【固收丨杨仁文 王开（联系人）】高频数据刻画信用利差：历程&逻辑(上)

来源：方正证券（维权）研究

观点

信用利差短期内剧烈波动主要是事件、政策驱动的，本文旨在探寻利差较长期的趋势性规律，并用高频（日月旬更）数据加以刻画。

债券余额主体的行业分布也具有国企在中上游，民企在中下游，上游评级较高的属性。

从高频数据和行业利差的相关性矩阵看：

1）无论是信用利差还是超额利差，城投债和高频数数据间相关性均强于产业债；

2）同一生产环节中，信用利差一般和价格类指标呈负相关，和库存类指标呈正相关。跨产业链看，下游行业的信用利差一般和上游原材料价格类指标正相关，和上游库存类指标负相关。

本文构造了各个类型（不同期限、评级、企业性质）的产业债、城投债的信用利差和超额利差。

1）回测信用利差选用的行业指标中，出镜率前三的行业均为下游行业；

2）高频数据对信用利差的拟合效果不及超额利差；

3）在信用利差范畴，产业债的拟合效果不及城投债，民企比国有性质的企业拟合效果更好，下游产业的高频数据和信用利差相关度更高。

本文检验了滞后12期~领先12期的高频扩散指标和信用/超额利差间的相关性。

1）信用利差方面，中高评级（主体AAA/AA+级）产业债的扩散指标对信用利差具有较强领先性，而AA级的扩散指标和真实利差走势趋于同步。中高评级城投债扩散指标具有领先性，AA级城投债扩散指标偏滞后；

2）超额利差方面，央企和地方国企的扩散指标对利差具有领先性，而民企的扩散指标略显滞后。

我们用四轮产业政策/三轮城投政策和投入产出表以“断点”的思路刻画信用利差。

1）中下游行业高频数据对大多数时段利差均有影响；

2）除了产业政策外，投入产出表的动态调整也影响了产业数据和利差间的联系。

信用利差短期内剧烈波动主要是事件、政策驱动的，本文旨在探寻利差较长期的趋势性规律，并用高频（日月旬更）数据加以刻画。

债券余额主体的行业分布也具有国企在中上游，民企在中下游，上游评级较高的属性。

从高频数据和行业利差的相关性矩阵看：

1）无论是信用利差还是超额利差，城投债和高频数数据间相关性均强于产业债；

2）同一生产环节中，信用利差一般和价格类指标呈负相关，和库存类指标呈正相关。跨产业链看，下游行业的信用利差一般和上游原材料价格类指标正相关，和上游库存类指标负相关。

本文构造了各个类型（不同期限、评级、企业性质）的产业债、城投债的信用利差和超额利差。

1）回测信用利差选用的行业指标中，出镜率前三的行业均为下游行业；

2）高频数据对信用利差的拟合效果不及超额利差；

3）在信用利差范畴，产业债的拟合效果不及城投债，民企比国有性质的企业拟合效果更好，下游产业的高频数据和信用利差相关度更高。

本文检验了滞后12期~领先12期的高频扩散指标和信用/超额利差间的相关性。

1）信用利差方面，中高评级（主体AAA/AA+级）产业债的扩散指标对信用利差具有较强领先性，而AA级的扩散指标和真实利差走势趋于同步。中高评级城投债扩散指标具有领先性，AA级城投债扩散指标偏滞后；

2）超额利差方面，央企和地方国企的扩散指标对利差具有领先性，而民企的扩散指标略显滞后。

我们用四轮产业政策/三轮城投政策和投入产出表以“断点”的思路刻画信用利差。

1）中下游行业高频数据对大多数时段利差均有影响；

2）除了产业政策外，投入产出表的动态调整也影响了产业数据和利差间的联系。

风险提示：各行业高频数据数量不同，事件对行业信用利差的冲击，高频数据异常波动。

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