信用风险可转换债券（精选10篇）
信用风险可转换债券 篇1
1 引言
可转换债券简称可转债, 是在普通公司债券基础上发展起来的一种隐含期权债券, 兼有债券性和期权性的特征。债权性体现在债券转股前, 可转债持有人是企业的债权人, 享有定期获得利息和到期获得本金的权利;期权性体现在它赋予持有人在未来时间内, 以一定的价格买进相应量股票的权利, 这种隐含期权实际上是投资者购买的一种买入期权。
可转换债券定价的研究大致可以分为两大类:基于公司价值的定价模型和基于权益价值的定价模型。
基于公司价值的可转换债券的定价模型最早见于Ingersol (1977) 以及Brennan和Schwartz (1977) 。他们假设公司价值服从几何Brown运动, 可转换债券的价值依赖于公司价值这一标的变量, 运用Black-Scholes的期权定价方法导出了可转换债券的价值。但是该模型假设利率为常数, 但可转换债券的期限一般都很长, 假设利率为常数显得不尽合理。后来Brennan和Schwartz (1980) 考虑了利率的波动, 认为可转换债券受公司价值和市场利率波动因素的影响, 导出了可转换债券所满足的偏微分方程, 利用数值方法给出了模型的解。在Brennan和Schwartz (1980) 的模型基础上, Nyborg (1996) 考虑了回售条款和浮动利息对可转换债券价值的影响。但是由于公司价值的相关数据在实际中很难获得, 因而减弱了其研究价值。
基于权益价值的可转换债券的定价模型首先由Mc Conne和Schwartz (1995) 建立, 模型假设公司的股票价格服从波动率为常数的几何Brown运动, 用Black-Scholes的期权定价理论导出可转换债券满足的偏微分方程, 求出其理论价值, 但模型没有考虑公司的违约风险对可转换债券价值的影响。后来Goldman Sachs (1994) 将违约风险因素引入可转换债券的定价模型中, 并假设利率、股票波动率和违约风险率都是已知的常数, 可转换债券的价值只依赖于公司股票的不确定性, 导出了可转换债券满足的偏微分方程。Tsiveritotis和Fernandes (1998) 进一步对股价的单因素定价模型进行完善, 把可转换债券的价值分解为现金部分和权益部分, 其中现金部分采用风险折现率折现, 权益部分采用无风险利率折现。
自2007年夏季美国爆发次贷危机以来, 金融危机就陆续在全球范围蔓延。金融危机的爆发给上市公司融资带来了很大的困难, 同时也降低了投资者的投资热情, 进而遏制了经济的发展。对金融衍生产品的风险监控不严是导致金融危机爆发的导火线, 因而本文的研究在现实背景下是可行的, 而且也是有必要的。
2 模型分析及建立
本文将信用风险可转换债券的价值 (V) 分为两个部分:信用风险债券价值 (P) 与买入期权价值 (C) , 即:V=P+C.
2.1 信用风险债券价值
债券信用风险指由于信用质量改变而引起的价值变动的风险, 每个债券的信用等级用8种评级 (AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, D) 之一来表示.不仅违约会带来风险, 而且信用等级之间的转换也会带来风险, 因而需要估计风险期内信用评级转移到其他任何可能信用状态下的概率, 可转换债券发行者的信用级别决定了债券在风险期内违约或者转移到任何可能信用评级的概率。可以用矩阵来表示所有级别债券的转移概率, 如表1所示。
(%)
表1最左边一列是债券当前的信用评级 (不可能出现违约评级D) , 沿用该行是风险期末的评级。如左上角的90.81%表明, 一个信用等级为AAA的债券在1年后转移到AAA信用等级上的概率为90.81%。
每一转移状态下需计算一次新的债券价格, 而这8种定价可以分为两类:第一类, 在违约的情况下, 即期末的信用风险评级为D, 需要基于债券的优先级估计债券的价值;第二类, 在非违约的情况下, 需要估算信用评级变化导致信用价差的变化, 计算在新的收益率下债券的价值。表2提供了在违约状态下债券的不同优先级上的均值与标准差[2]。
表2给出了在优先级确定的条件下, 债券违约均值和违约均值的标准差。例如, 有一个AAA级的债券是优先无担保的 (假设面值为100元) , 则它违约时的均值为其面值的51.13%, 均值的标准差为25.45%。即这个无担保的债券在违约时的价值为51.13元。
但实际中信用风险资料难以取得, 导致很难观察或者估计信用等级的变换, 本文通过引入公司资产收益率模型来评估债券的信用风险等级。将信用评级的变化转化为由一些相对应的资产收益率门槛值来表示。因为不同公司资产收益率可以反映出该公司的偿债能力及其背后所隐含的可能信用等级。因此可以假设, 如果在1年后公司的资产收益率低于某个标准, 将会导致信用等级发生变化。
令Z表示资产收益率, 图1中横轴的不同Z值表示BB级债券的资产收益率门槛值, 例如, 表示债务人发生违约, 表示债券发行公司的信用等级被降为CCC级。
假设公司资产收益率服从均值为μ, 标准差为σ的正态分布, 通过正态分布函数将资产收益率的门槛值与信用风险的转移概率建立关系。以BB级债券为例:由表1可知, 初始级别为BB的债券在1年后转移到D级的概率为1.06%, 则其资产收益率应该低于ZD门槛, 才会使该债券违约。即P (Z
其中, AAA级别的门槛值为大于μ+3.43σ的任何数, 根据资产收益率的值来确定债券处于何种风险级别, 最终确定信用风险债券的价值P。
2.2 可转换债券期权价值
可转换债券赋予持有人在债券的有效期内, 以一定的价格买进相应量股票的权利。为了便于数学处理, 对实际问题进行一些简化和抽象, 并提出一些基本假设:
(1) 无风险利率为常数r, 股票红利率为常数q, 可转换债券只能在到期日t=T时可选择转股, 转股价为常数K, 债券面值为100。
(2) 股票价格St服从几何Brown运动, 即d St=μ1Stdt+σ1Std Wt;其中Wt为Wiener过程, μ1为股票期望收益率, σ1为股票的波动率。
(3) 市场是有效、无交易费用和税收;市场不存在套利机会。
在T时刻, 转股的最优策略是最大化转成股票后的价值与继续持有债券的价值。
由Ito引理和无套利原理得到可转换债券价值C=C (S, t) 适合下列偏微分方程:
其中P为信用风险债券的价值。
可以解出1:
其中:
由于信用风险的可转换债券的价值Vt等于信用风险债券价值Pt与买入期权价值Ct之和, 即可转换债券的价值:
3 信用风险可转换债券价值的实证研究
本文选择在上海证券交易所上市的新钢转债[3] (110003) 为例, 对以上的模型进行实证分析。新余钢铁股份有限公司在2008年8月21日公开发行新钢转债276万手, 每张的票面价值为100元, 期限5年, 每年付息一次, 计息起始日为2008年8月21日, 计息终止日为2013年8月20日, 其中1～5年的票面利率分别为1.5%、1.8%、2.1%、2.4%和2.8%。新钢转债修正前的转股价S0为8.22元。新钢转债的标的公司股票为新钢股份 (600782) , 转股日只在债券到期日当天, 无风险利率为2.25%, 可转换债券公司信用等级为AA。假定各个级别债券1年后的远期利率如表4所示。
(%)
首先根据新钢转债的交易数据求出该转债收益率的均值μ和标准差σ, 见表5;从而确定新钢转债资产收益率的门槛值, 见表6。
由于AA级债券转移到D级的概率为0, 新钢转债不存在违约风险。
根据新钢股份的历史交易数据, 采用极大似然函数估算出布朗运动d St=μStdt+σStd Wt的两个参数:漂移率μ与波动率σ。离散化布朗运动, 可以得到ln St～N ( () 正态分布, 构造新钢股份的对数似然函数为:
股价布朗运动的表达式:d St=-1.99×10-5Stdt+3.13×10-5Std Wt。
大量模拟新钢转债的收益率数据, 并与收益率的门槛值对比, 以此来确定新钢转债的未来信用等级, 计算在新的信用等级下, 可转换债券的价值, 然后根据式 (3) 计算可转换债券期权的价值, 见表8。
由表8可以看出, 可转换债券的信用风险等级发生变化, 会带来债券本身价格的变化与隐含期权价值的变化。可以得出以下相关结论:
(1) 新钢债券的价值随着信用风险等级的下降而下降, 并以递增的速度下降。
(2) 新钢债券期权价值部分随着信用风险等级的下降不断上升, 并且上升的速度也在增加。这主要因为, 当信用风险在降低时, 债券部分价值在下降, 这样在到期日, 实施转股的可能性在不断增大, 从而引起期权价值的上升。
