企業(yè)債“信用價差之謎”的最新研究與未來展望

1、企業(yè)債“信用價差之謎”的最新研究與未來展望    摘要：企業(yè)債的信用價差和預(yù)期違約損失之間的巨大差異正在引起人們對“信用價差之謎”的日益關(guān)注。對“信用價差之謎”的代表性解釋之一為信用價差分解理論，該理論的最新研究已經(jīng)觸及到了稅收、風(fēng)險溢價和流動性溢價等方面；代表性解釋之二為信用風(fēng)險分散困境理論，包括系統(tǒng)風(fēng)險的不可分散性和可分散風(fēng)險的難于分散性。此外，對“信用價差之謎”的探討已經(jīng)從發(fā)達債券市場過渡到新興債券市場，并仍有待于進一步的研究。 關(guān)鍵詞：信用價差；信用價差分解；信用風(fēng)險分散“信用價差”是指為了補償違約風(fēng)險，投資者要求企業(yè)債提供的高于到期日相同的國債

2、收益的額外收益，一般把剩余期限及現(xiàn)金流結(jié)構(gòu)相同的企業(yè)債和國債的到期收益率之差作為信用價差。在債券市場上，人們把信用價差作為企業(yè)債信用風(fēng)險的代表，通過觀察信用價差的變化來推斷企業(yè)債的信用風(fēng)險。但是，盡管通常認(rèn)為信用價差是用于補償信用風(fēng)險的，一直以來人們還是難以解釋信用價差和信用風(fēng)險之間的確切關(guān)系。實際上，企業(yè)債的信用價差要比預(yù)期違約損失包含的價差大許多倍。比如，在1997-2003年間，期限在3年到5年之間的美國BBB級企業(yè)債的平均信用價差為每年170個基點。但是，在相同時期，由違約引起的平均年損失只有20個基點，信用價差要比預(yù)期違約損失大8倍之多。信用價差和預(yù)期違約損失之間的這種巨大差異就是所

3、謂的“信用價差之謎”。利用Merrill Lynch公司發(fā)布的經(jīng)期權(quán)調(diào)整的債券價差指數(shù)（OAS），可以計算出1997年1月至2003年8月間美國不同信用級別和期限的企業(yè)債的平均信用價差，如表1所示。表1同時列示了相應(yīng)的預(yù)期違約損失的估計值?？梢姡?AAA級短期企業(yè)債（期限為1-3年）的平均信用價差大約為50個基點，期限為7年至10年的企業(yè)債的平均信用價差為74個基點。從BBB級開始，低信用級別企業(yè)債的信用價差迅速升高。值得關(guān)注的是，對于所有信用級別和期限的企業(yè)債，預(yù)期違約損失都只占了信用價差的一個很小的部分。比如，對于信用級別為BBB級、期限在3年至5年之間的企業(yè)債來說，預(yù)期違約損失只有20個

4、基點，而平均信用價差卻達到171個基點。同時，隨著信用級別的降低，信用價差和預(yù)期違約損失之間的差距出現(xiàn)絕對增大。如表1所示，以期限在3年至5年之間的企業(yè)債為例，這種差距從AAA級企業(yè)債的64個基點增加到相同期限的B級債券的291個基點。信用級別信用價差預(yù)期損失信用價差預(yù)期損失信用價差預(yù)期損失信用價差預(yù)期損失AAAAAABBBBBB49.5058.9788.82168.99421.2760.840.061.241.1212.48103.09426.1663.8671.22102.91170.89364.55691.810.181.442.7820.12126.74400.5270.4782.36

5、110.71185.34345.37571.940.331.864.7127.17140.52368.3873.9588.57117.52179.63322.32512.430.612.77.3234.56148.05329.4注：信用價差基點是利用Merrill Lynch公司1997年1月到2003年8月的數(shù)據(jù)計算的美國企業(yè)債經(jīng)期權(quán)調(diào)整的價差指數(shù)的平均值。企業(yè)債的預(yù)期違約損失只占信用價差的很小一部分的事實使得人們開始尋找其中的奧秘與來源。其中，對“信用價差之謎”的最新的代表性解釋包括信用價差分解理論和信用風(fēng)險分散困境理論。一、信用價差分解理論    

