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    我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險形成機理與測度研究

    2022-11-28 05:59:18趙文興
    金融發(fā)展研究 2022年10期
    關(guān)鍵詞:債券市場信用風(fēng)險系統(tǒng)性

    趙文興 孟 夏 相 相

    (1.中國人民銀行濟南分行,山東 濟南 250021;2.中國人民銀行長春中心支行,吉林 長春 130051;3.中國人民銀行濟寧市中心支行,山東 濟寧 272005)

    一、引言

    宏觀審慎管理的重要環(huán)節(jié)之一是正確認識并科學(xué)評估系統(tǒng)性風(fēng)險的水平與趨勢,因此,系統(tǒng)性風(fēng)險的測度能夠為宏觀審慎管理政策的制定提供重要依據(jù)。當(dāng)前,債券市場已經(jīng)成為我國金融市場的主要組成部分,其因巨大的市場規(guī)模及風(fēng)險溢出效應(yīng),對我國金融市場穩(wěn)定發(fā)展具有系統(tǒng)重要性。債券市場不僅受宏觀經(jīng)濟的影響,其波動也會反作用于宏觀經(jīng)濟,發(fā)揮“金融加速器”的功能。近年來,由于債券市場內(nèi)部環(huán)境日益復(fù)雜化,引致風(fēng)險日益凸顯,不但對整個債券市場產(chǎn)生很大沖擊,而且極易造成金融風(fēng)險的跨市場傳染。中國人民銀行副行長潘功勝在2020 金融街論壇年會上表示:“重點健全房地產(chǎn)金融、外匯市場、債券市場、影子銀行以及跨境資金流動等重點領(lǐng)域宏觀審慎監(jiān)測、評估和預(yù)警體系,分步實施宏觀審慎壓力測試并將其制度化。”準確客觀地度量與監(jiān)測我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險水平,是新形勢下宏觀審慎管理的重要內(nèi)容,對增強我國債券市場的抗風(fēng)險能力、提高債券市場監(jiān)管有效性、實現(xiàn)金融穩(wěn)定有著重要的理論價值與現(xiàn)實意義。

    二、文獻綜述

    系統(tǒng)性風(fēng)險測度是國內(nèi)外金融研究和監(jiān)管領(lǐng)域關(guān)注的熱門課題,一些研究機構(gòu)和金融監(jiān)管部門已使用不同的方法對系統(tǒng)性風(fēng)險進行測度,其中,較為傳統(tǒng)且使用較多的是綜合指數(shù)法。綜合指數(shù)法的基本思路是以影響系統(tǒng)性風(fēng)險的指標(biāo)為基礎(chǔ)建立指標(biāo)體系,使用不同統(tǒng)計方法合成系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù),如國際貨幣基金組織建立的金融穩(wěn)健指標(biāo)。還有一些研究運用FR模型法、STV模型法、KLR模型法、Probit/Logit和馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進行預(yù)警,或者運用網(wǎng)絡(luò)模型法、在險價值(VaR)模型法和相關(guān)違約法評估系統(tǒng)性風(fēng)險損失及概率。此外,2008年國際金融危機后,美聯(lián)儲等監(jiān)管機構(gòu)也使用壓力測試方法對系統(tǒng)性風(fēng)險進行評估。

    國內(nèi)已有不少學(xué)者對我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險進行測度。陶玲和朱迎(2016)[1]使用馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法,衡量和研判了金融機構(gòu)系統(tǒng)性經(jīng)營風(fēng)險指數(shù)的變化狀況與拐點,對系統(tǒng)性經(jīng)營風(fēng)險作出警示。部分研究聚焦于對國內(nèi)銀行、保險、證券等子系統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險的分析測度。劉亞和張家臻(2018)[2]從時間維度和截面維度兩個方面,運用主成分分析法構(gòu)建銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險壓力指數(shù)。孫國茂等(2020)[3]選取宏觀經(jīng)濟、股票市場和證券機構(gòu)三個方面的22 個指標(biāo)合成綜合指數(shù),評估測算了2000 年以來我國證券市場的系統(tǒng)性風(fēng)險變化。徐華等(2019)[4]系統(tǒng)分析了我國保險業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的形成機制,利用在險價值模型分析了我國四家上市保險機構(gòu)對保險業(yè)的風(fēng)險溢出效應(yīng)。債券市場方面,目前的研究集中于對債券市場風(fēng)險特征的分析,如吳紅興等(2018)[5]利用因子分析法建立我國債券市場脆弱性指數(shù),識別和判斷貨幣市場、股票市場、外匯市場、經(jīng)濟因素等指標(biāo)變動對該指數(shù)的影響。姚玥悅等(2017)[6]運用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型對債券市場波動特征進行分析,指出2013 年以后債券市場高風(fēng)險狀態(tài)出現(xiàn)頻率較高。從以上研究成果來看,尚未形成具有可操作性的債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險測度及預(yù)警體系。

