1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)
1.研究背景及意义
在过去三十多年,中国经济表现出“高增长、高投入、高消耗、低效益、低成本”等显著特征,2000-2013年,全球经济gdp平均 增速为3.68%,同期中国经济年均增速10.6%,几乎是全球平均增速的三倍,生产力得到空前解放。但随着我国经济增长进入新常态,高能耗引发的环境问题日益严重,制约了我国经济的可持续发展(赵以邗,2018)。为了从根本上改变这种局面,实现绿色发展、低碳发展,经济增长方式从粗放转向集约势在必行(李朋林,2019)。2016年g20峰会上,中国首次强调了绿色金融的重要性,党的十九大报告也明确指出,要加快生态文明体制改革,建设美丽中国”,并把“发展绿色金融”作为推进绿色发展的路径之一。
从供给侧架构性改革的视角来看,绿色金融能够通过外部成本内部化来有效遏制非绿色行为的负外部性,与当下中国的转型升级的大背景相契合(龚斯闻,2019)。通过对传统金融体系和生态环境保护的协调统一,绿色金融有望引致新金融业态、新产业形态的出现。
2. 研究的基本内容和问题
4.研究目标
本文重点研究绿色金融债券以及其发行信用利差的相关问题,对绿色债券市场的发展与监管,对绿色金融体系的建设与完善具有参考价值。本文的具体研究目标如下:
①通过实证分析,以2016-2019年在国内市场公开发行的绿色金融债券以及其发行主体的相关指标为研究对象,分析影响绿色金融金融债券发行信用利差的主要因素。
3. 研究的方法与方案
7.研究方法
7.1文献研究法
对国内外绿色债券、绿色金融债券以及影响债券发行信用利差的因素有关文献进行梳理,并获取和阅读各个金融机构的绿色金融债券发行文件,在此基础上,对国内绿色金融债券发展情况进行较全面的总结和分析。
7.2图表分析法
本研究将通过理论分析与图表分析相结合的方法,更加生动直观地展示绿色金融债券发展情况以及影响其发行利差的因素,也使研究结果更具说服力。
7.3比较分析法
本研究将对绿色金融债券与其他绿色债券、一般债券进行比较,发现其异同以及绿色金融债券的特质。
7.4定量分析法
本研究将通过中国金融信息网、中国债券信息网、国泰安数据库等资源收集2016-2019年绿色金融债券及其发行主体的相关数据,运用EXCEL、STATA、SPSS等软件对数据进行预处理,筛选出合适的样本数据,并对其进行统计分析。之后针对研究目标及确定的变量,选择合适的实证模型进行回归分析,在此基础上进行验证及检验,最后得出结果并进行进一步讨论与研究。具体的研究方案如下:
7.4.1 样本的选取
在各数据库以及资源中心,搜集所需要的信息数据。在绿色金融债券方面,主要包括2016-2019年国内公开发行的绿色金融债券发行规模、债券评级、发行利率、发行期限、发行主体信用评级等。在发行主体方面,主要包括其资产规模、营运能力、盈利能力、偿债能力等信息。还包括相同期限结构的无风险国债收益率、同期宏观经济指标等。
在样本的处理方面,对于存在极端值的债券以及主要信息缺失的债券进行剔除。
7.4.2描述性统计
对于已处理的的样本数据进行描述性统计,并对其特征解释和说明。
7.4.3变量设定
根据研究的主要目标并参考已有的研究,本研究拟采用以下变量:
(1)被解释变量
以绿色金融债券的发行信用利差作为被解释变量,设为GCS。具体是指所研究的绿色金融债券的发行利率与相近期限结构的无风险国债到期收益率之间的差额。由于绿色金融债券平价发行,所以其发行利率也为票面利率,无风险国债收益率则选取上一交易日相近期限结构的国债到期收益率。
绿色金融债券发行信用利差(GCS)=绿色金融债券发行利率(GY)-相近期限结构无风险国债到期收益率(R)
(2)解释变量
①非财务因素
根据绿色金融债券发行信用利差的传导机制分析,非财务因素可以从宏观角度以及个券角度进行指标选取。宏观因素选取为消费者物价指数、同期市场利率、同期股票收益率以及行业发展情况;个券因素选取为绿色金融债券发行规模、发行期限、债券评级、发行主体信用评级、承销商信用评级。
②财务因素
财务因素从发债公司的资产规模、偿债能力、营运能力和盈利能力入手。资产规模指标选取发行主体当年的总资产规模;偿债能力选取其资产负债率、流动比率作为指标;因为发行主体基本为商业银行,所以营运能力分析可以选取不良贷款率、流动资产周转率以及总资产周转率作为指标;盈利能力选取总资产收益率以及净资产收益率作为指标。具体的解释变量选取如下表所示:
变量性质 | 变量名称 | 变量符号 | 变量解释 |
