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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著1841年美國(guó)絲綢商人為獲取利潤(rùn)開(kāi)始向社會(huì)發(fā)布個(gè)人信息,這標(biāo)志著信用開(kāi)始形成。后逐步發(fā)展起來(lái)的信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu),以穆迪、標(biāo)普和惠譽(yù)形成“三足鼎立”的局面。在發(fā)達(dá)國(guó)家里,信用評(píng)級(jí)是經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的保障,評(píng)級(jí)在當(dāng)時(shí)開(kāi)始逐步推廣于發(fā)達(dá)國(guó)家,對(duì)金融行業(yè)的發(fā)展起著舉足輕重的地位,各國(guó)都努力地以求得到三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的青睞。但歐債危機(jī)和次貸危機(jī)的到來(lái),讓全球又陷入對(duì)評(píng)級(jí)的質(zhì)疑狀態(tài)下,致使三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)失去了原本不可撼動(dòng)的威信,更重要的是這大大阻礙了評(píng)級(jí)業(yè)的
2、發(fā)展。信用利差作為衡量信用風(fēng)險(xiǎn)最重要的指標(biāo)之一,得到了投資界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注和研究,對(duì)于影響信用利差的因子,各界也是眾說(shuō)紛紜,不可一致。此后,各國(guó)也開(kāi)始在本國(guó)建立自己的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu),以期更好地為本國(guó)金融發(fā)展服務(wù)。
我國(guó)的評(píng)級(jí)業(yè)是伴隨著債券市場(chǎng)的興起而發(fā)展起來(lái)的,最初起始于20世紀(jì)80年代,經(jīng)過(guò)三十多年的發(fā)展,已形成一定的規(guī)模,擁有屬于本國(guó)權(quán)威性的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu),適用于本國(guó)的評(píng)級(jí)方法和相對(duì)完備的評(píng)級(jí)制度。對(duì)債券市場(chǎng)而言,如今處于快速發(fā)展
3、階段,無(wú)論從數(shù)量上還是種類(lèi)上都有質(zhì)的提升,其次債券市場(chǎng)的發(fā)行方式、發(fā)行場(chǎng)所、發(fā)行期限等等特征都較以前有明顯改善。但相對(duì)于股票市場(chǎng),債券市場(chǎng)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后其發(fā)展規(guī)模,而債券市場(chǎng)的加速發(fā)展往往是離不開(kāi)信用評(píng)級(jí)的。兩者相輔相成,相互促進(jìn),我國(guó)信用評(píng)級(jí)業(yè)站在債券市場(chǎng)高速發(fā)展的軌道上也從開(kāi)始的雛形發(fā)展到了如今較為完整的評(píng)級(jí)體系,但比較于國(guó)外的評(píng)級(jí)機(jī)制而言,我國(guó)評(píng)級(jí)也還存在許多缺點(diǎn)。
我國(guó)的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)不具備完整的獨(dú)立性是最致命的硬傷,加之國(guó)人投
4、資者對(duì)評(píng)級(jí)信息的不完全接納性使得我國(guó)評(píng)級(jí)業(yè)的發(fā)展舉步維艱。我國(guó)研究人員在關(guān)于信用評(píng)級(jí)對(duì)債券市場(chǎng)的影響方面有大量文獻(xiàn),這從理論上指導(dǎo)我國(guó)評(píng)級(jí)業(yè)的發(fā)展,促進(jìn)其與國(guó)際接軌。
在評(píng)級(jí)對(duì)債券發(fā)行利差相關(guān)文獻(xiàn)中,各國(guó)學(xué)者從各方面實(shí)證分析了對(duì)影響發(fā)行利差的因素,其中包括了宏觀因素和微觀因素。主要有股市波動(dòng)率,債券市場(chǎng)波動(dòng)率、GDP、CPI、債券發(fā)行規(guī)模、財(cái)務(wù)指標(biāo)等等,本文借鑒歷史文獻(xiàn)所使用的模型進(jìn)行改進(jìn),添加新變量以求改進(jìn)模型擬合度,使結(jié)果
5、更具說(shuō)服力,也為證明我國(guó)評(píng)級(jí)對(duì)債券發(fā)行利差的影響程度。
