鄭玉仙

(浙江水利水電學(xué)院基礎(chǔ)社科部，浙江　杭州　310016)

?

中國(guó)公司債券利差影響因素研究

——基于評(píng)級(jí)信息的分析

鄭玉仙

(浙江水利水電學(xué)院基礎(chǔ)社科部，浙江杭州310016)

本文以信用利差分解理論為基礎(chǔ)，結(jié)合債券評(píng)級(jí)信息，基于市場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)證研究了中國(guó)公司債券市場(chǎng)信用利差的決定因素。結(jié)果表明，預(yù)期違約損失在稅后信用利差中只占很小的比例，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的期限結(jié)構(gòu)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子、 宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因子都對(duì)信用利差有較顯著的解釋力。

公司債券；信用利差；信用評(píng)級(jí)

由于風(fēng)險(xiǎn)特征不同，購(gòu)買(mǎi)公司債券往往能獲得比購(gòu)買(mǎi)政府債券更高的收益，公司債券收益率與國(guó)債收益率之間的差額通常被稱(chēng)為信用利差，主要源自公司債券的信用風(fēng)險(xiǎn)以及違約損失補(bǔ)償。事實(shí)上，信用利差遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止包含了違約風(fēng)險(xiǎn)部分，真實(shí)的價(jià)差與預(yù)期違約損失部分之間的巨大差異就是所謂的“信用溢價(jià)之謎”。通常，對(duì)每只債券單獨(dú)計(jì)算違約概率和違約損失率是一件很困難的事情，幸運(yùn)的是評(píng)級(jí)公司給出了特定評(píng)級(jí)公司債券的相關(guān)數(shù)據(jù)，本文將利用這些數(shù)據(jù)，從評(píng)級(jí)的整體角度展開(kāi)分析。此外，本文也研究了信用利差是否對(duì)一些系統(tǒng)性因子具有顯著的敏感性。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者對(duì)公司債利差的研究主要基于兩類(lèi)模型。一類(lèi)是約化模型，將違約看做一個(gè)外生的泊松過(guò)程，在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)以及風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)價(jià)格之后通過(guò)將模型參數(shù)校準(zhǔn)到市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)得到債券的定價(jià)。這方面的文獻(xiàn)主要包括Bakshi et al. (2006)[1]、 Collin-Dufresne et al. (2010)[2]、 Delianedis and Geske (2001)[3]、Duffee (1999)[4]、 Nickell et al. (2000)[5]等。約化模型在實(shí)際中表現(xiàn)良好，不足之處在于這些結(jié)構(gòu)多依賴(lài)于隱含的風(fēng)險(xiǎn)因子，無(wú)法確定這些風(fēng)險(xiǎn)因子的實(shí)際經(jīng)濟(jì)含義。另一類(lèi)模型則為結(jié)構(gòu)化模型，有研究表明，經(jīng)典的結(jié)構(gòu)化模型會(huì)低估信用利差，Jones、 Mason and Rosenfeld (1984)[6]發(fā)現(xiàn)Merton (1974)[7]的模型嚴(yán)重低估了投資級(jí)公司債券的信用利差。Eom et al. (2004)[8]、Huang and Huang (2012)[9]則發(fā)現(xiàn)不同的結(jié)構(gòu)化模型有不同的表現(xiàn)，預(yù)測(cè)的結(jié)果有高有低。當(dāng)把模型校準(zhǔn)到歷史違約概率和回收率數(shù)據(jù)時(shí)，它們的預(yù)測(cè)結(jié)果很類(lèi)似，但是依然會(huì)低于市場(chǎng)觀察到的利差數(shù)據(jù)[9]。結(jié)構(gòu)化模型的優(yōu)勢(shì)在于參數(shù)具有實(shí)際的經(jīng)濟(jì)意義，便于實(shí)證檢驗(yàn)。

其他的一些實(shí)證文獻(xiàn)則主要基于利差分解理論，通過(guò)線性回歸的方法在研究公司債券影響因素時(shí)考慮了多種不同的因子，具體包括Altman et al. (2005)[10]、Bevan et al. (2000)[11]、 Collin-Dufresne et al. (2001)[12]、 Elton et al. (2001)[13]。遺憾的是回歸結(jié)果通常依賴(lài)于解釋變量的選擇，而且結(jié)果對(duì)于不同評(píng)級(jí)的債券解釋力度也顯著不同。

