欧洲公司债券风险因素外文翻译资料

欧洲公司债券风险因素

原文作者：CAROLINA CASTAGNETTI 和 EDUARDO ROSSI

单位：政治经济研究所，意大利帕维亚

摘要：本文研究了欧元债券信用利差变化的决定因素。我们采用因子模型框架，受信用风险结构方法的启发，因为信用利差的变化很容易被视为公司债券对美国国债的超额回报。我们试图评估市场和特殊因素的相对重要性，以此来解释信用利差的变动。我们采用了一个具有多因素误差模型的异质面板，并提出了一个两步估计过程，得到了对不可观测因素的一致估计。这项分析是以一组为期3年的公司债券的每月赎回收益率进行的。我们的结果表明，欧元区公司市场是由可观察和不可观察的因素驱动的。通过对个体和共同的可观察效应的一致性估计，识别出不可观察因素。实证结果表明，一个未观察到的共同因素对解释信用利差的系统性变化具有重要作用。然而，与美国信用利差变化的证据相反，它不能被确定为市场因素。

关键词：公司债券； 收益率曲线； 政府债券； 公司流动性； 信用风险； 价格； 委托书报表；债券市场

一、导言

债券的信用风险或违约风险有两个原因：向投资者支付的金额和时间可能都不确定。换言之，发行人违约的风险伴随着回收率的不确定性。违约风险对价格的影响取决于违约事件的定义和违约时的恢复详情。考虑到这种不确定性，公司债券的收益率应该高于类似的无违约债券，即政府债券。因此，公司债券的交易价格低于相应的（就到期日和息票而言）政府债券。风险债券的收益率与相应的无违约债券收益率之间的差额称为信用利差。理论信用风险模型以不同的方式处理违约风险。结构模型以其最基本的形式，在某些信用指标第一次低于指定的阈值时就假定违约。在默顿模型（Merton，1974）中，如果发行人的资产低于当时到期债券的面值，则违约发生在债券到期日。简化模型将违约视为由计数（跳跃）过程和相关（可能依赖于状态）强度过程共同控制，因此，发行人是否实际违约是一个不可预测的事件。

一些工作涉及结构模型的经验估计。其中，Eom等人（2003）使用美国市场数据对公司债券定价的五个结构模型（Merton，1974；Geske，1977；Leland and Toft，1996；Longstaff and Schwartz，1995；Collin Dufresne et al.，2001）进行了实证检验。它们清楚地表明，所考虑的五个模型都有相关的扩展预测误差。特别是，所有的模型都倾向于低估高评级公司债券的利差，而高估了高风险债券的利差。

本文研究了欧元区公司债券市场信用利差变化的决定因素。特别是，我们有兴趣了解结构性信用风险模型对欧洲市场影响的相关性。截面相关性是Delta信用利差研究中的一个常见发现，它是由一个具有多因素误差结构的异质面板数据模型建模的。这种方法不仅允许对观测因素的影响进行一致的估计，而且允许对未观测因素的影响进行一致的估计。Collin Dufresne等人（2001）发现未观察因素是美国公司债券数据的一个相关组成部分。它们表明，结构方法中假设的变量具有相当有限的解释力。他们考虑结构模型规定以外的变量，以便捕捉其他影响，如流动性溢价和利率动态变化。他们对每一个问题都采用了一个异质参数模型，并发现这些回归的残差具有高度的横截面相关。他们得出的结论是，一个共同的系统性因素，即本地需求/供应冲击，推动了信用利差的变化。Elton等人（2001）朝着不同的方向前进。他们强调，信用利差的变化不仅取决于信用风险，还取决于风险溢价。信用利差变化很容易被视为公司债券相对于国库券的超额回报，即无风险债券代理变量。因此，他们在传统的股权因素模型的框架下，来评估股票回报率共同因素对信用利差的影响。到目前为止，大多数关于信用利差的实证研究都是针对美国的数据，而对这些结果在多大程度上适用于欧元市场的了解相对较少。尽管对美国公司债券市场的实证分析是一个明显的参考，但欧洲市场的特点是明显的差异。在欧洲，债券市场以政府债券和金融中介机构发行的债券为主，而美国的债券市场则以非金融公司部门为主。此外，市政债券和机构债券是这个市场的主要组成部分。Annaert和De Ceuster（2000）使用了按评级类别和到期日分类的总指数数据，强调欧洲债券市场与美国市场有着广泛的相似性。然而，他们的结果是基于一个相当有限的时期（他们考虑的是1998年3月至1999年5月的每日数据），当时欧元公司债券市场仍然缺乏适当的发展。Houweling等人（2005）分析公司债券超额收益。他们使用几个代理变量来测试在欧元计价的公司债券市场的定价中是否考虑到了流动性。在固定和时变流动性溢价的假设下，他们发现了流动性定价的有力证据。德容和DeReSeNEN（2005）考虑了股票市场的流动性代理变量，并表明公司债券的回报与股票市场流动性的市场波动有关。