6、1.稅收投資企業(yè)債得到的收益是要納稅的，而投資國債的收益卻不必納稅。由于投資者比較不同投資工具的投資收益是以稅后收益作為基礎(chǔ)的，因此套利理論認(rèn)為企業(yè)債的收益要更高一些以便補償稅收支出。在美國，不同的州對于企業(yè)債的最大邊際稅率有不同的要求，大致在5%到10%之間。Elton et al(2001) 6發(fā)現(xiàn)差別稅收比預(yù)期違約損失對價差具有更重要的影響，因為稅收占企業(yè)債和國債之間差異的更大部分。Elton et al(2001) 6采用基準(zhǔn)稅率4.875%，發(fā)現(xiàn)隨著企業(yè)債的信用級別和期限的不同，稅收大致可以解釋價差的28%-73%（參見表3）。采用不同的樣本和方法，Driessen(2003) 9發(fā)

7、現(xiàn)稅收只解釋了價差的34%-57%。由于稅收同收益水平的聯(lián)系比同信用價差的聯(lián)系更密切，它們的效應(yīng)對于各個信用級別的債券來說大致是不變的，因此相對于高信用級別的債券，它們解釋低信用級別債券的信用價差的部分要更小一些。2.風(fēng)險溢價由于未被解釋的信用價差本身具有波動性，這同樣也增加了企業(yè)債的風(fēng)險。并且，該附加風(fēng)險不易通過持有相同發(fā)行主體發(fā)行的股票來進行分散，因此，除了補償預(yù)期違約損失和稅收支出以外，風(fēng)險厭惡型投資者會額外要求得到承擔(dān)該附加風(fēng)險的溢價。Elton et al(2001) 6認(rèn)為該風(fēng)險溢價可能解釋大約19%-41%的信用價差（參見表3）。Driessen(2003) 9對風(fēng)險溢價進行模型

8、估計，發(fā)現(xiàn)它們解釋的價差低至18%（AA級，5年期），高至52%（BBB級，10年期）（參見表3）。此外，John Hull et al(2004) 10將企業(yè)債相對于國債的信用價差分解為無風(fēng)險收益價差、違約損失補償和風(fēng)險溢價三部分（參見表2）。他們采用Merrill Lynch發(fā)布的數(shù)據(jù)計算1996年至2003年的平均風(fēng)險溢價，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險溢價所能解釋的信用價差低至16%（B級），高至62%（Baa級）。值得注意的是，高信用級別（Aaa至Baa）企業(yè)債的信用價差中風(fēng)險溢價所占的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于違約損失補償?shù)谋壤?。相比之下，低信用級別（B、Caa及以下）企業(yè)債的信用價差主要是受到預(yù)期違約損失的影響，其

9、違約損失補償?shù)慕忉尪确浅４?，達76.8%。信用級別信用價差無風(fēng)險收益價差違約損失補償風(fēng)險溢價Aaa83（100%）43（51.8%）2（2.4%）38（45.8%）Aa90（100%）43（47.8%）4（4.4%）43（47.8%）A120（100%）43（35.8%）8（6.7%）69（57.5%）Baa186（100%）43（23.1%）28（15.1%）115（61.8%）Ba347（100%）43（12.4%）144（41.5%）160（46.1%）B585（100%）43（7.3%）449（76.8%）93（15.9%）Caa及以下1321（100%）43（3.3%）1014（76

10、.8%）264（19.9%）3.流動性溢價實際交易過程中，大多數(shù)企業(yè)債的交易頻率相對較低，這意味著對這些投資工具進行交易通常比交易股票和國債所需的成本更大，因此投資者必然要求得到流動性補償。比如，Schultz(2001) 11估計出美國企業(yè)債市場的雙向交易成本大概為27個基點。此外，在既定時間債券的流動性可能是不確定的，投資者也需要得到承擔(dān)這種風(fēng)險的溢價。實際上，許多近期研究認(rèn)為流動性溢價可能是除了稅收以外，信用價差的另一個最重要的組成部分。Driessen(2003) 9估計得出，流動性溢價對信用價差的解釋能力大約為20%，Perraudin and Taylor(2003) 12得到的估

11、計值更大。Martell(2003) 13和Dignan(2003) 14發(fā)現(xiàn)流動性是產(chǎn)生信用價差的主要因素之一。Min, Lee, Nam, Park and Nam(2003) 15發(fā)現(xiàn)流動性和清償能力解釋了20世紀(jì)90年代11個新興經(jīng)濟體的大部分價差變化。Frank de Jong and Joost Driessen(2005) 16探討了流動性風(fēng)險在企業(yè)債定價中所起的作用，發(fā)現(xiàn)流動性風(fēng)險是計算企業(yè)債預(yù)期收益的一個定價因素。企業(yè)債收益暴露在國債流動性和股票市場流動性的波動之下，有助于解釋信用價差之謎。對于預(yù)期收益，美國的長期投資級債券的總的流動性溢價大約為45個基點，投機級債券對流動性