(3) 新钢债券的总价值随信用风险等级的下降显下降态势, 虽然债券总价值的两个部分呈现相反的变化, 但由于绝对值是小于1的数, 所以债券价值本身变化的效用大于期权变化的效用, 因此总价值依然为下降趋势。
在以上的分析中, 本文仅仅对一种债券进行分析, 在实际市场中, 同时存在两种甚至多种组合债券的信用风险衍生产品。对这些组合债券的研究, 关键是寻找它们之间的Copula函数。而在实际操作中, 可用通过蒙特卡罗模拟生成组合债券在不同信用风险水平下的值。主要步骤可简单表述为:首先根据信用风险转移矩阵确定组合债券中每种债券的资产收益率门槛值。计算这些组合债券的相关系数矩阵R, 并对R进行Cholesky分解R=AA′, 分别模拟服从每种债券均值、标准差的独立正态分布随机向量Z, 令X=AZ, 则X向量之间的相关矩阵恰好为R。然后比较模拟生成的随机变量值与资产收益率门槛值之间的关系, 从而确定每种债券新的信用风险等级, 并模拟在每种情景下债券组合的值以及所有情景下该债券组合的均值。最终把这一均值确定为信用风险组合债券的价格。
4 结束语
精确地评价风险投资项目的价值在风险投资项目研究中, 特别是在金融风暴的经济背景、投资热情极度缺乏与企业融资困难的前提下具有非常重要的意义。本文通过将信用风险可转换债券价值分解为信用风险债券价值与期权价值的和, 通过建立资产收益率模型来估算债券在期末的信用风险水平, 并计算在新的信用风险水平下债券的价值;而期权价值的分析则是对BlackScholes公式的简单运用。这种方法也适合处理债券组合信用风险定价的分析。
摘要：本文通过将信用风险可转换债券价值分解为信用风险债券价值与期权价值两部分, 基于信用风险转移概率建立可转换债券的收益率模型, 演算信用风险债券的价值。最后得出信用风险债券价值随着信用风险等级的下降而以递增的速度下降, 期权价值部分随着信用风险等级的下降呈递增上升, 而总价值随信用风险等级的下降呈下降趋势。
关键词：可转换债券,信用风险,Black-Scholes期权定价模型
参考文献
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信用风险可转换债券 篇2
基于SVM的中小企业集合债券融资个体信用风险度量研究
作者：曾江洪 王庄志 崔晓云
来源：《中南大学学报(社会科学版)》2013年第02期
摘要：中小企业集合债券融资个体的信用风险度量面临小样本、非线性、高维数等现实问题，传统的评估方法很难适用。为了弥补传统评估方法的不足，提高信用风险度量的准确性，建立了适用性更强的信用风险评估指标体系，并引入基于统计学习理论的SVM模型对融资个体信用风险进行度量。选取径向基核函数作为支持向量机的核函数，通过数据的转化与缩放、参数的优选，最终获得了分类效果比较好的中小企业集合债券融资个体信用风险度量模型。经实际数据检验，模型的预测准确率为90.77%，具有较强的适用性。
关键词：信用风险；融资个体；SVM模型；中小企业集合债券
中图分类号：F276.3 文献标识码：A 文章编号：1672-3104（2013）02−0008−04
中小企业集合债券是我国对中小企业融资问题探索的成果体现，在央行调控银行信贷规模，中小企业融资难的情况下，中小企业集合债券的发行可以帮助中小企业的直接融资，为中小企业的发展提供了有力的支持。但由于中小企业自身信用水平较低，参与集合债券的中小企业行业来源多样化，且目前发行企业数量有限，研究样本小，传统的信用风险度量模型很难适用。信用风险的难以计量性一定程度上制约了中小企业集合债券的发展，基于统计学习理论的支持向量机（SVM）模型提供了一种适宜的度量方法，能很好的解决此问题。
统计学习理论系统地研究了经验风险最小化原理成立的条件，是目前针对小样本统计估计和预测学习的最佳理论[1]。支持向量机方法是Vapnik[2]等提出的建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理基础上的新型学习方法，具有严格的理论基础。它以有限的样本信息为依据，寻求模型的复杂性与学习能力间的最佳折衷，以期获得最好的推广能力。在小样本学习方面具有的优越性，可以较好地解决传统评估方法不能解决的非线性、高维及局部极小点等问题，并具有较好的泛化性能，对于未知类别样本具有相当卓越的分类与预测能力。本文基于支持向量机模型对中小企业集合债券融
信用风险可转换债券 篇3
不及2016年的宏观背景下，预计2017年债券市场
信用风险不会出现实质性改善，整体违约状况仍不乐观
2013年年底，笔者曾在中诚信风险年会上公开指出2014年是违约元年，并给出如下判断依据：1.国内经济进入次高速通道;2.进入偿债高峰期，企业面临再融资风险;3.去产能、去杠杆叠加外部市场冲击，整体融资环境不会过于宽松，企业融资成本高;4.负面评级行动增多表明债券市场的信用风险逐步加深;5.政府兜底意愿降低。回顾过去几年，违约进入常态化，因超日债的违约，判断得到印证，前述影响风险的因素基本还存在。
虽然出于稳增长考虑，2014及2015年央行货币政策有所放宽，使得整体资金面相对宽裕，企业融资成本也有较大幅度回落，但相对于全球其他国家而言，国内融资成本仍然偏高，而2016年为配合去产能、降杠杆，同时在汇率贬值压力下，货币政策宽松程度已经明显不及前两年。
自2014年违约元年以来，违约率攀升，违约呈现多点、多元、高频次的特征。至今，由于导致债券违约的几大因素未发生明显变化，由此我们判断：2017年信用风险难有实质改善，分化趋势将愈加显著。
我们进一步考虑2014年以来的政策变化对未来信用风险的影响。为了防范债务风险，各级政府及监管机构出台了一系列政策。2015年地方政府债务置换政策落地后，地方政府债务风险大大缓解。考虑到目前融资平台类债务的规模和作用，通过债务置换的方式控制融资平台类企业债务风险。2016年以来政策的重点转向解决企业高杠杆问题，过剩行业去产能及债转股得到市场广泛关注。上述政策的逐步推进，将会导致2017年债券市场不确定性增多。
存量债转股规模有限
10月初，市场化债转股政策正式落地，“债转股”可以减轻债务负担，释放出更多资金支持生产经营，有利于企业扭亏为盈。然而，债转股这项政策本身也存在较大的道德风险，不排除部分参与债转股的企业故意借此逃废债或更加失去改善企业经营的动力。那么，该项政策的逐步落实，是否将会对信用风险趋势产生重大影响呢？
从债转股相关政策文件内容来看，鼓励“发展前景良好但暂时遭遇困难的优质企业、因高负债而财务负担过重的成长型企业、高负债居于产能过剩行业前列的关键性企业、关系国家安全的战略性企业”参与债转股。可以推测，本轮债转股的潜在目标是产业过剩行业和周期性行业中龙头企业、成长型企业以及涉及国家安全的战略性企业。
而考虑到民营企业市场化程度较高，随着经济下行主动进行去杠杆意愿较强，其中部分竞争力较差的企业或违约、或破产，已经退出资本市场。因此可以认为，央企和地方国企将成为本轮债转股的主要对象。
我们进一步对存量债务实施债转股的规模进行测算，截至2016年9月底，财政部网站公布的国有企业负债规模为85.34万亿元，按其中产业类占比为40%估算，产业类国有企业债务规模为34.14万亿元，依据社会融资规模中银行贷款占比为65.13%，因而估算出产业类国企银行信贷规模约为22.24万亿元。
根据商业银行公布的最近的关注类贷款占比和不良贷款率分别为4.03%和1.75%，估算出可转股的关注类贷款规模为0.9万亿元，不良贷款规模为0.39万亿元。可转股的存量债务规模占产业类国企债务规模的比重不足4%。
由此可见，债转股仅仅是降杠杆的途径之一，适用的存量债务规模也非常有限。鉴于此，我们认为“债转股”对2017年整体信用风险变化趋势的影响可能不会很大。不过对于那些“经营出现问题，债务风险较大，通过常规手段可能无法收回债权或回收率较低，通过特定救助手段有望使企业恢复正常经营，企业面临流动性危机而不是破产危机”等企业，参与债转股可以减轻企业债务负担，为企业走出当前的经营困境提供一定的空间，有利于其信用水平的恢复。
过剩行业信用风险分化显著
2016年以来钢铁、煤炭行业去产能取得良好进展。发改委公布的数据显示，截至10月底，钢铁已提前完成4500万吨全年去产能目标任务，煤炭去产能2.5亿吨的全年目标任务也有望提前完成。在政府行政力量的推动下，预计2017年去产能的进程将进一步加快。这将加速过剩行业整体市场出清，导致行业内部不同企业信用风险分化趋势将愈加显著。
