本文是一篇金融論文,本文采用Mahsa(2020)的方法,通過(guò)在數(shù)據(jù)宏觀整體層面建構(gòu)信用利差指數(shù),進(jìn)行時(shí)間序列分析以及在微觀公司個(gè)體層面建立面板模型,實(shí)證均發(fā)現(xiàn)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性與公司債信用利差顯著正相關(guān),這與經(jīng)濟(jì)摩擦、實(shí)物期權(quán)、安全轉(zhuǎn)移的理論假設(shè)一致,也與西方成熟債券市場(chǎng)情形大致相同,表明中國(guó)債市逐漸成熟。
1.緒論
1.1 研究背景
自我國(guó)首只公司債券—長(zhǎng)電公司債券(簡(jiǎn)稱(chēng)“07長(zhǎng)電債”)在上交所正式掛牌推出以來(lái),上市公司的公司債已經(jīng)走過(guò)了近14個(gè)年頭。從2007年《公司債發(fā)行試點(diǎn)辦法》再到2020年公司債邁入注冊(cè)制時(shí)代,公司債的發(fā)行管理制度也在不斷修訂中逐漸完善并走向成熟。這表明資本市場(chǎng)的改革不斷深化,融資手段不斷豐富、層次更加鮮明,債券融資規(guī)模預(yù)期將會(huì)迅速增加。盡管取得如此成績(jī),但相對(duì)于國(guó)外的資本市場(chǎng),我國(guó)債券融資在直接融資中的比重以及占總?cè)谫Y的百分比仍然較低,債券市場(chǎng)的成熟完善還有很長(zhǎng)的一段路要走。
與此同時(shí),我國(guó)公司債券從誕生到現(xiàn)在經(jīng)歷了2008年的經(jīng)濟(jì)危機(jī)、2018年的中美貿(mào)易摩擦以及2020年的COVID-19等全球重大不確定性事件的沖擊,經(jīng)濟(jì)發(fā)展道路崎嶇坎坷,但仍然不改前進(jìn)趨勢(shì)。2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)以來(lái),不確定性對(duì)世界各國(guó)的政治、經(jīng)濟(jì)和人民生活影響加大,為了應(yīng)對(duì),一國(guó)的政府通常會(huì)針對(duì)不確定性,對(duì)癥下藥,訂制政策措施來(lái)扭轉(zhuǎn)局面。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和質(zhì)量的重要參考,也是判斷宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性程度的重要參考,對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的反映和未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的預(yù)測(cè)都起著重要作用。從宏觀面上看,宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)影響社會(huì)總產(chǎn)出和需求,可能改變宏觀經(jīng)濟(jì)的整體運(yùn)行軌跡;從微觀面來(lái)講,宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)影響公司的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策和個(gè)人的生活決策。此外,經(jīng)濟(jì)不確定性還與資本市場(chǎng)聯(lián)系緊密,經(jīng)濟(jì)不確定性因素的增加,股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)都會(huì)對(duì)此作出反應(yīng)。
1.2 研究意義
1.2.1 理論意義
公司債債券相對(duì)于政府債券而言,有其獨(dú)特的信用風(fēng)險(xiǎn),伴隨著公司債發(fā)行注冊(cè)制時(shí)代的到來(lái),債券品種和規(guī)模不斷擴(kuò)大,強(qiáng)制信用評(píng)級(jí)的取消,需要對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)引起高度重視。并且,信用利差作為觀測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)大小的關(guān)鍵指標(biāo),在量化債券的風(fēng)險(xiǎn)收益水平,為債券進(jìn)行定價(jià)時(shí),是一個(gè)重要因素,因而本文的研究具有如下理論意義:
第一,本文將信用利差影響因素的研究進(jìn)一步擴(kuò)展。過(guò)往研究對(duì)信用利差的影響因素分為宏微觀兩個(gè)層面:宏觀因素主要有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率(Longstaff和Schwartz,1995;解文增和王安興,2014;Mahsa等,2020)、GDP(Altman,1983;Wilson,1998;戴國(guó)強(qiáng)和孫新寶,2011)以及流動(dòng)性(Chen等,2007;戴國(guó)強(qiáng)和孫新寶,2011;紀(jì)志宏和曹媛媛,2017)。另一類(lèi)是微觀影響因素,主要有企業(yè)內(nèi)部?jī)r(jià)值(如Cornell和Green,1991;Schwarz,2010;王雄元,2015)、信息不對(duì)稱(chēng)(Duffie和Lando,2000;周宏等,2014)以及公司治理(李亞平等,2016;王雄元和高開(kāi)娟,2017;周宏等,2018)。由于上述各種因素均無(wú)法說(shuō)明利差,但隨著我國(guó)債券的進(jìn)一步發(fā)展,對(duì)信用利差的產(chǎn)生影響因素仍有很大空間。所以,本文深入探討宏觀不確定性怎樣作用于信用利差,對(duì)信用利差的研究進(jìn)行了拓展,有利于幫助解釋“信用利差之謎”。
2. 文獻(xiàn)綜述
2.1 信用利差的影響因素的相關(guān)研究
目前,信用利差影響因素的研究可以分為兩類(lèi):宏觀與微觀因素。
2.1.1 影響信用利差的宏觀因素
