基于联合估计法的债券信用利差期限结构拟合及应用

基于2016~2018年月度数据,通过独立估计的单曲线样条模型和SV 模型、联合估计的多曲线样条模型和SV模型拟合公司债信用利差期限结构,进而对模型拟合效果进行比较,讨论模型在宏观经济预测中的应用,得到以下结论:(1)拟合模型的函数形式是导致理论信用利差期限结构曲线翻折的原因。样条模型和SV模型拟合的信用利差曲线形状完全不同,且模型函数变动引起的误差变动大于曲线变动引起的误差变动。(2)联合估计模型可以修正独立估计模型的人为扭曲形式。多曲线模型的结果更接近实际信用利差,误差波动性明显减小,曲线更为平滑,且联合估计的多曲线样条模型优于独立估计的单曲线样条模型、独立估计的SV 模型和联合估计的SV模型。(3)公司债信用利差期限结构在一定程度上蕴含了市场对未来宏观经济的预期信息,且在短期内预测结果随先行期限延长而改善。因此,宏观经济政策制定者需关注信用利差和期限结构模型拟合研究,重视对信用利差期限结构的深度信息挖掘,从而提高中国宏观政策制定者调控手段的前瞻性和有效性。     

公司债信用利差对产出和通胀的预测——基于BMA模型的研究

本文研究了2008年1月至2016年10月期间中国公司债信用利差对于产出和通胀的预测能力,通过将公司债按照期限和信用级别划分为不同组合得到多个信用利差序列,利用BMA框架下的样本外预测方法对工业增加值指数和居民消费者指数进行预测研究,结果显示信用风险较高以及到期期限较短的信用利差对产出包含显著的预测信息,且预测能力随时间变化而发生变化。这一方面表明了我国公司债信用利差已经包含了显著的经济前瞻性信息,债券定价市场化改革成果得以显现;另一方面也成为我国存在金融加速机制的实证依据,为宏观经济的预测和政策制定提供参考。     

中美两国公司债信用利差动态过程比较研究

选取中美两国2011年1月至2017年4月的公司债和国债月度交易数据,基于SV模型得到两国公司债的信用利差序列,进而对中美两国公司债的信用利差进行时间序列比较分析.实证发现,中国公司债信用利差序列表现出自回归和移动平均特征,而美国公司债信用利差序列则仅呈现自回归特征;在方差结构方面,中国公司债信用利差序列的残差不具有ARCH效应,而美国公司债信用利差序列的残差具有明显的ARCH效应.同时,对中美两国公司债信用利差建立VAR模型并进行脉冲响应分析,发现中美两国信用利差序列的相关性不强,对彼此的冲击的反应均较弱,为债券市场投资者构建跨国市场债券组合来分散信用风险提供决策支持.     

信用利差期权定价模型选择研究

遵循衍生品定价的思路,分别采用均值回复过程、平方根扩散过程、带跳的均值回复过程来刻画信用利差的动态变化,进而构建了三类信用利差期权定价模型.分别选取解析解方法、傅里叶变换法和蒙特卡洛模拟法等方法来进行信用利差期权定价仿真,并对不同模型的定价效果进行实证比较分析.结果表明:不同信用利差期权定价模型之间存在着较大差异,其到...     

中国企业债信用风险度量的实证研究

我们基于KMV模型以及Delianedis and Geske(2001)模型,对05国航债进行了信用风险度量分析.根据中国国航在2007年7月23日的收盘价和近三年的财务数据我们对05国航债的信用利差进行了实证分析,并就实证结果提出了自己的观点:由于我国的企业债不是信用债券,而是由国有商业银行担保的债券,因此2007年7月23日05国航债的利差估计值与实际利差的差额547.34个基点应该由担保银行——中国农业银行的信用所消化.     

跳-扩散过程下具有目标杠杆比率的违约风险模型

本文在研究公司债务违约风险时,假设公司价值的动态变化服从跳-扩散过程;假设公司可以根据公司价值的变化调整其债务水平,因而存在公司的目标杠杆比率,违约边界定义为公司历史价值的对数加权平均;当公司价值下降到违约边界时发生债务违约.数值模拟表明公司债务的信用利差对公司的目标杠杆比率和跳过程的强度具有高度的敏感性.本文的模型解决了在长期和短期信用利差预测时结构化模型和约化模型存在的缺陷.     