一方面，去产能过程中，势必将加速行业内部企业的优胜劣汰，其中一些经营严重亏损、债务负担较为沉重、同时又不具备核心竞争力的企业债务风险将加速释放。这类企业过去多是依靠不断借债或政府救助来维持正常运转，虽然暂时避免了破产倒闭，却造成银行信用资源的空转，并随着相关企业经营状态的不断恶化，面临着越来越大的回收损失风险。随着去产能的实质推进，政府对其的救助意愿也会下降，与此同时，金融机构对这类企业的信贷支持也会大幅降低，从而推动其债务风险更快暴露，严重情况下甚至出现破产清算，退出资本市场。
另一方面，去产能意味着供给减少，在需求不变的情况下，有利于促进价格回升，推动行业景气度回升。实际上今年以来煤炭、钢铁价格确实出现显著回升。价格的短期回暖虽然并不能从根本上扭转行业整体的不景气情况，但确实给予那些面临一定财务困境，但拥有较高核心资产价值并具备转型为前景良好产业条件的企业一定生存空间，对其信用水平的恢复有帮助。对于行业龙头企业而言，产品价格的上升将有助于其更快走出行业低谷，进一步增强竞争实力。
面临政策不确定性风险
2015年年底国务院已经明确用3年左右的时间置换地方政府存量债务，由此推算2017年地债务置换仍将继续推进。其中2015年以前发行的且纳入到地方政府性债务的城投债，已有政策是确定可以进行债务置换的，这部分城投债的信用风险基本无忧。对于2015年之前发行但未归纳为地方政府性债务的城投债，由于短期内城投平台投融资功能对地方政府而言是不可或缺的，地方政府仍会极力避免城投债违约事件发生。因此，我们预计明年城投债整体的信用风险不会出现明显恶化。
那么，2017年以后还会有地方政府债务置换吗？地方政府债务改革的初衷是明确地方债的政府信用地位，规范地方政府融资渠道，切断政府信用在企业债务上的延伸，最终逐渐实现让政府的归政府，让市场的归市场。因此，对于新发行的城投债理论上应按照企业债务进行处理。
但考虑到在分税制财政管理体制下，地方的财政收入并不足以完成相应的支出责任。而在限额管理制度下，地方债新发规模有限，而政府虽然一直大力推广PPP模式，却效果乏力。我们认为地方政府与城投企业之间存在的利益关系完全斩断将比较困难，2017年以后是否会出现新一轮的债务置换，将2015年以后新增的城投债务划归为地方政府性债务进行置换还是个未知数。
更长期来看，应该把城投企业放入到整个国有企业分类改革的框架中去考查。2015年底国资委、财政部以及发改委发布的《关于国有企业功能界定与分类的指导意见》根据主营业务和核心业务范围，将国有企业界定为商业类和公益类。未来城投企业发展方向也应分为这两大类，其中公益类仍依靠的是政府信用支持，而商业类的则会面临市场竞争，需要回归基本面去分析其信用风险。违约将会大概率地发生在地区经济落后、行政级次较低、无特别政治意义、平台地位功能边缘化、政府输血和自身造血功能严重不足、去政府化而丧失政府支持和市场化能力不足双重叠加的融资平台上，尤其要关注其他应收账款比较多的平台公司。
市场不确定性增加
展望2017年，我们认为上述五大因素仍不会出现好转。
首先，在外需持续低迷疲弱、消费增长略有趋缓、去产能调结构持续推进等因素的综合影响下，宏观经济下行压力仍较大。
其次，存量债券中有约4.2万亿元信用债将在2017年到期，如果考虑到未来几个月新发行的短期融资券及超短期融资券也将于明年底前到期，则2017年实际到期信用债规模可能将超过5.5万亿元，可见2017年企业偿债压力仍不小。
再次，在楼市防泡沫、金融去杠杆、汇率贬值压力下，2017年货币政策可能较2016年进一步收紧，这又加大了企业再融资风险及流动性风险，融资成本可能还会有所回升。从2016年的评级行动来看，前11月主体评级下调次数达到155次，已经超过2015年全年评级下调次数，主体评级下调次数占全部评级调整次数比例超过37%，较2015年进一步上升8个百分点，这表明发债企业整体信用水平仍在恶化，而越来越多的国企违约甚至破产清算，则表明政府对国有企业的信用支持逐步恶化。综合考虑，预计2017年债券市场信用风险仍难出现实质性改善。市场不确定性将增加，2017年信用风险分化趋势将愈加显著。
综上所述，在经济底部运行、债券到期偿还压力较大以及融资环境不及2016年的宏观背景下，预计2017年债券市场信用风险不会出现实质性改善，整体违约状况仍不乐观。而近两年实施的一系列债务治理相关政策，包括地方政府债务置换、过剩行业去产能以及市场化债转股等，将导致整体市场信用风险分化趋势更加明显。
可转换债券融资风险问题研究 篇4
作为一种新型融资工具, 可转换债券实则是一种介于债券与股票之间的可转换融资手段, 并具备明显的优势。但可转换债券在给发行人带来收益的同时, 发行人也将面临着巨大风险。
一、可转换债券的风险构成
1. 发行风险
相对于其他融资手段来讲, 可转换债券具有很好的安全性与收益性, 并且凭借此优势吸引到较多的投资者, 然而当发行条款无法吸引投资者, 或者公司自身经营管理状况陷入困境时, 可转换债券反而会加重发行风险。事实上, 可转换债券转股价格的确定问题十分关键, 其对未来的转股成败有着极大的影响力, 一般情况下, 转股价格以当前股票价格为准, 而发行契约又作出规定, 在未来的存续期间内, 一旦股票价格在一段时间内出现异常波动, 则将依照股价的变化特别向下修正条款, 即修改转股价格。可转换债券转换权的选择权利在于债券持有人, 其根据未来的股价水平, 或者偏向股权方面, 或者偏向债权方面, 如果股价属于高位状态, 未来一段时期内股价将可能下跌, 则债券转股可能失败, 进而带来风险。
2. 回售风险
我国发行的可转债的转换价格是以公布募集说明书前30个交易日的股票价格为基础, 并高出一定的比例, 而募集说明书公布前的转债正股价格已经较高, 如果在转债存续期内股市下跌幅度较大, 如股价低于转换价格, 投资者选择转股将出现亏损, 一般不会选择转股, 甚至如果股价继续下跌, 使得回售条件触及, 引起回售风险;投资者的收益受到损害, 不仅不选择转换, 而且还根据“转债”发行契约规定的回售条款将债券回售给企业, 使企业在短期内不得不支付巨额债券本息。此时, 若企业现金存量不足, 将会面临支付困难而陷入困境。一旦要拿出资金而真正实施, 无疑将大大增加其负担, 对公司资本结构造成极为不好的影响, 实施回售的结果无疑等同于可转债发行的失败。
3. 信用风险
可转换债券单凭信用便可发行, 没有担保, 没有追索权, 信用等级较低。当发行可转换债券后, 公司很可能因为某些不可控因素而难以兑现某些承诺, 并造成风险发生。比如, 发行公司未上市, 再比如转换失败。尤其是转换失败, 此种现象实际上是可转换债券在转换期内没有实现转换的违约行为, 和其他类型的债券相同, 可转换债券同样具有偿还风险, 一旦转股未能成功, 公司势必要应对偿还债券本息的巨大风险, 乃至面临严重的财务危机。
4. 偿还风险
现在我国不少上市公司将可转换债券发行规模定得很大, 主观上希望投资人按期转股的意思表示很明显, 没有还本付息的打算, 几乎所有发行可转换债券的公司都把可转换债券看作是股权融资的替代品, 而对到期偿还债务不会作太多的准备。在可转换债券的有效期内, 企业股票市价持续低迷或涨幅很小, 股价低于转换价格, 投资者为了避免损失不愿行使转换权利, 这时就会出现“呆滞转债”。“呆滞”债券的存在, 使企业资本结构中债务资本比例居高不下, 大大增加了企业的财务风险。轻则企业的股价与资信等级下降, 导致未来融资成本增加, 增大了经营困难;重则将被迫进行企业重组, 甚至被兼并或破产, 代价是巨大的。若股市低迷, 投资者不选择转换, 企业就要偿还巨额的本息。此时若企业现金存量不足, 有可能形成严峻的财务危机。
5. 财务风险
当发生可转换债券转换失败、债券回售和赎回等情况时, 发行公司不得不支付大量的现金。而在公司通过可转换债券融资以后, 企业资本结构也将有所调整, 从而使负债比率加大, 公司也将在各期承担起一笔固定的利息费用。当企业境况较好、股票价值增值、市场价格高于转股价格时, 公司可转换债券的持有人将实践股票期权, 从而使企业资本结构在投资者投资决策的整个过程中得以自然优化, 债务资本在企业资本结构中所占比重得以逐渐降低, 股权资本所占比重得以逐渐提升。当企业境况较差、股市行情不佳时, 公司投资者往往不愿意行使转换权, 或者说充其量会继续持有可转换债券, 甚至会把大量的可转换债券回售到企业手中, 最终又给企业带来更大的财务风险及经营压力。
6. 利率风险
