劉向濤

摘要：2015年開始，債券取消發(fā)行只數(shù)不斷上升，且出現(xiàn)過數(shù)次違約發(fā)行潮。本文對債券取消發(fā)行的評級結(jié)構(gòu)，債券取消發(fā)行與債券市場、資金面、信用風(fēng)險事件之間的關(guān)聯(lián)進行了研究，結(jié)果表明2016年開始的這次取消發(fā)行潮與之前相比，更具有系統(tǒng)性的特征，今后需特別警惕信用風(fēng)險、利率風(fēng)險相互疊加對債券發(fā)行造成的壓力。

關(guān)鍵詞：取消發(fā)行 資金面 違約事件

自2015年開始，債券取消發(fā)行的只數(shù)呈不斷上升之勢 。據(jù)Wind資訊的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2015年取消發(fā)行債券329只；2016年取消發(fā)行債券605只，相比2015年同期增長83.89%；2017前4個月，有309只債券取消發(fā)行，創(chuàng)歷史同期新高，所涉計劃募集資金約2647億元。查閱公告可知，超九成企業(yè)信用債取消或推遲發(fā)行的原因來自于市場因素，具體包括“認購不足”“市場波動較大”“資金成本因素”等。從公告來看，企業(yè)取消發(fā)行的原因基本是債券市場整體波動，主要與債券市場資金面相關(guān)。

一只債券的發(fā)行，主要涉及到債券供給方（企業(yè)）、需求方（投資者）和承銷方，債券發(fā)行前一般會確定利率區(qū)間、發(fā)行節(jié)點等，取消發(fā)行的主要原因是企業(yè)或投資者在某一價格區(qū)間上達不成一致。若取消發(fā)行，一種可能是發(fā)行人、主承銷商對市場發(fā)行利率變化判斷出現(xiàn)了比較大的偏差，另一種可能是在此期間債券市場出現(xiàn)了意料之外的較大變化。債券價格中主要包含了對利率風(fēng)險和信用風(fēng)險的判斷。利率風(fēng)險與企業(yè)資質(zhì)關(guān)聯(lián)性不大，信用風(fēng)險則主要取決于企業(yè)資質(zhì)。從企業(yè)公告來看，主要強調(diào)的是利率風(fēng)險。取消發(fā)行這一現(xiàn)象的主要原因到底是什么？歷次取消發(fā)行高峰期都在什么時候？近期取消發(fā)行的原因與前幾次取消發(fā)行高峰期一樣嗎？本文試圖分析這一問題。

取消發(fā)行債券評級結(jié)構(gòu)特征

從企業(yè)評級情況來看，AAA級別債券取消發(fā)行只數(shù)平均值為25.85%（見圖1；本文所有數(shù)據(jù)均來自于Wind數(shù)據(jù)庫，時間區(qū)間均為2015年1月至2017年4月），2016年1—11月下降為20%，2016年底至今又有上升。數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間內(nèi)債券市場發(fā)行的AAA級別債券只數(shù)占比為33%，總體來看取消發(fā)行的比率低于市場平均水平。

AA+級別債券取消發(fā)行只數(shù)占比總體呈上升趨勢，波動更為劇烈。AA+級別債券整體取消發(fā)行只數(shù)占比為25.28%，與AAA占比相當；但AA+級別債券發(fā)行只數(shù)僅占債券市場發(fā)行的19.59%，取消比例高于其平均發(fā)行占比。

AA級別債券取消發(fā)行只數(shù)總體呈明顯上升趨勢，整體取消發(fā)行只數(shù)的比率為40.2%。AA級別債券在債券市場中發(fā)行只數(shù)占比為24.46%，其取消發(fā)行比例顯著高于其平均發(fā)行占比，且自2016年開始AA級別債券在取消發(fā)行債券占比中比例相對穩(wěn)定。

AA-及以下級別債券取消發(fā)行只數(shù)占比極少。

總體來看，AA級債券是取消發(fā)行的“主力軍”，且取消只數(shù)占比顯著高于這一級別在債券市場上的發(fā)行比例。由于融資渠道較多、融資成本較低，AAA級等較高級別發(fā)行人對債券融資成本更為敏感。而AA級在債券市場上屬于較低級別，因而與高信用級別相比，對利率風(fēng)險及信用風(fēng)險波動更為敏感，市場變化對信用級別較低發(fā)行人的發(fā)行利率影響要更顯著，即在市場發(fā)生變化時，低信用級別債券發(fā)行利率抬升幅度較大，高信用級別債券發(fā)行利率抬升幅度較小。

從時間序列來看，2016年1—11月AAA級別債券取消發(fā)行只數(shù)占比出現(xiàn)下降，但此后至2017年4月占比又有上升。這一現(xiàn)象顯示，與2016年相比，2017年取消發(fā)行潮有所變化，企業(yè)信用級別的影響變小，取消發(fā)行行為更具有普遍性。 （編輯注：把圖例順序按相反排序，改橫軸數(shù)據(jù)）

資金面與債券取消發(fā)行的關(guān)系

本文按照月度對2015年1月至2017年4月間發(fā)行失敗的債券只數(shù)做了統(tǒng)計，為便于比較，對同期間的銀行間隔夜拆借利率按月進行平均，總體結(jié)果見圖2。

從結(jié)果來看，取消發(fā)行債券數(shù)量的月度分布較不均衡，只數(shù)較多的月數(shù)主要為2015年6月、11月，分別為63只、64只；2016年3月、4月、12月，只數(shù)分別為76只、146只、99只；2017年3月、4月，只數(shù)分別為 94只、160只。從隔夜拆借利率的月度平均值來看，2016年11月之前取消發(fā)行高峰期與隔夜拆借利率月度平均值波動高峰期并不一致，二者關(guān)聯(lián)性不大；2016年11月、2017年3月、4月隔夜拆借利率均處于上升期，取消發(fā)行與資金價格上升存在一定的關(guān)聯(lián)性。

