违约

  • 详情 金融创新能服务实体经济质效吗? ——基于信用保护工具提高企业投资效率的证据
    近年来,在债市违约潮频发制约债券融资的背景下,我国吸收借鉴国外信用衍生品发展经验,创新了中国版的信用风险缓释工具(Credit Risk Mitigation,以下简称CRM),推动了债市功能恢复和金融资源的有效配置。本文搜集银行间及交易所债券市场凭证类CRM数据,从提升企业投资效率的视角,考察了我国金融创新对实体经济提质增效的服务效果。结果发现,发行CRM能够同时降低企业投资不足与过度投资程度,有效抑制企业的非效率投资现象。CRM创设机构发挥了关键性的治理作用,主要通过缓解企业融资约束、降低信息不对称、增强债务治理等机制促进投资效率。CRM服务民营企业提升投资效率的效果更明显,且当CRM创设规模覆盖比率越高、保护期限越长时,提升投资效率的效果越强。结论显示,作为增强债券市场有效性的金融创新制度,CRM具有较好的增信效果和治理效果,契合了金融服务实体经济高质量发展的根本宗旨,对中央提出的“扩大有效益的投资”、“提高资金使用效率”都具有重要实践启示。
  • 详情 债务协商、再融资风险与信用债定价: 来自中国债券市场的证据
    本文研究债务协商风险及其与再融资风险之间的交互作用对信用债定价的影响。通过在策略性债务支付模型中引入再融资风险,本文建立结构化模型推导得出:债务协商风险会提升信用利差;再融资风险对上述关系具有放大作用。实证检验结果与模型预测一致:债务协商风险(破产清算成本和股东相对于债权人的谈判能力)对信用利差存在显著正向影响;再融资风险能够显著放大债务协商风险对信用利差的影响。本文的发现对完善信用债定价理论、健全国内债券市场机制、处置违约风险具有借鉴意义。
  • 详情 碳价格,绿色投资与债券信用利差
    “双碳”目标下企业的绿色投资及风险管理策略受到预期碳价格变动的影响,并且绿色投资最优决策需要企业权衡投资不足的机会成本和绿色债务无法偿还的违约成本。考虑外部融资风险和随机流动性冲击,本文建立一个理论模型,量化研究碳价格对企业最优绿色投资规模和绿色债券信用利差的影响机制。碳资产可被质押使得碳价格在直接影响违约边界的同时,也通过影响绿色投资规模间接影响企业的违约边界,且模型发现由于碳价格对企业违约概率和违约成本的非对称影响,碳价格对信用风险的直接影响大于间接影响。理论结果与进一步的实证分析表明:碳价格的提高能够改善绿色投资企业的信用风险,降低绿色债券信用利差;存在碳价格的高低双重门槛来决定企业的最优绿色投资决策,当碳价格低于影子价格时,随着碳价格的提高,最优绿色投资规模增加、现金持有水平降低,而当碳价格处于显著大于影子价格的较高水平时,碳价格的提高反而降低最优绿色投资规模、提高现金持有水平;此外,当碳价格分别大于和小于高低门槛值时,企业绿色债券信用利差随着绿色投资规模的增加而分别相应地增加和减少。本文研究有助于更深入地理解碳定价机制对企业绿色投资决策和绿色债券定价所发挥的作用与微观机理。
  • 详情 碳风险、区域低碳转型与银团贷款定价
    《巴黎气候协定》以及碳达峰、碳中和目标要求中国向低碳经济发展模式转型。本文以《巴黎气候协定》签署为事件冲击,采用连续型 DID 模型探究了区域低碳转型风险对银团贷款定价的影响。研究发现,自协定签署后,中国高碳排放地区的银团贷款存在显著为正的碳风险溢价;由于地区碳风险导致贷款违约风险上升,从而提高了企业贷款成本。此外,研究还发现:碳风险溢价的高低受地区自然环境和制度环境特征的影响;在法制化程度高的地区,银行因承担污染连带责任而提高对碳风险的重视程度,相应地提高了碳风险溢价;在产品市场发育程度高的地区,价格机制和竞争机制能够激励低碳产品生产和低碳技术研发,从而降低碳风险溢价;在发生气候灾害的地区,银行执行国家救济职能,会降低碳风险溢价;在森林覆盖率高的地区,碳中和更易实现,林业碳汇收益和碳汇抵押资产能够增加现金流并降低信用风险,从而降低碳风险溢价。本文研究对于推动中国区域低碳转型和降低企业融资成本具有重要的政策启示意义。