资本市场风险是利率风险的另一种称谓, 当发行可转换债券筹得的资金无法很快地、充分地投入到企业生产经营活动中时, 公司当期可转换债券的发行将很可能导致其在未来市场利率降低后会以较低资本成本再筹资的机会的丧失, 此种丧失的机会便是所谓的市场风险。可转换债券市场风险的高低与普通债券以及股票的风险大体相同, 但因为可转换债券是一种享有固定收益的金融产品, 其必然具备因市场利率上涨所致其价值下跌的风险, 与其他风险类别相比, 利率风险对公司可转换债券价值产生的影响是最小的。
二、可转换债券融资风险的防范
毫无疑问, 发行公司通过可转换债券进行融资的过程必然面临各种风险的发生, 所产生的各类风险又将给公司带来相应的影响。寻找一条控制、规避、防范风险的途径, 成为目前各界所关注的焦点和重点。
1. 实施融资风险的事前控制
在运用可转换债券融资之前, 公司便要进行充分的调查分析和全盘的考量, 要对各种影响因素进行综合分析和整体规划, 特别是将要遇到的宏观性外部环境以及公司内部的具体状况, 更要实施良好的研究和控制。一是分析市场, 选择有利的发行时机。由于可转换债券的转股价格往往是以当前股票价格为准, 或对当前股票价格的一定增幅。在很多情况下, 可转换债券是作为一种“延期”的普通股来融资的, 发行可转换债券的公司希望这些证券未来被转换为普通股。但可转换债券毕竟不是股票, 其可转换特性既可能偏向股权方面, 也可能转向债权方面, 未来的股价水平是决定这种偏向的关键因素。如果整个资本市场都在高位运行, 拟发行公司的股价也处于高位时, 未来一段时期内股价下跌的可能性很大, 债券转股成功的可能性下降。如果转股不成功, 企业就无法摆脱负债。一般来说, 转债的发行以宏观经济由谷底开始启动、股市由熊走牛、市场利率下降时为较佳时机。而此时如通过发行可转换债券进行融资, 则往往容易被市场认同并接受, 公司筹资计划一般容易实现。它既有在股市下跌时获取本金和利息收入的安全性, 又有在股价上涨时转股获取资本利得的可能性。另外, 加上投资者对股市的周转性变化认识普遍会形成未来股市会走出低谷和股价走高的心理预期。因此, 这时发行可转换债券, 投资者易于接受, 甚至成为热销品牌。同时, 由于股价较低, 转换价格也较低, 一旦大势回暖, 股价上扬, 转换的机会增多, 债券转换成功的概率较高。
一是根据自身的特点选择融资方式。不同的上市公司有不同的特点。如上市公司的规模、资金需求的紧迫性、资金需求规模、财务状况、抗风险的能力等不同, 在选择融资方式时, 对不同的融资渠道的选择应有所不同, 可转债绝对不是所有公司筹资的最佳渠道, 比如风险较小、业绩增长迅速的公司以及收入稳定、成长性一般的公司发行转债就并不能有效促进公司价值的提高。不能对可转换债券融资方式一哄而上, 认为监管当局的发行标准就是发行可转换债券公司的标准, 出现只要符合条件就试图发行可转债的盲目现象。发行可转债的最大优势是可转债是延期渐次转入总股本, 发行可转债使股本的增加有一个缓冲期。即使进入可转换期后, 为避免股权稀释得过快, 上市公司还可以在发行公告中, 安排转股的频率, 分期按比例转股。所以拟发行“转债”融资的企业应该以转换股份获得股权资本, 降低资产负债率, 优化资本结构为目的。以公司基本情况良好、股价市场走势良好为前提的。以公司经营活动产生稳定的现金流支持发行可转债为依据。企业必须致力于增强自身的经营能力、盈利能力和偿债能力, 努力改善经营环境, 提高经营业绩, 这些才是治本之道。
二是合理设计发行条款。市场股价的变动, 对可转换债券的发行公司而言属于不可控的风险, 但发行条款的设计, 在发行公司的可控范围之内, 是可以控制的。因此, 合理的发行条款是发行公司筹措资金能否取得最佳经济效益的重要因素。发行条款的设计既要使可换债具备一定的吸引力, 又要有助于发行公司资本结构的安全。按照发行公司自己的特色设计发行条款, 吸引不同偏好的投资人, 是发行可转换债券的关键。必须加强对可转换债券作为金融创新工具的认识, 根据市场环境、供需双方等因素的变化来灵活设计发行条款, 没计上应双向考虑收益、风险和成本, 力争体现出差异化与创新性。这样才能使转债市场逐步趋于合理化、正规化。
2. 实施融资风险的事中控制
针对可转换债券融资风险所进行的事中控制, 主要在于不断提高公司的经营业绩, 从而有效强化企业的抵抗风险能力。经营方面, 企业“转债”资金投向应符合国家产业政策应是国家扶持和鼓励发展、前景看好的朝阳产业。因“转债”期限较长, 很适应一些资金投入量大。建设周期长、见效较慢的大中型投资项目的资金需求。这就要求企业在选择投资项目时, 必须结合我国产业结构的调整方向、金融改革的趋势及市场利率的变化等考虑投资项目的市场风险, 保证未来投资项目的盈利性, 降低企业风险。财务方面, 企业应保持一定的资产规模, 资产负债比例适中, 净资产收益率高于同期银行储蓄存款利率。如此可以使企业保持一定的抵御风险的能力, 在债券未转换为股票时还可以有效利用财务杠杆效应提高企业净收益, 增加企业价值。
3. 实施融资风险的事后控制
信用风险可转换债券 篇5
摘要：根据改进的KMV模型建立地方政府债券信用风险测度模型。根据江苏省1994年到2013年的相关数据，通过回归模型，和公式计算得出2014年江苏省地方政府债券的合理发债规模，以及相对应的违约概率。对于地方政府未来发债的规模和风险有一定的参照意义。
关键词：地方政府债券；KMV模型；信用风险测度；发债规模；违约率
一、文献综述
2008年金融危机以来，我国地方政府债务规模快速膨胀，使得我们不得不关注地方政府债务风险问题。于海峰和崔迪（2010）认为地方政府债务风险，是指在各种不确定因素下，地方政府债务可能会对社会经济造成损失。韩增华（2011）认为地方政府债务风险一般表现为当期财政一般预算收入不足以维持当期财政支出。黄国桥和徐永胜（2011）认为地方政府债务风险归结为地方政府过度负债，从而导致政治腐败的问题。缪小林和伏润民（2012）认为地方政府债务风险表现为债务相对于经济、政府和居民负担的超常规增长，并将其分为偿债压力风险和偿债能力风险。李茂媛（2012）认为地方政府债务风险是债务规模的急剧扩张影响了财政和金融运行，对地方经济的发展产生了负面效应。
以上都是定性研究地方政府债券信用风险的文献，近十年来，国内学者一直在利用西方的信用风险评估模型对我国地方政府的债务风险问题进行研究。大多数学者都选择使用修改后的KMV模型对地方政府债券的信用违约概率和合理发债规模进行实证研究。比如，苑涛（2009）选择用一阶自回归模型来预测财政收入，而后进一步研究上海市地方政府债券的合理发债规模及其违约风险。李俊文（2012）使用指数平滑法预测四川省2012年至2014年的财政收入，而后运用修正的KMV模型估算了四川省2012年至2014年的城投债的合理发行规模及其违约概率。
综上，不管是定性研究还是定量分析，学者们在结合国外的先进经验的基础上，对我国地方政府债券的风险测度进行了有益的探索。在前人研究的基础上，本文将进入进一步的探索。
二、基于修改的KMV模型对江苏省地方政府债券风险测度的实证分析
（一）修改后的用于测量地方政府债券的KMV模型
KMV模型将企业负债看作是买入一份看涨期权，企业所有者持有一份以公司债务面值为执行价格、以企业资产市值为标的的看涨期权，将到期时企业资产市值与债务面值的比较作为债务人违约的判断依据。在构建地方政府信用风险度量模型中，将KMV模型中企业资产市值替换为政府财政收入，用表示；企业资产市值的波动性替换为地方财政收入的波动性，用表示；资产收益率的均值替换为地方财政收入增长率的均值，用表示；到期时地方政府债券的市值对应于应当偿还的债券面值，用表示。在估算地方财政收入波动率时，可采用历史波动率法：假设企业资产市值增长满足对数正态分布，时间间隔为一年（t=1），则财政收入的对数增长率为：（I）（II）其中為财政收入波动率，为第年财政收入增长率，n为年数，=1，2，…，n。根据违约距离的定义，有：（III）其中为可用于担保的地方财政收入占总收入的比例。对违约概率，有：（IV）
本文收集了1994年至2013年江苏省财政的一般预算收入数据，对该历史数据做回归分析预测出江苏省未来5年的地方财政收入值。根据前面几年的财政支出份额确定地方政府可用于为债务担保的财政收入，输入前面修正的KMV模型中，得到未来几年的发债规模和违约率的对应关系。再根据历史中的违约概率来推断未来合理的发债规模。虽然结果并不是尽善尽美，但也为地方政府未来发债提供一些理论支持。（作者单位：东华大学）
参考文献：
[1]于海峰，崔迪.防范与化解地方政府债务风险问题研究[J].财政研究，2010，（6）：56-59.