國(guó)內(nèi)對(duì)信用利差的研究近年來(lái)有了一定的發(fā)展。陳施薇 (2008)[14]基于單只債券分析了企業(yè)債信用利差的影響因素。趙銀寅等(2010)[15]分析了宏觀因素對(duì)企業(yè)債信用利差的影響。戴國(guó)強(qiáng)等 (2011)[16]、趙靜等 (2011)[17]、王安興等 (2012)[18]借助結(jié)構(gòu)化模型，分別從宏觀因素以及微觀因素角度對(duì)企業(yè)債券或者公司債券利差的影響因素進(jìn)行了分析。本文在結(jié)構(gòu)化模型的影響因素假設(shè)之上，利用利差分解理論分析公司債利差來(lái)源，以更深入地理解中國(guó)市場(chǎng)公司債定價(jià)機(jī)制。并且，有別于多數(shù)文獻(xiàn)主要基于個(gè)債分析的方法，但與戴國(guó)強(qiáng)等(2011)[16]一致的是，本文將債券按期限和評(píng)級(jí)進(jìn)行了分組：通過(guò)構(gòu)建公司債券組合可以有效分散債券的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，準(zhǔn)確反映宏觀風(fēng)險(xiǎn)因子的影響；估計(jì)每個(gè)公司的違約風(fēng)險(xiǎn)非常困難，且結(jié)構(gòu)化模型或約化模型的解釋能力有限，因而本文利用評(píng)級(jí)信息反映違約風(fēng)險(xiǎn)，將公司債券按評(píng)級(jí)構(gòu)建組合進(jìn)行研究。

本文的貢獻(xiàn)在于：在研究信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)時(shí)引入評(píng)級(jí)信息，更全面地考慮了影響信用風(fēng)險(xiǎn)的因素；采用靜態(tài)利差，使結(jié)果具有更好的穩(wěn)健性；樣本債券數(shù)目以及涵蓋的樣本區(qū)間有很大提升。本文的研究結(jié)論具有一定的現(xiàn)實(shí)意義：定量地給出了公司債券組合利差的主要影響因素，投資者可以根據(jù)自己對(duì)各因素的判斷分析信用利差的走勢(shì)；給出了各影響因素所占的比例，可以幫助投資者分析債券組合利差的構(gòu)成，準(zhǔn)確判斷投資標(biāo)的的吸引力；為相關(guān)部門(mén)規(guī)范主要交易商對(duì)公司債券的定價(jià)提供依據(jù)，有利于充分發(fā)揮公司債市場(chǎng)的投融資功能，使公司債交易市場(chǎng)趨向成熟。

二、稅后債券利差分析

(一)利差

公司債券的利息收入要征收所得稅，單純以當(dāng)前價(jià)格計(jì)算收益率會(huì)造成利差的高估。有研究發(fā)現(xiàn)在考慮了稅收之后，利差的性態(tài)發(fā)生了變化。

很多文獻(xiàn)將債券的利差被定義為公司債到期收益率與相同到期日的國(guó)債到期收益率之間的差額。事實(shí)上，到期收益率在衡量利差時(shí)會(huì)忽略再投資風(fēng)險(xiǎn)而不夠準(zhǔn)確，更好的方法是使用靜態(tài)利差[19]。靜態(tài)利差是指以國(guó)債到期收益率曲線上各不同期限的收益率加上一固定利差作為定價(jià)的貼現(xiàn)率，再將未來(lái)各期現(xiàn)金流進(jìn)行貼現(xiàn)以計(jì)算資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的價(jià)格。這種定價(jià)方式考慮了不同期限的貼現(xiàn)率的不同，反映了證券化產(chǎn)品與國(guó)債之間的風(fēng)險(xiǎn)差異。因此，靜態(tài)利差考慮了整條到期收益率曲線的信息來(lái)確定證券化債券的價(jià)格，計(jì)算方法如下：

(1)

