20220508-天风证券-城投债利差动态跟踪_城投债_各等级利差整体下行_12页
报告摘要
城投债利差动态跟踪总结(2022-05-08)
核心内容
本报告分析了2022年5月6日全国城投债的信用利差变化情况,指出整体利差为154.05bp,较4月29日下行0.81bp。各等级城投债利差均出现不同程度的下行,其中AAA、AA+、AA等级利差分别为81.28bp、120.02bp、371.2bp,分别下行1.02bp、1.28bp、0.51bp。
分省份信用利差情况
全国城投债信用利差可大致分为五个梯队:
-
第一梯队(400bp以上):
- 贵州(753.96bp)
- 青海(679.02bp)
- 云南(458.4bp)
-
第二梯队(300-400bp):
- 天津(379.7bp)
- 辽宁(378.23bp)
- 黑龙江(358.11bp)
- 内蒙古(300.65bp)
-
第三梯队(200-300bp):
- 广西(255.67bp)
- 山西(255.32bp)
- 吉林(239.44bp)
- 湖南(217.76bp)
- 宁夏(200.05bp)
-
第四梯队(100-200bp):
- 甘肃(198.45bp)
- 四川(186.53bp)
- 新疆(177.6bp)
- 重庆(158.51bp)
- 山东(158.38bp)
- 陕西(147.55bp)
- 河南(133.13bp)
- 江西(127.22bp)
- 湖北(123.42bp)
- 安徽(113.9bp)
- 河北(110.64bp)
- 江苏(102.11bp)
-
第五梯队(100bp以下):
- 西藏(82.61bp)
- 浙江(72.55bp)
- 福建(69.88bp)
- 北京(58.45bp)
- 广东(51.15bp)
- 上海(47.58bp)
利差变动情况
省级变动
-
利差下行幅度最大的省份:
- 吉林(-4.55bp)
- 河南(-2.99bp)
- 甘肃(-2.54bp)
- 西藏(-1.78bp)
- 安徽(-1.73bp)
-
利差上行幅度最大的省份:
- 宁夏(13.84bp)
- 贵州(7.4bp)
- 云南(4.27bp)
- 青海(3.9bp)
- 辽宁(0.92bp)
地级市变动
-
利差上行幅度最大的地级市TOP20:
- 宿迁市(江苏):+32.02bp
- 营口市(辽宁):+19.12bp
- 阜阳市(安徽):+5.64bp
- 大足区(重庆):+5.11bp
- 柳州市(广西):+4.59bp
- 万盛经开区(重庆):+4.37bp
- 西宁市(青海):+3.90bp
- 静海区(天津):+3.66bp
- 钦州市(广西):+3.62bp
- 黄石市(湖北):+3.13bp
- 长春市(吉林):+3.08bp
- 潍坊市(山东):+2.65bp
- 遵义市(贵州):+2.40bp
- 潼南区(重庆):+2.39bp
- 永川区(重庆):+1.91bp
- 成都市(四川):+1.78bp
- 珠海市(广东):+1.39bp
- 盐城市(江苏):+1.33bp
- 阿克苏地区(新疆):+0.49bp
- 漳州市(福建):+0.45bp
-
利差下行幅度最大的地级市TOP20:
- 安庆市(安徽):-16.05bp
- 鹤壁市(河南):-12.45bp
- 淮北市(安徽):-12.34bp
- 崇左市(广西):-11.46bp
- 镇江市(江苏):-8.58bp
- 济宁市(山东):-5.82bp
- 武清区(天津):-5.42bp
- 郑州市(河南):-5.11bp
- 平顶山市(河南):-4.08bp
- 文山州(云南):-3.71bp
- 牡丹江市(黑龙江):-3.23bp
- 赣州市(江西):-2.96bp
- 渝北区(重庆):-2.82bp
- 景德镇市(江西):-2.78bp
- 毕节市(贵州):-2.75bp
- 黔西南州(贵州):-2.66bp
- 宜春市(江西):-2.61bp
- 铜仁市(贵州):-2.57bp
- 东莞市(广东):-2.57bp
- 安顺市(贵州):-2.49bp
风险提示
本报告为市场情况监控,不构成投资建议。投资者应根据自身情况独立判断,并考虑咨询专业人士意见。
作者信息
- 分析师:孙彬彬
- 执业证书编号:S1110516090003
- 邮箱:sunbinbin@tfzq.com
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图表目录
- 图1:城投利差走势(更新至2022-05-08)
- 图2-图32:各省份及地级市城投利差变动情况
总结
整体来看,城投债信用利差呈现普遍下行趋势,尤其在部分省份和地级市表现显著。利差下行主要集中在经济较弱、财政压力较大的地区,如吉林、河南、甘肃等;而部分省份如宁夏、贵州、云南等则出现利差上行,可能与区域政策或市场预期变化有关。该报告为市场参与者提供了详细的利差变动数据,有助于分析区域信用风险差异。
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