2005年-BIS国际清算银行_Measuring_default_risk_premia_from_default_swap_rates_and_EDFs__56页_636kb

总结：从违约互换利率和EDF衡量违约风险溢价

核心内容

本文探讨了如何通过违约互换（CDS）利率和Moody's KMV的违约概率估计（EDF）来衡量美国企业债务的违约风险溢价。研究基于CIBC从22家银行和专业交易商处获取的CDS利率数据，以及Moody's KMV提供的EDF数据，分析了69家来自广播与娱乐、医疗和石油与天然气行业的企业的违约风险溢价变化。

主要观点

• EDF与CDS的强关联：研究发现，5年期的EDF能够解释超过70%的5年期CDS利率的横截面变化，表明两者之间存在紧密联系。
• 风险溢价的时变性：风险溢价在2002年第三季度达到高峰，随后下降约50%，至2003年底。
• 风险中性违约强度与实际违约强度的差异：假设风险中性违约强度和预期损失比例稳定，CDS利率和企业债券信用利差应大致相等。但实际中，风险中性违约强度平均是实际违约强度的两倍，且这一比率在高信用质量企业中更高，在低信用质量企业中更低。
• EDF的优势：EDF基于Black-Scholes-Merton模型，比基于信用评级的平均历史违约频率更具区分能力，且对模型误设不敏感。
• CDS市场的成熟：随着CDS市场的发展，CDS利率与债券信用利差的差距逐渐缩小，且CDS利率对流动性影响更不敏感。

关键信息

数据来源

• EDF数据：来自Moody's KMV，基于历史违约频率和“距离违约”（Distance to Default）的非参数估计。
• CDS数据：由CIBC从22家银行和专业交易商处收集，涵盖69家企业的每日CDS利率报价，均为5年期、季度支付、无担保高级债务的“平价违约互换”。
• 数据覆盖时间：2000年9月至2003年8月，其中大部分数据来自2002年。

模型与方法

• 初步线性模型：构建了一个简单的线性模型，用以分析企业5年期CDS利率与EDF之间的关系，模型为：
  $$
  Y_i = 52.26 + 1.627 X_i + e_i
  $$
  其中，$X_i$ 为5年期EDF（以基点为单位），$Y_i$ 为5年期CDS利率，$e_i$ 为随机扰动项。
• R²值：该模型的决定系数为0.718，说明EDF与CDS之间有较强的相关性。
• CDS与EDF的关系：CDS利率对EDF的敏感度为每增加10个基点，CDS利率增加约16个基点，若假设风险中性预期损失为75%，则风险中性违约强度与实际违约强度的比率约为2.0。

研究发现

• 非线性关系：尽管模型假设线性关系，但CDS与EDF的关系在低EDF水平时表现出显著的非线性（凹性），表明信用利差对违约概率的敏感度随违约风险增加而下降。
• 异方差性：CDS与EDF之间的关系在高EDF时表现出更大的方差。
• 流动性影响：CDS利率对流动性的影响相对较小，相较于债券收益率利差，CDS利率更接近风险中性信用利差。

限制与考虑因素

• 未考虑的因素：研究指出，当前模型未考虑实际和风险中性违约强度的随机波动、流动性对CDS利率的影响、实际与风险中性平均损失的差异、违约强度与损失的时变相关性、最便宜交割选择对CDS利率的影响，以及样本噪声。
• 行业差异：EDF数据在不同行业中存在显著差异，且样本中以Baa评级的企业为主。

结构与内容概述

1. 引言

• 介绍研究目的：基于Moody's KMV EDF和CDS利率，估计美国企业债务的违约风险溢价。
• 提出研究方法：利用CIBC提供的CDS数据和Moody's KMV的EDF数据，分析两者之间的关系。

2. 数据与方法

• EDF数据：解释了EDF的计算方法，基于“距离违约”和历史违约频率。
• CDS数据：描述了CDS的定义、结算机制和数据来源，包括CIBC的数据集和报价来源。
• 数据处理方法：介绍了如何从日内买卖报价中计算CDS中点报价。

3. 描述性模型分析

• 线性模型：展示了EDF与CDS利率的线性关系。
• 模型评估：通过R²和残差分析，评估模型的拟合效果，并指出其非线性和异方差性。

4. 时间序列模型

• 模型构建：引入了一个时间序列模型，用于估计实际和风险中性违约强度。
• 参数估计：采用最大似然法对模型参数进行估计，并对每家公司的1年期EDF数据进行分析。

5. 信用违约互换的定价模型

• 简化模型：基于实际和风险中性违约强度的时间序列模型，构建了一个简化形式的CDS定价模型。
• 参数化方法：利用EDF和CDS数据对风险中性违约强度的时间序列模型进行参数化。
• 行业参数估计：对三个行业分别估计了模型参数。

6. 结果与结论

• 结果分析：总结了模型结果，包括风险溢价的时变性、EDF与CDS之间的关系、以及模型的局限性。
• 研究意义：指出该研究在理解信用风险定价、分析风险溢价的共同因素及其动态变化方面具有重要应用价值。

图表说明

• 图1：展示了Vintage Petroleum的1年期实际和风险中性违约概率。
• 图2：展示了CDS报价提供者的分布。
• 图3：展示了样本期间企业按中位信用评级的分布。
• 图4：展示了EDF和CDS观测值的散点图及OLS拟合结果。

参考文献与致谢

• 研究团队感谢CIBC提供CDS数据，Moody's KMV提供EDF数据，以及相关专家的建议。
• 文中引用了多位学者的研究，如Fons (1987)、Driessen (2002)、Longstaff et al. (2003) 等，以支持研究的理论基础和实证分析。