本文是一篇金融論文,筆者認(rèn)為我國的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不合理問題日益凸顯,金融擴(kuò)張產(chǎn)生的資金大部分流動(dòng)到房地產(chǎn)行業(yè),而對工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支援非常有限,這就要求我們加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,擺脫對房地產(chǎn)的過度依賴。
第一章緒論
1.1研究背景
黨的第十九大和二十大均明確指出,防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)指出,打好防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn),重點(diǎn)是防控金融風(fēng)險(xiǎn)。習(xí)近平總書記多次指出,金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血脈;金融活經(jīng)濟(jì)活,金融穩(wěn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn);金融安全是國家安全的重要組成部分,維護(hù)金融安全是關(guān)系我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全局的一件帶有戰(zhàn)略性、根本性的大事。
我國于2002年開始建立完善債券市場,自此我國債券市場不斷擴(kuò)大,債券種類愈加豐富,呈現(xiàn)出多元化態(tài)勢,市場規(guī)模僅次于美國,居世界第二,亞洲第一。在發(fā)展過程中,有諸多的重要事件對我國債券市場產(chǎn)生重大影響,例如我國債券市場于2014年打破“剛性兌付”強(qiáng)制性要求,導(dǎo)致我國債券違約規(guī)模攀升迅猛,并突破6000億元。2022年,我國債券市場發(fā)行信用債總金額為58.5萬億元,較上一年有大幅度增長。2020年,受新冠疫情等因素影響,我國債券市場出現(xiàn)大規(guī)模違約狀況。據(jù)公開數(shù)據(jù)表明,從2020年至2022年的三年間,債券發(fā)行主體發(fā)生違約的數(shù)量從191家增至214家、227家。其中違約債券只數(shù)從554只增至686只、755只。債券市場體量不斷擴(kuò)張,成為我國金融市場的重要組成部分,但其所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也在不斷地累積。
1.2研究意義
盡管我國債券市場自成立始到現(xiàn)在取得了世界矚目的發(fā)展成果,但是我國債券市場自成立開始累積的問題也逐漸顯露并放大。特別是隨著2014年我國打破債權(quán)“剛性兌付”后,債券市場積累的問題逐步成為制約債券市場發(fā)展,增加我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要原因。具體來看,本文具有如下兩個(gè)方面意義:
1.2.1理論意義
當(dāng)前關(guān)于債券違約的理論方面主要圍繞分析宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與債券違約風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系為主。本文基于金融周期綜合指數(shù)和經(jīng)濟(jì)政策不確定視角進(jìn)行分析,通過構(gòu)建金融周期綜合指數(shù),減少各宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的局限性;在研究金融周期的同時(shí),兼顧經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響,為宏觀層面研究提供新的研究視角。通過運(yùn)用相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論,解釋金融周期、經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的時(shí)變特征,對我國債券市場目前面臨的債券違約問題做出相應(yīng)的理論分析。
1.2.2實(shí)踐意義
首先,本文通過分析債券違約的影響因素,可以對當(dāng)前的熱點(diǎn)問題債券大面積違約問題做出參考性意見。其次,本文以經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期這兩個(gè)視角分析債券違約的影響因素,豐富了經(jīng)濟(jì)政策不確定性相關(guān)領(lǐng)域的研究成果。當(dāng)前已有的文獻(xiàn)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的研究更多的是圍繞經(jīng)濟(jì)政策不確定性對宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、對企業(yè)微觀決策及對銀行信貸資產(chǎn)配置等方面展開,鮮有研究涉及其對債券違約的時(shí)變影響。另外,金融周期反映國家宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控力度,其上升或下降反映國家對金融市場的寬松和收緊態(tài)度。通過對金融周期對債券違約的分行業(yè)研究,可以證實(shí)出在同一經(jīng)濟(jì)政策的前提下,不同行業(yè)所受到的影響強(qiáng)度不同,甚至影響方向也大相徑庭。最后,本文采用動(dòng)態(tài)隨機(jī)時(shí)變模型進(jìn)行分析,強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期與債券違約的雙向互相影響關(guān)系,較為符合經(jīng)濟(jì)事實(shí)。動(dòng)態(tài)時(shí)變模型有助于我們以時(shí)間為節(jié)點(diǎn),分析新冠疫情時(shí)點(diǎn)先后,我國債券違約影響因素作用強(qiáng)度的改變以及相關(guān)行業(yè)作用方向的變化。
