【寒飞论债】现在投信用债非常操心，建立信用债投研体系很重要|信用债_新浪财经

来源：寒飞论债

近日，五位债券“首席”齐聚陆家嘴读书会沙龙，带着各自的“独门绝技”，把脉经济、政策以及市场，纵论中国债市近期走势。

在这次陆家嘴读书会沙龙上，知名大型保险资管固收研究主管张莉，发表了题为“信用投研框架搭建”的主题演讲。张莉认为，信用债违约呈现了两大特点：（1）违约增速很快。（2）违约主体集中在民企。信用债投研体系重点就是要解决两个问题，第一个怎么样识别风险？第二个就是在识别完了之后，怎么去管理风险？

从买方的角度搭建一个比较系统的信用投研体系，对于机构来说尤其重要。整个中国信用债市场到现在，加起来30万亿的规模，这个市场其实不小，占银行信贷的比例也是逐年在上升。信用债现在越来越成为机构的一块比较重要的资产。尤其是近几年来有个比较大的变化，整个信用违约的情况越来越多，机构也逐步从过去好像投信用债不操心，到现在非常操心的一个状态。

截至8月3号，整个信用债市场目前存量的违约主体大概132家，存量违约的债券308支，金额2367个亿。这2367亿什么概念？如果把其他假的信用债刨掉，大概就二十四五万亿的信用债规模。仅仅按存量算，2367亿的违约信用债大概是1%的违约率。银行一季度不良贷款率1.8%，看起来债券1%违约率好像比银行贷款资产质量还算好一点，但实际上仔细分析下，有这样两个问题：

（1）违约增速很快。如果按这个余额占比来看，最近几年是上得非常快的。而且从整个债券市场2015、2016年高速发展到现在，整个信用周期还没有完全表现出来。可以肯定地讲，后续的整个债券违约率还会快速攀升。什么意思？

（2）违约主体集中在民企。整个信用债市场其实现在已经打破刚兑了，现在其实是没有刚兑的情况，其实违约率跟银行信贷差不多。但是值得关注的是，违约的132家主体里面有109家是民企，占比非常高。

信用债投研体系重点就是要解决两个问题，第一个怎么样识别风险？第二个就是在识别完了之后，怎么去管理风险？过去关注比较多的在第一个层面识别风险，包括市场所有的外部评级，所有的内部评级，包括卖方很多的研究，打分、做排序，更多的实际上是在信用风险识别的层面。就是说有一套比较独立客观、一致可比的信用风险排序这么一套体系。排完序之后可能还要进行一些分类，因为排序是很细，这个企业AAA，这个企业AA+，但从来没说AAA能买多少？这个AA+买多少？可不可以随便敞开来买？这个问题是很基础的一个问题，实际上很多人在这个问题上做不好，这就涉及到管理风险的问题。

集中度怎么管？好不容易找到一个资质好收益又高的，风险又合规没问题的信用债，但是如果投资额度太大之后，一旦出了问题，这个事就不可控。过去其实也发生过很多这样的问题，一旦出事就是很大的问题。毕竟违约是个概率事件，再好的评级再高的，它也有出问题的概率，不是说百分之百不出事。五个亿的账户出了一个亿的问题，可能就是很重要的问题，但一千个亿的账户可能出一个亿两个亿，问题就不大，除了这里面可能涉及的声誉成本，经济成本上至少是可以覆盖的。

久期怎么管？一个AAA的企业可能短期没问题，但是三年的债能不能买？五年的债能不能买？永续债能不能买？

搭建一个完善的信用投研体系，上面这些都是要考虑要解决的问题。更重要的就是整个投前、投中、投后管理要求和流程的控制，这也是操作具体层面的东西。比如投前，可能就是怎么去识别风险，有一套评级体系，有一套入库体系。

投中可能就涉及到这些准入指标怎么建，然后限额指标怎么建，怎么管理，怎么实施控制，风控系统跟业务系统要对接起来。

当然很重要的就是投后管理。实际上风险往往不是出在投前投中的环节，往往更多的时候是出在投后的环节。这个东西买的时候还挺好，但事物是变化的，最后发现往往在投后跟踪不到位，出了问题之后的应对不到位，最终导致损失。所以这也是非常重要的一个环节。但是这个环节市场上没有人讲，都要靠自己去做，真正做投资就得去摸索这些。

还有就是在整个这一套环节里面，怎么把信用策略研究嵌入进去。信用策略研究是为创造投资收益，为防范投资风险服务的，如何去配合，做主动价值发掘，做风险管理，都是很具体的问题。

所以，作为一套信用投研体系，其实就是要解决怎么去识别风险，怎么去管理风险的问题。在识别风险这个层面，实际上都做得比较多，各家有各家的方法，核心就是怎么样建立一套内部的一个评价体系。

现在有很多外部评级，第三方的维度，包括兴业研究，都做得很好，给市场创造了很多价值，但整体上外部评级还是有问题：至少从公开的评级公司来看，识别度比较低，一致可比性比较差，每个评级公司之间的不太可比，也不太好用，没法直接根据评级结果做你定价决策的依据。

当然还有一个很重要的问题就是滞后性，所有评级公司的评级基本上都是在违约之后，突然从AA、AA+一下调到C，所以不能完全依赖外部评级结果，还是要做一套自己的系统。

这个系统要解决什么问题？主要是两个问题，第一个问题，要在违约和不违约，能投不能投之间，有一套根据自身的风险偏好和风险承受能力，根据账户特征，要画一道准入的线。把违约和不违约或者把能投不能投区分开，一个重要的任务就是要做排序。排序其实就是为了风险定价、估值和组合管理服务。所有的东西都怕排序，所有东西都可以排序，把排序能做好，实际上系统已经成功了一半，风险识别这个环节成功了一半。