    三、我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險構(gòu)成及形成機制

    (一)我國債券市場風(fēng)險情況

    近年來我國債券市場發(fā)展迅速,截至2021 年末,我國債券市場總托管量達到121.09 萬億元,同比增長14.78%,其中中央結(jié)算公司托管87.2萬億元、上清所托管債券15.09 萬億元、交易所市場托管債券18.8 萬億元。中央結(jié)算公司托管債券中,地方政府債券、國債和政策性銀行債占比超八成(見圖1)。

    同其他金融市場及金融產(chǎn)品一樣,債券市場有其固有的風(fēng)險,從風(fēng)險的性質(zhì)來看,包括信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和流動性風(fēng)險等。

    圖1:我國債券市場托管情況(單位:萬億元)

    1.信用風(fēng)險。自2014 年“11 超日債”違約后,我國債券違約事件頻發(fā)。隨著防范金融風(fēng)險力度的加大和資管新規(guī)的發(fā)布,債券市場“剛性兌付”被打破,債券違約數(shù)量與違約金額都呈增長態(tài)勢。截至2021 年末,債券違約數(shù)量累計達784 只,累計違約金額6330億元,涉及企業(yè)243家。其中,民營企業(yè)是債券違約的高發(fā)主體,共計175家,違約規(guī)模達3927億元,占違約總規(guī)模的62%。特別是,從2017 年以來,房地產(chǎn)市場調(diào)控政策總體呈現(xiàn)收緊趨勢,且逐步從銷售端延伸至融資端,對房企現(xiàn)金流提出了更高要求,在新冠肺炎疫情以及市場銷售低迷的影響下,不少房地產(chǎn)企業(yè)資金周轉(zhuǎn)困難,最終導(dǎo)致債券違約。2019年,房地產(chǎn)行業(yè)中構(gòu)成實質(zhì)性違約或展期或觸發(fā)交叉保護條款的債券數(shù)量為14 只,涉及債券發(fā)行規(guī)模為97.2億元;2020年,18只房地產(chǎn)債券出現(xiàn)實質(zhì)性違約或展期,涉及債券發(fā)行總規(guī)模升至322.5 億元;到了2021 年,54 只房地產(chǎn)債券出現(xiàn)實質(zhì)性違約或展期,涉及債券發(fā)行規(guī)模達到673 億元。同時,房地產(chǎn)市場調(diào)整導(dǎo)致地方債面臨潛在的違約風(fēng)險。從2014 年到2021 年,地方政府債發(fā)行量大增,由1722 億元升到7.48 萬億元,雖經(jīng)地方政府債務(wù)置換安排,違約風(fēng)險被推延,但其還款來源絕大多數(shù)依靠土地出讓收入,土地出讓收入大幅下降或?qū)?dǎo)致地方債務(wù)危機。。

    2.市場風(fēng)險。一般包括利率風(fēng)險、匯率風(fēng)險、權(quán)益風(fēng)險和商品風(fēng)險。其中,利率風(fēng)險是最主要的市場風(fēng)險。利率風(fēng)險主要體現(xiàn)在兩個方面:一是固定利率債券的持有人在一定時期內(nèi)會面臨到期日市場利率高于原先確定的固定利率的風(fēng)險。二是企業(yè)債的市場價格也受利率變動的影響,進而可能導(dǎo)致金融活動主體蒙受經(jīng)濟損失。隨著我國利率市場化進程的不斷推進,利率風(fēng)險將會更加凸顯。通過觀察10 年期國債收益率的歷史走勢(見圖2),可以發(fā)現(xiàn)2018 年以來我國債券市場利率呈現(xiàn)較為明顯的波動性變化:整體來看呈下行走勢,特別是新冠肺炎疫情后,在貨幣寬松和經(jīng)濟下行壓力加大的背景下,2020年上半年該指標(biāo)保持在3%以下,之后隨著國內(nèi)國際經(jīng)濟基本面和貨幣政策的變化圍繞3%上下波動。