第二章文獻(xiàn)綜述
2.1債券違約相關(guān)影響因素的研究
2.1.1宏觀因素對債券違約的影響
Kuehn和Schmed(2014)研究指出當(dāng)國家經(jīng)濟(jì)增長時(shí),國家的信貸政策較為激進(jìn),這將會(huì)降低企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn),因此債券發(fā)生違約的概率較低。
Riccetti等(2016)使用金融加速器理論研究股票市場,研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)的利潤降低時(shí),企業(yè)的市值也隨之降低,從而導(dǎo)致企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)增加。姚紅宇、施展(2018)研究經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況對債券違約的影響,認(rèn)為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況會(huì)導(dǎo)致債券違約。王慶華(2018)研究發(fā)現(xiàn)國家三去一降一補(bǔ)中的去杠桿政策通過影響公司杠桿水平,進(jìn)而影響公司債券違約;同時(shí),更強(qiáng)的金融監(jiān)管政策會(huì)使公司在短時(shí)間內(nèi)滿足政府的監(jiān)管要求,由此導(dǎo)致公司債券違約。
李詩瑤(2019)研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)公司股價(jià)因特殊原因?qū)е卤┑鴷r(shí),企業(yè)的股價(jià)暴跌會(huì)導(dǎo)致公司資本結(jié)構(gòu)出現(xiàn)重大變化,影響公司的信用狀況,限制公司的債權(quán)融資,因此會(huì)使公司的現(xiàn)金流狀況變得不穩(wěn)定,從而增加公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)。李夢(2019)研究發(fā)現(xiàn),公司的經(jīng)營行業(yè)是影響公司債券違約的因素之一。公司所處的行業(yè)處于夕陽行業(yè),同時(shí)也會(huì)提升企業(yè)現(xiàn)金流的不穩(wěn)定狀態(tài),由此導(dǎo)致債券違約該路上升。
陳佳音(2021)指出,當(dāng)前,我國對民營和中小企業(yè)的融資行為仍較為謹(jǐn)慎,這可能造成企業(yè)債的違約。這是由于上市公司高管通過質(zhì)押股份融資套現(xiàn)等問題,造成了股市的劇烈波動(dòng),因此,在公司以質(zhì)押股份進(jìn)行再融資時(shí),通過股份質(zhì)押可獲得的融資額不能超過股份市值的60%。這一規(guī)定使得上市公司很難通過質(zhì)押股權(quán)進(jìn)行融資,從而減少了上市主體的融資渠道,所以,上市主體將只能以自身經(jīng)營獲得和投資獲得獲得相應(yīng)的現(xiàn)金流來維持公司運(yùn)營、償還債務(wù)。這種情形會(huì)極大地提高公司出現(xiàn)債務(wù)違約的可能性,從而加大公司債務(wù)違約的風(fēng)險(xiǎn)。
2.2金融周期相關(guān)研究
2.2.1金融周期指數(shù)的構(gòu)建
以往的研究,對商業(yè)信貸、房地產(chǎn)價(jià)格、股價(jià)等經(jīng)濟(jì)變量,展開了對金融周期的單個(gè)指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)的分析,結(jié)果表明,由信貸和房地產(chǎn)價(jià)格組成的綜合指數(shù),與金融周期波動(dòng)之間的關(guān)系更加吻合,而且,與單個(gè)指數(shù)相比,綜合指數(shù)擁有更多的信息含量,可以更好地抓住金融周期和金融危機(jī)的關(guān)鍵特征(Borio,2014)。
根據(jù)Drehmann et al.(2012)和Borio(2014)的金融周期指標(biāo)的構(gòu)造方法,通過信貸、信貸/GDP、M2同比增速來組合金融周期指標(biāo)。信用是指私營企業(yè)的非金融業(yè)的信用;非金融企業(yè)信用/國內(nèi)生產(chǎn)總值的信用/國內(nèi)生產(chǎn)總值之比能夠從一個(gè)側(cè)面反映出一個(gè)國家的宏觀杠桿作用。
馬勇等人(2017)選擇了8個(gè)具有代表性的金融變量,如房價(jià)、銀行利差、股票價(jià)格和金融杠桿率,用簡單加權(quán)法、主成分分析法和動(dòng)態(tài)因子法等方法,將這些具有代表性的金融指標(biāo)組合在一起,并用簡單加權(quán)法、主成分分析和動(dòng)態(tài)因子法等方法,將這些指標(biāo)組合在一起,其得出的綜合指標(biāo)具有更好的解釋能力。
朱泰輝和黃海靖(2018)以廣義信貸、廣義信貸/GDP、房地產(chǎn)價(jià)格等為代表,對傳統(tǒng)的“拐點(diǎn)”方法與“帶通濾波”方法的參數(shù)設(shè)定進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn),從而提升中國經(jīng)濟(jì)周期的經(jīng)驗(yàn)分析結(jié)果的正確性與正確性。
第三章 我國債券違約現(xiàn)狀與機(jī)制分析 .............................. 13
3.1 債券市場違約現(xiàn)狀 ....................... 13
3.1.1 全行業(yè)債券違約現(xiàn)狀 ......................................... 13
3.1.2 重點(diǎn)行業(yè)債券違約現(xiàn)狀 .................. 13
