何时风雨何时晴：探寻信用利差变化的拐点-申万债券部信用债市场晴雨表研究专题.pdf

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1、债券市场债券市场债券策略债券策略证券研究报告证券研究报告20132013 年年 4 4 月月 1919 日日何时风雨何时晴：探寻信用利差变化的拐点何时风雨何时晴：探寻信用利差变化的拐点信用债晴雨表研究专题信用债晴雨表研究专题证券分析师证券分析师屈庆A0230511040079 研究支持研究支持赵博文A联系人联系人 潘捷潘捷 (8621)23297279 我们从信用利差的影响指标的角度，通过相关性分析，主成分分析，回归分析等方法，希求提炼归纳出各项指标对信用利差的影响程度，以其作为该指标的权重，将各指标值加权合成信用利差指数。未来我们可以通过对组成各指标的各成分的预先判断，事先合成信用利差指数，

2、从而建立信用利差变化的拐点的预测模型。理论上，企业毛利率，PMI，工业增加值，固定资产投资增速，企业中长期贷款占比企业总贷款，和沪深 300 指数的增大都是经济上行的信号，有利于信用利差趋势上收窄。然而，我们发现这些指标与信用利差的相关性并不稳定，甚至经常会出现正相关性。因此，为了更准确、全面的反映信用环境，我们依然同时选取上述指标，通过 PCA 法提炼出信用环境指标的主因素。我们有超过 95%的把握认为，信用利差是信用债供给量变化的原因，而且领先 1 个月。说明 11 年以来，信用债的供给不再能够决定信用利差的大小，相反，信用利差决定信用债的供给量，当信用利差收窄时，企业发债融资的成本下降，

3、企业倾向于更多的依靠信用债融资；当信用利差扩大时，企业倾向于减少发债融资的规模。我们通过考察 08 年 4 月以来的杠杆率和信用利差数据，二者呈较为明显的负相关关系，相关系数多数时候维持在-0.45， 而且 12 年以来， 这种负相关性则更为明显， 平均在-0.86。资金面可以通过 2 个因素影响信用利差：一是通过影响投资者的资金成本，影响其杠杆率，即当资金面宽松时，套息利差较大，回购养券的收益较高，即使此时的信用利差已经偏低，但仍可能因为回购利率更低而继续下行。二是通过影响企业的资金成本，影响企业的盈利状况和抗风险能力，进而影响企业自身的信用状况。美元指数与信用利差呈较为明显的负相关关系，尤

4、其是 11 年 9 月以来，二者的相关系数达到-0.77。我们认为主要原因在于：1、我国虽然采用钉住一篮子货币的汇率制度，但美元占比较大，因此，美元升值会使得人民币兑欧元、人民币兑日元等汇率一并升值，导致一定的热情流入国内，如今年以来外汇占款上升，与人民币伴随升值相关。2、美元与大宗商品价格总是呈现比较明显的负相关。因此，美元指数上升，将使得投资者调低关于大宗商品的价格预期，从而降低通胀预期。上述 2 点都有助于资金面的改善，促使信用利差收窄。当然，美元指数带动人民币升值会抑制我国出口，也会对信用利差产生扩大的作用，但历史上看，这个趋势并不显著。12 年以来，甚至出现较强的正相关关系，即经济和

5、信用环境越差，信用利差反而越小。很多投资者甚至得出中低等级信用债在“债市牛市时更牛，债市熊市时更熊”的结论。我们认为，造成这种有违常识的现象的主要原因在于，目前的信用债市场尚未出现真正意义上的违约事件， 尤其是 12 年以来， 多起信用事件最终都以政府兜底的方式成功化解。造成了投资者风险偏好不断上升，即使在经济下行，信用环境恶化的时候，也不认为会存在违约风险。由于指标之间依然存在多重共线性，而且每项指标与信用利差的相关性在不同时期体现的并不稳定，因此多重回归很难得到满意的结果。我们通过将信用利差与每一个指标单独回归，用回归得到的拟合优度 R2近似看成该单一指标对信用利差的解释程度。我们以此为权