  • 详情 城投债承销与银行系统性风险
    在我国城投债市场中,商业银行是主要的投资者与承销商。本文认为,城投债承销业务中存在收益与风险相分离的现象,即承销银行获得了承销收入,而债券违约风险主要由投资者承担,这也激励银行积极开展承销业务。而城投债的投资者以商业银行为主,因此加剧了银行系统性风险。本文基于2009-2019年23家银行及其承销的2476支城投债的季度面板数据,对该风险传导机制进行了研究。研究证实(1)城投债利差对承销银行以及银行系统性风险均有显著的正向影响;(2)银行承销业务的地理集中度会影响城投债的风险溢出效应,且短期与长期的影响存在显著差异;(3)地方经济的发展有助于缓解城投债的风险溢出效应。因此,建议进一步明确银行承销业务的责任,避免承销产生的风险外溢。其二,应避免银行城投债承销业务的快速扩张,并稳步构建合理的城投债承销网络。其三,优先化解经济下行地区的城投债风险,避免系统性风险的形成。
  • 详情 企业规模、银行规模与最优银行业结构
    银行规模越大,其在甄别企业家经营能力上越不具有比较优势,为了防范企业家风险,大银行需要严格要求贷款企业的抵押品数量并对其施行严格的违约清算。大银行的这种融资特性导致其难以为中小企业提供有效的金融支持,但却能帮助大企业有效地节约信息成本、减少利息支出,大银行的融资特性与大企业的企业特性相互匹配。要从根本上缓解中小企业的融资约束,关键在于改善银行业结构,满足中小企业对小银行的金融需求,发挥小银行善于甄别企业家经营能力的比较优势,而不是通过行政干预要求大银行服务中小企业。在金融监管方面,由于不同规模银行的融资特性以及适合的融资对象皆存在系统性差异,对不同规模银行的监管也应当有所区别和侧重。
  • 详情 在大数据框架下建立与国际接轨并适合中国金融市场国情的主体信用评级体系
    信用评级行业是现代金融市场经济中的重要组成部分。经过近30年的发展,中国的信用评级业务已涉足金融市场的方方面面,但目前国内实施的信用评级体系仍面临评级虚高、区分度不足、事前预警功能弱等问题。中国的信用评级体系的发展除了需要针对金融行业本身在信用风险的披露进行专业的刻画和解读外,在借鉴国际金融市场和信用评级机构在评级方法实践的基础上,也需要结合中国的实际情况逐步探索出适合中国国情的信用评级的一般方法、分析框架和可落地实践的技术手段。本文的目的是在目前国内金融市场在信用评估(评级)实践中出现问题的基础上,讨论如何基于“全息画像”大数据分析平台为基础,利用大数据方法进行文本数据的分析,提取对应的(非机构化)文本数据的风险特征首先克服描述不好行为(即,违约,欺诈等行为)的“坏”样本数量不够的问题,然后建立支持风险评估相配套的风险业务流程分析框架,从而实现能够改善信用评级质量和提高评级区分度需要的特征指标的筛选,并结合违约模型和配套的信用转移矩阵指标,完成构建与国际通用的信用评级体系标准接轨并适合中国企业主体信用资质表现的信评体系, 从而达到解决挑战中国金融市场发展的三大核心问题:1)信用评级虚高;2)信用评级区分度不足;和 3)信用评级事前预警功能弱的问题。
  • 详情 我国债券信用评级机构真的没有专业能力吗?