第四章 全行業(yè)債券違約影響因素的實(shí)證分析 ................. 19
4.1 變量選取 .............................. 19
4.2 金融周期指數(shù)的構(gòu)建 ................................. 19
4.3 TVP-SV-VAR 模型構(gòu)建 .................................... 21
第五章 工業(yè)行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)債券違約的影響因素分析 ................ 32
5.1 工業(yè)債券違約的影響因素分析 ........................... 32
5.1.1 數(shù)據(jù)來源 ..................................... 32
5.1.2 數(shù)據(jù)檢驗(yàn) ...................................... 32
第五章工業(yè)行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)債券違約的影響因素分析
5.1工業(yè)債券違約的影響因素分析
5.1.1數(shù)據(jù)來源
金融周期與經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)與上文同一來源,行業(yè)分類來自Wind行業(yè)分類。本文樣本區(qū)間從2015年第1季度至2022年第2季度,其中工業(yè)行業(yè)債券共計(jì)違約218只。債券違約數(shù)據(jù)來源于Wind債券專題債券分行業(yè)違約情況,經(jīng)濟(jì)政策不確定性來自Economic Policy Uncertainty網(wǎng)站,其他數(shù)據(jù)均來自于Wind中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。
5.1.2數(shù)據(jù)檢驗(yàn)1.時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)——ADF檢驗(yàn)
檢驗(yàn)結(jié)果見表5-1,可以看出,所有變量的原序列都是不平穩(wěn)的,但各變量的一階差分序列都在1%顯著水平下保持平穩(wěn),符合TVP-SV-VAR模型的使用條件。各內(nèi)生變量的原始時(shí)間序列分別記為EPU(經(jīng)濟(jì)政策不確定性)、FC(金融周期)、BD1(工業(yè)債券違約數(shù)量)。
第六章結(jié)論與對策建議
6.1研究結(jié)論
自從2014年我國打破“剛性對付”后,債券違約數(shù)量大幅度增加,債券信用風(fēng)險(xiǎn)積聚,阻礙著我國債券市場乃至資本市場的發(fā)展,同時(shí)也在一定程度上制約我國企業(yè)的發(fā)展融資,防范和控制債券違約風(fēng)險(xiǎn)成為亟待解決的問題之一。目前,研究債券違約因素的相關(guān)文獻(xiàn)仍然不夠全面。因此本文運(yùn)用TVP-SV-VAR模型,從金融周期與債券違約的時(shí)變影響關(guān)系入手,并且兼顧經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的時(shí)變影響關(guān)系,研究金融周期和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響。同時(shí),本文的債券違約分為三個(gè)部分,通過分行業(yè)探究全行業(yè)、工業(yè)行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)它們之間的時(shí)變特征的異同,由此找出它們之間的關(guān)系,分門別類給出對策建議。
實(shí)證結(jié)果表明,金融周期和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響存在明顯的時(shí)變特征,并且工業(yè)類債券和房地產(chǎn)類債券的違約特征各不相同。結(jié)果表明,當(dāng)金融當(dāng)局采取擴(kuò)張的貨幣政策時(shí),在2018年之前會(huì)起到抑制債券違約的作用,但是這種作用在2018年之后逐步減弱,直至轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛟黾觽`約的效果。這說明,隨著時(shí)間變化,我國的債券違約機(jī)理發(fā)生了新轉(zhuǎn)變,不能再依靠傳統(tǒng)的政策控制債券違約。同時(shí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響逐步變?yōu)檎蛴绊?,說明,投資者的信心因素逐漸我國金融市場一個(gè)不可忽視的問題,我們需要更加確定的政策來提振投資者信心,進(jìn)而控制債券違約。在工業(yè)行業(yè)與房地產(chǎn)行業(yè)的實(shí)證對比中可以看出,房地產(chǎn)債券與工業(yè)債券作用方向相同,但是影響力度幾乎兩倍與工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。這充分說明了房地產(chǎn)行業(yè)是我國金融擴(kuò)張的直接受益人,金融擴(kuò)張釋放的流動(dòng)性多數(shù)流向了房地產(chǎn)行業(yè),更明顯地降低了房地產(chǎn)行業(yè)債券的違約數(shù)量,反而工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)收到的政策收益較小。這也從一定程度上反映了我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)更偏重于房地產(chǎn)行業(yè),而非工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。
參考文獻(xiàn)(略)
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