其中，Bondprice為市場(chǎng)報(bào)價(jià)，CFt為對(duì)應(yīng)期限t的現(xiàn)金流，rt為對(duì)應(yīng)期限t的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)瞬時(shí)利率，ss即為靜態(tài)利差。從式(1)可以看出，靜態(tài)利差更多地反映了一種即期利率期限結(jié)構(gòu)的平移，而到期收益率的差值反映的只是一個(gè)“點(diǎn)利差”。通常的無(wú)套利原理對(duì)于點(diǎn)利差是不能成立的，而靜態(tài)利差則可以使用無(wú)套利原理[20]。因此，本文先利用式(1)求出各債券的靜態(tài)利差，計(jì)算的過(guò)程主要利用matlab軟件，在從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取市場(chǎng)歷史報(bào)價(jià)之后代入該式，進(jìn)而通過(guò)數(shù)值方法反解出靜態(tài)利差。然后分別求平均得到每個(gè)評(píng)級(jí)在不同期限的利差。本文所選擇的樣本區(qū)間為2011年1月開(kāi)始到2014年3月的周數(shù)據(jù)，每個(gè)利差時(shí)間序列有170個(gè)計(jì)算值。

(二)數(shù)據(jù)描述與計(jì)算

本文的債券數(shù)據(jù)來(lái)源于wind金融數(shù)據(jù)庫(kù)，我們使用的主要有票面利率、評(píng)級(jí)信息、交易價(jià)格等數(shù)據(jù)。

我們對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選：(1)剔除長(zhǎng)期沒(méi)有報(bào)價(jià)或者價(jià)格明顯異于其他樣本的債券，使用周數(shù)據(jù)防止短期的價(jià)格異常波動(dòng)。(2)剔除含權(quán)債券，避免期權(quán)價(jià)值對(duì)利差的影響，同時(shí)剔除浮動(dòng)利息債券、每年多次付息的債券，因?yàn)檫@些債券涉及對(duì)后續(xù)利率期限結(jié)構(gòu)的估計(jì)，而這并不是本文希望考慮的問(wèn)題。(3)剔除距離到期日過(guò)近的債券，因?yàn)楫?dāng)債券快到期時(shí)會(huì)有比較特別的價(jià)格走勢(shì)，排除這部分債券樣本可以幫助我們更好地研究處于正常交易階段的債券利差特征。

本文所選擇的樣本區(qū)間為2011年1月-2014年3月的周數(shù)據(jù)，每個(gè)利差時(shí)間序列有170個(gè)計(jì)算值。表1和表2給出了不同評(píng)級(jí)債券不同期限的稅前及稅后平均利差(20%的稅率)，可以看出，公司的評(píng)級(jí)確實(shí)反映了一些信息，同樣到期日的公司債利差隨著評(píng)級(jí)的降低而升高。

表1　稅前利率及利差(%)

注：目前交易的公司債多為AAA級(jí)、AA+級(jí)、AA級(jí)，且期限6年以上的較少，因此只考慮以上債券組合。在構(gòu)建靜態(tài)利差期限結(jié)構(gòu)的過(guò)程中我們也使用了Nelson-Siegel方法，表中具體年限的利差值為該方法擬合后得到，限于篇幅不再贅述。

表2　稅后利率及利差(%)

三、影響因素實(shí)證分析

(一)預(yù)期違約損失導(dǎo)致的利差部分

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)中性的投資者而言,考慮違約之后的債券預(yù)期現(xiàn)金流以無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率貼現(xiàn)的價(jià)值應(yīng)當(dāng)與債券允諾的現(xiàn)金流以公司債利率貼現(xiàn)的價(jià)值相等?；诖思僭O(shè)，推導(dǎo)出利差的解析計(jì)算式：

(2)

對(duì)于每個(gè)年度邊際違約概率的估計(jì)我們使用了穆迪公司一年期信用轉(zhuǎn)移矩陣數(shù)據(jù)[21]。表3給出了計(jì)算得到的年度邊際違約概率，每個(gè)數(shù)據(jù)代表各個(gè)評(píng)級(jí)債券之前未違約而在當(dāng)前年度違約的概率?？梢园l(fā)現(xiàn)，高評(píng)級(jí)的債券，邊際違約概率隨著年限的增長(zhǎng)而增加，低評(píng)級(jí)債券情況則完全不同。

表3　各年度的邊際違約概率(%)

利用式(1)、回收率及邊際違約概率可以計(jì)算出由違約風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的利差?？紤]到整體上公司債的信用狀況要低于企業(yè)債，本文使用公司債評(píng)級(jí)對(duì)應(yīng)下調(diào)一個(gè)等級(jí)之后的邊際違約概率來(lái)計(jì)算預(yù)期違約損失，結(jié)果如表4所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，信用利差中違約風(fēng)險(xiǎn)可以解釋的部分比例非常小，對(duì)于AAA級(jí)公司債券平均只能解釋5%左右，對(duì)于AA級(jí)公司能夠解釋20%左右。我們的結(jié)論是由違約損失所導(dǎo)致的部分只占公司債利差的很小一部分。

