張 強,吳 敏
(湖南大學 金融與統計學院,長沙 410079)
短期融資券自2005年在中國銀行間市場推出以來,發行交易活躍,截至2010年底,銀行間市場共發行短期融資券1552期,發行規模達23346億元,占銀行間市場信用類債券發行規模的44.26%,已成為我國非金融企業的融資工具和各機構投資者尤其是金融機構重要的投資產品。2007年至2009年,短期融資券主體信用等級遷移總體漸向高級別集中遷移,且向AAA級遷移是信用等級遷移的主流,相對而言,2008~2009年比2007~2008年表現出更加明顯的向上遷移趨勢。研究表明,短期融資券發行主體信用等級變化會給債券投資人帶來巨大的風險,我國短期融資券市場甚至在20世紀90年代因為其信用風險的集中爆發而被迫關閉十余年。正因如此,必須設計合理的方法,分析其信用等級遷移特征,對信用評級遷移風險進行準確度量,探析其遷移的驅動力,在定價信用產品時,也必須充分考慮信用評級遷移風險,將信用評級遷移模型作為信用風險管理和信用敏感工具定價的關鍵組成部分,從而最大程度的保護投資者的利益。
目前,我國銀行間市場短期融資券評級主要由銀行是市場交易商協會四家會員,即大公國際資信評估有限公司(簡稱大公,1994)、聯合資信評估有限公司(簡稱聯合,2000)、中誠信國際信用評級有限責任公司(簡稱中誠信,1992)和上海新世紀資信評估投資服務有限公司(新世紀,1992)對其進行評級。從2007~2009年四大評級機構的市場份額來看(如表1所示),中誠信、聯合和大公三家市場占有高,其中中誠信評級家數和期數以及評級規模均居于市場第一位,聯合居第二位,大公居第三位,新世紀市場地位相對較弱,但近年來增長較快。

表1 2007~2009年四大評級機構短期融資券評級市場份額
2007年至2008年,214短期融資券發行主體共有45家信用等級進行了調整,其中44家上調,1家下調。2008年調整的45家主體級別中,新世紀上調級別5家,占其2008年全部發行人家數的27.78%;中誠信上調級別18家,占其2008年全部發行人家數的20.93%;大公上調級別9家(其中5家因發行人將評級機構更換為大公后,發行人級別上調),占其2008年全部發行人家數的17.71%;聯合資信上調級別12家,下調級別1家,上調級別家數占其2008年全部發行人家數的9.04%。從表2可知,除BBB+、AAA未發行遷移外,其他級別均有不同程度的變化。2008年級別遷移率最高的為AAA-,因樣本量只有新世紀評定的江蘇寧滬高速公路股份有限公司一家,因此其主體級別遷移后,導致其遷移率為100%;其次為A+上調至AA-的情況,遷移率為36%。其他各個主體級別遷移率在17%~33%之間。

表2 2007~2008年短期融資券主體信用等級遷移矩陣
2008年至2009年,四家評級機構對具有主體信用等級的369家短券發行人中93家企業的主體信用等級進行了調整,其中92家為上調,1家為下調,整體調整率25.20%,短期融資券主體信用等級漸向中高級別集中遷移(如表3所示)。除BBB+、A-未發行遷移外,其他級別均有不同程度的變化。2009年級別遷移率最高的為A+,均為上調,遷移率為35.94%。其次是AA至AA+、以及AA+至AAA的遷移率,遷移率均為33.33%;再次是AA-至AA的遷移率,為24.24%;A及AAA的遷移率相對較低。

表3 2008~2009年短期融資券主體信用等級遷移矩陣
由于自2006年人民銀行發布《信用評級管理指導意見》及《信貸市場和銀行間債券市場信用評級規范》后,中國銀行間市場短期融資券主體評級才結束各家機構的信用等級符號不統一的局面。因此,為了數據的穩定性,本文運用Logistic回歸模型,根據中國債券信息網樣本數據,隨機抽樣,選取2007~2009年共55個樣本對其信用等級遷移的驅動力進行研究。同時,根據Logistic回歸模型的分布函數F(x)=ex/(1+ex)可知,短期融資券信用等級遷移的概率為:

其中p為短期融資券信用等級遷移的概率,x為指標值向量,β為指標一般系數向量,故二項回歸模型又可等價表示為:

在進行短期融資券主體評級時,需要對短期融資券發行主體所處的宏觀政策與監管法規環境和企業基本面進行定性與定量分析,同時,評級機構的市場結構與評級制度也會對債券發行主體的評級產生影響。因此,信用等級遷移指標體系設計由政策法規、企業基本面及評級機構三大塊組成。
2.2.1 內生驅動力
內生驅動力主要指企業基本面的變化。對企業基本面的衡量,本文借鑒Maher和Sen(1997)模型中的變量,并考慮到四大評級機構評級報告與官方網站公布的評級方法,以及數據的可得性,將企業基本面解釋變量確定為以下5個:資產總額、資產收益率、資產總額周轉率、資產負債比率、長期負債比率。各樣本企業基本面指標變量值根據相關企業財務報表分析整理取得。
為了簡化模型,首先運用SPSS 17.0軟件,應用Kolmogorov-Smirnov檢驗法對樣本的顯著性進行檢驗,結果顯示企業基本面中的資產總額、資產總額周轉率、長期負債比率在Logistic回歸模型中不顯著,因此剔除相關指標,僅保留凈資產收益率(衡量企業盈利能力)與資產負債比率遷移指標(衡量企業償債能力),各指標含義如下公式所示:


2.2.2 外生驅動力
外生驅動力主要包括政策法規與評級機構兩大方面。
(1)政策法規方面。由于相關政策和法規的出臺直接反映了監管部門對短期融資券發展的重視,因此,在政策法規量化困難的情況下,以政策法規出臺的累計數量來衡量政策法規對信用等級遷移的影響的較為合適。
(2)評級機構方面。一級市場(發行市場)利差是指短期融資券票面利率與起息日Shibor的利差,二級市場(交易市場)利差是指短期融資券上市首日收益率與上市首日Shibor的利差。由于二級市場定價來源于真實的市場需求,有利于引導短券一級市場利率向市場價值的理性回歸,而目前我國短期融資券一級市場利率主要由評級結果確定。2009年,一二級市場利率倒掛期數合計64期,占本年度發行總期數24.35%。其中AAA級短券一二級市場倒掛期數最多,占本年倒掛期數37.50%。由于一二級市場倒掛(如表4所示)顯示我國短期融資券評級機構的評級結果未得到投資者普遍認可,因此以一二級市場利率倒掛程度即一二級市場利差來替代評級機構的不合理評級較為合適。

表4 2009年短期融資券一二級市場利率倒掛匯總表
根據各短期融資券發行后二級市場利率與一級市場利率的比較可知,在評級質量方面,無論是發行市場還是交易市場,在AA+信用等級上,投資者對聯合資信的認可度最高;在A+級別上,對大公認可度最高,在其他級別上,投資者并未對四家評級機構出具的評級結果表現出明顯的認知一致性,一二級市場利率倒掛現象明顯。
(1)Logistic回歸模型整體顯著性檢驗
實證結果顯示,回歸模型似合優度統計量對數似然函數值的-2倍為36.87<100,經驗顯示,該值越小表明模型的擬合優度越高。Nagelkerke R2統計量為0.860,意味著模型解釋了被解釋變量86.0%的變動,模型總體擬合優度比較好。另外,模型的似然比卡方統計量為38.48,自由度df為4,即模型有4個解釋變量,對應的顯著性水平sig.=0.000,小于0.05,因此,若給定0.05的顯著性水平,則認為模型整體顯著。
由表5可知,在55家信用等級遷移樣本中,有51家遷移被正確地預測,4家被錯判,正確率92.73%,對31個信用等級未遷移的樣本,有30個判斷準確,正確率96.77%,對24個信用等級遷移樣本,有21個判斷準確,準確率87.50%,這說明模型的預測效果總體而言是比較理想的。
(2)Logistic回歸方程

表5 短期融資券主體信用等級遷移樣本判斷矩陣
如表6所示,在Logistic回歸模型中,定義ABS為函數絕對值,exp為自然對數,則解釋變量xi增加1單位,將導致被解釋變量增加exp(βi),以凈資產收益率x1為例,當凈資產收益率增長1個百分點時,短期融資券主體信用等級遷移的概率變為原來的exp(β1)即1.06倍。Logistic回歸模型可表示為:

各指標對Logistic回歸模型遷移概率的解釋度Ωi可表示為:

實證結果證明,近三年短期融資券主體信用等級遷移的主要原因是是外生驅動力,如政策法規變遷對債券發行時級別要求發生變化,評級機構不當競爭尤其是信用等級競爭等,而非內生驅動力,如反映企業基本面的凈資產收益率與資產負債比率變化。
(1)內生驅動力

表6 信用等級遷移驅動力系數
內生驅動力主要體現在債券發行人基本面發生變化。一方面,企業發生重組兼并、增減資、股權轉讓、上市、增發等重大事項,另一方面,企業規模顯著加大,產能擴展,業務轉型,戰略調整等,都會導致其信用基本面發生變化,評級機構會相應調整其跟蹤級別。
(2)外生驅動力
①監管機構和政策部門對評級行業的政策支持與引導
一方面,近年來,監管機構非常注重對評級行業的政策支持與引導,從而使評級機構的地位得以明確,評級機構的話語權得以提高,進而促進評級行業的健康發展。另一方面,短期融資券發行時級別要求正在發生變化。從發行人主體信用等級遷移情況來看,短期內短券發行人主體信用等級遷移率較高,且基本上是上調,盡管部分級別的上調與企業信用基本面的改善有關,但在當前實體經濟復蘇基礎不牢固的情況下,若因后兩種原因導致的信用級別范圍收窄,則債券市場隱含信用風險有積聚上升的可能。
②評級制度不合理與評級機構不當競爭方面
評級制度不合理與評級機構不當競爭近來越來越受到監管部門與學者的質疑,原因在于,一方面,我國債券評級市場需求有限。雖然近年來銀行間債券市場發展迅速,但相對于我國的經濟發展而言,整體規模仍然很小,特別是其中需要進行評級的債券規模較小。另一方面,目前對信用評級機構不正當競爭缺乏有效的評價及懲罰退出機制。由于相關法律法規建設滯后,缺乏統一、透明和穩定的認可制度,加上缺乏對評級機構有效的評價機制和與之相配套的懲罰和退出機制,從而使得評級機構實施不正當競爭的成本很低,在業務競爭中存在不規范的價格競爭與信用等級競爭行為。
(1)通過對2008~2009年一年度遷移率的分析得出,信用遷移矩陣是投資者信用風險管理的有效手段,也是提前進行風險預警的有效工具。一方面,由于發債者與投資者之間存在著明顯的信息不對稱,短期融資券的信用風險不能得到充分的揭示。另一方面,由于債券主體違約概率與債券信用等級之間應該存在一致性,或者說債券的信用質量與債券主體信用等級之間存在一致性,因此短期融資券主體信用等級遷移直接關系市場投資主體利益。
(2)2007年至2009年,短期融資券主體信用等級遷移總體漸向高級別集中遷移,且向AAA級遷移是信用等級遷移的主流,且2008~2009年比2007~2008年表現出更加明顯的向上遷移趨勢。
(3)基于Logistic回歸模型實證結果顯示,短期融資券信用等級遷移驅動力主要來源于外生驅動力,即國家宏觀政策與監管法規、評級制度與評級機構競爭的變化,而非內生驅動力,即代表企業基本面的凈資產收益率與資產負債比率的變化。盡管部分企業級別的上調與企業信用基本面的改善有關,但由于其不是主要驅動力,因此,在當前實體經濟復蘇基礎不牢固的情況下,若因后兩種原因導致的信用等級向高級別集中遷移,則債券市場隱含信用風險有積聚上升的可能。
[1] Porta,Lopez.Investor Protection and Corporate Valuation[J].Journal of Finance,2002,(57).
[2] SEC.Review of Implementation of the IOSCO Fundamentals of a cCode of Conduct for Credit for Credit Rating Agencies[J].Journal of Banking&Finance,2007,(31).
[3] J.Harold Mulherin.Measuring the Costs and Benefits of Regulation:Conceptual Issues in Securities Markets[J].Journal of Corporate Finance,2007,(27).
[4] Kimberly C.Gleason J.Stock Exchange Governance Initiatives:Evidence from the Italian STARs[J].Journal of Banking&Finance,2007,(31).
[5] Boot.Credit Ratings as Coordination Mechanisms[J].Review of Financial Studies,2006,(19).
[6] Heng A,Kam C.Chan.Credit Ratings and IPO Pricing[J].Journal of Corporate Finance,2008(14).