    债券信用评级旨在为资本市场参与者提供真实可靠的债券违约风险信息,但我国债券信用评级虚高问题备受媒体和学界质疑。然而,评级较高并不必然意味着评级质量较差。本文将债券信用评级拆分为公开信息和私有信息两个部分,重点考察评级机构利用私有信息调整债券评级是否会影响债券信用利差,以探究我国债券信用评级机构是否真的具备专业能力。研究发现,信用评级机构利用私有信息调高(调低)评级能显著降低(抬高)债券信用利差,且以发行人所在地是否开通高铁、发行人和评级机构之间的旅行距离作为信用评级机构获取私有信息的工具变量时,该结论也依然成立。而且,评级机构利用私有信息调高评级的行为并未导致未来年度评级调低。这表明,总体上,我国债券信用评级机构具备一定的专业能力。但进一步研究发现,对于存在刚性兑付预期的债券,如国有企业发行的债券和银行间市场交易的债券,评级机构私有信息的作用会显著下降,而当债券市场的刚性兑付预期被打破后,评级机构私有信息的作用会显著提升。此外,中债资信这一“投资人付费”的信用评级机构并不具有更强的私有信息挖掘能力,但其进入评级市场后,“发行人付费”的评级机构掌握的私有信息作用会显著上升。最后,本文还利用事件研究法发现,债券信用评级调整会引起债券价格显著变化,进一步证实我国债券信用评级中的确包含了有效的私有信息。
  • 详情 基于保险交易的静态最优区块链模型研究
    保险业的经营特征与区块链技术存在天然契合性,本文通过分析基于区块链技术的保险交易流程,构建了基于保险交易的静态最优区块链模型,得到了保单区块存储员的最优区块存储能力、区块存储成本以及限制区块链违约分叉的约束条件。进一步以我国车险市场的经营数据为例进行数值模拟,得到区块规模、平均记录时间、平均交易费用等指标的最优结果。通过比较静态分析发现,保险交易数量、保单区块存储员人数、区块存储时间等增加以及风险损失率的降低均会导致区块规模增加以及保险交易记录时间和保险交易费用的减少,而外部冲击的增加会导致区块规模的增加以及保险交易记录时间减少,但对保险交易费用的影响取决于因外部冲击增加而产生的交费激励增加和区块规模受限而导致的交费激励减少之间的平衡。基于研究结果,本文在保险科技协同、区块链系统设计和具体场景实践等方面提出了政策建议,同时也指出了一些有待解决的现实问题。
  • 详情 估值踩踏与系统性金融风险防控 ——基于前瞻性偿付能力风险传染模型的分析
    传染性是系统性风险的重要特征,基于中国金融实践研究金融风险的事前传 染对于健全系统性风险防范体系、守住不发生系统性风险的底线意义重大。 本文利用具有 事前不确定性的网络模型研究中国银行系统的偿付能力风险传染, 分析银行系统的崩溃 机制,同时评估系统性风险水平变动情况。 研究发现:破产不是损失传染的必要条件,银行 对交易对手未来违约的预期有时会引发即期损失; 银行对交易对手的价值重估具有网络 效应,在外部冲击较大时会导致“估值踩踏”与银行系统崩溃;系统性风险主要受银行间关 联性影响,2016 年以来,随着金融监管加强,中国系统性风险总体水平显著降低;银行脆 弱性与银行间杠杆有关,银行系统重要性与银行间资产规模有关。 据此建议监管层要求银 行制定明确的恢复与处置计划,稳定市场预期,避免“估值踩踏”;同时加强同业创新监管, 将银行同业控制在合理范围内;完善政策救助与政策干预框架,提高政策干预的科学性。