[2]韩增华.中国地方政府债务风险的预算管理与分权体制完善[J].经济体制改革，2011，（4）：142-145.
[3]黄国桥，徐永胜.地方政府性债务风险的传导机制与生成机理分析[J].财政研究，2011，（9）：2-5.
[4]缪小林，伏润民.我国地方政府性债务风险生成与测度研究——基于西部某省的经验数据[J].财贸经济，2012，（1）：17-24.
[5]李茂媛.地方政府债务风险的本源探究及防范对策[J].江西社会科学，2012，（3）：44-48.
信用风险可转换债券 篇6
可转换债券是企业发行的一种债券,其持有人可以在规定的期限内,按照事先确定的条件,将债券转换为债券发行人的普通股股票。因而,可以认为可转换债券实质上就是企业债券与股票期权的结合,是一种混合金融工具。它在企业筹资中有着独特的作用,一般企业在其股价被低估时,往往采用发行可转换债券的方式来融资,以提高企业融资的效率。我国的可转债市场起步于1992年,其后的发展可谓一波三折,走过一段比较艰难的路程。近年来,可转换债券市场在我国的发展比较迅速,越来越多的企业采用可转换债券作为企业融资的一种手段。目前,我国的可转债市场正处于积极的发展中,未来的发展前景是光明的。
2 问题的提出
张汉飞认为对于发行可转换债券的主体来说,资本市场的利率变化对发行主体的影响是比较大的。当可转换债券票面利率相对于市场利率较高时,债券持有人行使转换权的动机将会减弱,发行主体将不得不承受较大的还本付息压力,因而此时转股的减少将使发行主体陷入很被动的融资环境。因此,资本市场的利率变化对可转换债券的风险管理是非常重要的[1]。
陈纪南、顾银宽对可转换债券的利率风险衡量进行了研究。该作者主要从麦考莱久期、有效持续期、凸度和Merton随机利率风险模型等角度来探讨对可转换债券的利率风险衡量问题,并从中得出了一些有意义的结论[2]。
魏强、杨宝臣对可转换债券的市场风险的测度方法进行了研究。该作者根据随机过程和Monte Carlo模拟方法计算以股票为标的物的可转换债券的VAR值,并通过VAR模型来测度可转换债券的市场风险。在该文中,作者假设在一个相对极短的时间内,债券的价值保持稳定,此时可转换债券价值的波动仅取决于其中的期权部分价值的波动,以此计算出可转换债券的VAR值[3]。
以上这些文章对可转债的风险研究主要是从定性的或者是从比较宏观的角度进行了量化研究,缺少对诸如利率风险等微观上的量化研究。在本文中,笔者以桂冠转债(100236)为例,在主成分分析法对其利率风险进行识别的基础上,主要介绍了可变参数模型在其利率风险衡量中的应用,以期对我国可转换债券的利率风险衡量研究有所帮助。
3 数据描述与研究方法介绍
3.1 数据描述
本文中,笔者选取了桂冠转债的2003年8月～2007年9月的月价格数据,这主要是因为对于目前来说,该上市公司的可转债价格获取的时间段是比较长的,适合本文实证研究的要求。而对利率的选取,则主要选取我国从2003年8月～2007年9月的8种银行间同业拆借加权平均利率的当月数据(如隔夜、7d、8～14d等),这是因为目前国家的利率还未完全实现市场化,而银行间同业拆借市场则基本实现了利率的市场化,所以用银行间同业拆借利率来模拟现实中的利率波动较为合适[4]。至于选择月价格,主要是为了增强不同种类利率间的可比性。需要说明的是,这里选取的不同种类的银行间同业拆借利率,都是进行了加权平均后的当月数据,它们的时间间隔相同,都为一个月。
3.2 可变参数模型
传统的回归模型回归出来的参数在样本期内,其值是固定不变的。但事实上,由于经济环境的变化、各种各样的外界冲击和政策变化等因素的影响,经济结构时刻都在变化,固定参数模型表现不出来这种经济结构的变化[5]。而可变参数模型则可以较好地解决这方面的问题。可变参数模型为
式中:βt是随时间改变的,体现了解释变量对因变量影响关系的改变。可以假定可变参数βt由AR1描述:βt=ψβt-1+εt-1,当然也可以扩展为ARp模型,并且假定t=1,2,3,…,T,在式(1)中,可变参数βt是不可观测变量,必须用可观测变量yt和xt来估计。事实上,可以发现可变参数模型属于状态空间模型方程的一种形式[6]。
4 实证检验
4.1 利率风险识别检验
由所选样本数据得到的R矩阵为
根据R矩阵计算其特征值和贡献度,结果如表1、表2所示。
注:因子载荷量表示各种利率变量分别与第一、第二主成份的相关系数
由图1检验结果可知,在银行间同业拆借利率种类中,隔夜拆借加权平均利率、7d拆借加权平均利率、8～14d拆借加权平均利率和15～20d拆借加权平均利率相对于其他利率种类来说,其对桂冠转债价格的影响比较大。因此,在对桂冠转债的利率风险管理中,对这4种同业拆借利率要作重点的风险分析和风险防范[7]。
4.2 利率风险衡量检验
根据上面的风险的识别结果建立相应的利率风险衡量方程。
测量方程为
状态方程为
β1t=β1t-1;β2t=β2t-1;β3t=β3t-1;β4t=β4t-1
由样本数据可得模型检验结果,如表3所示。
注:表中βi,i=1,2,3,4为期末值
由以上的模型检验结果及图2动态模拟可知,总体而言在已选的4种利率中7d和隔夜同业拆借利率的月平均值对桂冠转债的价格影响最为明显。其中,7d的拆借利率对其价格有着正的影响,而隔夜拆借利率对其价格有着负的影响。而8～14d和15～20d的同业拆借月平均利率对桂冠转债价格的影响则相对较小。
5 结语
由上面的检验结果可知,运用可变参数模型可以刻画出不同种类利率对可转换债券价格的影响,因此有助于可转换债券利率风险的衡量。
同时,不同种类利率对于可转换债券价格的影响较为复杂,它们的升降变化对可转换债券价格在影响方向和影响程度上都是不同的,需要具体分析来解决。
参考文献
[1]赵选民,徐伟.数理统计[M].北京:科学出版社,2004.