基于最优负债系数的上市银行违约概率测算模型与实证

当上市银行的长期负债系数γ的取值不同时,应用KMV模型测算出的银行违约概率大相径庭。根据债券的实际信用利差可以推算出上市银行的违约概率PDi,CS,根据长期负债系数γ可以运用KMV模型确定上市银行的理论违约概率PDi,KMV。本文通过理论违约率与实际违约率的总体差异∑ni=1|PDi,KMV-PDi,cs|最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型的最优长期负债γ系数;通过最优长期负债系数γ建立了未发债上市银行的违约率测算模型、并实证测算了我国14家全部上市银行的违约概率。本文的创新与特色一是采用KMV模型计算的银行违约概率PDi,KMV与实际信用利差确定的银行违约概率PDi,CS总体差异∑ni=1|PDi,KMV-PDi,cs|最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型中的最优长期负债γ系数;使γ系数的确定符合资本市场利差的实际状况,解决了现有研究中在0和1之间当采用不同的长期负债系数γ、其违约概率的计算结果截然不同的问题。二是实证研究表明,当长期负债系数γ=0.7654时,应用KMV模型测算出的我国上市银行违约概率与我国债券市场所接受的上市银行违约概率最为接近。三是实证研究表明国有上市银行违约概率最低,区域性的上市银行违约概率较高,其他上市银行的违约概率居中。     

绿色供应链中消费者信用支付策略研究

本文考虑了一个由单一供应商和单一电商平台组成的绿色供应链,分析了三种不同支付策略(立即支付策略、分期付款策略以及最低还款策略)对供应链成员最优决策和利润的影响。研究表明:(1)免息期敏感系数对绿色营销水平和供应链成员利润均有正向影响。(2)信用支付会使产品产生溢价现象。但在一定条件下,信用支付策略可同时提高供应链成员利润和绿色营销水平,实现经济绩效和环境绩效的双赢。(3)手续费率较高时,若信用期限系数较小,立即支付策略最优;若信用期限系数适中,分期付款策略最优;否则最低还款策略最优。手续费率较低且信用期较小时,最低还款策略最优,否则立即支付策略最优。在此基础上,针对两种信用支付模型设计了成本分担和收益共享的组合契约,实现了供应链协调。     

增信措施对城投债评级和定价的影响

本文以2010~2018年城投债数据,研究增信措施对城投债的发行评级和融资成本的作用,以及43号文前后增信效果的差异。实证发现,增信措施可提高债项评级,降低主体融资成本,同时这种增信效果对信用资质较弱的城投债作用更显著。进一步地研究发现,2015年前发行的城投债的发行成本基本不受增信措施的影响,投资者更看重城投债发行主体所在区域的经济发展水平,体现了城投平台背后隐含地方政府信用;而在2015年之后,新增城投债的担保比例增加,各种增信措施均能显著降低融资成本。上述结果间接证明了43号文之后,增信措施给城投公司带来了融资便利。     

有偏logistic回归模型及其在个人信用评级中的应用研究

中国人保守的消费习惯使得信用评级建模数据违约率较低,数据呈现出不平衡的特点,这种不平衡性对logistic回归模型的预测效果带来负面影响。本文将非对称连接函数的思想引入到信用评级中,将有偏logistic分布的分布函数作为连接函数的反函数,利用实际数据来估计偏度参数和回归系数。研究表明,有偏logistic回归的预测效果优于普通logistic回归,并且在10%的违约数据集中,有偏logistic回归的表现还优于决策树、神经网络和支持向量机。     

卖空约束下的公司债券定价

信用溢价之谜是近年来在资产定价领域中热点研究问题之一,本文试图从结构化模型角度对这一问题做出解释。通过引入市场卖空约束条件,我们建立了新的公司债券定价模型。由于卖空约束在现实市场中普遍存在,因此建立这种结构化模型是具有实际意义的。实证研究表明该模型可以得出比现有模型更高的信用溢价,能很好地解释信用溢价之谜。     

基于信用利差与Logistic回归的公司违约概率测算模型与实证研究

用Logistic模型计算公司违约概率在实际应用中存在两个问题:一是在缺乏公司违约记录数据库或违约记录数据库不典型的情况下,无法应用该模型或模型计算结果不准确;二是现有Logistic违约概率模型忽视了不同行业财务指标分布特征的差异性,导致公司违约概率计算结果的准确性降低。针对问题一,本文通过公司债券信用利差计算市场隐含的公司违约概率,在Logistic变换的基础上进一步确定Logistic线性回归的参数,使得公司违约概率的计算结果符合债券市场的实际状况。针对问题二,通过不同行业关键财务指标的单因子方差分析,证实了行业间财务指标的分布特征具有显著性差异,通过拟合优度证实了区分行业建立Logistic违约概率模型可显著提高违约概率测算的准确性。本文Logistic违约概率模型的构建过程如下:通过初选财务指标的相关性分析,删除反映信息重复的财务指标;通过Logistic回归中财务指标系数的显著性检验,删除对违约概率解释能力弱的财务指标;以Logistic回归的拟合优度为标准,选取各样本行业Logistic违约概率模型的关键财务指标,建立了机械设备等5个样本行业的Logistic违约概率模型,为样本内行业公司违约概率的准确测算提供模型与方法。本文的创新与特色:一是在无套利条件下,通过公司债券信用利差计算市场隐含的公司违约概率,并对其进行Logistic变换,作为Logistic线性回归的被解释变量,解决了在缺乏公司违约记录数据情况下Logistic违约概率模型的参数估计问题;二是通过单因子方差分析方法,证实了行业间财务指标的分布特征具有显著性差异,说明应区分行业建立Logistic违约概率模型;三是通过财务指标间的相关分析删除反映信息重复的财务指标,通过财务指标系数的显著性检验删除对公司违约概率解释能力弱的财务指标,保证了Logistic违约概率模型中关键财务指标选取的合理性;四是实证研究结果表明,不同行业的Logistic违约概率模型的关键财务指标不同,同一财务指标的参数也存在显著差异。实证研究结果还表明,区分行业建立Logistic违约概率模型与不区分行业相比,前者可将拟合优度及调整后的拟合优度提高近1倍。本文研究结果对于提高公司违约概率测算的准确性具有重要参考意义,对于商业银行贷款定价、公司债券发行定价、银行信用风险管理具有重要参考意义。     

