摘要：近年來，信用債券市場違約事件逐步增加，信用利差趨于擴大。本文對信用債的信用利差進行了嘗試性研究。結果表明，由于信息不對稱和投資者風險識別能力的差異，相同期限、相同信用等級債券的利差存在較大分化，但一般工商企業信用利差中樞的跨期穩定性較好。這意味著，信用市場中部分債券的定價存在較大偏差，信用風險評估能力更強的機構將有機會通過擇時或者擇券獲得更高收益。

　　關鍵字：信用評級 信用利差 債券定價

　　在2014年超日債違約以前，國內公募信用債未有違約先例，信用利差的分化相對較小。其后，伴隨著國內市場信用事件的屢次出現，資產管理機構感受到了信用風險的現實威脅，風險防范意識顯著上升。在這種背景下，由于發行人和投資者之間的信息不對稱，以及投資者之間風險識別能力的差異，信用利差的分化顯著增加。展望未來，債券違約常態化現象將繼續，可能會加劇信用利差的分化，如何在控制信用風險的基礎上獲得合理收益，已成為各家機構的研究重點。

　　本文將對信用債的信用評級和信用利差進行研究，嘗試建立兩者的對應關系，并取得具有裨益的結論。

　　由于當前國內評級機構提供的外部評級主要集中在AAA、AA+、AA這三個級別上，尤以前兩個級別為最，評級區分度有所不足，本文采用自定義評級結果對信用債券的利差進行研究。上述自定義評級結果，是基于國際評級標準構建信用評級模型，并參照專家經驗確認或調整得來，下文所指信用評級均為自定義評級。

　　研究方法

　　為研究信用評級與債券信用利差的對應關系，需要準備長時間序列的信用評級、債券估值和無風險利率數據，并準備多個稀疏矩陣。

　　矩陣1.1：債券評級矩陣，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內容為信用級別，規則為從評級日起一定時段(取決于評級穩定性和評級頻率)內有效，直至下一次評級覆蓋。

　　矩陣1.2：債券行業分類矩陣，行標為所有債券代碼，列標為一二三四級行業，內容為行業分類。

　　矩陣2.1：債券估值矩陣，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內容為中債估值。

　　矩陣2.2：債券剩余期限矩陣，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內容為剩余期限(日)。

　　矩陣2.3：債券剩余期限矩陣(月粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內容為剩余期限(日)，每月度債券剩余期限取其當月日剩余期限最大值。

　　矩陣3.1：國開債收益率矩陣，行標為國開債收益率曲線上的所有關鍵期限，列標為日期(日粒度)，內容為國開債收益率。

　　矩陣4.1：信用利差矩陣(減法日粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內容為信用利差。信用利差為使用中債估值減去當天對應期限的國開債收益率(插值法得到)。

　　矩陣4.2：信用利差矩陣(除法日粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(日粒度)，內容為信用利差。信用利差為使用中債估值除以當天對應期限的國開債收益率(插值法得到)。

　　矩陣5.1：信用利差矩陣(減法月粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內容為信用利差(減法)(即將矩陣4.1去零后求月度平均)。

　　矩陣5.2：信用利差矩陣(除法月粒度)，行標為所有債券代碼，列標為日期(月粒度)，內容為信用利差(除法)(即將矩陣4.2去零后求月度平均)。

　　在得到矩陣5.1或5.2后，可通過篩選行業、信用級別、剩余期限的方式得到計算用的信用利差矩陣()，i代表不同的債券，t代表不同的月份。使用信用利差矩陣做出的散點圖如圖1和圖2所示，每一個月份中存在多個點，每個點代表不同債券當月的平均信用利差。計算同一月份內所有債券的信用利差月均值()，以及月標準差()，進一步計算特定時間跨度下月均值的均值()、月標準差的均值()、月均值的標準差()。

　　那么，對于給定上述行業、信用級別、剩余期限的樣本外信用債，其信用利差大概率應該落在之間。其中，代表不同債券利差在同一時點的平均發散度(橫向發散度)，代表樣本總體的信用利差伴隨時間的波動率(縱向波動率)。和的取值將決定置信度的大小，默認取1，那么在正態分布的假設條件下，置信度為68%;取2取3分別對應95%和99.7%，但置信度越高，區間的寬度越寬，指引價值越低。投資者可根據實際需要調整和的取值。

　　關于矩陣4.2和5.2，需要特別說明的是，有猜想認為，當國開債收益率位于差異較大的水平時，例如3%和5%，也許使用除法求得的信用利差比減法更具穩定性，也更具定價價值。為此，本文將同時采用減法和除法計算信用利差，然后對比兩者波動率的大小，以證實或證偽上述猜想。本文在提及信用利差時，默認為減法利差。

　　數據準備及參數設定

　　本文選取了2012年1月至2018年6月的信用評級數據。相關設定如下：

　　(1)評級有效期設定為15個月，和取1，即在正態分布假設下置信區間為68%。

　　(2)債券剩余期限為剩余天數，存續期間以外置零，日粒度數據轉換為月粒度數據時，取當月最大值。

　　(3)中債國開債到期收益率按期限分為0年、1個月、2個月、3個月至20年共計18個期限，在計算利差時，使用與剩余天數最接近的兩個期限進行線性插值。

　　(4)在進行分期限、分級別、分行業信用利差分析前，首先觀察每月的有效樣本數量，低于30個樣本的時段不納入統計分析范圍。

　　(5)考慮到市場情緒的異常波動，在指定期限、級別、行業的信用利差分析中，將每月前10%和后10%樣本剔除后進行統計分析。

　　考慮到數據充裕度，本文僅研究3年期(剩余期限在二至四年之間)BBB序列(BBB+、BBB、BBB-)和BB序列(BB+、BB、BB-)的信用利差。

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