    圖2:10年期國債收益率變動趨勢

    3.流動性風(fēng)險。債券的信用評級調(diào)整、債券到期兌付違約、中央銀行貨幣政策緊縮引起的市場總體流動性緊張、投資者資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)的錯配以及其他恐慌性情緒的迅速蔓延,都會使投資者改變其交易策略,進而對債券二級市場供求關(guān)系產(chǎn)生影響。在極端情況下,絕大部分信用債產(chǎn)品都可能由于階段性缺乏對手方而瞬間陷入流動性枯竭。當(dāng)大規(guī)模流動性枯竭狀況出現(xiàn)時,市場往往陷入非理性的螺旋式下跌過程?;刭徑灰资菣C構(gòu)融資和調(diào)劑資金的重要手段,回購交易價格和規(guī)模的變化反映了債券市場的流動性變化。通過觀測銀行間7 天質(zhì)押式回購加權(quán)利率的波動情況(見圖3),可以發(fā)現(xiàn),2018 年以來債券市場流動性合理充裕,基本處于大牛市周期。

    圖3:7天質(zhì)押式回購加權(quán)利率變動趨勢

    (二)債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險形成機制

    系統(tǒng)性風(fēng)險的形成,不在于以上風(fēng)險的簡單累加,而是源于不同風(fēng)險之間相互疊加、聯(lián)結(jié)以及集聚而形成的風(fēng)險連鎖和放大效應(yīng)。

    1.債券交易活動具有順周期性。債券本質(zhì)上為“債務(wù)”,具有金融市場的“順周期”特性。一是債券市場發(fā)展具有順周期性。在宏觀經(jīng)濟發(fā)展繁榮時,由于銀行信貸量增長,企業(yè)融資規(guī)模擴大,投資增加,債券交易投資熱情高漲,發(fā)行量和成交額上升,從而形成了債券指數(shù)持續(xù)上漲的正向循環(huán);但在宏觀經(jīng)濟發(fā)展低迷階段則恰恰相反,會逐步陷入債券指數(shù)持續(xù)下降的惡性循環(huán)。二是投資者風(fēng)險偏好具有順周期性。經(jīng)濟上行期,部分投資者對企業(yè)經(jīng)營和盈利情況的預(yù)期偏向樂觀,過度追求高收益,對潛在風(fēng)險關(guān)注不夠。而且我國債券市場投資者結(jié)構(gòu)不均衡,中長期投資人占比偏少,風(fēng)險偏好趨向同質(zhì)化,存在“羊群效應(yīng)”。三是發(fā)行人行為具有順周期性。某些融資主體在行業(yè)繁榮期過度融資,埋下較大風(fēng)險隱患。如某房地產(chǎn)企業(yè)2014—2021 年在境內(nèi)債券市場共發(fā)行企業(yè)債近1000 億元,截至2021 年末,未償境內(nèi)債券余額為500余億元,為其總投入資本的10余倍。債券市場正因為具有順周期性特征,從而在實體經(jīng)濟的發(fā)展中產(chǎn)生了“金融加速器”的效果,形成了債券市場的系統(tǒng)性風(fēng)險。

    2.債券市場違約頻發(fā)加大系統(tǒng)性風(fēng)險。信用風(fēng)險的密集出現(xiàn)會明顯削弱投資人的風(fēng)險偏好程度,導(dǎo)致金融市場恐慌情緒擴散,同時信用風(fēng)險可能帶來流動性風(fēng)險,進而引起不同性質(zhì)風(fēng)險的交叉?zhèn)魅警B加效應(yīng),放大系統(tǒng)性風(fēng)險。一方面,信用風(fēng)險會導(dǎo)致債券資產(chǎn)的流動性風(fēng)險。違約事件頻發(fā)以及信用風(fēng)險上升,會讓投資人更加擔(dān)心中低評級債券可能受到的損失,導(dǎo)致對低評級債券的大量拋售,中低評級債券價格將明顯下滑、利率上行,進而造成相關(guān)基金凈值下跌及贖回壓力增大。此時,為了應(yīng)付日益擴大的贖回規(guī)模,基金機構(gòu)將被迫大量賣出中高信用等級債券,這將導(dǎo)致債券市場整體利率上升,進一步對基金凈值和贖回構(gòu)成壓力,更多的投資機構(gòu)將被迫拋售資產(chǎn),整個市場陷入“價格下降—凈值下跌—增加拋售—進一步下跌”的負反饋機制中。該機制演進的最極致情況是,包括債券市場在內(nèi)的資本市場投資者同質(zhì)化,買賣雙方數(shù)量與交易額急劇下降,資本市場流動性嚴重降低。另一方面,信用風(fēng)險可能導(dǎo)致資金面出現(xiàn)流動性風(fēng)險。當(dāng)信用違約頻發(fā)導(dǎo)致債券市場信用風(fēng)險急劇增大時,債券市場風(fēng)險敏感性也相應(yīng)提高,市場的異常波動通過互相嵌套的業(yè)務(wù)鏈條傳染疊加,對中小金融機構(gòu)的信用狀況造成負面影響的可能性大大增加,出現(xiàn)貨幣市場的流動性分層現(xiàn)象。該機制演進的極端情況是,包括銀行間市場在內(nèi)的整個資本市場的流動性都大幅縮水。

