張 強，吳 敏

（湖南大學 金融與統(tǒng)計學院，長沙 410079）

0 引言

短期融資券自2005年在中國銀行間市場推出以來，發(fā)行交易活躍，截至2010年底，銀行間市場共發(fā)行短期融資券1552期，發(fā)行規(guī)模達23346億元，占銀行間市場信用類債券發(fā)行規(guī)模的44.26%，已成為我國非金融企業(yè)的融資工具和各機構(gòu)投資者尤其是金融機構(gòu)重要的投資產(chǎn)品。2007年至2009年，短期融資券主體信用等級遷移總體漸向高級別集中遷移，且向AAA級遷移是信用等級遷移的主流，相對而言，2008～2009年比2007～2008年表現(xiàn)出更加明顯的向上遷移趨勢。研究表明，短期融資券發(fā)行主體信用等級變化會給債券投資人帶來巨大的風險，我國短期融資券市場甚至在20世紀90年代因為其信用風險的集中爆發(fā)而被迫關(guān)閉十余年。正因如此，必須設(shè)計合理的方法，分析其信用等級遷移特征，對信用評級遷移風險進行準確度量，探析其遷移的驅(qū)動力，在定價信用產(chǎn)品時，也必須充分考慮信用評級遷移風險，將信用評級遷移模型作為信用風險管理和信用敏感工具定價的關(guān)鍵組成部分，從而最大程度的保護投資者的利益。

1 短期融資券主體信用等級遷移特征

1.1 短期融資券評級市場發(fā)展現(xiàn)狀

目前，我國銀行間市場短期融資券評級主要由銀行是市場交易商協(xié)會四家會員，即大公國際資信評估有限公司（簡稱大公，1994）、聯(lián)合資信評估有限公司（簡稱聯(lián)合，2000）、中誠信國際信用評級有限責任公司（簡稱中誠信，1992）和上海新世紀資信評估投資服務(wù)有限公司（新世紀，1992）對其進行評級。從2007～2009年四大評級機構(gòu)的市場份額來看（如表1所示），中誠信、聯(lián)合和大公三家市場占有高，其中中誠信評級家數(shù)和期數(shù)以及評級規(guī)模均居于市場第一位，聯(lián)合居第二位，大公居第三位，新世紀市場地位相對較弱，但近年來增長較快。

表1 2007～2009年四大評級機構(gòu)短期融資券評級市場份額

1.2 2007～2008短期融資券主體信用等級遷移

2007年至2008年，214短期融資券發(fā)行主體共有45家信用等級進行了調(diào)整，其中44家上調(diào)，1家下調(diào)。2008年調(diào)整的45家主體級別中，新世紀上調(diào)級別5家，占其2008年全部發(fā)行人家數(shù)的27.78%；中誠信上調(diào)級別18家，占其2008年全部發(fā)行人家數(shù)的20.93%；大公上調(diào)級別9家（其中5家因發(fā)行人將評級機構(gòu)更換為大公后，發(fā)行人級別上調(diào)），占其2008年全部發(fā)行人家數(shù)的17.71%；聯(lián)合資信上調(diào)級別12家，下調(diào)級別1家，上調(diào)級別家數(shù)占其2008年全部發(fā)行人家數(shù)的9.04%。從表2可知，除BBB+、AAA未發(fā)行遷移外，其他級別均有不同程度的變化。2008年級別遷移率最高的為AAA-，因樣本量只有新世紀評定的江蘇寧滬高速公路股份有限公司一家，因此其主體級別遷移后，導(dǎo)致其遷移率為100%；其次為A+上調(diào)至AA-的情況，遷移率為36%。其他各個主體級別遷移率在17%～33%之間。

表2 2007～2008年短期融資券主體信用等級遷移矩陣

1.3 2008～2009短期融資券主體信用等級遷移

2008年至2009年，四家評級機構(gòu)對具有主體信用等級的369家短券發(fā)行人中93家企業(yè)的主體信用等級進行了調(diào)整，其中92家為上調(diào)，1家為下調(diào)，整體調(diào)整率25.20%，短期融資券主體信用等級漸向中高級別集中遷移（如表3所示）。除BBB+、A-未發(fā)行遷移外，其他級別均有不同程度的變化。2009年級別遷移率最高的為A+，均為上調(diào)，遷移率為35.94%。其次是AA至AA+、以及AA+至AAA的遷移率，遷移率均為33.33%；再次是AA-至AA的遷移率，為24.24%；A及AAA的遷移率相對較低。