6、重，将标准化后的指标值合成信用利差指数，通过该指数得出的模拟利差在拐点上与信用利差基本一致。未来 5 个指标中除海外环境外，其他 4 个指标都将驱动信用利差形成扩大趋势，因此我们判断，目前信用利差已经迎来拐点，未来信用利差大概率将会上升。地址：上海市南京东路 99 号 电话： （8621）23297818 上海申银万国证券研究所有限公司 http:/本公司不持有或交易股票及其衍生品，在法律许可情况下可能为或争取为本报告提到的公司提供财务顾问服务；本公司关联机构在法律许可情况下可能持有或交易本报告提到的上市公司所发行的证券或投资标的，持有比例可能超过已发行股份的 1%，还可能为或争取为这些公司提

7、供投资银行服务。本公司在知晓范围内履行披露义务。客户可通过 索取有关披露资料或登录 信息披露栏目查询。客户应全面理解本报告结尾处的“法律声明“。目目录录1. 指标选取遵循近期显著性指标选取遵循近期显著性.22. 影响信用利差的影响信用利差的 5 个指标个指标.32.12.1 信用环境指标信用环境指标.3 2.22.2 供需指标供需指标相对强弱判断相对强弱判断.6 2.42.4 资金面资金面R007R007，M2M2.7 2.52.5 海外因素海外因素美元指数，美元指数，VIXVIX.8 2.62.6 哑变量哑变量信用事件及化解信用事件及化解.83. 信用利差拟合信用利差拟合.93.13.1

8、 R R2 2模拟各指标解释力模拟各指标解释力.9 3.23.2 模型标准化模型标准化. 10 3.33.3 未来信用利差走势判断未来信用利差走势判断.11信息披露信息披露.122013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明2申万研究拓展您的价值1.1. 指标选取遵循近期显著性指标选取遵循近期显著性对信用利差的研究， 可谓卷帙浩繁。 本文仅从信用利差的影响指标的角度， 通过相关性分析，主成分分析，回归分析等方法，希求提炼归纳出各项指标对 信用利差的影响程度，以其作为该指标的权重，将各指标值加权合

9、成信用利差 指数。未来我们可以通过对组成各指标的各成分的预先判断，事先合成信用利 差指数，从而建立信用利差变化的拐点的预测模型。对于模型的建立，有 4 点说明：1、重拐点而非幅度重拐点而非幅度。我们的模型重点在于对信用利差拐点的拟合，而非 信用利差扩大或收窄的幅度预测。2、信用债的选择对拐点并不影响信用债的选择对拐点并不影响。我们选取 08 年 4 月到 13 年 3 月，5 年 AA 级中票相对于 10 年国债的利差作为信用利差的标的。实际上，对信用债 券种，期限和评级的选择，在信用利差拐点的研究上，并无显著差异。另外， 我们也考察了 10Y-5Y 国债期限利差对信用利差的影响， 将信用利差

10、-期限利差 后的利差，与信用利差相比，二者仅在变动幅度上体现出差别，在拐点上几乎 完全一致。3、指标选取遵循近期显著性指标选取遵循近期显著性。我们在选取影响信用利差的各项指标时发 现，很多指标在时间序列上，并不是稳态的，造成其与信用利差的相关性并不 稳定，不同指标在不同时间段内，对信用利差的显著性水平和影响程度不同。 由于我们重点在于预测信用利差未来的走势，因此，我们在建立模型时，将优 先考量近期内，各指标对信用利差的影响。4、未来各指标权重会有调整未来各指标权重会有调整。由于某时间段内的信用利差会伴随某一个 或几个特定指标的变化而变化，因此，我们当前选择的指标权重可能只适用于 当前的情况，未

11、来随时间推移，会继续对权重进行调整。我们总结了 08 年以来，信用债市场的几次牛熊转换的拐点，及影响指标， 从而为指标的选择提供依据。08 年 4 月08 年 9 月，资金面驱动的信用利差收窄。这一时期资金面 在一个相对中性水平，银行间 7 天回购加权利率维持在 3-3.2%，但套息养券 的利差较高，需求供给都比较低，IP，PMI，企业毛利率都显示经济明显下行。 说明这一时期的信用利差收窄主要受到套息利差较高的因素驱动。08 年 10 月08 年 12 月，信用事件驱动的信用利差扩大。江铜下属子 公司金瑞期货多头铜期货疑似遭受重大损失，亏损额度达 10 亿元，引发一波 信用溢价暴涨。09 年