12、因素具有較高的風(fēng)險暴露，流動性溢價大約為100個基點。他們還利用歐洲企業(yè)債的價格進行估計，得到的企業(yè)債流動性風(fēng)險暴露的結(jié)果同美國數(shù)據(jù)的結(jié)論非常相似。預(yù)期損失稅收風(fēng)險溢價其他3.572.619.44.58.058.027.66.411.448.033.07.717.844.130.97.220.929.040.79.434.728.430.07.0稅收風(fēng)險溢價流動性溢價57.117.925.055.023.321.750.826.223.048.532.419.137.445.816.934.052.113.8注：數(shù)據(jù)來源：Elton et al（2001）；Driessen（2003）二、信用

13、風(fēng)險分散困境理論1.系統(tǒng)風(fēng)險的不可分散性各個債券的違約不是相互獨立的，有些時候違約概率很低，而有些時候違約概率很高。根據(jù)Moody公布的數(shù)據(jù)，在1970-2003年之間每年的違約率低至1979年的0.09%，高至2001年的3.81%，這段時期內(nèi)的平均違約率為1.27%。這些結(jié)果意味著債券收益具有系統(tǒng)性風(fēng)險，不能被分散掉，債券交易者應(yīng)該對承擔(dān)該風(fēng)險要求額外的收益。另外，Collin-Dufresne et al(2003) 19區(qū)別了直接跳躍型風(fēng)險溢價以及傳染型風(fēng)險溢價。直接跳躍型風(fēng)險溢價同大量企業(yè)同時違約的風(fēng)險相關(guān)。Collin-Dufresne et al估計認(rèn)為傳染型風(fēng)險溢價要比直接跳躍

14、型風(fēng)險溢價高幾倍。他們實證檢驗了信用事件對于Lehman企業(yè)債指數(shù)的收益的影響，發(fā)現(xiàn)大公司的信用事件造成整個債券市場的信用價差增大，這可能顯示出信用事件對信用價差具有“傳染”效應(yīng)從而要求一定的風(fēng)險溢價。2.可分散風(fēng)險的難于分散性 在企業(yè)債投資組合中，經(jīng)常會出現(xiàn)實際違約損失大于預(yù)期違約損失的情況。信用價差分解理論通常都假定，通過持有包含大量債券的債券組合投資者可以分散掉未預(yù)期的違約風(fēng)險。但是，這種假定在實際中是不能夠成立的，將債券組合的違約風(fēng)險完全分散掉不太可能實現(xiàn)。企業(yè)債具有違約風(fēng)險的性質(zhì)使得企業(yè)債收益的分布呈現(xiàn)高度的負(fù)向偏斜，即發(fā)生少量損失的概率通常非常大，而發(fā)生大量損失的概率通常很小。大多

15、數(shù)時候債券發(fā)行者不會違約，從而損失為零。但是，一旦違約發(fā)生，那么損失通常十分巨大。這種偏斜性是阻礙風(fēng)險分散化的一個關(guān)鍵因素，只要不同債券的違約事件之間存在正的相關(guān)性，那么即使組合的規(guī)模非常大，損失的這種不規(guī)則性也不會得到完全的“消除”。 企業(yè)債存在違約風(fēng)險意味著存在很小但是很顯著的大量損失的概率，卻沒有機會得到相對大量的收益。因此，債券收益的分布是負(fù)向偏斜的，在分布曲線左側(cè)有一個長尾。Stephen Kealhofer and Jeffery R. Bohn(2001) 20對債券組合的實際損失分布和鐘形的損失分布進行了比較，兩個分布具有相同的預(yù)期損失和非預(yù)期損失。由圖1可見二者存在兩個重要的

16、差別。其中最明顯的就是實際債券組合的損失分布是非對稱的，發(fā)生大量損失的概率很小，而發(fā)生少量損失的概率根大。另一個主要差別是，鐘形分布發(fā)生非常大的損失的概率接近于零的速度要比偏斜分布的速度快。由于存在這種偏度，使得風(fēng)險分散十分困難，因為要想將未預(yù)期損失減少到很小，所需的債券組合的規(guī)模要非常大。但是，這種大規(guī)模的組合是難以達到的，因此非預(yù)期損失是不可避免的。相比之下，股票收益呈現(xiàn)了一種更對稱的分布，出現(xiàn)大量損失的概率同出現(xiàn)大量收益的概率相當(dāng)。這種對稱性使得股票投資的風(fēng)險分散相對容易，僅30支股票就能很好的分散風(fēng)險，而30只企業(yè)債的組合是不能達到同樣效果的。Amato and Remolona(20