表3 2008～2009年短期融資券主體信用等級遷移矩陣

2 基于Logistic模型的信用等級遷移驅(qū)動力分析

2.1 樣本與模型選擇

由于自2006年人民銀行發(fā)布《信用評級管理指導(dǎo)意見》及《信貸市場和銀行間債券市場信用評級規(guī)范》后，中國銀行間市場短期融資券主體評級才結(jié)束各家機構(gòu)的信用等級符號不統(tǒng)一的局面。因此，為了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，本文運用Logistic回歸模型，根據(jù)中國債券信息網(wǎng)樣本數(shù)據(jù)，隨機抽樣，選取2007～2009年共55個樣本對其信用等級遷移的驅(qū)動力進行研究。同時，根據(jù)Logistic回歸模型的分布函數(shù)F(x)=ex/(1+ex)可知，短期融資券信用等級遷移的概率為：

其中p為短期融資券信用等級遷移的概率，x為指標值向量，β為指標一般系數(shù)向量，故二項回歸模型又可等價表示為：

2.2 指標體系設(shè)計

在進行短期融資券主體評級時，需要對短期融資券發(fā)行主體所處的宏觀政策與監(jiān)管法規(guī)環(huán)境和企業(yè)基本面進行定性與定量分析，同時，評級機構(gòu)的市場結(jié)構(gòu)與評級制度也會對債券發(fā)行主體的評級產(chǎn)生影響。因此，信用等級遷移指標體系設(shè)計由政策法規(guī)、企業(yè)基本面及評級機構(gòu)三大塊組成。

2.2.1 內(nèi)生驅(qū)動力

內(nèi)生驅(qū)動力主要指企業(yè)基本面的變化。對企業(yè)基本面的衡量，本文借鑒Maher和Sen（1997）模型中的變量，并考慮到四大評級機構(gòu)評級報告與官方網(wǎng)站公布的評級方法，以及數(shù)據(jù)的可得性，將企業(yè)基本面解釋變量確定為以下5個：資產(chǎn)總額、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)總額周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負債比率、長期負債比率。各樣本企業(yè)基本面指標變量值根據(jù)相關(guān)企業(yè)財務(wù)報表分析整理取得。

為了簡化模型，首先運用SPSS 17.0軟件，應(yīng)用Kolmogorov-Smirnov檢驗法對樣本的顯著性進行檢驗，結(jié)果顯示企業(yè)基本面中的資產(chǎn)總額、資產(chǎn)總額周轉(zhuǎn)率、長期負債比率在Logistic回歸模型中不顯著，因此剔除相關(guān)指標，僅保留凈資產(chǎn)收益率（衡量企業(yè)盈利能力）與資產(chǎn)負債比率遷移指標（衡量企業(yè)償債能力），各指標含義如下公式所示：

2.2.2 外生驅(qū)動力

外生驅(qū)動力主要包括政策法規(guī)與評級機構(gòu)兩大方面。

（1）政策法規(guī)方面。由于相關(guān)政策和法規(guī)的出臺直接反映了監(jiān)管部門對短期融資券發(fā)展的重視，因此，在政策法規(guī)量化困難的情況下，以政策法規(guī)出臺的累計數(shù)量來衡量政策法規(guī)對信用等級遷移的影響的較為合適。

（2）評級機構(gòu)方面。一級市場（發(fā)行市場）利差是指短期融資券票面利率與起息日Shibor的利差，二級市場（交易市場）利差是指短期融資券上市首日收益率與上市首日Shibor的利差。由于二級市場定價來源于真實的市場需求，有利于引導(dǎo)短券一級市場利率向市場價值的理性回歸，而目前我國短期融資券一級市場利率主要由評級結(jié)果確定。2009年，一二級市場利率倒掛期數(shù)合計64期，占本年度發(fā)行總期數(shù)24.35%。其中AAA級短券一二級市場倒掛期數(shù)最多，占本年倒掛期數(shù)37.50%。由于一二級市場倒掛（如表4所示）顯示我國短期融資券評級機構(gòu)的評級結(jié)果未得到投資者普遍認可，因此以一二級市場利率倒掛程度即一二級市場利差來替代評級機構(gòu)的不合理評級較為合適。