    3.債券市場部分產(chǎn)品杠桿率較高。我國債券市場加杠桿的方式分為兩種:一是通過場內(nèi)回購交易實現(xiàn),即金融機構(gòu)在銀行間或交易所市場通過現(xiàn)券質(zhì)押回購融入資金以購買債券,獲取票息與回購成本之間的價差;二是通過場外產(chǎn)品設(shè)計實現(xiàn),即金融機構(gòu)獲取劣后級資金的收益與優(yōu)先級資金的成本間的價差。近年來,在寬松的貨幣環(huán)境下,較低的資本成本使加杠桿較易實現(xiàn),金融分業(yè)監(jiān)管的現(xiàn)狀也為加杠桿提供了政策空間,“資產(chǎn)荒”壓力則提高了金融機構(gòu)加杠桿的積極性。2021 年我國債券市場總體杠桿率在1.10~1.14區(qū)間波動,其中證券公司杠桿率較高,保持在2 以上,最高達2.62。從以上數(shù)據(jù)來看,我國債券市場杠桿風(fēng)險相對可控,但值得注意的是,部分結(jié)構(gòu)性產(chǎn)品杠桿率較高,與正回購交叉疊加后,杠桿率最高可達十倍。如某證券公司推出的結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品中,劣后份額收益率達到100%。即使這些結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品規(guī)模較小,但如果企業(yè)債違約風(fēng)險頻現(xiàn),信用風(fēng)險集中爆發(fā),引發(fā)市場恐慌并拋售債券,出現(xiàn)踩踏行情,將進一步放大風(fēng)險。而且如果杠桿資金有“短借長投”現(xiàn)象,還可能引發(fā)由期限錯配導(dǎo)致的流動性風(fēng)險。

    四、我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險測度

    基于債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險的來源及形成機制,同時考慮到宏觀經(jīng)濟是影響債券市場發(fā)展的核心因素,從宏觀經(jīng)濟風(fēng)險、債券市場順周期風(fēng)險、價格風(fēng)險、信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險等五個維度選取指標(biāo),并運用主成分分析法對指標(biāo)進行合成降維,得出債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù),以此分析債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險變化情況。

    (一)評價指標(biāo)選取

    根據(jù)我國債券市場實際情況,本文共選擇了17個指標(biāo)(見表1),考慮部分指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性,選擇時間跨度為2018—2021 年,以基本指數(shù)的月度歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)展開研究。

    1.宏觀經(jīng)濟風(fēng)險。選取M2 增速、通貨膨脹率、財政赤字、短期外債與外匯儲備比率四個指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫及中國人民銀行、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。其中,M2 增速過快代表信貸條件和貨幣政策寬松,從而增加貨幣流動性,貨幣供需越容易失衡,相應(yīng)風(fēng)險越大;通貨膨脹率越高,投資者對回報率的要求相應(yīng)提高,未來不確定性增加,相應(yīng)風(fēng)險越大;財政赤字越大,表明財政抵御風(fēng)險的能力相應(yīng)越弱,相應(yīng)風(fēng)險越大;短期外債與外匯儲備比率越大,表明宏觀經(jīng)濟抗擊外部風(fēng)險的能力越弱,相應(yīng)風(fēng)險越大。

    2.債券市場順周期風(fēng)險。選取債券市場總規(guī)模、全市場杠桿率、房地產(chǎn)價格指數(shù)、地方政府債務(wù)托管量占比四個指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國債券信息網(wǎng)站和萬得數(shù)據(jù)庫。其中,債券市場總規(guī)模反映債券市場繁榮程度,規(guī)模越大,市場中蘊含的風(fēng)險相應(yīng)放大,導(dǎo)致風(fēng)險越大;全市場杠桿率越高,表明一旦發(fā)生風(fēng)險事件,風(fēng)險蔓延和外溢效應(yīng)越強,債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險越大;房地產(chǎn)價格指數(shù)下降,可能會使房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)債企業(yè)資金回籠慢,帶來較大的信用風(fēng)險,導(dǎo)致債券市場順周期風(fēng)險加大;考慮到我國地方債潛在的違約風(fēng)險,地方政府債務(wù)托管量占比高表明順周期風(fēng)險較大。