通過(guò)受評(píng)主體的評(píng)級(jí)結(jié)果對(duì)其債券的發(fā)行利差的影響可反映出信用評(píng)級(jí)對(duì)我國(guó)債券發(fā)行市場(chǎng)的影響。評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)提供的信用評(píng)級(jí)在一定程度上揭示了其風(fēng)險(xiǎn)情況,可為投資者做決策的時(shí)候提供重要的依據(jù),故在債券評(píng)級(jí)市場(chǎng)上,受評(píng)主體評(píng)級(jí)越高,其發(fā)行的債券更容易獲得投資者的青睞,從而使得債券的發(fā)行利差越小;反之,其發(fā)行利差越大;即債券發(fā)行利差與信用評(píng)級(jí)成反向關(guān)系。否則,說(shuō)明信用評(píng)級(jí)在債券市場(chǎng)上并沒(méi)有
6、效率。
本文就信用評(píng)級(jí)對(duì)債券發(fā)行利差的影響,選取2010年到2015年的債券數(shù)據(jù),從發(fā)行利差的角度予以實(shí)證分析。對(duì)債券進(jìn)行篩選,選取占比最大的四類(lèi),分別為公司債、企業(yè)債、中期票據(jù)、短期融資券,使用改進(jìn)的“TIC模型”驗(yàn)證評(píng)級(jí)對(duì)各類(lèi)債券的影響及其影響程度。
本文共分為六個(gè)章節(jié),除緒論外,各章節(jié)的內(nèi)容如下:
第二章簡(jiǎn)單的回顧了國(guó)內(nèi)外有關(guān)債券市場(chǎng)中信用評(píng)級(jí)的文獻(xiàn)綜述;
第三章就我國(guó)債券市場(chǎng)上債券市場(chǎng)和信
7、用評(píng)級(jí)業(yè)的概況做了詳細(xì)闡述,了解其發(fā)展史和當(dāng)今發(fā)展?fàn)顩r,并指出了我國(guó)信用評(píng)級(jí)業(yè)存在的主要問(wèn)題;
第四章為評(píng)級(jí)對(duì)債券發(fā)行市場(chǎng)影響力的統(tǒng)計(jì)分析,選取我國(guó)主要的四類(lèi)債券,在2010-2015年的數(shù)據(jù)情況做了關(guān)于其評(píng)級(jí)等級(jí)對(duì)其發(fā)行利率和發(fā)行利差的描述性統(tǒng)計(jì)分析,分析結(jié)果表明,各類(lèi)債券的發(fā)行利率和發(fā)行利差均隨著信用等級(jí)的提高而下降,隨著信用等級(jí)的降低而上升;接著對(duì)具有代表性的企業(yè)債,選取發(fā)行期限為7年期,發(fā)行規(guī)模在9-11億元,并按照一
8、定規(guī)則進(jìn)行篩選和分類(lèi),分別研究信用評(píng)級(jí)(債項(xiàng)評(píng)級(jí)和主體評(píng)級(jí))對(duì)其信用利差的顯著性分析(使用F、T檢驗(yàn)),研究表明,我國(guó)評(píng)級(jí)業(yè)在債券市場(chǎng)是有效率的,得到了廣大投資者的一定認(rèn)可,成為了他們進(jìn)行投資決策的重要依據(jù)。
第五章實(shí)證分析信用評(píng)級(jí)對(duì)債券發(fā)行利差的影響,因前面得出信用評(píng)級(jí)會(huì)影響債券市場(chǎng),但是并不知道信用評(píng)級(jí)對(duì)債券市場(chǎng)的影響程度,故而針對(duì)此問(wèn)題做了定量研究。本文從信用評(píng)級(jí)對(duì)債券發(fā)行利差的研究方面來(lái)佐證對(duì)債券市場(chǎng)的影響程度,故選取
9、了2011-2015年間的公司債、企業(yè)債、中期票據(jù)、短期融資券進(jìn)行多元回歸。把發(fā)行利差作為被解釋變量,債項(xiàng)評(píng)級(jí)和主體評(píng)級(jí)作為解釋變量,并存何平、金夢(mèng)(2010年)的模型基礎(chǔ)上添加了新的變量,即提前還款條款、是否有擔(dān)保,以期增加模型的擬合度,使結(jié)果更具有說(shuō)服力。實(shí)證結(jié)果表明,其發(fā)行利率與債項(xiàng)評(píng)級(jí)和主體評(píng)級(jí)的有顯著性負(fù)相關(guān)關(guān)系,影響程度由其系數(shù)的絕對(duì)值決定。
第六章總結(jié)了本文的相關(guān)敘述和實(shí)證結(jié)論,并針對(duì)債券評(píng)級(jí)行業(yè)的改善和提高提出
10、了一些政策性建議,以期促進(jìn)我國(guó)債券評(píng)級(jí)業(yè)的發(fā)展。
本文的創(chuàng)新之處在于
一、文章在債券定價(jià)的現(xiàn)有模型,即“TIC模型”的基礎(chǔ)上稍加改進(jìn),加入了變量,即是擔(dān)保、提前還款兩個(gè)變量,以此希望提高模型的解釋精度,使之更有說(shuō)服力;
二、文章按債券分類(lèi)(按照WIND標(biāo)準(zhǔn)),對(duì)主要的四大類(lèi)債券進(jìn)行了定量和定性分析,使用了統(tǒng)計(jì)分析和多元線性回歸分析;
三、數(shù)據(jù)上量的提升,選自了2010-2015年期間的四大類(lèi)債券,
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