表4　不同年度公司債利差中的預(yù)期違約損失平均值(%)

(二)其他系統(tǒng)性因子的影響分析

1.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子。目前我國(guó)的公司債市場(chǎng)流動(dòng)性明顯低于國(guó)債市場(chǎng)與金融債市場(chǎng)，因此利差中應(yīng)當(dāng)包含一定的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。參照國(guó)外多數(shù)文獻(xiàn)的做法并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，我們采用3月期shibor利率減去三月期國(guó)債收益率得到該變量。

2.無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率期限結(jié)構(gòu)。主要包括利率水平(各期限利率的平均值)與利率斜率(短期利率與長(zhǎng)期利率的差值)兩個(gè)變量。較高的利率水平會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)中性下公司價(jià)值過(guò)程的漂移，降低違約概率，降低信用利差。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率曲線的斜率反映市場(chǎng)對(duì)于遠(yuǎn)期利率的預(yù)期，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率曲線變陡意味著隱含遠(yuǎn)期利率的升高，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率曲線變平滑則意味著隱含遠(yuǎn)期利率的降低。我們選擇1年期、10年期、20年期利率計(jì)算平均值，然后利用10年的長(zhǎng)期利率與3月的短期利率來(lái)計(jì)算斜率。

3.股票市場(chǎng)因素。股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)具有一定的聯(lián)動(dòng)性，利差應(yīng)該跟股市有著正相關(guān)的關(guān)系。我們選擇滬深300指數(shù)作為股票市場(chǎng)的代理變量，求對(duì)數(shù)使其與其他變量在相同或相近的數(shù)量級(jí)。

4.通貨膨脹率。通貨膨脹率會(huì)影響投資者的預(yù)期，通脹升高會(huì)減少投資者對(duì)固息債券的需求或要求更高的溢價(jià)，使利差增大。為了衡量通貨膨脹率，我們選擇消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)。

5.宏觀經(jīng)濟(jì)因子。國(guó)外研究發(fā)現(xiàn)，回收率數(shù)據(jù)與宏觀經(jīng)濟(jì)的景氣程度呈正相關(guān)，而回收率數(shù)據(jù)是預(yù)期違約損失的關(guān)鍵因素之一，因此宏觀經(jīng)濟(jì)因子對(duì)于公司債券組合來(lái)說(shuō)也是一個(gè)無(wú)法被分散的系統(tǒng)因子?？紤]到宏觀變量的代表性及其可獲得頻率，我們選擇匯豐PMI綜合指數(shù)的月度數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行線性插值得到周數(shù)據(jù)，沒(méi)有選擇GDP數(shù)據(jù)主要是因?yàn)槠渲挥屑径葦?shù)據(jù)，插值為周數(shù)據(jù)時(shí)可能的誤差較大。

通過(guò)單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)原時(shí)間序列均為一階單整序列，差分后為平穩(wěn)序列。Johanson協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明各變量之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系(p值=0.000)，可以用以線性回歸建模。我們建立如下的回歸模型來(lái)分析上述因子對(duì)減去預(yù)期違約損失的利差部分的解釋力：

CSmatur,t=β0+β1liquidityt+β2levelt+β3slopet+β4indext+β5CPIt+β6PMIt+εmatur,t

(3)

表5　變量名稱(chēng)、計(jì)算方法及預(yù)期回歸符號(hào)

注：采用線性插值，因?yàn)镃PI和PMI等宏觀數(shù)據(jù)相較于一般的時(shí)間序列有更強(qiáng)的趨勢(shì)性和自相關(guān)性，我們認(rèn)為這么處理不會(huì)導(dǎo)致大的誤差。

回歸式中各變量的含義及其計(jì)算方法如表5所示。對(duì)各年度利差除去預(yù)期違約損失后的部分按式(3)進(jìn)行回歸后得到的結(jié)果見(jiàn)表6。