12、1 月09 年 6 月，信用环境和资金面改善驱动的信用利差收窄。 伴随 08 年底的 4 万亿投资，经济回升，资金面异常宽松，银行间 7 天回购加 权利率多在 1%以下，同时，国债收益率上升。09 年 7 月09 年 12 月，需求下降和供给上升驱动的信用利差扩大。1 年央票重启且发行利率持续抬升，导致市场预期资金将要收紧，机构杠杆率逐 渐减低。同时，由于前期的信用利差大幅下行，导致企业加快发债融资，信用 债供给增多。2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明3申万研究拓展您的价值10 年

13、1 月10 年 7 月，需求上升驱动的信用利差收窄。预期的政策面 收紧并未到来，资金面依然宽松，机构杠杆率上升，企业年金规模快速扩张， 股市下跌，新股收益率下跌导致机构再次弃股转债。10 年 8 月11 年 10 月，资金面收紧和信用事件驱动的信用利差扩大。 这一时期，加息，加准备金使得资金面收紧，银行间 7 天回购加权利率平均在 4-5%，套息利差跌至历史四分之一分位数以下。城投事件爆发。12 年以来，信用利差多数时间收窄，只有在 12 年的 7、8、9 三个月信用 利差扩大，主要由于资金面收紧带动。其他时间信用利差收窄主要由于资金面 宽松，山东海龙、江西赛维等一系列风险事件化解，供不应求。

14、图图 1：不同指标在不同时间段内不同指标在不同时间段内，对信用利差的显著性和影响程度不同对信用利差的显著性和影响程度不同资料来源：申万研究图图 2：期限利差并不影响信用利差变化的拐点：期限利差并不影响信用利差变化的拐点资料来源：wind，申万研究2.2. 影响信用利差的影响信用利差的 5 5 个指标个指标2.12.1 信用环境指标信用环境指标1 1、不稳定的利差领先指标、不稳定的利差领先指标PPIPPI - - PPIRMPPIRM信用利差2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明4申万研究

15、拓展您的价值PPI 反映的是一般工业品价格的上涨幅度，其上升将导致工业企业收入的 上升。而 PPIRM 反映的是工业企业作为生产投入，而从物资交易市场和能源、 原材料生产企业购买原材料、燃料和动力产品时，所支付的价格水平，其变动 趋势和程度反映工业企业生产成本价格的上升，PPI 减去 PPIRM 很大程度上可 以看出我国工业企业盈利增长的变动趋势。理论上，当 PPI 上涨（下降）幅度 大于（小于）PPIRM 时，工业企业的毛利率是趋于上升的，信用利差有收窄趋 势；反之，则毛利率下降，信用利差有扩大趋势。我们选取 08 年 4 月以来的数据，考察信用利差与企业盈利趋势变动的关 系，二者之间仅存在

16、微弱的负相关关系，相关系数为-0.06。但我们也观察到 近期二者的相关性有增强趋势，如果我们考察 11 年 10 月以来的数据，二者相 关系数达到了-0.9。由于我们更为关注目前驱动信用利差变化的影响因素，因 此重点考察 11 年 10 月以来的数据。通过格兰杰因果检验，当滞后期为 2 个月 时，PPI-PPIRM（MARGIN）不是信用利差（SPREAD）变化的原因的概率是 8%， 并且 F 统计量显著，说明我们可以有超过我们可以有超过 9 9 成的把握认为成的把握认为，PPI-PPIRMPPI-PPIRM 是信用是信用 利差变化的原因，而且领先利差变化的原因，而且领先 2 2 个月个月。但

17、是， 企业盈利本身与信用利差的相关性并不稳定企业盈利本身与信用利差的相关性并不稳定。 只有在企业盈利开始只有在企业盈利开始 复苏时，信用利差会收窄复苏时，信用利差会收窄，如 09 年 1 月到 09 年 6 月。但后期伴随经济过热， 市场预期政策将会收紧，此时，即使毛利率继续上升，也可能不能使信用利差 继续收窄，相反，对政策紧缩的预期将使得信用利差扩大，从而体现出毛利率 与信用利差呈正相关关系，如 09 年 7 月到 10 年 1 月。而除非企业盈利大幅下而除非企业盈利大幅下 滑，否则在资金面较宽松的条件下，信用利差不会扩大滑，否则在资金面较宽松的条件下，信用利差不会扩大，如 13 年以来，企

