9月信用月报：收益率陡峭走高，警惕赎回风险-240929-西部证券-20页_703kb

信用债市场9月总结与10月展望

核心结论

• 9月信用债市场回顾：
  9月信用债走势分为两个阶段，前期补涨后下旬收益率大幅回调。8月下旬机构预防性赎回引发债市回调，信用债利差走阔。9月债市情绪回暖，但信用债修复慢于利率债。最后一周，超预期政策落地引发债市大幅回调，信用债收益率曲线陡峭上行。

• 9月信用债收益率变化：
  5年期、10年期各评级中短票收益率回调幅度均超10bp，其中5年期AA级中短票上行幅度最大，回调21bp至2.60%。1年期信用债抗跌性相对较强。

• 10月信用债市场展望：
  建议保持防守思维，警惕债市短期赎回压力增加引发的负反馈效应。城投债方面，建议关注短久期、高评级品种，以经济大省的省级、强地市级平台为主；产业债方面，建议缩短久期，关注景气度较高的央国企产业债；二永债方面，建议右侧增配，关注大中城农商行二永债的票息机会。

9月信用债市场回顾

市场走势

• 9月信用债市场分为两个阶段：前期补涨，下旬收益率大幅回调。
• 8月下旬机构预防性赎回引发债市回调，信用债利差大幅走阔。
• 9月债市情绪回暖，市场交易宽松政策预期，但信用债流动性相对较弱，收益率波动性下行。
• 9月最后一周，超预期政策落地引发债市大幅回调，股市、楼市相关支持政策的宣布助推股市大涨，上证指数仅用3个交易日突破3000点，"股债跷跷板"效应叠加债市担忧情绪抬升，信用债收益率曲线陡峭上行。

分品种表现

• 城投债：高评级、短久期表现较好，回调幅度较小。1年期城投债回调幅度略高于产业债，整体在3-7bp左右。3年期和10年期AA级回调幅度较大，超10bp。
• 产业债：长久期、低评级回调幅度高于城投债，7年期AA级高达15bp。
• 二永债：3-5年银行二永债回调幅度高于其余信用债，在9-17bp左右。券商次级债收益率回调幅度整体低于保险次级债，其中10年期券商次级债上行幅度为10bp左右，而保险次级债5年期、10年期均超13bp。

一级市场情况

发行量

• 9月信用债发行规模环比同比均减少，净融资规模受城投债、金融债影响环比下滑。
• 9月信用债发行规模较上月减少4694亿元，较2023年9月减少601亿元。
• 城投债和金融债净融资额分别环比减少671亿元和2776亿元，产业债环比增加106亿元。

发行成本

• 信用债平均发行利率延续上行趋势，9月平均发行利率为2.49%，较上月上行11bp。
• 分类型来看，产业债、城投债和金融债平均发行利率分别环比上行7bp、16bp和4bp。
• 城投债发行成本大幅上升，或与低评级债券发行数量增加有关。

发行期限

• 信用债平均发行期限略有下降，为3.63年，较上月减少0.35年。
• 产业债、城投债和金融债平均发行期限分别环比减少0.52年、0.07年和1.33年。

取消发行情况

• 9月共有59只信用债取消发行，主要集中于最后一周。
• 9月合计取消发行规模为302.63亿元，较上月环比增加4.67亿元。
• 主要取消发行的债券包括短期融资券、中期票据和公司债。

二级市场情况

成交量

• 9月信用债合计成交50045.76亿元，环比减少6393.74亿元，同比减少10153.80亿元。
• 商业银行债、中期票据和公司债成交规模最大，均超万亿元。
• 商业银行债环比下滑幅度最大，为2620.8亿元；短期融资券同比下降最多，高达2893.56亿元。

成交流动性

• 9月产业债、城投债和金融债成交流动性平均有所减弱。
• 产业债月度平均换手率从8.73%下滑至8.44%；城投债从9.74%下滑至9.23%；金融债从4.86%下滑至4.63%。
• 最后一周各类信用债换手率较上周有所增加，其中产业、城投和金融债周度换手率分别上升1.16pct、1.12pct和1.46pct。

分隐含评级成交情况

• 各品种成交情况呈现向高评级集中的特征。
• AAA级城投债成交占比提升1pct；产业债AAA-级占比从17%增加至19%；AA+级和AA级占比均下滑。
• 金融债中，AAA-级成交占比提高10pct；保险次级债AA+级成交占比为71%，小幅提高2pct，AA级提高6pct；券商次级债成交亦大幅向高评级集中，AAA-级成交占比增加11pct至66%。

分期限成交情况

• 城投债、产业债和银行二永债成交期限相较上月整体缩短。
• 保险、券商次级债成交期限有所拉长。
• 城投债和产业债仍以1年期成交为主，其中1年以内城投债占比上升4pct，3年以内产业债占比亦增加4pct。
• 银行二永债成交期限集中于3-5年期，成交金额占比超50%，但较上月明显减少，其中3-5年期占比下滑10pct，1年以内占比上升5pct。

风险提示

• 数据统计口径不同可能导致偏误。
• 数据可能存在遗漏。
• 超预期风险事件可能发生。