20170719-光大证券-信用利差算法详解_12页_1mb

信用利差算法详解总结

核心内容

本文档详细介绍了信用利差的分解方法及其建模过程，旨在为投资者提供一个更准确、客观且稳定的信用利差分析工具。通过将信用利差分为共性利差和超额利差，能够更清晰地识别市场整体因素与行业特定因素对信用利差的影响。

信用利差通常通过个券收益率与同期限国债收益率之差来衡量，但这种方法忽略了行业属性，无法准确反映不同行业之间的信用风险差异。因此，文档提出采用中位数算法替代平均值算法，以减少异常值对结果的影响，提高数据的稳定性和客观性。

主要观点

• 信用利差分解：将信用利差分为共性利差（反映市场整体情况）和超额利差（反映行业特性），有助于更全面地理解利差变动的原因。
• 建模原则：建模过程中严格遵循客观性和数据稳定性原则，采用中位数代替平均值，避免异常值干扰。
• 样本筛选标准：样本券种需满足以下条件：
  • 中短期票据（含SCP，不含PPN）；
  • 主体评级在AAA与AA级之间；
  • 不含权债，债项无增信；
  • 剩余期限在0.5Y-5Y之间；
• 数据来源：采用中债估值收益率作为个券收益率的代理变量，避免成交价中的异常值和流动性问题。
• 剩余期限处理：通过线性插值方法计算“相同期限”的国债收益率，提高计算精度。

关键信息

信用利差计算方式

• 行业信用利差 = median(个券中债估价收益率 - 相同剩余期限国债收益率)
• 行业超额利差 = median(个券中债估价收益率 - 相同剩余期限相同信用等级中债中票收益率)

数据特点

• 数据覆盖AAA、AA+、AA三个信用等级；
• 包含143类利差数据，细分至28个申万一级行业、45个申万二级行业、城投与非城投、9类发行人属性、30个省市及其中民企；
• 数据为周度跟踪，频率适中，内容详实。

热力图应用

• 重点行业单独提取，制作信用利差分布热力图；
• 热力图标注“A”表示当前利差水平，分位数显示当前利差在历史中的相对位置；
• 通过热力图颜色深浅，直观反映行业利差的集中程度。

行业及公司评级体系

• 买入：未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数15%以上；
• 增持：未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数5%-15%；
• 中性：未来6-12个月的投资收益率与市场基准指数相差-5%至5%；
• 减持：未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数5%-15%；
• 卖出：未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数15%以上；
• 无评级：因信息不足或存在重大不确定性事件等，无法给出明确投资评级；
• 市场基准指数：沪深300指数。

数据局限性说明

• 分析基于假设，不同假设可能导致结果差异；
• 估值结果不保证所涉及证券能够在该价格交易；
• 报告中的信息或意见不构成任何投资、法律、会计或税务方面的最终操作建议。

建模细节

汇总方法

• 使用中位数代替平均值，避免异常值干扰，提高算法的客观性和稳定性；
• 不弃用数据，确保每个细分样本都有利差数据输出。

数据稳定性

• 通过不弃用数据的方式，保证模型的稳定性；
• 在个别异常样本情况下，后续会单独说明。

变量选取

• 样本券种：仅选取银行间市场交易的中短期票据（含SCP，不含PPN）；
• 排除企业债和公司债：
  • 企业债存在外部增信问题，影响收益率的客观性；
  • 发行期限多为“X+Y”类型，可能引入偏差；
  • 企业债中城投债占比较高，而模型样本中已包含大量城投债；
  • 公司债存在增信、发行期限“X+Y”、交易场所差异及质押率问题，影响其作为信用利差代理变量的适用性。

使用建议

• 利用行业信用利差和行业超额利差分析利差变化趋势；
• 热力图有助于识别行业利差的历史分布与当前分位数；
• 建议投资者结合热力图和分位数信息，判断行业信用利差的相对位置，辅助投资决策。

分析师信息

• 分析师：张旭（执业证书编号：S0930516010001）
• 联系方式：021-2216 9114 / zhang_xu@ebscn.com

公司信息

• 光大证券股份有限公司：全国性综合类股份制证券公司，成立于1996年；
• 研究所地址：上海市新闻路1508号静安国际广场3楼；
• 联系电话：021-22169999 / 传真：021-22169114、22169134；
• 研究所职能：提供证券研究报告、投资建议及相关数据支持。

数据使用注意事项

• 本报告仅供本公司客户使用；
• 信息或意见可能随时调整，不构成最终操作建议；
• 投资者需谨慎决策，建议咨询专业人士。

版权声明

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