基于价格均值回复与随机波动率的信用差价衍生产品定价

为了研究均值回复特征与随机波动率对金融衍生品定价的影响,考虑状态变量的均值回复特征与两种随机波动率过程:平方根过程与O rnste in-U h lenbeck过程,应用解偏微分与特征函数方法,分析衍生品的定价方程,推导出基于均值回复特征与随机波动率的信用差价期权、信用差价上限与下限的定价公式.结果表明,均值回复和随机波动率在衍生品定价中起重要影响.     

Modelling credit risk of portfolio of consumer loans

One of the issues that the Basel Accord highlighted was that, though techniques for estimating the probability of default and hence the credit risk of loans to individual consumers are well established, there were no models for the credit risk of portfolios of such loans. Motivated by the reduced form models for credit risk in corporate lending, we seek to exploit the obvious parallels between behavioural scores and the ratings ascribed to corporate bonds to build consumer-lending equivalents. We incorporate both consumer-specific ratings and macroeconomic factors in the framework of Cox Proportional Hazard models. Our results show that default intensities of consumers are significantly influenced by macro factors. Such models then can be used as the basis for simulation approaches to estimate the credit risk of portfolios of consumer loans.     

On the simulation of portfolios of interest rate and credit risk sensitive securities

We discuss extensions of reduced-form and structural models for pricing credit risky securities to portfolio simulation and valuation. Stochasticity in interest rates and credit spreads is captured via reduced-form models and is incorporated with a default and migration model based on the structural credit risk modelling approach. Calculated prices are consistent with observed prices and the term structure of default-free and defaultable interest rates. Three applications are discussed: (i) study of the inter-temporal price sensitivity of credit bonds and the sensitivity of future portfolio valuation with respect to changes in interest rates, default probabilities, recovery rates and rating migration, (ii) study of the structure of credit risk by investigating the impact of disparate risk factors on portfolio risk, and (iii) tracking of corporate bond indices via simulation and optimisation models. In particular, we study the effect of uncertainty in credit spreads and interest rates on the overall risk of a credit portfolio, a topic that has been recently discussed by Kiesel et al. [The structure of credit risk: spread volatility and ratings transitions. Technical report, Bank of England, ISSN 1268-5562, 2001], but has been otherwise mostly neglected. We find that spread risk and interest rate risk are important factors that do not diversify away in a large portfolio context, especially when high-quality instruments are considered.     

成也萧何,败也萧何？——高管金融经历与公司债券融资

基于印记理论和高层梯队理论,本文以2008至2018年发行公司债券的上市公司为研究对象,考察高管金融经历对公司债券融资的影响机理。结果表明:首先,高管金融经历在提高公司债券发行成功率的同时也会增加债券融资成本和违约风险,而对发债规模与期限并不会产生显著影响,在控制可能的内生性问题后结论依然成立;其次,具有金融经历的高管所任职公司会通过盈余管理来提高债券发行成功率,但也会增加债券的融资成本和违约风险;最后,具有证券公司或商业银行工作经历的高管对公司债券融资的影响更为显著。本文有助于实务界和理论界理解高管异质性特征对公司债券融资的影响机制,为监管部门制定防范金融风险的政策提供可靠的理论依据。     

Credit spreads, endogenous bankruptcy and liquidity risk

In this paper, we consider a bond valuation model with both credit risk and liquidity risk to show that credit spreads are not negligible for short maturities. We adopt the structural approach to model credit risk, where the default triggering barrier is determined endogenously by maximizing equity value. As for liquidity risk, we assume that bondholders may encounter liquidity shocks during the lifetime of corporate bonds, and have to sell the bond immediately at the price, which is assumed to be a fraction of the price in a perfectly liquid market. Under this framework, we derive explicit expressions for corporate bond, firm value and bankruptcy trigger. Finally, numerical illustrations are presented.     

Risk factor analysis and portfolio immunization in the corporate bond market

In this paper we develop a multi-factor model for the yields of corporate bonds. The model allows the analysis of factors which influence the changes in the term structure of corporate bonds. More than 98% of the variability in the corporate bond market is captured by the model, which is then used to develop credit risk immunization strategies for corporate bonds of multiple credit ratings. Empirical results are given for the US market using data for the period 1992–1999.