表6　風(fēng)險(xiǎn)因子回歸結(jié)果

續(xù)表

AA級(jí)公司債券11.356(3.108)0.011(2.134)-0.113(1.119)0.097(2.653)0.007(1.427)-0.023(0.754)0.017(1.217)0.22822.184(4.118)0.051(2.469)-0.343(2.797)0.074(2.662)0.011(1.474)-0.038(1.683)0.031(2.507)0.24132.437(5.313)0.049(2.523)-0.450(4.233)0.095(2.464)0.004(2.321)0.033(2.879)0.022(3.126)0.33542.844(6.231)0.034(1.371)-0.541(5.104)0.096(2.503)0.017(1.449)0.047(3.137)0.029(2.778)0.45153.219(8.005)0.086(1.052)-0.605(6.497)0.082(2.418)0.006(1.632)0.087(1.476)0.040(1.116)0.47563.896(11.216)0.108(2.505)-0.759(9.428)0.055(1.901)0.015(1.560)0.117(1.057)0.051(0.853)0.546

注：括號(hào)內(nèi)為T(mén)值。

由表6發(fā)現(xiàn)，各變量對(duì)于各個(gè)評(píng)級(jí)基本都具有比較顯著的解釋能力。(1)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響與預(yù)期基本一致，在多數(shù)情況下回歸系數(shù)為正，對(duì)于較短期債券流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響更為顯著，說(shuō)明持有短期債券的投資者對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)更敏感。(2)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率水平的影響系數(shù)顯著為負(fù)，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的增加會(huì)降低債券的信用利差。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率斜率的回歸系數(shù)為正，且在大多數(shù)情況下是顯著的，這與預(yù)期相反，但是與趙靜等(2011)[17]、戴國(guó)強(qiáng)等(2011)[16]的研究結(jié)果一致，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率斜率的增大會(huì)使得利差增大。(3)股票指數(shù)的回歸系數(shù)為正，盡管顯著性并不是非常強(qiáng)，但是與預(yù)期一致，說(shuō)明中國(guó)股市和債市之間有一定的替代作用，當(dāng)股市表現(xiàn)良好時(shí)債券市場(chǎng)的資金流出，從而公司債等非標(biāo)債券的需求減少導(dǎo)致利差變大。(4)CPI的回歸系數(shù)較為奇怪，有正有負(fù)且具有一定的顯著性，可能的原因是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率水平中事實(shí)上包括通貨膨脹預(yù)期，導(dǎo)致系數(shù)符號(hào)不完全一致。(5)PMI的回歸系數(shù)基本為正，且對(duì)中期債券利差有較明顯的影響，表明在中國(guó)市場(chǎng)信用利差會(huì)顯示出一定的順周期性。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)證券市場(chǎng)以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資需要會(huì)大大增加資金需求，提升融資成本和借款人要求的回報(bào)，帶來(lái)利差的增加。

四、結(jié)論及建議

本文實(shí)證研究了信用利差的影響因素，發(fā)現(xiàn)違約損失的部分在信用利差中只占很小的比例。在考察其他因素后發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、利率期限結(jié)構(gòu)的斜率因子、市場(chǎng)指數(shù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)的景氣程度都與信用利差顯著正相關(guān)，利率期限結(jié)構(gòu)的水平因子則與利差顯著負(fù)相關(guān)。此外，由于CPI指數(shù)的編制問(wèn)題，其影響效果并不是十分顯著。

根據(jù)本文的研究結(jié)論，我們建議通過(guò)豐富公司債的交易形式、放開(kāi)公司債券轉(zhuǎn)讓價(jià)格限制等方式提高投資者在公司債券市場(chǎng)的參與度，增加市場(chǎng)流動(dòng)性，提高市場(chǎng)效率；采取措施鼓勵(lì)各類(lèi)成熟機(jī)構(gòu)進(jìn)入公司債市場(chǎng)，并通過(guò)提高市場(chǎng)流動(dòng)性來(lái)減少大型機(jī)構(gòu)的交易成本和交易難度；完善符合中國(guó)國(guó)情的信用評(píng)級(jí)制度，建立科學(xué)的信用評(píng)級(jí)體系，更好地為投資決策服務(wù)。

[1]Bakshi G., Madan D., Zhang F. X.. Investigating the role of systematic and firm-specific factors in default risk: Lessons from empirically evaluating credit risk models[J]. The Journal of Business, 2006, 79(4): 1955-1987.