[2]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社,2006.
[3]于锦华,杨维权.多元统计分析与应用[M].北京:中山大学出版社,2005.2.
[4]郭奔宇.商业银行利率风险识别实证研究[J].金融研究,2005(11):38-41.
[5]陈纪南,顾银宽.关于可转换公司债券的利率风险衡量[J].技术经济,2003(2):69-73.
[6]张汉飞.关于可转债的风险研究[J].财经科学,2003(3):42-47.
信用风险可转换债券 篇7
可转换债券是企业发行的一种债券,其持有人可以在规定的期限内,按照事先确定的条件,将债券转换为债券发行人的普通股股票。因而,我们可以认为可转换债券实质上就是企业债券与股票期权的结合,是一种混合金融工具。它在企业筹资中有着独特的作用,一般企业在其股价被低估时,往往采用发行可转换债券的方式来融资,以提高企业融资的效率。我国的可转债市场起步于1992年,其后的发展可谓一波三折,走过一段比较艰难的路程。近年来,可转换债券市场在我国的发展比较迅速,越来越多的企业采用可转换债券作为企业融资的一种手段。目前我国的可转债市场正处于积极的发展中,未来的发展前景是光明的。
一、文献综述
张汉飞(2003)认为对于发行可转换债券的主体来说,资本市场的利率变化对发行主体的影响是比较大的。当可转换债券票面利率相对于市场利率较高时,债券持有人行使转换权的动机将会减弱,发行主体将不得不承受较大的还本付息压力,因而此时转股的减少将使发行主体陷入很被动的融资环境。因此,资本市场的利率变化对可转换债券的风险管理是非常重要的。
陈纪南、顾银宽(2003)对可转换债券的利率风险衡量进行了研究。该作者主要从麦考莱久期、有效持续期、凸度和Merton随机利率风险模型等角度来探讨对可转换债券的利率风险衡量问题,并从中得出了一些有意义的结论。
魏强、杨宝臣(2005)对可转换债券的市场风险的测度方法进行了研究。该作者根据随机过程和Monte Carlo模拟方法计算以股票为标的物的可转换债券的VAR值,并通过VAR模型来测度可转换债券的市场风险。在该文中,作者假设在一个相对极短的时间内,债券的价值保持稳定,此时可转换债券价值的波动仅取决于其中的期权部分价值的波动,以此计算出可转换债券的VAR值。
以上这些文章对可转债的风险研究主要是从定性的或者是从比较宏观角度进行量化研究,缺少对诸如利率风险等微观上的量化研究。在本文中,笔者主要通过介绍主成分分析法、方差分解法在可转换债券利率风险识别中的应用,同时以桂冠转债(100236)为例对其进行实例验证,并以SVAR模型的脉冲响应函数对此作进一步的补充验证说明,以期对可转换债券的利率风险识别研究有所帮助。
二、模型实证检验
(一)数据的选取
本文中,笔者选取桂冠转债(100236)的2003年8月一2007年9月的月价格数据,这主要是因为对于目前来说,该上市公司的可转债价格获取的时间段是比较长的,适合本文实证研究的要求。而对利率的选取,则主要选取我国从2003年8月一2007年9月的8种银行间同业拆借加权平均利率的当月数据(如隔夜、7天、8-14天等)。
(二)主成分分析法的实证检验结果
由所选样本数据得到的R矩阵:
根据R矩阵计算其特征值和贡献度,结果得:
由下面的检验结果(见表1、2和图1)可知:银行间隔夜、7天、8-14天和15-20天的同业拆借加权平均当月利率分别是对桂冠转债的价格形成利率影响最大的四个因素。
(注:因子载荷量表示各种利率变量分别与第一、二主成分的相关系数)
(三)方差分解法的检验结果
由下面的方差分解法的检验结果(见下图2)可知:银行间隔夜、7天、8-14天和15-20天的同业拆借加权平均当月利率分别是对桂冠转债的价格形成利率影响的最大四个因素。
(四)S VAR模型的脉冲响应函数的实证检验结果
通过将所选的样本数据代入SVAR模型的脉冲响应函数中,可得下面的脉冲响应函数计算结果(见图3)。
从图中可以动态地观察出,不同时间的银行间同业拆借加权平均利率的变化对所选样本的可转债价格的冲击效果。其中隔夜拆借、7天拆借、8-14天和15-20天的同业拆借加权平均的当月利率对可转换债券价格的短期冲击影响比较明显,但随着时间的延续,这些利率的一时变化对所选的可转换债券价格的影响都会逐渐趋于稳定。
三、结论
由上面各模型的实证检验可知,各模型的检验结果基本一致,即在银行间同业拆借利率种类中,隔夜拆借加权平均利率、7天拆借加权平均利率、8-14天拆借加权平均利率和15-20天拆借加权平均利率相对于其他利率种类来说,其对桂冠转债(100236)价格的影响比较大。因此,我们在对桂冠转债的利率风险管理中,对这四种同业拆借利率要作重点的风险分析和风险防范。
参考文献
[1]赵选民，徐伟，等．数理统计[M]．北京：科学出版社，2004．
[2]铁梅．计量经济分析方法与建模[M]．北京：清华大学出版社，2006．
[3]于锦华，杨维权．多元统计分析与应用[M]．广州：中山大学出版社，2005．
[4]郭奔宇．商业银行利率风险识别实证研究[J]．金融研究，2005(11)．
[5]陈纪南，顾银宽．关于可转换公司债券的利率风险衡量[J]．技术经济，2003(2)．
企业债券信用风险有关问题探析 篇8
一、企业债券及其风险
所谓债券,实质上是一种由政府、银行或企业发行的金融契约,主要用于向社会公众筹集资金。其利息从高到低分别是:企业债券>银行债券>国家债券;就投资者所要面对的信用风险而言,从高到低同样是:企业债券>银行债券>国家债券。可以说,债券的风险在某种程度上是与其利息的高低具有密切联系的。企业所发行的债券便是这一种具有较高信用风险,但是一旦受益便会获得较大利益的债券。
二、问题分析
(一)信用风险高低与企业债券市场的发展
经济社会通常具有既定的、由实物经济运行状况决定的信用风险,其载体有二,其一是银行信用,其二是企业债券信用,这两者又为此消彼长的关系。公司管理结构的异常、法律法规的不完善以及产权制度的模糊,使得企业债券信用风险要低于正常水平,无法反映出社会的实际信用风险。所导致的问题便是信用风险集中于银行系统,企业债券的发行数量受到限制,进而使企业证券市场却无法正常运行起来。
(二)民营企业等低信用企业的债券发行
所谓的低信用等级主要是指企业所发现的债券有无法偿还高息的风险,并非是指企业的运营状况不良。所以企业为了获得更长远、更高的利益,必然会发行债券进行融资。信用评级主要为了保护投资者而设定的。所以投资者在投资时不要因为信用等级问题就只选择高信用评级的国有企业,而应该科学选择一些实际运营状况良好的民营企业发行的债券。事实上,在我国经济的数十年的发展中,民营企业已经壮大起来。
从一项十余年前的调研结果进行统计分析可知,许多民营企业在2005 年之前已经可以保证年收益额在1.2 亿元以上,有近50 家达到了50 亿元的营收总额,有近640 家达到了5 亿元的营收总额。以进入2014 年全国500 强的民营企业——新奥集团为例,该民营企业当前的总净资产已经达到了3600亿元,总净利润更高达507 余亿元。与十年前相比,该企业在债券偿还上具有了更强的能力。
三、原因分析
(一)政府审批制度严格,限制了某些企业的债券发行
我国针对企业发行的债券需要进行严格的审批,投资者们将这种严格的审批行为视作是对公司发行债券权限的默认。因此,一旦企业债券违反了合约,投资者们就会向政府部门“讨教”,而政府将不得不承担起随之而来的风险。对此,政府不得不在作出决策时,优先选择违约风险小、收益稳定、发展较为稳健的优势企业。若发行债券的企业为国有企业,或是与政府有密切关系的企业,那么这些企业所发行的债券,其风险性接近国债,政府则优先选择这些企业。在债券发行权限的两轮审核之中,国家秉持着如下的审批顺序,即:违约概率小且与政府之间存在密切联系的企业→违约概率小但与政府之间不存在密切联系的企业→违约概率稍大但是与政府政府之间存在密切联系的企业→违约概率大且与政府之间不存在密切联系的企业。受国家审批制度影响,最后两种企业可能因信用问题而无法进入债券市场。