18、业 盈利趋弱，但信用利差依然收窄。因此，其解释力还有待进一步印证。我们在 此仅将其作为信用环境这一指标的其中一项子因素。图图 3：企业盈利与信用利差在：企业盈利与信用利差在 11 年年 10 月以来表月以来表 现出较强的负相关性现出较强的负相关性图图 4：超过超过 9 成的把握认为成的把握认为，11 年年 10 月以来月以来，企企 业盈利是信用利差变化的原因业盈利是信用利差变化的原因，而且领先而且领先 2 个月个月资料来源：wind，申万研究资料来源：wind，eviews，申万研究2 2、利差同步指标、利差同步指标PMIPMI制造业 PMI 对经济的变化有一定的领先性， 但对信用利差是否也具

19、有领先 性呢？我们考察 08 年 4 月以来的制造业 PMI 与信用利差 2 组数据，两者相关 性较弱， 相关系数-0.18。 但从 10 年 10 月开始， 相关性增强， 相关系数在-0.56。 因此，我们重点考察 10 年 10 月以后的数据，通过格兰杰因果检验，发现 PMPMI I 与信用利差并无明显的因果关系，可能由于两者的变动较为同步与信用利差并无明显的因果关系，可能由于两者的变动较为同步。2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明5申万研究拓展您的价值图图 5： PMI 与信用利

20、差与信用利差 10 年年 10 月以来表现出较强月以来表现出较强 的负相关性的负相关性图图 6：PMI 与信用利差并无明显的因果关系与信用利差并无明显的因果关系资料来源：wind，申万研究资料来源：wind，eviews，申万研究3 3、其他信用环境指标、其他信用环境指标采用上述方法，我们继续考察了工业增加值同比（IP），固定资产投资增 速 （FAI） ,企业中长期贷款占比企业总贷款 （LOAN） ， 和沪深 300 指数 （S300） 。 理论上，这些指标的增大都是经济上行的信号，有利于信用利差趋势上收窄。 然而，我们发现这些指标与信用利差的相关性并不稳定。其中，工业增加值和 固定资产投资只

21、是在 10 年开始，与信用利差表现出一定的负相关性，但只有 -0.3 左右。而企业中长期贷款和股票与信用利差的相关性则更低，甚至经常 会出现正相关性。4 4、主成分分析法提取信用环境指标、主成分分析法提取信用环境指标为了更准确、全面的反映信用环境，我们依然同时选取 MARGIN、PMI、IP、 FAI、LOAN、S300，这 6 项指标，由于指标间存在相关性，因此存在较强的多 重共线性，提供的信息会发生重叠。为防止多重共线性，同时也为尽量不损失 数据信息的前提下，降低变量维度，我们采用主成分分析法（PCA）。得到第一个主成分占总方差的 85%，已能很好的反映这 6 个指标的总体变 动情况，因此

22、，我们可以只提取第一个主成分反映信用环境的变动。通过 PCA，我们得到信用环境指数（CEI）：CEI = -0.554FAI -0.581IP -0.004LOAN +0.493MARGIN -0.335 PMI +0.003S300需要说明的是，在在 PCAPCA 中，毛利率的系数为正，再次说明该指标并不能中，毛利率的系数为正，再次说明该指标并不能 从从 0808 年以来可观反映信用利差年以来可观反映信用利差。2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明6申万研究拓展您的价值图图 7：第一主

23、成分已能很好的反映：第一主成分已能很好的反映 6 个指标的总体变动情况个指标的总体变动情况资料来源：wind，eviews，申万研究2.22.2 供需指标供需指标相对强弱判断相对强弱判断1 1、供给指标、供给指标中票中票+ +企业债企业债由于短融主要为到期滚动发行，对信用债增量影响不大，因此，我们主要 考察 08 年 4 月以来，中票和企业债的月度发行量与信用利差的关系。我们发 现两者呈一定的正相关关系，相关系数 0.38。但从 10 年 11 月开始，两者开 始呈负相关关系，并逐步明显，到 11 年 9 月两者相关系数达到-0.62，并一直 维持较强的负相关性。重点考察 11 年 9 月以来

