我國債券市場的信用評級的有效性研究

歐陽海琴　伍星星

摘要：債券市場是金融領域的重要市場，其健康穩定發展離不開信用評級制度的建立和實施，有效的信用評級是債券市場發展的基礎與保障。在金融環境開放、復雜的情形下，為了維護和推動我國債券市場健康穩定可持續發展，本文在明確債券市場信用評級機構基本要求后，通過對債券市場信用評級有效性的實證分析，找出哪些因素對債券市場信用評級具有較為明顯的影響，分析結果表明企業規模、經營水平、地方經濟發展水平、償債能力等都對債券信用評級影響顯著。

關鍵詞：信用評級；債券市場；有效性；實證分析；建議

中圖分類號：F832 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）031-000-02

前言

縱觀國內外債券市場，都充分體現出了成熟健康債券市場在優化社會資源配置、促進市場經濟發展、拓展投融資渠道方面所發揮的無可替代的功能與作用。但我國債券市場的信用評級制度尚不夠完善，債券市場尚不夠成熟，不能很好的為投資者提供所需有效信息，與國外信用評級之間還存在較大一段差距。為了改善上述狀況，提高信用評級有效性，開展實證分析實為必要之舉。

一、我國債券市場信用評級對評級機構的基本要求

信用評級機構在債券市場中扮演著非常重要的角色。根據信用評級機構在債券市場中的功能、作用與地位，擁有良好的信譽是一個正規信用評級機構應滿足的基本要求之一。信用評級機構主要是對發債人或企業債務信息、會計信息進行披露，并根據披露結果相關調查資料做出相應的信用評級，其本身信譽良好，以中立的位置、專業的程序方法對債券人信用進行評價，評價結果可靠性才高，信用評價才能具備較高的有效性，否則其信用評價結果真實有效性將有待考證[1]。除此之外，債券市場信用評級機構還應滿足等級簡單和評價方法科學要求。目前，國際上所提供的資本市場信用評價機構具有高度集中性，主要包括三大評級結構，一般采用AAA-D的符號形式來標明被評價對象的信用高低。他們對基金、銀行、債券、證券公司和上市公司進行信用評級，評級符號應設置相對簡單些。方法科學是樹立良好信譽的基礎與必要條件，也是信用評級應遵循的一個最基本原則，信用評級機構應采用科學有效的方法對債券進行評級。

二、我國債券市場信用評級的有效性實證分析

1.樣本選擇與描述

隨著金融、互聯網金融的快速發展，債券發行成為金融市場中一種主要交易形式，成為企業融資重要渠道之一，企業債券在我國債券市場中的地位變得越來越重要。本文以企業債券作為信用評級的對象，將其劃分為城投企業債（以地方融資類公司發行債券為主）和一般企業債兩類[2]。城投企業債選取2012年至2015年發行的270只地方融資平臺債券（可獲得債券余額數據）作為研究樣本，債券信用評級均值為3.91，對應的信用等級為AA級，處于中等偏上水平；一般企業債選取2011年至2015年發行的92只非金融企業債（即無固定擔保利率）作為研究樣本，信用評級均值在4.86時，對應的信用等級介于AA和AA+之間。為了便于計算和保證實證分析的針對性、準確性，在所選取的362只企業債中剔除如下幾類債券：有回售權、擔保等的期權性質債券，銀行短期債券和變化利用債券。實證分析所需數據來源于國家統計局。

2.評估模型構建

鑒于當前大多數信用評級機構對債券市場信用的評級都是采用一系列按序排列的等級來表示其信用等級大小的，因而本文選擇Order Probit概率回歸模型來對債券市場信用評級的有效性進行檢驗[3]。概率回歸模型的定義如下：

式中，x為信用評級影響因素的自變量，y*為債券評級的內在趨勢，無法直接測量，ε為誤差項。假設債券市場信用評級的等級有J種（J=1，2，……J），則對應的信用等級變量就有J種取值，且每種取值之間存在這樣的關系y=1

將給定x值的累計概率用下式表示，

則有

F-1為累計標準正態分布的反函數，即正太等價離差。得到正太等價離差函數后，結合概率回歸模型，通過回歸擬合和對各參數的估算，最終求出債券信用評級等級的概率值[4]。如，y=j時的信用等級概率計算如下：

