本文原發於2018年3月9日
追求“公平”系列報告之四
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張文朗 郭永斌
要點
● 追求“公平”或致信用風險暴露，我們用隱含評級幫助甄別信用風險，未雨綢繆。2017年供給側改革導致企業利潤改善，新增信用債違約明顯下降。但追求“公平”、金融嚴監管或致信用違約增加。在外部信用評級可能存在虛高的情況下，我們用隱含評級（投資者心目中的評級）幫助判斷各行業、各區域的信用債風險。樣本覆蓋2010-2018年1月底發行的企業債、公司債、中票、短融四種類型的信用債，共計4800個發行主體和20242支債券。
● 總體而言，產業債信用風險被低估的程度逐步上升，其中鋼鐵行業風險被低估的程度似乎最高，傳媒最低。隱含評級指標可以用來描述投資者自己對債券風險的評判，隱含評級低於外部評級說明信用風險可能被低估。從2014年到當前，隱含評級對外部的偏離度明顯擴大，說明市場對信用債風險的擔心上升，信用風險或被低估。截至2018年1月底，鋼鐵、採掘、房地產、建築裝飾等10個行業隱含評級對外部評級的偏離超過1個級別，鋼鐵行業偏離最多，傳媒行業偏離最少。從區域來看，投資者似乎認為山西省產業債信用風險被低估的程度較高，而上海、廣東等省產業債風險低估的程度似乎較低。
● 隱含評級顯示國防軍工和公用事業產業債的信用風險似乎較低，而建築裝飾、紡織服裝產業債的風險似乎較高，鋼鐵、採掘行業產業債的信用風險近來有所下降。截至2018年1月底，國防軍工和公用事業產業債的隱含評級級別最高。採掘和鋼鐵行業等產能過剩行業受2016年以來的供給側改革影響，利潤超預期改善，其隱含評級上升，風險或下降。從區域來看，產業債隱含評級較低的區域包括內蒙古、吉林、甘肅、海南、寧夏、廣西和遼寧，北京產業債隱含評級總體而言最高。
● 總體來說，城投債信用風險被低估的程度小於產業債，但被低估的程度在上升，各地區差別較大。2018年1月，城投債隱含評級對外部評級的偏離度超過0.7個級別，是投資者自2013年以來對城投債最擔心的時期。山西、雲南、天津、廣西、吉林等5個區域的城投債的隱含評級對外部評級的偏離度較多，平均約1.5個級別，或表明投資者認為其信用風險被低估的程度相對多一些；北京、上海、廣東等區域經濟發展水平較高，財政收入水平較好的區域，隱含評級較高。而吉林、青海、內蒙古、貴州、遼寧、黑龍江等區域，隱含評級較低。
● 經驗顯示，如果信用債的隱含評級對其外部評級的“折扣”大於1.5個級別，其違約風險或相對較高，重點關注地產、建築裝飾等行業違約風險。在2018-2019年未到期有違約風險的信用債中，採掘、房地產、鋼鐵、建築裝飾、建築材料、綜合、非銀金融等行業的隱含評級偏離外部評級達1.6個級別以上。房地產行業未來到期金額超過1萬億，綜合、採掘、建築裝飾、鋼鐵等行業到期金額也具有較大規模。
正文入
引言：信用風險捲土重來？
2017年以來，金融嚴監管衝擊市場流動性和市場預期，信用債收益率跟隨利率債收益率“上躥下跳”。金融工作會議強調“金融服務實體經濟，強化金融監管，堅定執行穩健的貨幣政策”，並在國家層面設立國務院金融穩定委員會，協調監管；“十九大”要求“健全金融監管體系，守住不發生系統性金融風險的底線”；中央經濟工作會議把“防範化解重大風險”作為三大任務之首，資管新規頒佈在即，金融監管步步為營，流動性對債券市場的衝擊仍在所難免。
追求“公平”是十九大的主題，開局之年已有展現。一個關鍵問題是，儘管債券市場上演“熊出沒”，但與2014-16年相比， 2017年新增違約債券數量和金額明顯減少（圖1-2），主要原因是供給側改革引發的企業利潤改善和房地產市場反彈引發短期經濟改善所致。
正如我們在1月初的年度報告《備戰拐點，買入“公平”》中指出，追求“公平”核心在於緩解貧富分化，而緩解貧富分化關鍵在於阻止金融週期繼續上行，嚴監管正是為此而來。在新的金融監管框架下，政府強調“推動經濟去槓桿，要把國有企業降槓桿作為重中之重，抓好處置‘殭屍企業’，地方政府要嚴控債務增量，終身問責，倒查責任”。信用違約風險是否會集中爆發？在我國評級未能充分反映債券實際投資價值的情況下，如何通過評級識別存在真實信用風險呢？目前債券信用風險主要集中的哪些區域和行業呢？