公司的經(jīng)營(yíng)發(fā)展與其宏觀環(huán)境密切關(guān)聯(lián),在信用利差上其影響會(huì)有所體現(xiàn)。宏觀影響因素較為繁雜,主要是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、GDP以及流動(dòng)性。
無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率是重要的宏觀因素之一,但沒(méi)有定論。Merton(1974)在結(jié)構(gòu)化模型中證明無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率對(duì)利差的負(fù)向影響。劉國(guó)光和王慧敏(2005)檢驗(yàn)了國(guó)債收益率與信用利差的格蘭杰因果關(guān)系。許多學(xué)者探討過(guò)利差與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的關(guān)系,多數(shù)認(rèn)為是負(fù)相關(guān)(Duffee,1998;解文增和王安興,2014;王超,2020;Mahsa等,2020),這與Merton的結(jié)構(gòu)化模型結(jié)論一致。但周宏等(2011)發(fā)現(xiàn)由于中國(guó)債市的投資者主要是個(gè)人,且我國(guó)是一個(gè)儲(chǔ)蓄大國(guó),無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率提高會(huì)引起儲(chǔ)蓄增加,債市資金減少,壓低資產(chǎn)價(jià)格,因此與信用利差呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。
GDP也是債券信用利差的重要影響因素,但其研究結(jié)論也不一致。Altman(1983)探究了信用價(jià)差與宏觀指標(biāo)的聯(lián)系,發(fā)現(xiàn)GDP等指標(biāo)表現(xiàn)較好時(shí),債券的信用利差較低。Wilson(1998)在前人的研究基礎(chǔ)上加入了GDP增長(zhǎng)率等宏觀經(jīng)濟(jì)因素,建立了可量化違約概率的組合模型,預(yù)測(cè)力度得到提升。然而,戴國(guó)強(qiáng)和孫新寶(2011)認(rèn)為GDP增長(zhǎng)率正向作用于利差,這是由于當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好時(shí),通脹預(yù)期較高,投資債券的風(fēng)險(xiǎn)變高。
2.2 信用利差研究模型的相關(guān)研究
至今,對(duì)信用利差進(jìn)行研究時(shí)主要使用四個(gè)研究模型:結(jié)構(gòu)化、簡(jiǎn)約化、混合以及回歸分析模型。
2.2.1 結(jié)構(gòu)化模型
結(jié)構(gòu)化模型由Merton(1974)建構(gòu),他認(rèn)為之所以對(duì)企業(yè)債進(jìn)行投資,目的是得到一項(xiàng)權(quán)利,即企業(yè)價(jià)值的或有求償權(quán),因此信用利差定價(jià)模型適用B-S期權(quán)定價(jià)理論。結(jié)構(gòu)化模型可以推導(dǎo)出無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、杠桿比率、資產(chǎn)收益率的波動(dòng)程度以及債券到期時(shí)間均影響信用利差。
該模型的優(yōu)點(diǎn)是解釋變量簡(jiǎn)潔,結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況接近,在研究早期使用廣泛。但其缺點(diǎn)也不少,核心缺點(diǎn)在于部分假設(shè)比較理想主義,不貼合現(xiàn)實(shí)狀況。Avramov和Jostova(2007)將結(jié)構(gòu)化模型運(yùn)用于類(lèi)型不同的債券研究中,得到的結(jié)論不一,因此批判了該模型。在后續(xù)的結(jié)構(gòu)化模型中對(duì)Merton的假設(shè)的逐漸放寬。Black和Cox(1976)放寬了違約時(shí)間的限制,認(rèn)為可以提前違約。Longstaff和Schwartz(1995)進(jìn)行延伸研究,建構(gòu)了兩因子隨機(jī)模型,其利率為Vasicek分布,并對(duì)浮動(dòng)與固定利率債券分別進(jìn)行估值,結(jié)果說(shuō)明了信用利差顯著受利率和違約概率的影響。
3. 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè) ................................. 16
3.1 理論基礎(chǔ)分析 .................................... 16
3.1.1 不確定性經(jīng)濟(jì)理論 ......................... 16
3.1.2 融資約束理論 .................................... 17
4. 數(shù)據(jù)及模型設(shè)定 ......................................... 21
4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源 ................................. 21
4.2 變量描述 ..................................... 21
5. 實(shí)證分析 ....................................... 30
5.1 基準(zhǔn)回歸分析 ........................................... 30
5.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析 ....................................... 30
5.1.2 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn) .................................. 33
5. 實(shí)證分析
5.1 基準(zhǔn)回歸分析