    表1:債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險評價指標(biāo)

    3.價格風(fēng)險。選取中債新綜合凈價指數(shù)波動率、1 年國債收益率變化波動率、10 年國債收益率變化波動率三個指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國債券信息網(wǎng)站和萬得數(shù)據(jù)庫。以上指標(biāo)反映債券市場波動性,該數(shù)值越小說明波動性越低,相應(yīng)的價格風(fēng)險越小。

    4.信用風(fēng)險。選取違約債券只數(shù)、違約金額、5年期AA 級產(chǎn)業(yè)債與國債利差三個指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫和中國債券信息網(wǎng)站。違約債券只數(shù)越多、違約金額越大,說明債券市場信用風(fēng)險越高;5 年期AA 級城投債—國債利差反映信用利差情況,利差越大,信用風(fēng)險越高。

    5.流動性風(fēng)險。選取日均現(xiàn)券換手率、七天基準回購利率(BR007)、中小銀行與大型銀行平均融資利差三個指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國債券信息網(wǎng)站和萬得數(shù)據(jù)庫。其中,日均現(xiàn)券換手率高,說明債券市場交易活躍、流動性風(fēng)險低。七天基準回購利率(BR007)越低、中小銀行與大型銀行平均融資利差越小,說明流動性風(fēng)險越低。

    (二)模型構(gòu)建

    本文采用主成分分析方法分別對宏觀經(jīng)濟風(fēng)險、債券市場順周期風(fēng)險、價格風(fēng)險、信用風(fēng)險以及流動性風(fēng)險五個維度的指標(biāo)進行篩選,確定不同維度的主成分。以宏觀經(jīng)濟風(fēng)險為例,具體說明如何運用主成分分析法計算債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險得分。以2018 年1月—2021 年12 月宏觀經(jīng)濟風(fēng)險維度各指標(biāo)的月度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)(部分指標(biāo)僅有季度數(shù)據(jù),本文采用Eviews軟件對季度序列做降頻處理得到月度數(shù)據(jù)),運用SPSS23 軟件先對5 個指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化處理,并進行KMO 和Bartlett 球形檢驗。KMO 檢驗值大于檢驗系數(shù)0.5;Bartlett 球形檢驗的p 值為0.0000,小于0.5,說明指標(biāo)變量適合做主成分分析。

    如表2 所示,對宏觀經(jīng)濟風(fēng)險的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行主成分分析,依據(jù)特征值大于1 的原則提取2 個主成分,累計方差貢獻率達到了72%,能夠較好地反映原有指標(biāo)的綜合信息。根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣(見表3),并以各主成分的方差貢獻率占2 個主成分總方差貢獻率的比重作為權(quán)重進行加權(quán)匯總,得出宏觀經(jīng)濟風(fēng)險加權(quán)測度值:

    f1=宏觀經(jīng)濟風(fēng)險=0.54×(0.07X1-0.567X2+0.56X3+0.08X4)+0.46×(-0.61X1+0.06X2+0.07X3+0.6X4)=-0.243X1-0.278X2+0.334X3+0.319X4

    表2:宏觀經(jīng)濟風(fēng)險主成分分析

    表3:宏觀經(jīng)濟風(fēng)險主成分因子載荷矩陣

    按此方法可得出其他四個維度風(fēng)險測度公式:

    f2=債券市場順周期風(fēng)險=0.322X5-0.179X6+0.319X7+0.313X8

    f3=價格風(fēng)險=0.38X9+0.34X10+0.38X11

    f4=信用風(fēng)險=0.42X12+0.44X13-0.29X14

    f5=流動性風(fēng)險=0.413X15+0.17X16+0.49X17

    以各維度的方差貢獻率占比作為權(quán)重,得到債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險公式:

    債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險=0.19×f1+0.2×f2+0.22×f3+0.19×f4+0.2×f5

    (三)結(jié)果分析

    根據(jù)債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險公式,計算2018—2021年各月度我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù)。債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù)的高低反映市場風(fēng)險的大小,綜合指數(shù)越高說明市場風(fēng)險越大;反之,綜合指數(shù)越低說明市場風(fēng)險越小。

    圖4:債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù)

