我国信用评级对债券发行利差的影响研究

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随着1841年美国丝绸商人为获取利润开始向社会发布个人信息,这标志着信用开始形成。后逐步发展起来的信用评级机构,以穆迪、标普和惠誉形成“三足鼎立”的局面。在发达国家里,信用评级是经济平稳发展的保障,评级在当时开始逐步推广于发达国家,对金融行业的发展起着举足轻重的地位,各国都努力地以求得到三大评级机构的青睐。但欧债危机和次贷危机的到来,让全球又陷入对评级的质疑状态下,致使三大评级机构失去了原本不可撼动的威信,更重要的是这大大阻碍了评级业的发展。信用利差作为衡量信用风险最重要的指标之一,得到了投资界和学术界的广泛关注和研究,对于影响信用利差的因子,各界也是众说纷纭,不可一致。此后,各国也开始在本国建立自己的评级机构,以期更好地为本国金融发展服务。我国的评级业是伴随着债券市场的兴起而发展起来的,最初起始于20世纪80年代,经过三十多年的发展,已形成一定的规模,拥有属于本国权威性的评级机构,适用于本国的评级方法和相对完备的评级制度。对债券市场而言,如今处于快速发展阶段,无论从数量上还是种类上都有质的提升,其次债券市场的发行方式、发行场所、发行期限等等特征都较以前有明显改善。但相对于股票市场,债券市场还远远落后其发展规模,而债券市场的加速发展往往是离不开信用评级的。两者相辅相成,相互促进,我国信用评级业站在债券市场高速发展的轨道上也从开始的雏形发展到了如今较为完整的评级体系,但比较于国外的评级机制而言,我国评级也还存在许多缺点。我国的评级机构不具备完整的独立性是最致命的硬伤,加之国人投资者对评级信息的不完全接纳性使得我国评级业的发展举步维艰。我国研究人员在关于信用评级对债券市场的影响方面有大量文献,这从理论上指导我国评级业的发展,促进其与国际接轨。在评级对债券发行利差相关文献中,各国学者从各方面实证分析了对影响发行利差的因素,其中包括了宏观因素和微观因素。主要有股市波动率,债券市场波动率、GDP、CPI、债券发行规模、财务指标等等,本文借鉴历史文献所使用的模型进行改进,添加新变量以求改进模型拟合度,使结果更具说服力,也为证明我国评级对债券发行利差的影响程度。通过受评主体的评级结果对其债券的发行利差的影响可反映出信用评级对我国债券发行市场的影响。评级机构提供的信用评级在一定程度上揭示了其风险情况,可为投资者做决策的时候提供重要的依据,故在债券评级市场上,受评主体评级越高,其发行的债券更容易获得投资者的青睐,从而使得债券的发行利差越小;反之,其发行利差越大;即债券发行利差与信用评级成反向关系。否则,说明信用评级在债券市场上并没有效率。本文就信用评级对债券发行利差的影响,选取2010年到2015年的债券数据,从发行利差的角度予以实证分析。对债券进行筛选,选取占比最大的四类,分别为公司债、企业债、中期票据、短期融资券,使用改进的“TIC模型”验证评级对各类债券的影响及其影响程度。本文共分为六个章节,除绪论外,各章节的内容如下:第二章简单的回顾了国内外有关债券市场中信用评级的文献综述;第三章就我国债券市场上债券市场和信用评级业的概况做了详细阐述,了解其发展史和当今发展状况,并指出了我国信用评级业存在的主要问题;第四章为评级对债券发行市场影响力的统计分析,选取我国主要的四类债券,在2010-2015年的数据情况做了关于其评级等级对其发行利率和发行利差的描述性统计分析,分析结果表明,各类债券的发行利率和发行利差均随着信用等级的提高而下降,随着信用等级的降低而上升;接着对具有代表性的企业债,选取发行期限为7年期,发行规模在9-11亿元,并按照一定规则进行筛选和分类,分别研究信用评级(债项评级和主体评级)对其信用利差的显著性分析(使用F、T检验),研究表明,我国评级业在债券市场是有效率的,得到了广大投资者的一定认可,成为了他们进行投资决策的重要依据。第五章实证分析信用评级对债券发行利差的影响,因前面得出信用评级会影响债券市场,但是并不知道信用评级对债券市场的影响程度,故而针对此问题做了定量研究。本文从信用评级对债券发行利差的研究方面来佐证对债券市场的影响程度,故选取了2011-2015年间的公司债、企业债、中期票据、短期融资券进行多元回归。把发行利差作为被解释变量,债项评级和主体评级作为解释变量,并在何平、金梦(2010年)的模型基础上添加了新的变量,即提前还款条款、是否有担保,以期增加模型的拟合度,使结果更具有说服力。实证结果表明,其发行利率与债项评级和主体评级的有显著性负相关关系,影响程度由其系数的绝对值决定。第六章总结了本文的相关叙述和实证结论,并针对债券评级行业的改善和提高提出了一些政策性建议,以期促进我国债券评级业的发展。本文的创新之处在于一、文章在债券定价的现有模型,即“TIC模型”的基础上稍加改进,加入了变量,即是担保、提前还款两个变量,以此希望提高模型的解释精度,使之更有说服力;二、文章按债券分类(按照WIND标准),对主要的四大类债券进行了定量和定性分析,使用了统计分析和多元线性回归分析;三、数据上量的提升,选自了2010-2015年期间的四大类债券,使结果更具有说服力。由于自身能力和时间的限制,对国内外的文献不能掌握全面,亦没有研究透彻,这是不足之一;此外,在模型的创新方面只是沿用以前的模型,并没有进行实质性的改动,这是不足之二。
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