(二)作为主要投资者的机构投资者受限较大
这里的“机构投资者”主要是指购买企业债券的相关企业,如社保基金组织和保险公司等商业性机构。对于我国的企业债券而言,每年的主要投资者都是机构投资者。就目前的某项调查结果可知,在所有企业债券中,有大约50%的债券被保险公司所持有。为了预防风险问题的发生,保监会甚至制定了暂行管理办法,要求保险公司必须坚持投资范围被限定在国家批准的、保监会认可的、信用至少为AA评级的企业债券或中央企业发行的企业债券;而投资比例必须限制在月末总资产的20%以内。与保险公司情况相类似的还有全国社保,其投资范围也被限定在国家债券、银行债券以及信用评级至少为投资级的企业债券上。而上述情况所带来的主要风险便是某些信用低的公司即使发行企业债券,也可能因为机构投资者无法购买而面临发行失败或供大于求的风险。
(三)利率有限制
国务院在1987 年颁布了一项文件,即《企业债券管理暂行条例》,其中对企业债券的最高利率给予了限制,即其利率必须低于同期银行存款利率的40%。有关这一规定,即使1993 年产生了正式的管理条例,也没有发生改变。最高利率的限定,起到了强力的防护与过滤作用,使得一些信用不高的企业难以通过较高的利率吸引投资者投资,避免了高息无法偿还而带来的金融风险。然而,这一规定产生于金融整顿与高息乱集资的特殊时期,目前这一上限已经不符合现实需求,有待进一步的改变。
四、结束语
企业债券的发行具有风险性,本文对其风险出现的原因进行了介绍,并对存在的具体问题进行了阐述,希望给他人以一定的参考。
参考文献
[1]张英杰,李诗,余璐.当前中小企业债券信用风险分析与评测[J].债券,2014(07)
[2]周宏,杨萌萌,李远远.企业债券信用风险影响因素研究评述[J].经济学动态,2010(12)
信用风险可转换债券 篇9
作为企业直接融资方式的公司债券在我国发展时间较短,但发展较为迅速。2014年底,我国债券余额为34.9万亿元,其中公司信用类债券余额为11.42万亿元。随着中国证监会《公司债券发行与交易管理办法》在2015年1月的颁布,债券融资更加便利化,上市债券数量在短期内得到较快增长,2015年7月到12月间,公司债月均发行量超过1500亿元,全年发行量近1万亿元。另一方面,近几年债券信用风险事件有所增加,为此国家发展与改革委员会在2015年12月颁布了《关于简化企业债券申报程序,加强风险防范和改革监管方式的意见》,涉及防范债券风险的管理办法,对债券信用风险的防范势在必行。
债券的信用风险也一直是企业面临的重要风险控制问题。为有效控制信用风险,风险预测成了重要课题。准确度量信用风险,从监管层的角度来看有利于完善和发展多层次资本市场,保持经济活力,提高融资效率;从投资者角度来看有助于做出资产配置、分散风险的决策;对于上市公司来说,及时运用风险度量模型对公司的财务状况做出预测,对可能的债务危机提早预警,化解潜在信用风险;对研究者来说,运用合理的预测模型,搭建并完善信用风险数据库对完善我国信用风险研究有重要意义。
二、文献综述与KMV模型框架
(一)文献综述
KMV模型是美国KMV公司研发结构化风险管理工具,KMV公司于20世纪90年代基于4700家违约公司搭建了违约距离和预期违约概率之间的映射关系。在此基础上测算出违约点。KMV模型往往先于债务人预测到信用评级的恶化,由此KMV模型具有较好的前瞻性(Forward-looking)预测效果。陈晓红、张泽京、王傅强(2008),刘澄、张玲(2013)认为在众多风险测量模型中KMV模型更适合对我国公司的风险评估。
KMV模型最早在2000年被引入我国,张玲、张佳琳(2000)尝试将原始KMV模型直接运用于我国的股票市场。现在对KMV模型的研究集中在两个领域,其一是KMV模型改进修正结合应用研究,其二更多的是单纯的KMV模型应用研究。前一种研究来看,薛锋、董颖颖、石雨欣(2005)针对我国非流通股不上市,信用制度不健全的实际情况对KMV模型进行修正。史小坤、陈昕(2010)在对商业银行风险管理的研究中对KMV模型的违约点进行了修正。马若微、张微、白宇坤(2014)对上市公司违约研究中也对违约点进行了修正。周海赟、王晓芳(2015)针对信息不完善的现实情况在KMV模型中引入了灰色区域理论。在应用研究领域聚焦公司信用风险领域,闫海峰、华雯君(2009)对上市公司的信用风险进行ST与非ST分类研究,得出两者信用风险有显著差异。曾诗鸿、许程(2014)对7个战略性新兴产业14家非ST上市公司研究,得出这类公司发展稳定信用良好。陈晓红、张泽京、王傅强(2008)对中小上市公司的信用风险进行研究,也对资产规模与违约风险之间的关系进行了研究。与之类似王建稳、梁彦军(2008)也对上市公司规模与信用风险之间进行了研究。两者得出公司或者资产规模与信用风险或者违约风险负相关,由此大公司信用风险会偏低,近几年的情况是大公司违约事件也时有发生。因此本文重点以信用风险高的大公司为研究对象,为了使研究对象具有广泛性和说服力,研究对象既包括ST类也包括非ST类,在研究中对模型也做了相关修正,使模型更符合实际。
(二)KMV模型框架
KMV模型的思想来Black-Scholes-Merton期权定价理论。从股东的角度,把企业的股权价值视为一个看涨期权;从债权人的角度,企业的股权价值视为一个看跌期权。在债务到期日,如果公司总价值大于公司的债务,违约风险高;如果债务到期日公司总价值小于公司债务,则该公司有足够的资产偿还债务,违约风险低。根据Black-Scholes-Merton期权模型的看涨期权与看跌期权的定价公式:
C代表看涨期权价格,K代表期权的执行价格,r代表无风险利率,σ是股票价格波动率,T是期权的期限。
依前面假定把借款企业的股权看作是看涨期权,运用Black-Scholes-Merton的模型推导出企业的股权价值E如下:
其中,E代表企业的股权价值,VA代表到期日公司的资产价值,DPT代表违约临界点,r代表市场的无风险利率,T表示考察是否违约的到期期限,σA代表企业资产价值在T时期内资产对数收益率的波动率。
对于上市公司来说,E、DPT、r、T是已知或者可以计算的数据,但VA和σA是未知变量。根据伊藤引理可以推导出公司资产价值VA、资产价值波动率σA、企业股权价值VE、企业股权价值波动率σE这四者之间的关系式:
结合前面关于VA和σA的关系式建立联立方程,解出企业资产价值VA、企业资产价值波动率σA。最后计算在KMV模型中违约距离定义:
笔者曾经考虑采用P=N(-DD)来度量违约概率,N(x)是标准正态分布的累计分布函数。但是考虑到我国的债券市场发展时间较短,并且一直以来有着“刚性兑付”的传统,真正违约的公司债券数量极少,很难建立起完整的违约距离和违约概率的对应数据库,因此并不以违约概率来衡量真实的信用风险。
三、实证结果与分析
(一)样本选取
样本分为“高风险组”与“低风险组”,其中“高风险组”选取2014~2015年违约的公司债券,是为了便于利用2013年和2014年滚动数据进行动态监控。利用2013年的数据建模、对2014年的违约风险进行预测,并用2014年的数据建模,对2015年的违约风险进行预测。运用滚动数据预测、动态监控的优势在于:可以用前一年发生的债券信用危机来对本年的预测进行证实或者证伪。同时选取同期信用债券但评级经营状况良好、资信评级较高(均为AA+或AAA)的“低风险组”作为对照组。每组为8家公司的8只债券,共16只债券。如表1所示:
(二)参数设定
(1)无风险利率。在目前我国学术研究中无风险利率的参考指标,以中国债券信息网公布的1年期国债利率和央行公布的1年期银行存款基准利率最为常见。1年期国债利率由于二级市场的存在,每日都有一定程度的波动性,具有更强的时效性。因而本文分别选取2012~2013年度和2013~2014年度一年期国债收益率的平均值作为无风险利率指标。由此2013年度无风险利率为3.3021%,2014年度无风险利率为3.4983%。
资料来源:上海证券交易所、深圳证券交易所网站。
