宏源证券股份有限公司 武洪波


　　行业之间存在信用资质的差异,因而投资者应当要求不同的信用利差。

　　并且,在经济周期的不同阶段,行业所承受的压力和产生的反应也会分化,则不同行业之间信用利差应随之有所变化。在成熟的信用债市场,这种行业差异已经形成一定规律,我们从美国的数据可见一斑。而我国的信用债市场还年轻,行业之间的信用利差区分还不很明显,但随着市场的扩容和发展,基本面的影响力也会越来越显著。笔者试图寻找其中可行的研究逻辑。

　　正本文的研究并非信用评级,不估测发债人未来违约的概率大小,而是通过行业基本面中信用资质的强弱比较,评价由此投资者对行业风险要求与之匹配的收益补偿。本文旨在研究行业之间的信用基本面的差异,以便理解相似久期和等级下的信用债,在不同行业之间的投资选择。

　　煤炭和有色都属于强周期,重资产行业,其发债人都是信用债市场的积极参与者,大多是国有企业,发行都集中在3到5年期,中票为主。经营特点的比较中我们考察三个方面:行业竞争程度,行业经营性杠杆高低和政府的支持程度。主要指标包括赫芬达尔指数,固定资产占比,资产,就业数和税收额等。财务状况的比较中我们考察:盈利高低和其稳定性,指标为ROA和其变异系数;负债情况,指标为资产负债率和EBITDA/债务率;现金情况,指标为自由现金流/债务和收现比。我们对上述指标赋予不同权重,加权计算,比较结果认为总分看来,煤炭在经营和财务两方面均比有色更佳,有色只在两个指标中占有优势,即经营特点中的经营性杠杆较低,财务状况中负债率较低。

　　根据这个逻辑,我们继续推广到两个行业的个券比较中。从AA和AA+的债券中,选择了33只个券,其中煤炭行业19只,有色行业11只,对其经营和财务状况排序打分,做出信用相对强弱的比较。排序结果发现,即使是同等级的发债人,其资质可能差别很大。例如同样的AA+,阳泉煤业和冀中能源好于招金和徐矿,同样是AA,永泰好于桂林有色和云南铜业。这种比较是静态的。事实上,行业和企业的信用资质是会发生变化的,我们的计算也将更新。如果行业、个券从第一象限往第二象限转移,则信用风险降低,要求的信用溢价也要减少。相反,如果从第三象限往第四象限转移,则信用资质恶化。这里所说的恶化和转好,都是相对其他行业个券而言的,不是绝对值。本模型有两个特点:第一是完全量化,将包括主观判断的,采用客观,可以找到的指标来计量,并且采用排序打分的方式,降低数据干扰。第二,动态跟踪。绝大部分指标都是变动的,模型尽可能做到最快更新。