（藍色圖例為：取消發(fā)行債券只數(shù)（左軸），橙色為：銀行間隔夜拆借利率（月度平均值，右軸）。左軸加單位“只”，右軸加單位“%”）

考慮到按月度對隔夜拆借利率進行平均的方法僅能反映月度利率平均水平和月度間的差異，難以反映月度內(nèi)的利率波動，本文以本日與上一日隔夜拆借利率之差作為利率短期波動的觀察指標，與債券發(fā)行失敗情況進行了對比，參見圖3。從圖3走勢來看，債券取消發(fā)行與隔夜拆借利率波動的關(guān)聯(lián)度較高，但二者并不同步。直觀地看，債券取消發(fā)行只數(shù)較高的時間往往滯后于隔夜拆借利率波動，滯后區(qū)間以2個月居多，如2015年4月、2016年2月、2016年10月、2017年1月隔夜拆借利率波動較高，而2015年6月、2016年4月、2016年12月、2017年3月均是債券取消發(fā)行只數(shù)較多的月份。這一現(xiàn)象若不是巧合，則很可能是因為發(fā)債企業(yè)、主承銷商都在主動避開在這一時段發(fā)行債券，但債券注冊都有一定期限，主承銷商、企業(yè)都希望在利率波動最為劇烈的時期結(jié)束后盡快完成發(fā)行，造成此后兩個月時容易出現(xiàn)債券取消發(fā)行。

以10年期國債收益率來看，如圖4所示，明顯能夠看出，自2016年底開始10年期國債收益率明顯攀升并維持高位運行，這一階段取消發(fā)行債券只數(shù)也很高（除1月、2月外，此時受春節(jié)假期、跨年等多因素），債券取消發(fā)行只數(shù)與10年期國債收益率走勢相關(guān)度極高，進一步佐證了前隔夜拆借利率與債券取消發(fā)行之間的關(guān)聯(lián)。10年期國債收益率既反映了資金面，也反映了政策面、預(yù)期因素等，其與債券發(fā)行失敗之間的關(guān)聯(lián)比隔夜拆借利率要更高。

（藍色圖例為：取消發(fā)行債券只數(shù)（左軸），橙色為：銀行間隔夜拆借利率波動（月度平均值，右軸）。左軸加單位“只”，右軸加單位“%”）

（藍色圖例為：取消發(fā)行債券只數(shù)（左軸），紅色圖例文字后加（右軸）。左軸加單位“只”，右軸加單位“%”）

違約事件與債券取消發(fā)行之間的關(guān)聯(lián)

2014年3月，第一只公募債券“11超日債”違約；2015年到2016年，違約事件頻繁爆發(fā)。違約事件對債券發(fā)行的影響主要有兩種：一是造成發(fā)行利率上行，二是直接導(dǎo)致債券取消發(fā)行。

考慮到同一主體可能出現(xiàn)多只債券連續(xù)違約的情況，本文認為主體的首次違約影響較為重要，后續(xù)違約會被市場充分預(yù)期到，因此在以下統(tǒng)計分析中都只統(tǒng)計同一主體的第一次違約。本文按月度將取消發(fā)行債券與違約債券只數(shù)做了比較，結(jié)果如圖5。

從圖5來看，違約債券在3只以上（含3只）的月份為2015年4月、10月、12月，2016年2月、3月、5月、6月、11月、12月；取消發(fā)行只數(shù)較多的月份為2015年6月、11月，2016年3月、4月、12月。與10年期國債收益率的影響相類似，債券違約對取消發(fā)行的影響主要體現(xiàn)在下一月度，在取消發(fā)行只數(shù)最多的2016年4月、12月前一個月，即2016年3月、11月，恰是債券違約只數(shù)最多的時期，二者相關(guān)性較為明顯。但自2017年開始首次違約債券僅有一只，而債券取消發(fā)行只數(shù)連創(chuàng)新高，顯示出了不同的特征。

（將圖例總的“支”改為“只”）

主要結(jié)論

從研究情況來看，2015年至今出現(xiàn)的幾次取消發(fā)行潮所具有的共同特點是：中信用級別債券占比高，與債券發(fā)行規(guī)模關(guān)聯(lián)度小，多在隔夜拆借利率波動之后2至3個月或信用違約事件之后的1個月出現(xiàn)等。

具體來看，2015年至今債券取消發(fā)行只數(shù)呈不斷上升趨勢；2016年底之前取消發(fā)行潮更多地與信用風(fēng)險相關(guān)，2016年底至今的取消發(fā)行潮具有一定的系統(tǒng)性特征，主要受資金面、政策面等因素影響。

今后應(yīng)特別警惕信用風(fēng)險與利率風(fēng)險的相互作用和相互疊加，若在去杠桿、資金面緊張的情況下違約事件再頻繁發(fā)生，則債券取消發(fā)行只數(shù)還會繼續(xù)上升，進而對整個債券市場產(chǎn)生影響。

注：

1. 本文中的取消發(fā)行是指已確定發(fā)行計劃和發(fā)行時間，發(fā)布發(fā)行公告，之后又發(fā)布公告取消或延遲本次發(fā)行的行為，具體統(tǒng)計口徑以發(fā)布取消或延遲公告為準，文中統(tǒng)計的日期以發(fā)行人發(fā)布取消發(fā)行公告的蓋章日期為準。

作者單位：中債信用增進投資股份有限公司

責(zé)任編輯：劉穎 鹿寧寧