本文首先证明了Collin-Dufresne等人（2001）的方法论，应用于欧洲Delta信用利差数据，支持一组未观察到的因素影响信用利差变化的观点。此外，与Collin Dufresne等人（2001年）的结论相反。我们发现有证据表明，重要的未观察成分不能被确定为“市场因素”。个别回归显示债券的参数具有实质性的异质性。一般来说，存在未观察到的因素，如单变量回归和固定效应面板数据模型的拟合残差分析所证明的，建议采用一致的经济计量估计程序。当一个未观察到的公共因子结构存在时，各个斜率系数的估计是不一致的（参见Coakley等人，2002, 2006；PasaRANN，2006；KAPETANIOS和PasARAN，2007；BAI，2009；KAPETANIOS等，2011）。德尔塔信用利差表示为单个组成部分和观察到的和未观察到的共同因素的函数，其中前者线性依赖于后者。这相当于一个具有多因素误差结构的异质面板数据模型，即不同的斜率系数。在这个框架中，正如各种论文（如Coakley等人，2002年、2006年；Pesaran，2006年；Bai，2009年）所研究的那样，只有考虑到观察到的因素和未观察到的因素之间的关系，我们才能始终如一地估计观察到的共同和个别因素的影响，如Pesaran（2006年）所示。我们采用两步程序。首先，利用公共相关估计到的观测因子的影响，如佩萨兰（2006）。其次，通过主成分分析对未观察到的因素进行估计（见Bai，2003）。结果表明，未观测因子在平均模型中的估计是一致的。我们发现，该理论所提出的变量在解释个别债券的信用利差变化时，总体上在经济上和统计上都是显著的。然而，结构模型预测的因素并不像美国市场那样相关。利用Bai和Ng（2002）信息标准对估计残差的分析表明，存在一个未观察到的共同因素。尽管估计因素尚未确定，但我们怀疑这与市场流动性状况有关。这证实了de Jong和Driessen（2005）的结论，即欧洲公司债券超额持有收益具有显著的流动性风险敞口，流动性溢价有助于解释部分“信用利差之谜”，即公司债券收益率利差比历史违约损失预测的利差更大。此外，现有文献对欧洲市场的流动性溢价提供了强有力的经验证据，类似于美国已经发现的。本文的其余部分被组织成另外八个部分。在第2节中，我们讨论了信用利差变化的含义。第3节介绍了结构性信用风险模型。在第4节中，我们说明了分析中使用的个别和共同因素。初步经验证据见第5节。计量经济模型在第6节中介绍。第7节描述了数据。结果在第8节中讨论。第9节总结了我们的发现。

二、Delta信用利差和超额回报

我们将信用利差定义为公司债券的到期收益率与政府债券的到期收益率之差：

cs_t=c_t-g_t

式中，c_t是公司债券在时间t的赎回收益率，g_t是政府债券的相应（即具有相同到期日）赎回收益率。息票债券j的持有期回报率等于

其中P_j,t是债券j和(C_j,t)的时间t的总价格是债券j在时间t的利息或息票支付，我们采用由资产价格的希勒（1979）研究的近似值作为相应收益率的函数：

其中,b_j,t是t时刻债券j的赎回率；d_j,t是t时刻债券j的修正久期

修改后的持续时间就是上面定义的Macauley持续时间除以（1 b_j,t）。因此，修改后的持续时间表示给定收益率变化时债券价格的百分比变化。使用表达式（2），公司债券收益率和政府头寸之间的差异可以是

其中，r_g,t和r_c,t是政府债券和公司债券的各自收益。我们知道，如果其他因素保持不变，到期收益率和票面利率越低，期限就越长。一般来说，公司债券的票面利率和收益率都高于同期限的政府债券。因此，一般来说，政府债券的期限可以被认为是公司债券的期限加上正利差gamma;(t):

d_g,t=d_c,t gamma;(t)

