Rates[J].Journal of Finance,1974,29(2):449-470
[2]Black,Fischer,and John Cox. Valuing Corporate Securities:Some Effects of Bond Indenture Provisions[J]. Journal of Finance,1976,31(2):351-367.
[3]Merxe,Tudela,Garry,Young.A Merton Model approach to assessing the default risk of UK public companies[J].Bank of England,2003.
[4]肖磊、李丽.对KMV模型的修正及其在公司债券评级中华的应用[J].昆明学院学报,2010,32(3):107-109.
[5]张宝、岳宗营.基于KMV模型的中国短期融资券信用风险评级研究[J].证券市場导报,2011,(3):63-68.
[6]王秀国、谢幽簧.基于CvaR和GARCH(1,1)的扩展KMV模型[J].系统工程,2012(12):26-32.
[7]王礼月.公司债券的信用风险测度及其对资产价格影响的研究[D].博士学位论文,浙江大学,2019.