24、的数据。通过格兰杰因果检验， 当滞后期为 1 个月时，信用利差（SPREAD）不是供给量（SUPPLY）变化的原因 的概率是 3.6%，并且 F 统计量显著，说明我们可以有超过有超过 95%95%的把握认为的把握认为，信信 用利差是信用债供给量变化的原因，而且领先用利差是信用债供给量变化的原因，而且领先 1 1 个月。说明个月。说明 1111 年以来，信用年以来，信用 债的供给不再能够决定信用利差的大小债的供给不再能够决定信用利差的大小， 相反相反， 信用利差决定信用债的供给量信用利差决定信用债的供给量， 当信用利差收窄时当信用利差收窄时， 企业发债融资的成本下降企业发债融资的成本下降， 企业

25、倾向于更多的依靠信用债企业倾向于更多的依靠信用债 融资；当信用利差扩大时，企业倾向于减少发债融资的规模融资；当信用利差扩大时，企业倾向于减少发债融资的规模。图图 8：供给量和信用利差在供给量和信用利差在 11 年年 9 月以来呈现较月以来呈现较 强的负相关性强的负相关性图图 9：超过：超过 95%的把握认为，的把握认为，11 年年 9 月以来，信月以来，信 用利差是供给量变化的原因，而且领先用利差是供给量变化的原因，而且领先 1 个月个月资料来源：wind，申万研究资料来源：wind，申万研究2 2、需求指标、需求指标杠杆率杠杆率今年以来中低等级信用债的这轮牛市行情， 其中一个主要原因是虽然供

26、给 不弱，但需求更强，造成供不应求的局面。而基金和券商作为中低等级信用债 的主要需求方，其杠杆率普遍较高。我们这里选用上交所、深交所，和中债网 公布的数据估算这 2 类机构的杠杆率：2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明7申万研究拓展您的价值机构杠杆率 = 1+ （银行间回购余额 + 交易所回购余额日均值）/ 机构 持有债券总量说明：1、银行理财虽然也是中低等级信用债的需求方，但其不能放杠杆， 因此，此处所指机构专指基金和券商。2、交易所回购余额日均值采用交易所 1 天，2 天，7 天，

27、182 天的 当月每日回购成交量的均值，乘以对应的回购天数，并加总得出。举例来说， GC007 在 M 月每日平均成交 100 亿， 则表明其在 T 日成交 100 亿， T-1 日， ， T-6 日都成交 100 亿，即 GC007 在 M 月的累积余额为 100 7 =700 亿。我们通过考察 0808 年年 4 4 月以来的杠杆率和信用利差数据，二者呈较为明显月以来的杠杆率和信用利差数据，二者呈较为明显 的负相关关系的负相关关系，相关系数多数时候维持在相关系数多数时候维持在-0.45-0.45，而且而且 1212 年以来年以来，这种负相关这种负相关 性则更为明显，平均在性则更为明显，平均

28、在-0.86-0.86。但是，当我们对这 2 组数据做格兰杰因果检验时，却没能得出任何一方是 另一方的原因。我们认为这主要由于，一方面当信用债市场逐渐走强时，机构 风险偏好上升，而且，伴随收益率的下行，而机构资金成本的刚性，机构不得 不加大杠杆以覆盖成本或达到预期收益。另一方面，机构加大杠杆的行为也促 使信用债市继续走强，信用利差继续收窄。因此，需求和信用利差可能互为因需求和信用利差可能互为因 果，并较为同步果，并较为同步。图图 10：机构杠杆率和信用利差多数时候呈现较强机构杠杆率和信用利差多数时候呈现较强 的负相关性的负相关性图图 11：杠杆率和信用利差变动较为同步杠杆率和信用利差变动较为同