然后，表达式（3）变成

其中，即Delta信用利差，

（4）对于超额收益右边的第二项可以忽略不计。因此，公司债券相对于政府债券的超额回报与信用利差的变化成正比：

Delta信用利差代表公司债券超额损失，即政府债券收益减去相同到期日公司债券收益。近年来，实证分析及其从业者已将研究重点从债券收益率转向Delta信用利差。Collin Dufresne等人强调的一个例子。（2001年），由欧洲共同基金代表，投资于公司债券和政府债券。因此，他们的投资组合对信用利差的变化极其敏感，对债券收益率的变化则不那么敏感。另一个例子是对冲基金的交易策略，即在公司债券中持有高杠杆头寸，同时通过做空政府债券对冲利率风险。

三、信用风险的结构模型

固定收益证券的发行人可能在到期日之前违约。这意味着，投资者获得回报的规模和时机可能都不确定。这些违约风险如何影响公司债券定价，取决于违约事件的定义以及违约情况下的恢复措施。定价模型可分为简化模型、基于假定违约强度的模型和结构模型，其中有违约事件的明确特征，例如公司资产首次低于其负债价值（Duffie和Singleton，2003）。在本文中，我们参考结构模型方法和风险溢价理论，以确定驱动信用利差变化的主要因素（个例和共同因素）。布莱克和斯科尔斯（1973）和默顿（1974）的开创性论文介绍了结构形式方法的第一个模型。在Black-Scholes-Merton模型中，我们可以将股权和债务视为相对于公司总市值的衍生品，并据此定价。我们正在建立标准的Black-Scholes模型，即一个持续交易的市场

竞争性。公司的原始所有人选择由纯股权和债务组成的资本结构，其形式为在T时到期的面值为D的单一零息债券。如果公司在到期日的总价值V_T低于债务到期的合同付款D，公司将违约，并提供其未来现金流动，价值V_T，给债务持有人。这些债务可以被视为无风险债券和对公司资产的欧式看跌期权的布莱克-斯科尔斯价格之间的差异。债券价格的期权表示意味着，债券价格在V和D中增加，而在无风险利率、到期时间和公司价值波动性中减少。Black-Scholes-Merton模型具有重要的缺陷。特别是，它主要关注公司的价值和资本结构，这是一个难以表达的结构。除此之外，结构性方法提供了一个直观的框架，以确定推动信用利差变化的主要因素。在下一节中，我们将介绍分析欧元公司债券市场时使用的一组变量，这些变量受结构模型方法的启发（见Avramov等人，2007）。

四、个别和共同因素

或有条款法将债券视为公司的无风险贷款和看跌期权的组合。控制公司价值过程的变量会影响违约概率和恢复率，并最终推动信用利差。结构模型变量通常包括利率、期限结构斜率、市场回报率、市场波动率以及公司杠杆率和波动率。下面我们介绍我们在实证分析中使用的变量，这些变量被认为会影响信用利差的变化。在表一中，我们报告了分析中使用的个别特定和观察到的共同因素，以及预测信用利差delta值。

4.1、共同因素

1、政府债券利率水平的变化。这个变量既代表所谓的向质量流动的代理变量，也代表商业周期的代理变量。从一个角度来看，较低的政府利率水平意味着市场偏好风险较小的资产，即更大的信用利差。另一方面，较低的利率也意味着更高的贷款需求，从而扩大了信用利差。LoStand和施瓦兹（1995）、Duffee（1998）和Collin Dufresne等人都显示了信用利差变化与利率之间存在负相关关系的经验证据。（2001年）。我们使用DataStream的10年期德国国债基准利率（表示为Gov）的月度序列来计算月度变化（表示为lOGov）和10年期德国国债基准利率（lOGov 2）的月度变化。

2、政府收益率曲线斜率的变化。这是政府债券供求变动的一个代表。利率的固定期限结构降低了投资于政府部门的动机，因此导致公司利差扩大。达菲（1998）为美国公司债券市场测试了这种关系。此外，期限结构斜率的陡增意味着预期的未来现货利率上升，从而降低信用利差。收益率曲线斜率的变化是由DataStream 10年期和2年期德国国债基准利率（表示为斜率）之差的月度变化给出的。

3、政府收益曲线凸性的变化。我们还包括政府收益曲线的凸性，以捕捉潜在的非线性效应。这是根据5年期德国国债利率与10年期和2年期德国国债基准利率（表示为Conv）平均值之间的月变化计算的。

4、流动性变化。Collin Dufresne等人。（2001）强调公司债券市场往往交易成本较高，交易量较低。这些发现表明，检验流动性溢价的存在是恰当的。鉴于公司债券市场是场外交易市场，因此无法采用标准的流动性衡量标准。继Houweling等人（2005）

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

英语原文共 21 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[275064]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word