【摘要】： 近年來我國信用債券市場發(fā)展迅速,出現(xiàn)了很多非銀行擔(dān)保和無擔(dān)保品種,評級差異性和復(fù)雜性開始顯現(xiàn)。本文首先綜合比較了主流定量評級方法的理論適用性和實證效果,并且還對商業(yè)銀行使用的基于違約概率測度的評級方法進(jìn)行了簡單介紹,最終選擇使用多元Probit分析的方法。針對公開評級的滯后性等缺陷和交易型投資者的獲利模式,本文提出了面向交易型投資者的債券評級模型。 本文以Z值模型變量為基礎(chǔ),參考多家評級機(jī)構(gòu)使用的變量確定了模型使用的財務(wù)變量,并且加入定性變量對定量評級進(jìn)行修正,對定性變量本文也給出了比較完備的量化方法。在確定解釋變量后,本文使用了因子分析和正交變換的方法對財務(wù)變量進(jìn)行分組,這樣減少了解釋變量個數(shù),完全消除了解釋變量間的共線性問題,并且每個因子含義明確,代表了發(fā)行人在某方面的能力高低。 接著本文以公開評級為因變量,用排序多元Probit分析法構(gòu)建評級模型,并且使用定性因素對定量結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。實證檢驗顯示,內(nèi)部評級對公開評級的擬合程度較高,但是對于極端級別債券給出的評級偏差較大。然后通過信用利差及定價模型驗證了內(nèi)部評級的有效性。針對信用利差不穩(wěn)定的特性,本文還研究了信用利差與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系,以調(diào)整不同經(jīng)濟(jì)周期的信用利差基礎(chǔ)定價水平。 本文還試圖使用市場利差倒推信用評級,實證結(jié)果顯示此研究方法無效,財務(wù)變量不能影響市場利差,定性變量雖然顯著但是其基本不隨時間變化,無法及時解釋市場利差的變化。這顯示了我國債券市場的有效程度比較低,找出解釋市場利差的關(guān)鍵因素是后續(xù)研究的重點。 最后本文對后續(xù)研究進(jìn)行了展望,提出了添加解釋變量、改善計量模型和估計方法、進(jìn)行多時間點的穩(wěn)定性檢驗和考慮行業(yè)因素等諸多改進(jìn)方向。
【學(xué)位授予單位】：南開大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：F224;F832.51
【圖文】：

仍有一些問題值得注意:1、評級過于接近，缺乏區(qū)分能力在公司債和企業(yè)債市場上，大量債券的債項評級都為AAA級，從圖1.1可以看出，AAA級債券的數(shù)目占有絕對優(yōu)勢，其占樣本的比重達(dá)到了85.75%。而AA一以下評級的數(shù)目則非常少，只有7支債券，而且我國的債券市場上還未出現(xiàn)A級債券和投機(jī)級債券。出現(xiàn)這樣的問題，一方面因為發(fā)行人需經(jīng)過嚴(yán)格審批才能發(fā)債，致使發(fā)債主體多為優(yōu)質(zhì)企業(yè);另一方面大量早期發(fā)行的存續(xù)企業(yè)債由

定量評級與公開主體評級的誤差分布

定量評級模型的平均評級誤差為0.7687，這表明定量評級與公開評級之間平均相差達(dá)到了半個級別以上，定量評級模型還不能準(zhǔn)確擬合公開評級。圖2.2顯示了定量評級誤差與公開評級之間的關(guān)系，很明顯對于公開評級很低(低于AA)的債券，評級誤差基本都是負(fù)值，即模型的評級過高，而且評級越低誤差越大，模型需要針對低評級個體進(jìn)行特別的調(diào)整。觀察樣本的財務(wù)數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)評級為AAA的發(fā)行人和低于AA的發(fā)行人，在一些財務(wù)數(shù)據(jù)上并沒有顯著的差異，這一方面可能是由于低等級發(fā)行人粉飾了財務(wù)報表，另一方面也可能由于評級公司不只依靠發(fā)行人的財務(wù)數(shù)據(jù)給出評級，也要考慮其他重要的因素。下面參考評級公司的評級方法

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本文編號：2749070