29、步，可能互可能互 为因果为因果资料来源：wind，申万研究资料来源：wind，申万研究2.42.4 资金面资金面R007R007，M2M2我们用银行间 7 天回购利率的加权平均月度均值，和 M2 作为衡量资金面 的标准。理论上，R007 代表资金成本，所以其值越高，信用利差越大；M2 代 表的社会的资金面，所以 M2 越高，社会流动性更多，信用利差缩小。从 08 年 4 月至今，R007 与信用利差呈较为明显的正相关关系，相关系数 0.65。M2 与信用利差呈较为明显的负相关关系，相关系数-0.6。同样的，由 于 R007 和 M2 高度负相关（相关系数-0.76），我们采用主成分分析法，得到

30、 反映资金面的一个综合指标（MONEY）。但是，当我们对资金面和信用利差这 2 组数据做格兰杰因果检验时，却没能得出任何一方是另一方的原因，可能由 于 2 组数据的变化较为同步。一般来说， 资金面可以通过资金面可以通过 2 2 个因素影响信用利差个因素影响信用利差： 一是通过影响投资者一是通过影响投资者 的资金成本的资金成本，影响其杠杆率影响其杠杆率，即当资金面宽松时即当资金面宽松时，套息利差较大套息利差较大，回购养券的回购养券的 收益较高收益较高， 即使此时的信用利差已经偏低即使此时的信用利差已经偏低， 但仍可能因为回购利率更低而继续但仍可能因为回购利率更低而继续2013 年年 4 月月 1

31、9 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明8申万研究拓展您的价值下行下行。二是通过影响企业的资金成本二是通过影响企业的资金成本，影响企业的盈利状况和抗风险能力影响企业的盈利状况和抗风险能力，进进 而影响企业自身的信用状况而影响企业自身的信用状况。图图 12：R007 与信用利差呈较为明显的正相关关与信用利差呈较为明显的正相关关 系，相关系数系，相关系数 0.65图图 13：M2 与信用利差呈较为明显的负相关关系与信用利差呈较为明显的负相关关系， 相关系数相关系数-0.6资料来源：wind，申万研究资料来源：wind，申

32、万研究2.52.5 海外因素海外因素美元指数，美元指数，VIXVIX从历史数据看，美元指数与信用利差呈较为明显的负相关关系，尤其是 11 年 9 月以来，二者的相关系数达到-0.77。我们认为主要原因在于：1、我 国虽然采用钉住一篮子货币的汇率制度，但美元占比较大，因此，美元升值会 使得人民币兑欧元、 人民币兑日元等汇率一并升值， 导致一定的热情流入国内， 如今年以来外汇占款上升，与人民币伴随升值相关。2、美元与大宗商品价格 总是呈现比较明显的负相关。因此，美元指数上升，将使得投资者调低关于大 宗商品的价格预期，从而降低通胀预期。上述 2 点都有助于资金面的改善，促 使信用利差收窄。当然，美元

33、指数带动人民币升值会抑制我国出口，也会对信 用利差产生扩大的作用，但历史上看，这个趋势并不显著。标普的 VIX 指数主要反映海外市场的风险偏好，但近期，VIX 与信用利差 的关系也并不稳定。图图 14：美元指数与信用利差呈较为明显的负相关美元指数与信用利差呈较为明显的负相关 关系关系图图 15：VIX 与信用利差相关性不高与信用利差相关性不高资料来源：wind，申万研究资料来源：Bloomberg，申万研究2.62.6 哑变量哑变量信用事件及化解信用事件及化解研究中我们发现，一些信用环境指标与信用利差的负相关性较低，尤其是 12 年以来，甚至出现较强的正相关关系，即经济和信用环境越差，信用利差

34、 反而越小。很多投资者甚至得出中低等级信用债在很多投资者甚至得出中低等级信用债在“债市牛市时更牛债市牛市时更牛，债市熊债市熊 市时更熊市时更熊”的结论的结论。2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明9申万研究拓展您的价值我们认为， 造成这种有违常识的现象的主要原因在于造成这种有违常识的现象的主要原因在于， 目前的信用债市场目前的信用债市场 尚未出现真正意义上的违约事件，尤其是尚未出现真正意义上的违约事件，尤其是 1212 年以来，多起信用事件最终都以年以来，多起信用事件最终都以 政府兜底的