[2]Collin-Dufresne P., Goldstein R. S., Helwege J.. Is Credit Event Risk Priced? Modeling Contagion via the Updating of Beliefs[R]. National Bureau of Economic Research, 2010.

[3]Delianedis G., Geske R.. The components of corporate credit spreads: Default, recovery, tax, jumps, liquidity, and market factors[EB/OL].http://escholarship.org/uc/item/32x284q3, 2001.

[4]Duffee G. R.. Estimating the price of default risk[J]. Review of Financial Studies, 1999, 12(1): 197-226.

[5]Nickell P., Perraudin W., Varotto S.. Stability of rating transitions[J]. Journal of Banking & Finance, 2000, 24(1): 203-227.

[6]Jones E. P., Mason S. P., Rosenfeld E.. Contingent claims analysis of corporate capital structures: An empirical investigation[J]. The Journal of Finance, 1984, 39(3): 611-625.

[7]Merton R. C.. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates[J]. The Journal of Finance, 1974, 29(2): 449-470.

[8]Eom Y.. H., Helwege J., Huang J.. Structural models of corporate bond pricing: An empirical analysis[J]. Review of Financial studies, 2004, 17(2): 499-544.

[9]Huang J. Z., Huang M.. How much of the corporate-treasury yield spread is due to credit risk?[J]. Review of Asset Pricing Studies, 2012, 2(2): 153-202.

[10]Altman E. I., Brady B., Resti A., et al. The link between default and recovery rates: Theory, empirical evidence, and implications[J]. The Journal of Business, 2005, 78(6): 2203-2228.

[11]Bevan A., Garzarelli F.. Corporate bond spreads and the business cycle: Introducing GS-SPREAD[J]. The Journal of Fixed Income, 2000, 9(4): 8-18.

[12]Collin‐Dufresne P., Goldstein R. S., Martin J. S.. The determinants of credit spread changes[J]. The Journal of Finance, 2001, 56(6): 2177-2207.

[13]Elton E. J., Gruber M. J., Agrawal D., et al. Explaining the rate spread on corporate bonds[J]. The Journal of Finance, 2001, 56(1): 247-277.

[14]陳施薇.我國(guó)企業(yè)債券利差影響因素的實(shí)證研究[D].杭州：浙江大學(xué)博士學(xué)位論文，2008.

[15]趙銀寅, 田存志. 我國(guó)企業(yè)債券信用利差的宏觀影響因素分析[J]. 商業(yè)時(shí)代, 2010, (34): 64-66.

[16]戴國(guó)強(qiáng), 孫新寶. 我國(guó)企業(yè)債券信用利差宏觀決定因素研究[J]. 財(cái)經(jīng)研究, 2012, (12): 61-71.

[17]趙靜, 方兆本. 中國(guó)公司債信用利差決定因素——基于結(jié)構(gòu)化理論的實(shí)證研究[J]. 經(jīng)濟(jì)管理, 2011，(11): 138-148.

[18]王安興, 解文增, 余文龍. 中國(guó)公司債利差的構(gòu)成及影響因素實(shí)證分析[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào), 2012,(5): 32-41.

[19]Fabozzi F. J.. Fixed Income Analysis[M]. John Wiley & Sons, 2007.

[20]Eom Y. H., Helwege J., Huang J..Structural models of corporate bond pricing: An empirical analysis[J]. Review of Financial studies, 2004, 17(2): 499-544.

[21]Hull John. Risk Management and Financial Institutions [M]. John Wiley & Sons, 2012.

(責(zé)任編輯:原蘊(yùn))

The Determinants of Credit Spreads of Corporate Bonds in China——An Analysis Based on the Rating Information

ZHENG Yu-xian

(Zhejiang University of Water Resources and Electric Power, Hangzhou 310016，China)

This paper investigates the determinants of credit spread in Chinese corporate bond market based on the theory of credit spread decomposition. The findings reveal that the expected default accounts for a really small fraction of the after-tax spread in corporate rates over treasuries, and that the term structure of the risk-free rate，the liquidity risk premium and the PMI index all have strong explanatory powers for credit spread.

corporate bond; credit spread; rating information

2015-09-22

浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(Y6110023)；浙江省水利廳資助項(xiàng)目(RC1477)

鄭玉仙(1972-)，女，浙江紹興人，浙江水利水電學(xué)院基礎(chǔ)社科部副教授。

F430.9

A

1004-4892(2016)02-0056-07