被解释变量 | 绿色金融债券信用利差 | GCS | 绿色金融债券发行利率-相近期限结构无风险国债收益率 |
解释变量(非财务因素) | 消费者物价指数 | CPI | CPI指数当月增长率 |
市场利率 | SHIBOR | 7天银行间同业拆借利率月平均值 | |
股票收益率 | RETURN | 沪深300指数涨幅 | |
行业发展情况 | GFPI | 绿色金融景气指数 | |
发行规模 | SIZE | 绿色金融债券的实际发行规模(亿元) | |
发行期限 | TIME | 绿色金融债券的发行日到偿还日之间的时间间隔(年) | |
债券评级 | CREDIT1 | 对评级为A-AAA的债券依次取值1、2、3…,低于最低评级取0 | |
发行主体信用评级 | CREDIT2 | 对评级为A-AAA的发行主体依次取值1、2、3…,低于最低评级取1 | |
承销商信用评级 | CREDIT3 | 对评级为A-AAA的承销商依次取值1、2、3…,低于最低评级取2 | |
解释变量(财务因素) | 总资产 | TA | 发行主体的总资产取10为底的对数进行量化 |
资产负债率 | DA | 发行主体的负债总额/资产总额 | |
流动比率 | CR | 发行主体的流动资产/流动负债 | |
不良贷款率 | NPLR | 发行银行的不良贷款率 | |
流动资产周转率 | TCA | 发行主体主营业务收入/平均流动资产总额 | |
总资产周转率 | TTC | 发行主体的营业收入净额/平均资产总额 | |
总资产收益率 | ROTA | 发行主体的净利润/平均资产总额 | |
净资产收益率 | ROE | 发行主体的净利润/平均股东权益 |
7.4.4实证模型
本研究主要采用线性回归的方法进行实证分析,首先对非财务影响因素中的宏观因素进行分析,模型为:
在财务影响因素方面,也拟采用线性回归的方法进行预分析。但是根据相关理论研究,财务因素之间可能存在共线性,所以将对财务影响因素回归模型进行共线性检验,如果共线性较强,将改选逐步回归分析或者主成分分析的方法。但受到知识储备的影响,这方面的技能还需在后期进行学习。
8.技术路线
本研究的技术路线如下图所示:
9.可行性分析
①目前国内经济处于转型阶段,国内外对绿色金融和经济可持续发展关注度较高,对绿色债券相关领域进行研究,符合时代发展的潮流且具有一定的研究价值。
②实证研究所需要的数据基本可以从中国金融信息网、中国债券信息网、国泰安数据库、前瞻数据库以及发行机构公示的年度报告以及相关证券发行文件中找到。(部分数据见附表)
③研究人员为金融专业学生,拥有一定的理论知识储备,并且能够熟练运用SPSS、EVIEWS等计量软件和MS office操作系统,同时能够自发运用网络资源进行学习与研究,具备创新拓展能力,可以在导师指导下完成理论和实证分析。
4. 研究创新点
10.可能的创新点
①绿色债券作为新型债券品种,2016年才开始在国内公开发行,其相关研究较少,关于绿色金融债券的针对性研究更是稀缺。本文对绿色债券的发行利差影响因素进行研究,有利于国内绿色债券学术研究的补充。
②已有研究多是针对整个绿色债券市场,少有研究者对不同种类的绿色债券进行深入分析。本研究将绿色金融债券作为单独研究对象,具有较强的针对性及研究价值,同时有利于排除其他绿色债券不同特性的干扰。
5. 研究计划与进展
12.研究计划与预期进展
本文的研究计划及预期目标和成果如下表所示:
时间 | 工作安排 | 目标或成果 |
2019年10月-12月 | 查阅各种文献资料、政策制度、搜集数据 | 大致确定问题研究方向,并着手撰写文献综述 |
2019年12月-2020年1月 | 对研究需要运用到的相关资料与数据进行搜集整理 | 完成文献综述的写作,并分析研究的可行性 |
2020年1月 | 撰写并完善开题报告 | 通过开题答辩,确立正式题目,提交开题报告 |
2020年1月-2020年3月 | 学习和积累计量知识 着重搜集、整理并分析所需数据,大致推测预测结果的准确性 | 得到实证研究所需数据, 确定合适的计量模型,并代入数据进行初步检验,及时调整和完善变量 |
2019年3月 | 撰写中期报告 | 完成并提交中期报告 |
2020年3月-2020年5月 | 与指导老师交流调研问题及研究成果,着手撰写最终论文 | 征求相关意见,对所得成果进行评价及修正、完善。 |
2020年5月 | 对所有结果进行总结,与导师深入交流,完成最终论文 | 总结所得成果,撰写结题报告并上交。 |
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