利率债、信用债定价预测模型的研究——基于2023 年债券市场分析报告：宏观经济分析与国际形势分析

六、利率债、信用债定价预测模型的研究——基于 2023 年债券市场分析报告：宏观经济分析与国际形势分析陈礼清摘要：本文基于宏观经济形势分析框架构造了利率债和信用债的定价预测模型。报告首先介绍了两大类债券分析的基础框架，涉及基本面、政策面、投资者行为、资金面和情绪面等因素。报告详细讨论了利率债和信用债在不同经济情况下的表现，并综述了相关文献，包括泰勒规则、黄金法则和期限利差的经典理论。进一步定性分析了当前国际国内关键经济金融形势，并考虑了不同政策和政治变动对经济的潜在影响。在定价模型方面，报告沿用了利率债定价的“潜在增速—实际利率—政策利率—国债利率”框架，并利用实际利率来估计政策利率和短端利率。同时，报告通过构建广义信贷脉冲指数，对期限利差进行了量化建模。对于信用债，报告建立了一个三层级、六因子的定价框架，包括经济基本面、货币政策、债券供给、债务周期、资产荒持续度和违约风险。最后，报告总结了影响利率债和信用债定价的关键因素，并预测了未来 10 年的国债利率和信用利差的走势。报告认为，基于当前的经济形势和政策方向，国债利率可能会趋势下移，信用利差虽较过去十年有所收窄，但仍具有周期性。关键词：信用风险溢价利率债信用债广义信贷脉冲定价模型1（一）引言1.1 研究背景近年来，全球经济面临诸多挑战，包括新冠疫情的冲击、地缘政治冲突的加剧、全球供应链的重组、以及各国央行货币政策的变动等。这些因素相互交织，对债券市场产生了深远的影响。例如，疫情导致的经济不确定性增加了市场对安全资产的需求，而货币政策的宽松又影响了债券收益率的水平。在这样的背景下，准确预测债券市场的走势，对于投资者进行资产配置、风险管理和收益最大化具有重要意义。1.2 研究意义本研究旨在通过对 2023 年债券市场的宏观经济分析和国际形势分析，构建一个科学合理的利率债和信用债定价预测模型。通过深入分析影响债券市场的各类因素，本研究能够为投资者提供一个更为全面和深入的市场分析框架，帮助投资者更好地理解市场动态，把握投资机会，管理风险。此外，本研究的成果也将为政策制定者提供参考。1.3 研究方法和数据来源本研究采用定量分析方法，结合宏观经济数据、货币政策指标、市场供求状况等多方面因素，构建定价模型。数据来源主要2包括国家统计局、中央银行、各大金融市场交易平台以及国际金融组织等。1.4 研究内容和结构安排本文首先回顾了债券市场的发展历程和现状，然后分析了影响债券市场的宏观经济因素和政策环境。在此基础上，本文构建了利率债和信用债的定价预测模型，并对模型的有效性进行了检验。最后，本文提出了相应的政策建议和投资策略。图 1：债券研究框架来源：自行整理（二）文献综述本文综合考察了利率债和信用债定价的相关理论和实证研究，探讨了货币政策、经济增速、通胀预期、市场不确定性、通胀水平以及利率周期等因素如何影响债券市场。易纲行长（2023）提出的分析框架强调了潜在经济增速、实际利率、政策利率与国3债利率之间的关系，货币政策的核心是调控利率，也就是要把利率调控在有利于经济稳定运行和保持物价基本稳定的水平，短端利率主要由中央银行决定，长端的国债收益率主要由市场决定。经济学理论，一般参考泰勒规则(Talor rule)和黄金法则(golden rule)等来衡量合适的利率水平。期限利差的经典理论，包括纯预期理论、市场分割理论、流动性理论及偏好理论，解释了长期与短期利率之间的关系。此外，基于伯南克框架（1989）的两因素模型深化了我们对期限利差的理解，将其拆解为通胀预期和期限溢价两部分。信用风险溢价研究的起步阶段：最早可以追溯到 Fisher（1959）对信用风险升水决定因素的开创性研究成果。之后Beaver 对信用风险进行了定量研究，1966 年首次验证了公司财务数据中包含着丰富的违约信息。此后，Black & Scholes 提出了期权定价的经典公式，Merton 又将这个期权定价公式引入了债券信用风险定价中，这便是著名的信用风险定价的结构模型。信用风险溢价研究的快速发展阶段：20 世纪 90 年代以来，“信用利差”成为信用风险领域研究的前沿课题。Longstaffand Schwartz（1995）发现美国债券市场信用债的变动与 30 年国债收益率变动呈负相关，并且与其对应的股票回报率变动呈正相关，而且这个结论在低评级信用债上表现得更为明显。Duffee（1998）发现在美国债券市场上，约 20%的信用利差变动与美国国债收益率绝对水平和斜率有关。Collin Dufresne， Goldstein4and Martin (2001) 的研究表明，在包括长短期国债收益率和标普 500 指数的基础上加入了企业违约可能性相关的变量（例如杠杆率、资产波动性）后，约 25%的信用利差可以被这些因素解释。信用风险溢价研究的修正阶段：结构模型对信用风险变动的解释力偏弱，研究引入其他解释因子。由于预期违约损失仅能解释信用利差很小的一部分，因此学者们寻找其他的解释因子。一些研究文献逐步添加了税收因素、流动性溢价和风险溢价等来解释信用利差。Elton（2001）将企业债券的信用利差分解成预期违约损失、税收因素、系统性风险溢价三个部分，并对 1987-1996年美国工业及金融公司债券进行了实证研究，结果表明预期违约损失占比最小，税收利差次之，系统性风险对信用利差的解释力最强。例如对 10 年期 A 级工业债券，三者的解释力分别为 17.8%、36.1%和 46.1%。信用风险溢价研究的再发展阶段：“分解模型”逐渐成为美国债券市场信用利差研究领域的前沿。在综合前人研究成果的基础上，2000 年以后发展的“分解模型”逐步成为市场主流。代表人物包括 Edwin J. Elton（2001）、Driessen（2003）、Amato（2003）、Phihpov（2004）等。这些模型认为，影响企业信用利差的主要因素包括违约风险因素、税收因素、流动性风险因素以及其他系统性因素等。Delianedis 和 Geske（2001）结果表明对AAA 级和 BBB 级债券，违约风险仅能解释 5% 和 22% 的实际观测信用利差，残余利差与交易量衡量的流动性指标负相关，与股5票价格波动性正相关，与股票市场回报率正相关，进而认为信用利差不完全由违约风险和回收率风险决定，而更多地归因于税收、公司价值跳跃、流动性和市场风险因素。Driessen（2003）则运用了不同的方法和数据来进一步地分解信用利差，尤其是添加了流动性溢价这一分项。Driessen 的研究结果表明，即使考虑到流动性溢价和税收因素，风险溢价仍对信用利差具有非常大的解释力，并进一步证明了违约风险并不能完全被分散化。因为首先，二级市场上并不具备足够多成交活跃的个券来进行分散化投资；其次，个券的违约风险并不是相互独立的，违约具有蔓延性。Amato（2003）认为尽管信用利差通常被理解为对信用风险的补偿，但信用利差和信用风险两者之间的关系却很难得到解释。（三）国际经济金融形势分析和展望3.1 海外经济总体判断（2024 年）美国经济在 2024 年展现出了韧性，基准情形下，预计美国实际 GDP 环比折年率三、四季度分别为 1.9%和 2.0%，实际