量化模型和经验判断，到底哪个好？这两种方式各有优劣，谁也无法替代谁。量化模型有它的优势，首先一致性很好，它是模型打出来的，而且会排除主观因素，不像分析师，一致性比较差，主观性比较强。当然还有一个优点就是它的成本比较低，只要模型出来之后，把数据输入就出来结果。

但它有它致命的缺点，要做一个能用的模型，实际上是非常非常困难的。整个债券市场的参与者里面，真正能够负担的起做一个比较好的模型成本的机构其实很少。而且过程会比大家想象得漫长，快则两三年，还有可能搞不出。某一套体系逻辑很完善、很契合的一套打分卡模型，而且觉得形式上很完美，逻辑很完美，但是基本上有时候大家用着用着会发现不能用。

经验判断也有它的优势与劣势，现在基本上市面上主流的基金公司，三四千亿的信用债规模的基本上还是依赖于经验判断，基本上一家都要养10到15个信用分析师，专门做基本面评价：起步的成本比较低，不太依赖于模型的设计这个东西，起步会比较快。

而且量化模型里还有一个致命的问题，最怕市场结构发生变化，如果市场结构发生变化，模型可能会发生致命的偏差。

另外在识别风险体系里面，实际上建立是比较容易的，后期跟踪维护其实更重要。做一个模型要定期地去跟踪，去维护，去回测，包括打分的结果、排序的结果，实际上也要是持续地保持跟踪，这个是维持系统生命力最核心的因素。当然从哪开始做，比如说主体，还是债券，也有很多可以值得去讲的话题。主体库到底是干什么的，必要性在哪里？这里面有稳定的数据库和变动的债券库的考虑，将来数据积累的问题，包括久期的控制的问题等等。重点其实是后面这个部分，做到评级打分卡模型，不管怎么总是能做出来。

准入和投资限额管理是信用风险管理的基础。在信用风险管理这个环节，实际上很多机构没有概念，还是非常粗放和比较随意。对于债券的买入和卖出，需要一套系统的准入和限额管理，这是在整个信用风险管理环节中的最基础的东西。投资限额实际上是管主体集中度的，管理整个公司，整个账户的主体集中度。投资限额应该是跟主体资质和主体评分、主体评级挂钩。具体的设置当然需要看公司整个账户的情况。

信用风险管理第二个维度是集中度管理，包括单券集中度，单主体集中度，还有债券库层级的集中度。单券集中度，基金公司有“双十”的规定，防止对某一只券持有过于集中，导致丧失流动性。更重要的是单主体的集中，对于每个账户，买同一个主体不能超过一定的比例。违约是概率事件，再好的东西如果太过集中，鸡蛋在一个篮子里面，从整个管理的角度来讲就是有问题。所以集中度怎么设计，跟账户基金经理之间怎么平衡，写起来简单，实施起来还是比较复杂的。还有债券库的层级集中度管理，在考虑主体集中度之后，还要考虑债项，各种债项的条款现在越来越复杂，有次级，永续，有长，有短。债券库有分类和分层了之后，如果买的都是最底层的那个风险最高的一层，也要控制一下。从整体上大的风险来考虑，如果买的都是最长久期的，都是条款最差的，都是资质最差那一类，也需要去做一些限制和控制。控制指标设在什么位置合理未必有客观标准，但是必须有，而且从组合的风控承受能力来讲，必须回过来去测算。

久期管理也是一个重要的方面。久期管理的逻辑是从累计违约概率来讲，期限时间越长累计违约概率越高，比如同一发行人短久期的债券，通常认为，比长久期债券的风险要低。但这个久期标准是动态的，一开始规定了入库的标准，半年之后再来看期限不一样了，是不是要调整库的分类？到底放在哪个维度去管？各家有不同的做法。久期管理可能跟负债久期有关系，比方负债久期很短，而资产都是非常长久期的东西，显然有错配问题。所以久期管理也是很重要的一个信用风险管理的维度。

总结一下，投前、投中、投后的各个环节：（1）投前主要就是入库流程，评分体系，准入、限额、集中度、久期管理指标的设定、回测、磨合；（2）投中就是具体的这些控制；（3）投后其实很重要的是有舆情跟踪，以及行权的管理。现在很多债都带权利条款的，这里面非常复杂，对定价的影响会非常大，要跟密切跟踪，否则会发生很致命的低级错误。过去市场就有例子，有一只债，在行权的前一天是127块钱，但是所有人都没发现它里面有一个条款：发行人下调利率的条款，大家发现要下调利率的那一刻，债券从127块钱跌到100零几块钱。过去发生过类似的事件，但现在比较少了。投资者越学越聪明，市场越来越有效。还有比如说风险处置，流程怎么去设计？这些都是非常细节的问题。

此外，要将信用策略研究有机的嵌入到上述体系和流程中。信用策略研究有几个层面，宏观层面的各类利差走势的判断，中观层面的行业的、主体投资机会和风险防范，微观层面是个券的价值发掘和风险把控、排雷等等。策略研究统统要嵌入到各个投前、投中、投后的管理环境里面去，跟这套系统有机地结合起来，把风险真正有效的管理起来。

管理风险最好的结果是什么？最好的结果就是管理或者叫经营风险。所以风险管理不是风险控制，风险控制是要保证零违约率，但实际上从有效的风险管理来讲，实际上不是保证零违约，而是允许违约，但是要把违约损失率控制到可以接受范围之内。这个时候就需要上述这一套的管理手段去实现。