(2)公司资产价值增长率。公司资产价值的增长是一长期过程,但我国的证券市场目前依然具有很强的投机性,在短时间内股价波动情况依然明显。选取债券发行人在2013年末和2014年末的总资产当期同比增长率作为公司资产价值增长率,来计算公司资产价值的期望值。
(3)企业股权价值。我国国有股份股权分置的格局依然存在。上市公司一部分股权在交易所流通,称为流通股;另一部分股权暂时不上市流通,大多为国有股或法人股。非流通股原始成本远低于流通股。在实证分析中,如果忽视了非流通股低廉的成本,得出的上市公司股权价值是不准确的。修正后的股权价值计算公式为:
在计算公司股权价值时采用上市公司季度平均成交价格(区间均价=[区间成交额(千元)×1000]/[区间成交量(手)×100])乘以流通股股本得到流通股股权价值,用季报公布的每股净资产乘以限售股股本得到非流通股股权价值(见表2)。
(单位:亿元)
(4)公司股权价值波动率。上市公司股票的波动率通常认为是股票收益率的标准差,股票收益率一般为每日对数收益率。假定股价在t日和t+1日分别为Pt和Pt+1,股票在t+1日的收益率就是,t+1日股价的日波动率为对数收益率的标准差,即股价日波动率为:
一般认为股票市场在一年的交易日为250天,股权价值波动率计算公式:
运用公式,可得到上市公司2013年、2014年股权价值年化波动率(见表3)。
(单位:%)
(5)违约点。在KMV原始模型中,违约点是通过4700余家美国公司实证研究得到的经验数值,在这个临界值上,债券违约率最高。违约点一般等于公司短期负债加上0.5倍的长期负债。
我国公司债券起步晚,0.5这一系数是否适合中国国情,在学术界还未得出一致的结论,笔者暂时采取欧美公认的0.5这一数值。根据两类上市公司2013、2014年报的流动性负债(短期)、非流动性负债(长期),可计算得出两类公司两年的违约点如表4所示:
(单位:亿元)
(三)模型运算
根据以上5个输入变量,联立非线性方程组。该方程组用Matlab的fslove函数通过连续牛顿迭代法求出高精度近似解。作为资产的价值VA,取值一般介于几十亿到上百亿数量级,而收益波动率σA通常在0到2之间,两者数量级相差巨大。用fslove函数迭代法计算时须将VA利用D进行标准化,引入参数Eto D=E/D。把VA=x×E代入KMV方程组,并引入Eto D=E/D化简方程组:
利用Matlab分别建立fsolve的计算函数、求解函数,输入已知变量后,得出两组公司的资产价值以及资产价值波动率。有了E(VA)、DPT、VA和σA,可通过公式求得两组公司的违约距离如表5所示:
数据来源:Matlab程序输出。
为检验两组违约距离是否有显著性差异,用Matlab对两组上市公司2013~2014年的违约距离作统计检验。用单因素方差分析检验两组数据的均值是否有显著性差异,得到如表6、表7的结果。
由表6、7可知,2013年两组数据的P值大于0.05,从信用风险角度的判断,高风险组与低风险组的违约风险差异不显著。2014年两组数据P值小于0.05,说明高风险组的违约距离与低风险组违约距离差异明显,据此判断2014年高风险组的所有样本存在违约风险。
四、结论与建议
(一)结论
本文用KMV模型预测了两组上市公司2013、2014两年信用风险。在样本组的选择上,选取了近几年属于实质性违约的8只债券。对照组选择了和样本组同一时期发行的信用评级较高的公募信用债券。用KMV模型来计算两组公司的违约距离,以此来度量各只债券在不同年度的信用风险。
从两组样本之间违约距离的均值的显著性来看,2013年两组数据之间违约风险差异不明显,2014年度两组之间出现了显著的差异,表明样本组即“高风险组”违约的可能性大增。这一预测结果与从2014年开启、2015年集中爆发的债务风险事件相符。
从单个公司动态监控的角度来看。比如模型计算的“*ST舜船”公司2013~2014年的违约距离从0.34降低到了-0.44,KMV模型暗示截至2014年底该公司所有的资产已经不能偿还负债,2015年11月该公司多笔贷款逾期且多项资产被查封,其发行的“12舜船债”面临严重的信用风险,KMV模型提前近一年预测得到了不良的后果。其他债券也可以做类似分析。
综上,无论从组别之间的对比,还是单个公司的微观角度来看,KMV模型对债券违约均有较好的预测效果。利用模型作预测,既要关注高风险和低风险组之间的对比,还要关注同一家公司在不同年份违约距离的变动趋势,以此考查信用风险变动。
(二)建议
打破“刚性兑付”传统,培育公司及其债权人风险意识。在我国的“刚性兑付”政策引领下,投资者只追求收益忽视了风险。当前我国经济下行的背景下,“刚性兑付”一方面导致无风险利率被无形推高,逐利资本逆向选择,市场资金配置失灵;另一方面债券市场的“刚性兑付”造成债务风险的不断积累。监管层应引导信用风险及时暴露,让债券市场真正做到风险和收益相匹配,改变债券市场重销售、轻风险的不良理念。
积极开发金融新产品,为投资者提供更多的风险对冲工具。随着经济下行的加深,2014年以来债券违约事件频发,需要更多措施防范债券违约风险的发生。2015年11月,国家发改委下发文件鼓励债券再担保业务,表明政策上开始准备新的风险对冲工具来应对债券违约风险。在此笔者认为,由买家定期向卖家支付一定的保费,债券违约时买方有权将债券以面值转让给卖方的CDS(信用违约互换合约),可考虑引入推广。
运用KMV模型,不断改进加强检测方式,防患于未然。从KMV模型的输入变量来看,最终影响偿债能力的因素包括:无风险利率、长短期负债结构、股权价值波动率、公司的股权价值。其一,在全球低利率的大背景下,我国货币政策也日渐宽松,无风险利率随之下降。其二,我国公司债券市场在扩容,企业长期固定利率融资增加,其长短期负债结构随之发生改变。此外,我国的股票市场投机性较强,市场在不同时期波动大、不稳定。因此KMV模型进行风险度量时需要增加检测频率,才能消除时间跨度过大、输入变量变化频繁而产生的偏差。
摘要：近几年债券信用风险有从中小公司向大公司蔓延趋势。本文采用KMV模型,选取大公司作为样本,分为低债券信用风险组、高债券信用风险组16家公司来研究债券信用风险问题。研究的时间跨度为2013、2014两年,选取无风险利率、总资产及增长率、股权价值及变化率、0.5的违约点等为参数,应用Matlab软件计算得出违约距离。结论显示,无论是从组别分析,还是从单个公司分析KMV模型均有良好的风险预测功能。鉴于风险频发,政策上应提前预测债券信用风险,打破对公司债券“刚性兑付”的传统。
关键词：公司债券,信用风险,KMV模型,违约距离
参考文献
[1]陈晓红、张泽京、王傅强:《基于KMV模型的我国中小上市公司信用风险研究》,《数理统计与管理》2008年第1期。
[2]刘澄、张玲:《KMV模型在中国的适用性研究》,《金融纵横》2013年第10期。
[3]张玲、张佳林:《信用风险评估方法发展趋势》,《预测》2000年第4期。
[4]薛锋、董颖颖、石雨欣:《上市公司违规行为对违约距离和预期违约率影响的实证研究—兼论KMV模型的修正》,《经济管理》2005年第10期。
信用风险可转换债券 篇10
摘要：金融危机以后, 我国企业债券市场出现了两个重大的变化, 一个是四万亿财政刺激政策最终推升了地方政府融资平台的债务规模, 另一个是全球经济周期转入下行周期后, 我国诸多企业经营业绩受到冲击, 财务压力显著上升, 并遭遇评·级下调。与此同时, 为缓解我国企业融资难的问题, 监管机构进一步加大了债券市场的改革力度。三重因素推动下, 我国企业债券市场的信用风险特征不断强化, 信用风险也显著提升。本文通过对金融危机前后我国企业债券市场的发行主体、产品结构等诸多方面进行对比研究, 探究我国企业债券市场信用风险特征的主要变化, 并对未来我国企业债券市场的监管提出相应的政策建议。
关键词：企业债券,信用风险,金融危机
参考文献
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[2]鲁政委.后危机时代应补上企业债短板[N].金融时报, 2011-05-28 (6)
[3]王广永.2009年度我国企业债运行状况分析[J].中国证券期货, 2010, 6