表4 2009年短期融資券一二級市場利率倒掛匯總表

根據(jù)各短期融資券發(fā)行后二級市場利率與一級市場利率的比較可知，在評級質(zhì)量方面，無論是發(fā)行市場還是交易市場，在AA+信用等級上，投資者對聯(lián)合資信的認可度最高；在A+級別上，對大公認可度最高，在其他級別上，投資者并未對四家評級機構(gòu)出具的評級結(jié)果表現(xiàn)出明顯的認知一致性，一二級市場利率倒掛現(xiàn)象明顯。

2.3 Logistic回歸模型應(yīng)用

（1）Logistic回歸模型整體顯著性檢驗

實證結(jié)果顯示，回歸模型似合優(yōu)度統(tǒng)計量對數(shù)似然函數(shù)值的-2倍為36.87＜100，經(jīng)驗顯示，該值越小表明模型的擬合優(yōu)度越高。Nagelkerke R2統(tǒng)計量為0.860，意味著模型解釋了被解釋變量86.0%的變動，模型總體擬合優(yōu)度比較好。另外，模型的似然比卡方統(tǒng)計量為38.48，自由度df為4，即模型有4個解釋變量，對應(yīng)的顯著性水平sig.=0.000，小于0.05，因此，若給定0.05的顯著性水平，則認為模型整體顯著。

由表5可知，在55家信用等級遷移樣本中，有51家遷移被正確地預(yù)測，4家被錯判，正確率92.73%，對31個信用等級未遷移的樣本，有30個判斷準確，正確率96.77%，對24個信用等級遷移樣本，有21個判斷準確，準確率87.50%，這說明模型的預(yù)測效果總體而言是比較理想的。

（2）Logistic回歸方程

表5 短期融資券主體信用等級遷移樣本判斷矩陣

如表6所示，在Logistic回歸模型中，定義ABS為函數(shù)絕對值，exp為自然對數(shù)，則解釋變量xi增加1單位，將導(dǎo)致被解釋變量增加exp(βi)，以凈資產(chǎn)收益率x1為例，當凈資產(chǎn)收益率增長1個百分點時，短期融資券主體信用等級遷移的概率變?yōu)樵瓉淼膃xp(β1)即1.06倍。Logistic回歸模型可表示為：

各指標對Logistic回歸模型遷移概率的解釋度Ωi可表示為：

2.4 模型結(jié)果解釋

實證結(jié)果證明，近三年短期融資券主體信用等級遷移的主要原因是是外生驅(qū)動力，如政策法規(guī)變遷對債券發(fā)行時級別要求發(fā)生變化，評級機構(gòu)不當競爭尤其是信用等級競爭等，而非內(nèi)生驅(qū)動力，如反映企業(yè)基本面的凈資產(chǎn)收益率與資產(chǎn)負債比率變化。

（1）內(nèi)生驅(qū)動力

表6 信用等級遷移驅(qū)動力系數(shù)

內(nèi)生驅(qū)動力主要體現(xiàn)在債券發(fā)行人基本面發(fā)生變化。一方面，企業(yè)發(fā)生重組兼并、增減資、股權(quán)轉(zhuǎn)讓、上市、增發(fā)等重大事項，另一方面，企業(yè)規(guī)模顯著加大，產(chǎn)能擴展，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，戰(zhàn)略調(diào)整等，都會導(dǎo)致其信用基本面發(fā)生變化，評級機構(gòu)會相應(yīng)調(diào)整其跟蹤級別。

（2）外生驅(qū)動力

①監(jiān)管機構(gòu)和政策部門對評級行業(yè)的政策支持與引導(dǎo)