17、04) 21認(rèn)為企業(yè)債投資組合比股票投資組合更難于分散風(fēng)險。為了解釋分散信用風(fēng)險的困難之處，考慮兩個假想的企業(yè)債組合，總價值都為300萬美元，分別投資到100只和300只不同發(fā)行主體的債券。進一步假定這些債券的違約概率相同，都為0.5%，違約時間相互獨立，違約發(fā)生時的回收率為50%，圖2顯示了這些組合不同違約損失的概率。利用二項式概率密度函數(shù)計算違約概率，兩個組合的預(yù)期違約損失都是7500美元。但是，兩個組合大于該損失的概率都很大。比如，包含100只債券的組合具有大于1%的概率損失45000美元，比預(yù)期違約損失大6倍。將組合擴展至300只債券，風(fēng)險分散化程度提高了，但是風(fēng)險分散的效果仍然不是很

18、好，有超過1%的概率損失25000美元，比預(yù)期違約損失大3倍。 那么，既然實現(xiàn)不了風(fēng)險的完全分散化，就需要在信用價差中為未預(yù)期的違約損失定價。實際上，這種難于分散的風(fēng)險可以很好的解釋大部分價差，但卻經(jīng)常被人們所忽視。 企業(yè)債的信用價差和預(yù)期違約損失之間的巨大差異引起了人們對“信用價差之謎”的探討。根據(jù)已有研究結(jié)論可知，預(yù)期違約損失只解釋了信用價差的很小一部分，還應(yīng)該包括稅收、風(fēng)險溢價和流動性差等因素。而債券收益的高度負(fù)偏斜性使得大規(guī)模的債券投資組合在現(xiàn)實中不能實現(xiàn)，違約的未預(yù)期損失難以避免，因此信用價差在很大程度上是用于補償企業(yè)債投資組合始終存在的未預(yù)期的違約損失的風(fēng)險。此外，考察已

19、有的研究，幾乎大部分都是考慮的美國債券市場，而不同的債券市場具有不同的特性，研究結(jié)論也可能有所不同。比如，Masazumi Hattori, Koji Koyama and Tatsuya Yonetani(2001) 22就得出了不同的結(jié)論，他們分析了1997年后日本債券市場信用價差變化的決定因素，對信用價差和一些經(jīng)濟和金融變量之間的關(guān)系進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)違約風(fēng)險和整體金融形勢是解釋信用價差的最顯著因素。而M. Jayadev and Joshy Jacob(2006) 23研究印度企業(yè)債市場的信用價差，得出結(jié)論認(rèn)為信用價差的大部分變化不是由違約概率和回收率等與信用風(fēng)險相關(guān)的因素解釋的，不

20、同信用級別債券的未能解釋的信用價差變化似乎高度相關(guān)，必須進一步發(fā)展債券市場以便消除現(xiàn)有的系統(tǒng)風(fēng)險溢價。更好的理解企業(yè)債的信用價差有助于提高對企業(yè)債的信用風(fēng)險管理水平，增強債券投資組合的流動性，同時也可以提高債券的定價能力，改善企業(yè)債市場和信用衍生品市場的效率。為了進一步破解“信用價差之謎”，我們認(rèn)為未來研究可以側(cè)重以下方面：1.應(yīng)該充分考慮不同交易地區(qū)債券市場的特殊性，尤其是應(yīng)該重視諸如亞洲和拉丁美洲等新興市場的自有特點，探索不同特性市場的信用價差的決定因素。2.目前，衍生品市場迅速發(fā)展，出現(xiàn)投機者大量投機的現(xiàn)象，這些都經(jīng)常對信用價差產(chǎn)生影響，而這些因素對于決定信用價差的平均水平的重要性有多大

21、仍是一個有待于回答的問題。3.信用衍生品的發(fā)展可能在未來更多的改變信用市場，尤其是在風(fēng)險分散的機會和市場流動性方面。從長期來看這可能減少信用價差，但是所能產(chǎn)生的效應(yīng)的規(guī)模和速度仍有待于確定。1 Jones, E., Mason, S., and Rosenfeld, E. (1984). Contingent claims analysis of corporate capital structures: An empirical investigation J. Journal of Finance, 39, (3), 611-627.2 Merton, R. (1974). On the

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