35、方式成功化解政府兜底的方式成功化解。 造成了投资者风险偏好不断上升造成了投资者风险偏好不断上升， 即使在经济下行即使在经济下行， 信用环境恶化的时候，也不认为会存在违约风险信用环境恶化的时候，也不认为会存在违约风险。这种伴随每一次信用事件的成功化解而不断强化的“债券刚性兑付”的信 念，我们用哑变量（DUMMY）表示，即如果当月发生了信用事件，则 DUMMY 取 -1，如果当月信用事件成功化解，则 DUMMY 取 1，其他取 0 值。图图 16：信用事件最终均得到平息化解：信用事件最终均得到平息化解资料来源：公司公告，申万研究3.3. 信用利差拟合信用利差拟合3.13.1 R R2 2模拟各指标

36、解释力模拟各指标解释力我们通过回归分析信用利差与上述 5 大类指标信用环境、供需、资金 面、海外市场和信用事件的关系。我们的目的是希望得到这 5 类指标分别 对信用利差的解释力，但由于指标之间依然存在多重共线性，而且每项指标与 信用利差的相关性在不同时期体现的并不稳定， 因此多重回归很难得到满意的 结果。我们通过将信用利差与每一个指标单独回归，用回归得到的拟合优度 R2近似看成该单一指标对信用利差的解释程度。当然，这种方法由于缺失了应有的解释变量，会使得残差中含有解释变量，造成一定的偏误，但并不会在 R2之间的比较上造成显著的影响。另外，由于 R2本身只是对模型估计值相对于真实值的拟合度的反映

37、，不能简单的加减计算，因此，各指数对信用利差变化 的解释力加总后不是 100%。实际上，如果将各指数进行多元回归后， 12 年以 来的 R2只有不到 80%（08 年以来的 R2只有 60%），即仍有 20%的信用利差变化是不能由这 5 个指标解释的。2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明10申万研究拓展您的价值值得关注的是值得关注的是 1212 年以来信用环境对信用利差的解释力有所下降。我们可年以来信用环境对信用利差的解释力有所下降。我们可 以从以从 3 3 个方面找到原因。一是市场逐

38、渐开始接受一个相对较低的经济增长水个方面找到原因。一是市场逐渐开始接受一个相对较低的经济增长水 平平，认为经济已经下了一个台阶，不再能回到 11 年以前 GDP 增速 9.5-10.5% 的中枢，而可能是 7.5-8.5%的中枢水平。因此，即使 12 年以来经济数据相对 之前下行，但信用利差仍在收窄。二是二是 1212 年以来，一系列信用事件最终都以年以来，一系列信用事件最终都以 刚性兑付刚性兑付， 政府兜底而成功化解政府兜底而成功化解， 也缓和了市场对经济下台阶后带来的违约风也缓和了市场对经济下台阶后带来的违约风 险的担心险的担心。这一点体现在信用事件的解释力在 12 年以后显著上升。三是三

39、是 1212 年年 以来，套息利差收益较高以来，套息利差收益较高，虽然 12 年 1 季度资金面紧张，但那时信用债的票 息也较高，因此，套息利差仍然在历史中位数附近。而今年以来的资金面异常 宽松，虽然信用利差已经降至历史四分之一分位数附近，但年初套息利差依然 较高， 支撑了中低等级收益率的进一步下行。 因此资金面的解释力也有所增加。当信用利差对所有指标进行多元回归时，我们看到，1、F 统计量较大， 说明这 5 大类指标整体显著性水平较高。2、资金面指标的显著性水平较高， 信用利差和资金面呈较强的正相关关系。3、信用利差和信用环境、需求，和 信用事件化解呈负相关关系。4、信用利差与供给关系微弱。

40、5、D-W 统计量略 低，说明这 5 类指标之间依然存在一定的线性关系。6、R2尚可，说明模型的拟合程度较好。图图 17：各指标对信用利差变化的解释力：各指标对信用利差变化的解释力图图 18：所有指标对信用利差的解释力只有不：所有指标对信用利差的解释力只有不到到80%资料来源：wind，eviews，申万研究资料来源：wind，eviews，申万研究3.23.2 模型标准化模型标准化虽然 R2本身不能相加减，但相对之间大小的比较却依然有效，因此，我们通过不同指标的 R2作为参照， 标准化后可以作为该指标的权重。 由于我们的模型重在预测信用利差的拐点，因此，我们将上述 5 大类指标的数值合成一个