一方面，近年來，監(jiān)管機構(gòu)非常注重對評級行業(yè)的政策支持與引導(dǎo)，從而使評級機構(gòu)的地位得以明確，評級機構(gòu)的話語權(quán)得以提高，進而促進評級行業(yè)的健康發(fā)展。另一方面，短期融資券發(fā)行時級別要求正在發(fā)生變化。從發(fā)行人主體信用等級遷移情況來看，短期內(nèi)短券發(fā)行人主體信用等級遷移率較高，且基本上是上調(diào)，盡管部分級別的上調(diào)與企業(yè)信用基本面的改善有關(guān)，但在當前實體經(jīng)濟復(fù)蘇基礎(chǔ)不牢固的情況下，若因后兩種原因?qū)е碌男庞眉墑e范圍收窄，則債券市場隱含信用風險有積聚上升的可能。

②評級制度不合理與評級機構(gòu)不當競爭方面

評級制度不合理與評級機構(gòu)不當競爭近來越來越受到監(jiān)管部門與學者的質(zhì)疑，原因在于，一方面，我國債券評級市場需求有限。雖然近年來銀行間債券市場發(fā)展迅速，但相對于我國的經(jīng)濟發(fā)展而言，整體規(guī)模仍然很小，特別是其中需要進行評級的債券規(guī)模較小。另一方面，目前對信用評級機構(gòu)不正當競爭缺乏有效的評價及懲罰退出機制。由于相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)滯后，缺乏統(tǒng)一、透明和穩(wěn)定的認可制度，加上缺乏對評級機構(gòu)有效的評價機制和與之相配套的懲罰和退出機制，從而使得評級機構(gòu)實施不正當競爭的成本很低，在業(yè)務(wù)競爭中存在不規(guī)范的價格競爭與信用等級競爭行為。

3 結(jié)論與啟示

（1）通過對2008～2009年一年度遷移率的分析得出，信用遷移矩陣是投資者信用風險管理的有效手段，也是提前進行風險預(yù)警的有效工具。一方面，由于發(fā)債者與投資者之間存在著明顯的信息不對稱，短期融資券的信用風險不能得到充分的揭示。另一方面，由于債券主體違約概率與債券信用等級之間應(yīng)該存在一致性，或者說債券的信用質(zhì)量與債券主體信用等級之間存在一致性，因此短期融資券主體信用等級遷移直接關(guān)系市場投資主體利益。

（2）2007年至2009年，短期融資券主體信用等級遷移總體漸向高級別集中遷移，且向AAA級遷移是信用等級遷移的主流，且2008～2009年比2007～2008年表現(xiàn)出更加明顯的向上遷移趨勢。

（3）基于Logistic回歸模型實證結(jié)果顯示，短期融資券信用等級遷移驅(qū)動力主要來源于外生驅(qū)動力，即國家宏觀政策與監(jiān)管法規(guī)、評級制度與評級機構(gòu)競爭的變化，而非內(nèi)生驅(qū)動力，即代表企業(yè)基本面的凈資產(chǎn)收益率與資產(chǎn)負債比率的變化。盡管部分企業(yè)級別的上調(diào)與企業(yè)信用基本面的改善有關(guān)，但由于其不是主要驅(qū)動力，因此，在當前實體經(jīng)濟復(fù)蘇基礎(chǔ)不牢固的情況下，若因后兩種原因?qū)е碌男庞玫燃壪蚋呒墑e集中遷移，則債券市場隱含信用風險有積聚上升的可能。

[1] Porta,Lopez.Investor Protection and Corporate Valuation[J].Journal of Finance,2002,(57).

[2] SEC.Review of Implementation of the IOSCO Fundamentals of a cCode of Conduct for Credit for Credit Rating Agencies[J].Journal of Banking&Finance,2007,(31).

[3] J.Harold Mulherin.Measuring the Costs and Benefits of Regulation:Conceptual Issues in Securities Markets[J].Journal of Corporate Finance,2007,(27).

[4] Kimberly C.Gleason J.Stock Exchange Governance Initiatives:Evidence from the Italian STARs[J].Journal of Banking&Finance，2007,(31).

[5] Boot.Credit Ratings as Coordination Mechanisms[J].Review of Financial Studies，2006，(19).

[6] Heng A,Kam C.Chan.Credit Ratings and IPO Pricing[J].Journal of Corporate Finance,2008(14).