    2018—2021年,我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險總體上呈現(xiàn)上升態(tài)勢(見圖4),債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù)從2018 年1 月的0.14 增加到2021 年12 月的1.03。具體來看,可以將2018—2021 年我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險的變化分為三個階段:

    1.第一階段(2018 年1 月—12 月),債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險逐步上升。2018年,我國債券市場發(fā)行規(guī)模穩(wěn)步增長,交易結(jié)算量增速加快。在世界主要經(jīng)濟體經(jīng)濟增速放緩、中美貿(mào)易摩擦等復(fù)雜形勢下,國內(nèi)經(jīng)濟下行壓力增加,GDP同比增速有所下滑。美聯(lián)儲縮表、加息帶來的人民幣貶值壓力對我國貨幣政策的制定和調(diào)整產(chǎn)生了一定影響,房地產(chǎn)調(diào)控政策進一步收緊,市場資金面以及企業(yè)獲得外部融資的狀況偏緊,新增違約債券主體及期數(shù)不斷增加,信用風(fēng)險事件多發(fā),但隨著市場流動性逐步改善,債券市場波動性上升后趨于平穩(wěn)。

    2.第二階段(2019 年1 月—2020 年1 月),債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險平滑震蕩。在經(jīng)歷違約事件頻發(fā)的2018 年之后,2019 年債券市場違約狀況呈現(xiàn)常態(tài)化趨勢,違約事件發(fā)生頻率有所緩和,中高評級企業(yè)、大型企業(yè)集團違約頻發(fā),違約風(fēng)險處于持續(xù)深化階段,同時信用利差逐步收斂,市場影響有所減弱。債券收益率呈低位震蕩趨勢,市場波動率較低,接近歷史最低水平,債券市場杠桿率呈波動下行趨勢,流動性分層整體好轉(zhuǎn),市場流動性平穩(wěn)。

    3.第三階段(2020 年2 月—2021 年12 月),債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險急劇上漲。新冠肺炎疫情背景下,宏觀經(jīng)濟基本面受到較大沖擊,市場波動增加,雖然債券違約金額較上年未顯著增加,違約只數(shù)呈下行走勢,但國有企業(yè)和大中型房地產(chǎn)企業(yè)風(fēng)險不斷暴露,“剛性兌付”受到?jīng)_擊,違約風(fēng)險加劇。2020 年2月,債券市場風(fēng)險急劇上升至全時段最高點。隨著我國疫情防控取得重要階段性成果,政策對沖力度不斷加大,經(jīng)濟快速回暖向好,債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險有所緩和,但較往年仍呈現(xiàn)整體性抬升。

    通過以上分析發(fā)現(xiàn),我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù)與債券市場實際情況基本相符,較好地反映了相關(guān)事件對債券市場的影響,說明該指數(shù)對我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險能夠?qū)崿F(xiàn)較為準確全面地刻畫。

    五、結(jié)論及啟示

    債券市場是金融市場的重要一維,識別和監(jiān)測債券市場系統(tǒng)性金融風(fēng)險是進行宏觀審慎管理的重要依據(jù),對于防范系統(tǒng)性風(fēng)險具有重要意義。本文測算了2018—2021年債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險,結(jié)果表明,我國債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險總體呈上升態(tài)勢,根據(jù)局部變化特征可以分為逐步上升階段、平滑震蕩階段和急劇上漲階段。據(jù)此,提出以下建議:一是加強債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警研究。關(guān)注引發(fā)債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險的相關(guān)事件,對房地產(chǎn)企業(yè)債、地方政府債等相關(guān)指標(biāo)的變化進行實時監(jiān)測,摸清債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險的來源,準確、有效評判債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險,科學(xué)地設(shè)定風(fēng)險預(yù)警閾值,作為系統(tǒng)性風(fēng)險臨界點的信號,為債券市場宏觀審慎管理提供更有效的指引。二是加強對債券市場的逆周期監(jiān)管。債券市場具有明顯的順周期性及風(fēng)險連鎖和累積效應(yīng),未來應(yīng)強化和完善債券市場宏觀審慎管理,根據(jù)債券系統(tǒng)性風(fēng)險性質(zhì)及程度,運用合適的宏觀審慎管理工具,對相關(guān)風(fēng)險進行有效對沖,適時、適度地采取措施,建立風(fēng)險防范機制,在控制債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險的同時阻止風(fēng)險蔓延和傳染,減少風(fēng)險發(fā)生對金融體系和實體經(jīng)濟的沖擊。

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