外部評級或低估信用風險，要關注隱含評級
當前債券評級與發行人基本面持續背離，可能有“信用泡沫”現象。從2010年起，債券發行人的資產負債率不斷上升，資產報酬率未見明顯改善，利息保障倍數仍在下降，但企業評級卻不斷上調。2010全市場AA及以上評級佔比為73%，到2018年1月底達到了95%（圖3），當前債券市場評級呈現出向高級別一邊倒的現象，可能有“信用泡沫”現象。其中建築裝飾等行業的信用泡沫或較為明顯（圖4）。當然， 債券評級是一個複雜的程序，評級機構不只考慮發行機構的財務指標，還有其他方面，比如政府的支持也會考慮。
那麼，這種情況下，我們如何更全面地看待信用風險呢？ 一個方法是觀測所謂的“隱含評級”，因為隱含評級通過投資者的角度反映出債券的應有的投資價值。隱含評級由發行利率結合中債估值收益率倒推而出。我們所用樣本區間為2010年至2018年1月底發行的企業債、公司債、中期票據和短期融資券四種類型的信用債共計4801個發行主體，20242支存量個券，結合中債估值發佈的收益率曲線及發行利率倒推隱含評級。
隱含評級的測算方法如下。首先，對樣本個體進行篩選，企業的償債能力更多依靠發行主體的實力，因此重點關注主體評級債券，剔除無主體評級的發行主體；然後，確定其發行當日的發行利率，並與發行日當日中債或中證估值的收益率進行對比[1]，尋找該發行利率與中債或中證當日同期限的收益率絕對值最小的那個利率，並找出這個中債或中證所給定收益率的級別，這個級別就定義為發行人的隱含評級。
舉實例看看隱含評級的構造方法。如圖5所示。債券1（111068.SZ）與債券2（122643.SH）分別是所取信用債數據池中的兩個債券樣本數據，其外部評級及發行期限同為AA級5年的企業債樣本。如圖所示，由上至下分別為中債企業債在發行上市當日前後5個評級（本例中即是A+、AA-、AA、AA+、AAA）5年期收益率的估值水平，綠色標點為債券1和債券2發行當天的5年期不同級別的收益率，債券1當天發行利率與5年期A+估值利率絕對值最小，因此債券1的隱含評級就是A+，比發行主體外部評級低2個級別；債券2當天發行利率與5年期AA估值利率絕對值最小，因此債券2的隱含評級就是AA，與發行主體外部評級相當。
隱含評級有兩方面的作用，一方面隱含評級彌補外部評級作為基礎性評級而無法準確反映市場信用風險的作用，另一方面相較於信用利差更加直觀化呈現市場對發行人信用風險的反映。
要提醒的是，我們也不能高估強調隱含評級的作用，把它當作對外部平級的補充更為合適，而不是撇開外部評級這個重要指標，畢竟評判信用風險是一個艱鉅而複雜的事情，並非一兩個指標能就能解決問題。
從發行人外部評級和隱含評級的分佈對比來看，截至2018年1月底，發行人外部評級呈現出以AA為高點偏向AA級以上的偏分佈，而從隱含評級來看，發行人隱含評級呈現出以AA為中心的正態分佈（圖6-7），隱含評級對外部評級在AA及以上評級進行了明顯的下調，說明市場反映出的信用風險要明顯高於外部評級反映的信用風險。
信用債市場中外部評級為A+、AA-、AA和AA+均可能存在對信用風險的低估。 發行利率是均衡條件下形成的價格，應該是對市場信息最佳的反應，發行利率倒推的隱含評級是投資者認為的公允評級。我們利用隱含評級對外部評級的偏離度[1]來衡量信用債的風險可能被低估的程度，隱含評級對外部評級的偏離度一方面揭示投資者對債券的風險情緒，另一方面可能反映外部評級的虛高程度。
隱含評級對外部評級打多大的“折扣”呢？ 隱含評級為A的主體一般比外部評級要低1.7個級別（圖8），對應外部評級一般在A+到AA-之間；隱含評級為A+的主體一般比外部評級低1.5個級別，對應外部評級在AA-到AA之間。以此類推，隱含評級為AA-主體的外部級別一般在AA； 隱含評級為AA、AAA-和AAA的主體外部評級一般也為AA、AAA-和AAA，區別較小；隱含評級為AA+的主體外部評級一般為AAA-。
隱含評級對應的信用利差或比較好地反映了信用風險。如圖9所示，外部評級對應的信用利差似乎未準確反映債券信用風險，而隱含評級與信用利差呈現完全逆向變動關係（圖10），即隱含評級越高，信用利差越低。
哪些信用債風險可能被低估？
