20170515-光大证券-固定收益周报_违约率三因子模型_16页_1mb

违约率三因子模型总结

核心内容

本报告提出“违约率三因子模型”，用于分析和预测债券违约率。该模型认为，债券违约风险来源于三类资金的可获得性：

• 内源性资金：由发行人自身经营状况决定，反映企业盈利能力。
• 外源性资金：受经营状况和融资环境共同影响。
• 协调性资金：依赖于发行人所在区域的金融生态环境，属于非经济因素。

因此，违约率可以表示为以下公式：

违约率 = 经营状况因子 + 融资环境因子 + 非经济因子

该模型通过标准化变量（均值为0，标准差为1）进行分析，并结合历史数据和情景假设预测未来违约率。

主要观点

1. 三因子模型的构建逻辑

• 内源性资金：与企业经营状况正相关，主要通过ROA（资产回报率）衡量，数值越高，违约风险越高。
• 外源性资金：受融资环境影响，通过信用债净融资额代理，反映市场资金供给状况。
• 非经济因子：反映地区金融生态，无法直接量化，通过其他因子倒推得出，数值越低，违约风险越高。

2. 2016年违约率上升的原因

• 16H1：企业经营状况恶化是主要因素，经营因子上升，而融资因子处于较低水平。
• 16Q4：融资环境收紧成为主导因素，融资因子快速上升，抵消了经营状况的改善。
• 悖论现象：尽管经济未明显恶化，但违约率却大幅上升，说明非经济因子（地区金融生态）对违约有显著影响。

3. 2017年违约情况分析

• 新增违约人减少：2017年初至今仅1家新增违约主体（华盛江泉），远低于2016年同期水平。
• 非经济因子改善：得益于人民银行、地方政府、交易商协会等多方努力，地区金融生态显著改善，非经济因子降至-1.35。
• 经营状况因子改善：经营状况因子回落至0.25，基本回到2015年一季度水平。
• 融资环境因子恶化：融资环境因子上升至1.58，显示融资环境仍较紧张。

4. 未来违约率预测

• 中性情景：全年新增主体违约率相当于2016年的60%。
• 悲观情景：全年违约率与2016年持平（100%）。
• 乐观情景：全年违约率仅为2016年的50%。

模型预测显示，2017年债券违约风险可控，新增主体违约率不会高于2016年。

关键信息

• 违约率定义：新增违约人数量 / 债券到期只数。
• 因子标准化处理：所有因子均标准化为均值为0、标准差为1的时间序列变量。
• 非经济因子的重要性：在传统信用评级体系中被弱化，但实际在2016年违约案例中起到关键作用。
• 案例分析：如“15东特钢CP001”违约事件中，非经济因子对违约的影响显著，而“齐星事件”后地方金融生态改善，有效降低了违约风险。

模型意义

该模型提供了一个新的视角来理解债券违约现象，强调地区金融生态在信用风险中的重要作用。相比传统信用评级体系，三因子模型能够更全面地反映违约风险的多维度来源，有助于更精准地判断未来信用风险趋势。

附：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

附：光大证券研究所联系方式

附：行业及公司评级体系

市场基准指数：沪深300指数