41、信 用利差指数。方法为：1、对指标值进行标准化处理。即若指标值在一定范围内波动（我们设定 该范围为指标均值加减 0.1 倍标准差），则取 0，表明该指标再当月对信用利 差没有贡献；若指标值上浮超过该范围，则取 1，表明该指标在当月将促使信 用利差收窄；若指标值下浮超过该范围，则取-1，表明该指标在当月将促使信 用利差扩大。2、加权平均标准化后的指标值。我们按照上述 5 大类指标的解释力，标 准化后作为该指标的权重，12 年以后的指标采用新的权重，则加权平均各指 标后加总得到信用利差指数。2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的

42、拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明11申万研究拓展您的价值3、我们以 2008 年 4 月的信用利差为基准，规定当信用利差指数大于（小 于）指数均值时，则该月信用利差上行（下行）20BP；当信用利差指数等于指 数均值时，则该月信用利差与上月持平。最终得出的模拟利差与信用利差相关性达到 0.82，而且在拐点上基本一 致。图图 19：各指标对信用利差变化的权重：各指标对信用利差变化的权重图图 20：模拟利差与信用利差在拐点上基本一致：模拟利差与信用利差在拐点上基本一致资料来源：wind，申万研究资料来源：wind，申万研究3.33.3 未来信用利差走势判断未来信用利差走势判断我们尝试用上述建立

43、的 5 指标模型预测信用利差未来的走势：1、资金面将收紧。一方面，目前 M2 的增速已明显高于政府目标水平，未 来势必要通过政策收紧使其回落。另一方面，从套息利差看，仅有 220BP，已 经非常接近套息利差的历史四分之一分位数，说明套息养券空间已经不足。2、信用环境。从近期公布的经济数据看，企业盈利、长期贷款占比、PMI、 工业增加值，股票指数等均在下降或低于预期，因此信用环境也不支撑信用利 差的继续收窄。3、供需环境。需求方面，虽然目前机构杠杆率处于高位，但在资金面收 紧，套息利差降低的情况下，杠杆率也将下降。而且，目前监管层对代持的清 查，也将对机构杠杆率造成很大的冲击。供给方面，由于目前

44、信用利差很低， 企业发债需求明显上升，并且伴随城投补年报的介绍，城投债的供给也将很快 释放。4、海外环境。目前海外经济趋弱，各国量化宽松政策使得人民币升值预 期较强，热钱流入，造成近期外汇占款升高，短期内可能仍然有利于信用利差 的减小。5、信用事件。近期光伏行业的几起违约事件，政府尚未明确兜底与否， 而且由于这几家企业都是民营，政府兜底概率更低，因此这一指标目前不会是 信用利差收窄，相反，若国内的债券真发生一起违约事件，则信用利差会急剧 扩大。综上， 未来未来 5 5 个指标中除海外环境外个指标中除海外环境外， 其他其他 4 4 个指标都将驱动信用利差形个指标都将驱动信用利差形 成扩大趋势成扩

45、大趋势，因此我们判断因此我们判断，目前信用利差已经迎来拐点目前信用利差已经迎来拐点，未来信用利差大概未来信用利差大概 率将会上升率将会上升。2013 年年 4 月月 19 日日何时风雨何时晴何时风雨何时晴： 探寻信用利差变化的拐点探寻信用利差变化的拐点请参阅最后一页的信息披露和法律声明12申万研究拓展您的价值信息披露信息披露证券分析师承诺证券分析师承诺屈庆：固定收益。本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方 法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告,并对本报告的内容和观点负责。本人不曾因，不因，也将不会 因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。与公司有关的信息披露与公司有关的信息披露本公司在知晓范围内履行披露义务。客户可通过 索取有关披露资料或登录 信息披露栏目查询从业人员资质情况、静默期安排及关联公司持股情况。法律声明法律声明本报告仅供上海申银万国证券研究所有限公司（以下简称“本公司” ）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告 而视其为客户。 本报告是基于已公开信息撰写，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测 只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。 本报告所载的资料