將信用債分為產業債和城投債，將產業債按不同行業劃分，將城投債按不同區域劃分，我們從隱含評級的角度分析產業債和城投債的風險。
從隱含評級對外部評級的折扣來看， 投資者對城投債的信仰依然存在（圖11）。截至2018年1月底產業債中隱含評級為A+、AA-、AA、AA+、AAA-的企業一般比外部評級低1.9、1.4、0.5、1.5、0.6個級別，而隱含評級為A+、AA-、AA、AA+、AAA-城投債一般比外部評級低1.7、1.0、0.2、0.6、0.3個級別。
哪些產業債風險可能被低估？
哪些產業債的信用風險可能被低估呢？截至2018年1月底，鋼鐵、採掘、房地產、建築裝飾、綜合、有色金屬、化工、建築材料、輕工製造、紡織服裝等10個行業隱含評級對外部評級的偏離超過1個級別，其中鋼鐵行業的偏離最高，其外部評級的虛高程度最嚴重；國防軍工、公用事業、傳媒等3個行業隱含評級對外部評級的偏離不到0.5個級別，其中傳媒行業偏離度最低，外部評級與隱含評級最接近（圖12）。
從時間維度看，從2014年底的數據和2018年1月底的數據對比來看，隱含評級偏離度明顯在擴大，表明市場對信用風險的擔心在不斷增加，除鋼鐵、採掘行業偏離度仍然最高外，房地產、建築裝飾、建築材料的風險在行業排序中明顯增加（圖12-13）。
分區域來看，山西產業債的隱含評級對外部評級的折扣最多，偏離程度為1.6個級別，青海、甘肅、陝西、河北、廣西、貴州、湖北、內蒙古、四川、新疆、山東、遼寧等20個省份偏離度為1個級別；上海、廣東、西藏等省份隱含評級偏離度較低（圖14）。
每個行業產業債的信用風險具體是什麼情況呢？從產業債各行業平均隱含評級[1]來看，國防軍工和公用事業隱含評級級別最高在6以上（在
AA+到AAA-之間），風險最小，其次是汽車和交通運輸行業（圖15）。採掘和鋼鐵行業等產能過剩行業受2016年以來的供給側改革導致的利潤超預期改善影響，隱含評級在AA到AA+之間。建築裝飾、輕工製造和紡織服裝等行業的隱含評級較低，說明投資者對這些行業更為擔心。
從區域來看，北京產業債隱含評級最高，其次為上海、江西、山西、青海等區域，隱含評級較低的區域包括內蒙古、吉林、甘肅、海南、寧夏、廣西和遼寧（圖16）。
哪些城投債信用風險可能被低估？
城投債隱含評級對外部評級的折扣跟政府對城投企業隱性擔保的態度高度相關。 2017年財政部陸續發文劍指政府違規舉債（附表1），即地方政府通過城投企業進行違規舉債的行為。
受此影響，市場對城投企業債產生悲觀情緒。2018年初城投債隱含評級對外部評級的折扣超過0.7個級別，是2013年以來情緒最悲觀的時期（圖17）。分區域來看，目前山西、雲南、天津、廣西、吉林等5個區域的隱性評級偏外部評級在1.5個級別左右，偏離程度較大，市場比較悲觀；河南、安徽、江西3個區域隱含評級偏離不到0.5個級別，上海呈現正偏向，表明這個幾個區域的市場情緒略好（圖18）。
經濟發展水平較高，財政收入水平較高的區域，隱含評級較高，如北京、上海、廣東、天津等區域（圖19）。而吉林、青海、內蒙古、貴州、遼寧、黑龍江等區域隱含評級相對較低，市場對這些區域城投債表現出的信用風險表示擔心，主要原因在於以上區域經濟發展水平較低，財政收入較少，對城投企業的隱性擔保能力較弱。目前財政部明確規定地方政府不許對城投企業負債方直接進行擔保，城投企業債務不能納入地方政府隱性債務，地方政府對城投負債方違規開展的擔保除追查相關政府負責人外還要追查金融機構責任。其實政策允許地方政府通過正規的方式開展政府購買（對資產的購買），這間接體現為區域財政實力較高的省份其政府購買能力較強，隱性擔保能力較強，也就是目前隱性評級所體現出來的結果。
除此之外，當前開展的置換債意味著區域城投的風險有所降低，2015年至2017年12月底共發行置換債10.9萬億，佔2014年底15萬億地方政府債務的73%，扣除不需要置換和放棄置換的債務，
2018年地方政府仍有1.7萬億置換債將發行。目前新疆、陝西、黑龍江、河南、河北、寧夏、吉林、安徽、甘肅、廣東、青海、上海、江西、北京等區域這一比例低於全國，其中上海、江西、北京這一比例不足50%（圖20），以上省份未來通過發行置換債償還城投企業債務的能力仍較高，其城投企業的風險可能較小。
從隱含評級預判債券違約狀況