3.變量解釋與研究假設

債券市場信用評級評估模型建立與實證分析中的變量包括信用等級變量和解釋變量兩類。信用等級變量是量化的結果，這里按照從低到高的順序將債券信用等級依次設定為A、A+、AA-、AA、AA+、AAA，對應數值1到6，數值越大，說明被評級債券對象的信用等級越高。解釋變量，參考相關文獻資料，這里將一般企業債的解釋變量設定為企業資產收益率（反映盈利能力，負債總額/資產總額*100%）、企業總資產（反映企業規模，由企業年度財務報表獲得）和企業長期負債率（反映償債能力，長期負債總額/資產總額*100%）[5]。城投企業債的解釋變量設定為平臺企業的財政收入、所屬省份人均GDP、凈資產規模、銷售收入、城投債余額占財政收入比例。

4.實證結果分析

對于數據的實證分析，鑒于兩類企業債在發行資質與發行審核方面存在巨大差異，因而本文選擇stata計量軟件來對這兩類企業債進行概率回歸擬合分析。一般企業債的信用評級結果顯示：回歸擬合后的優度卡方檢驗顯著性水平大于0.05，說明概率回歸模型對數據的擬合結果是較好的；偽擬合優度的卡方檢驗值為0.64，但其不足以說明模型擬合效果。進一步使用概率回歸模型對樣本債券的信用評級進行檢測和預測，整體預測準確率結果為88%，說明該模型整體具有較高的解釋力，可以獲得較好的擬合效果。對解釋變量進行檢驗，發現各解釋變量之間不存在多重共線性，可以較好的對企業規模、償債能力、盈利能力進行反映[6]。

軟件計量統計結果顯示：企業總資產的模型系數為0.876，顯著性水平為正向非常顯著；企業長期負債率的模型系數為2.975，呈正向非常顯著水平；企業資產收益率模型系數為-0.168，呈不顯著水平。表明債券信用評級與發債企業的規模和資產存在正相關關系，在相同條件下，規模龐大、資產雄厚的企業所發行債券信用等級更高。城投企業債擬合結果顯示：擬合優度卡方檢驗的顯著性水平大于0.05，說明模型對數據的擬合效果較好，經進一步準確率預測得到模型整體預測準確率為69%，模型解釋力較強。軟件分析結果顯示：企業銷售收入、凈資產規模的模型系數分別為0.437和0.328，顯著性水平均呈顯著正相關，說明地方融資平臺銷售收入的增加和凈資產規模的擴大有助于企業債券信用等級的提高；企業所屬省份人均GDP的模型系數為0.519，顯著性水平呈正向顯著水平，說明企業所在地方經濟發達水平越高，所發行的債券信用等級就越高；城投債余額占企業財政收入比例的顯著關系表現為負相關，說明隨著地方政府財政負擔的增大，地方融資平臺企業債券的信用評級會下降。歸納而言，城投企業債信用評級的有效性主要取決于地方融資平臺企業的經營規模、財政收入，以及地方經濟發展水平和發行所屬行政級別。

三、總結

總之，目前我國債券市場信用評級有效性還較低，在信用評級制度、評級方法、信用等級設定等許多方面還存在較多缺陷，有待進一步的完善。隨著債券市場的進一步發展，根據債券市場信用評級有效性實證分析，債券信用評級制度必須要不斷完善，信用評級等級必須予以合理設置，充分考慮企業資產、規模、所屬省份GDP、銷售收入等相關因素，實現債券市場信用評級有效性的提升。

參考文獻：

[1]中國人民銀行常州市中心支行課題組，姚軍.我國信用評級揭示債券風險的有效性研究[J].金融縱橫，2014，03：69-74.

[2]陳瑩.當前我國債券信用評級的問題及對策建議——以銀行間債券市場信用評級為例[J].金融教學與研究，2010，02：59-62+71.

[3]賀曉波，李楊.全球次級債危機對我國債券市場信用評級的啟示[J].現代財經（天津財經大學學報），2013，04：21-23+28.

[4]楊寧.我國銀行間債券市場信用評級監管法律問題研究[D].中國政法大學，2011.

[5]彭秀坤.國際社會信用評級機構規制及其改革研究[D].蘇州大學，2012.

[6]馬林影.金融危機中美國信用評級機構行為分析及監管改革研究[D].吉林大學，2014.