本文對(duì)所有連續(xù)變量都采用了1%的雙側(cè)縮尾處理方法,以減少因極端數(shù)值所造成的不良結(jié)果。在時(shí)間序列模型中,共得到159個(gè)月的觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)。本文使用Excel和Stata16.0以及OxMetrics6等統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行實(shí)證探究。
5.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析
表5-1是時(shí)間序列數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,信用利差指數(shù)(CSIndex)的平均數(shù)為1.916%,中位數(shù)為1.894%,最小值為0.807%,最大值為3.342%,這說(shuō)明不同月份公司債利差指數(shù)差異較大。從解釋變量EUN的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果來(lái)看,可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)的平均值為0.291,中位數(shù)為0.2559,最小值和最大值分別為0.042和1.043,說(shuō)明中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定性波動(dòng)程度也較大。在2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)、2018年中美貿(mào)易摩擦、2020年新冠疫情等影響世界的大事件期間里,經(jīng)濟(jì)不確定性出現(xiàn)了峰值。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)過(guò)后的恢復(fù)時(shí)期,以及在中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)到中美貿(mào)易戰(zhàn)打響前的時(shí)期,宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性較低,波動(dòng)較小。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的均值為3.486%,利率期限結(jié)構(gòu)均值為0.814%,M2的自然對(duì)數(shù)值平均為13.923,滬深300的月均回報(bào)率接近于0,波動(dòng)率均值則為1.506%,投資者情緒指數(shù)的平均自然對(duì)數(shù)值為3.649。
6. 研究結(jié)論與建議
6.1 研究結(jié)論
本文圍繞“經(jīng)濟(jì)不確定性如何作用于信用利差”這一焦點(diǎn)問(wèn)題展開(kāi)研究,首先,回顧了信用利差和宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性的相關(guān)理論和文獻(xiàn),并提出相應(yīng)了研究假設(shè),為了驗(yàn)證我們的假設(shè)是否正確,分別對(duì)宏觀層面整體數(shù)據(jù)和微觀層面?zhèn)€體數(shù)據(jù)構(gòu)建了時(shí)間序列模型和面板模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。在實(shí)證分析中,從基準(zhǔn)模型出發(fā),研究了前者對(duì)后者的影響關(guān)系。進(jìn)一步地,分析了其產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和融資約束的直接影響機(jī)制和管理者過(guò)度自信的調(diào)節(jié)機(jī)制。此外,考慮到債券信用等級(jí)差異和行業(yè)特征可能帶來(lái)信用利差的差異,本文還做了異質(zhì)性分析。最后本文對(duì)上述實(shí)證分析結(jié)論做了大量穩(wěn)健性檢驗(yàn)工作,包括增加控制變量、參考過(guò)往文獻(xiàn)變換代理變量的構(gòu)造方法、替換解釋變量、工具變量法等以驗(yàn)證本文結(jié)論的可靠性。
以2008年-2021年3月期間上市公司發(fā)行的426只公司債月度信用利差數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,以鄭霞和王挺國(guó)(2020)提出的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)(EUN指數(shù))作為核心解釋變量,實(shí)證研究后得到如下幾點(diǎn)結(jié)論:
第一,本文采用Mahsa(2020)的方法,通過(guò)在數(shù)據(jù)宏觀整體層面建構(gòu)信用利差指數(shù),進(jìn)行時(shí)間序列分析以及在微觀公司個(gè)體層面建立面板模型,實(shí)證均發(fā)現(xiàn)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性與公司債信用利差顯著正相關(guān),這與經(jīng)濟(jì)摩擦、實(shí)物期權(quán)、安全轉(zhuǎn)移的理論假設(shè)一致,也與西方成熟債券市場(chǎng)情形大致相同,表明中國(guó)債市逐漸成熟。
第二,本文參考江靜琳等(2018)的機(jī)制分析方法,分析其作用機(jī)制,同時(shí)實(shí)證結(jié)果也可作為本文異質(zhì)性分析的一部分。發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性可以通過(guò)公司性質(zhì)層面和融資約束層面產(chǎn)生直接影響。在非國(guó)有企業(yè)以及高融資約束下宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)信用利差的影響更大,不論是分組還是全樣本引入交互項(xiàng)進(jìn)行回歸,結(jié)論不變。
參考文獻(xiàn)(略)
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