那麼，隱含評級是否可以提前反應個券的違約風險呢？我們提取2014年至今信用債違約名單中有效樣本95個，結果發現62個違約樣本在其發行日期時，隱含評級均相比其外部評級低，其違約風險在發行之時已被市場隱含評級體現（佔有效有樣本的65%）。
那些發行時期隱含評級低於外部評級而且後來確實出現違約的債券中， 1年內出現違約的佔47%（圖21），其隱含評級對外部評級平均偏離度約1.6個級別；1-2年內出現違約的個債佔31%，其隱含評級平均偏離外部評級1.5個級別；2-3年內出現違約的個債佔13%，隱含評級平均偏離1.8個級別；3年以上出現違約的個債佔比近10%，隱含評級平均偏離1.4個級別。提前2年以內成功反應出債券違約的個債佔比高達
77.4%[1]，隱含評級偏離外部評級在1.5個級別以上。
從違約個債的行業分佈來看，鋼鐵、化工、機械設備、建築材料、建築裝飾、商業貿易在債券發行日的隱含評級平均偏離外部評2個級別，採掘業、電器設備、國防軍工、食品飲料行業在發行日隱含評級平均偏離外部評級分別為1.8、1.7、1.6和1.3個級別，交通運輸、有色金屬和綜合行業隱含評級平均偏離1個級別。
隱含評級方法提前多久反映出單個債券違約跟產業運營特點、資產結構及商業週期有關係，不能一概而論，但一般而言，隱含評級對外部評級折扣越大，其違約發生的時間或越快。隱含評級相較於外部評級偏離較大的鋼鐵、化工、機械設備、建築材料、商業貿易、採掘行業，隱含評級的提前反應期違約的期限均在一年以內（圖22）；電氣設備、食品飲料、有色金屬等行業的預測違約間隔均在兩年以上，領先關係較弱。
我們整理了所有尚未到期的12899支信用債，共3839個發行主體。其中，違約風險相對較高（指隱含評級偏離外部評級1個級別以上，包含1個級別的主體）的信用債發行主體佔53.2%（包含城投債），產業債發行主體佔28.6%；隱含評級偏離2個級別以上的信用債發行主體佔21.7%，產業債佔16.3%。
從未到期金額的期限分佈來看，尚未到期的信用債總金額為15.58萬億，違約風險較高的共計8.36萬億，佔未到期金額的53.67%，其中2018-2021各年分別佔7.52%、11.27%、13.43%和10.91%（圖23）；隱含評級偏離外部評級2個級別以上的共計3.77萬億，佔未到期信用債的24.20%，其中2018至2021各年分別佔比2.69%、4.43%、5.63%、和2.59%（圖24）。
從未到期債券分行業來看，全部未到期的有違約風險的信用債中鋼鐵、採掘、建築材料、房地產、綜合等行業隱含評級偏離外部評級在1.6個級別以上，其違約風險較高（圖25）；2018-2019年未到期有違約風險的信用債中，採掘、房地產、鋼鐵、建築裝飾、建築材料、綜合、非銀金融等行業的隱含評級偏離外部評級在1.6個級別以上，違約風險較大（圖26）。
從有違約風險的個債分行業未到期金額來看，房地產行業未來到期金額超過1萬億，綜合、採掘、建築裝飾、鋼鐵等行業到期金額也具有較大規模，結合到期金額的規模和隱含評級偏離度來看，未來違約風險較高的行業為房地產、建築裝飾、建築材料、鋼鐵、採掘、綜合等行業（圖27）。
[1]由於數據可得性，公司債利用的是中證估值收益率曲線，企業債、中票、短融利用的是中債估值收益率曲線。
[2] 隱含評級對外部評級的偏離度=∑_(i=1)^k〖[Xi（隱含評級）-Xi（外部評級）]*k/100，其中，隱含評級與外部評級取值為9個等級，分別為A-、A、A+、AA-、AA、AA+、AAA-、AAA、AAA+，分別賦值1、2、3、4、5、6、7、8、9，表明等級越高，其信用情況越好，信用風險越小。
[3] 以產業債分行業為例說明平均隱含評級計算方法：取存量產業債個體，先將所有的隱含評級進行數字化（即1-9得分分別對應A-到AAA+的9個等級），將樣本的隱含評級數值進行加總求和，之後除以該細分樣本內的樣本個數，求得各行業或各區域的平均隱含評級數值（實質上就是等權重加權，對所有隱含評級賦予同等權重）。
[4] 提前預測某發行人主體違約時間差=該發行人首次違約日期—離違約日最近的發行日(隱含評級低於外部評級)
附錄：
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