优秀的经济毕业论文收集整理（共4篇）(14)

　　(二)信用利差的度量

　　债券信用利差一般用债券到期收益率减去相同期限的无风险收益率表示。国内研究多用国债收益率代表无风险收益率，但考虑到我国公司债按20%缴纳利息税，国债免税，为剔除税收对信用利差的影响，本文无风险收益率采用国开债收益率数据。Kwan以到期日为基准，通过计算与公司债最接近的前后两只国债的插值，使插值国债与公司债到期日相同[13]。冯宗宪等也采用插值法构造相同期限的国债[14]。但公司债到期日匹配并不等于现金流匹配，更精确的匹配应以债券久期为标准而非到期日[15]。因此，本文利用与样本公司债券久期匹配的国开债插值匹配方法来计算样本债券的信用利差面板数据：CSitd[k]。其中，k为对应样本债券，i为样本债券对应发行主体上市公司，td以月为频度，d为每个月度内的交易日。同时，借鉴Gilchrist等的做法将信用利差面板数据按月内交易日d和债券k取算术平均，得到信用利差月度时间序列(GZcreditspread)。

　　width=158，height=35，dpi=110

　　(1)

　　图1为不同方法度量的信用利差比较，可以看出，2016年10月份之前，GZ信用利差走势和期限利差走势相仿①；2016年10月份之后，GZ信用利差与票据国债信用利差、同期限不同评级公司债利差走势相近，相关系数分别高达0.75、0.52，期限利差与信用利差走势相悖，相关系数为-0.68。究其原因，2016年下半年之前，我国债券市场普遍存在刚性兑付的问题，债券信用利差并不能完全反映企业的信用风险，受流动性影响较大，故而与期限利差相关性较高；2016年下半年开始，金融去杠杆成为监管部门的重点任务之一。在此期间，债券信用利差不断扩大，更加真实反映企业信用风险。可见，GZ信用利差较为准确地刻画了信用利差主导影响因子的变化。

　　(三)不确定性的度量

　　对于不确定性，国内文献多采用宏观经济增长率的移动标准差或广义自回归条件异方差来度量，如韩国高和胡文明[16]。但是，经济增长数据属于低频数据，敏感性不高，而金融市场中，股票市场具备高流动性和高敏感性的特性。Bloom证实时间序列上的股票波动率指数与各种形式的截面离差测度的不确定性高度相关，股票市场能较好测度不确定性[2]。Gilchrist等利用Fama-French三因子模型加总动量因子的四因子模型，预测股票超额收益，然后利用回归得到的残差标准差来测度不确定性[3]。这种利用基于股票市场的经典资产定价模型来度量不确定性的方法可以较为准确地反映不确定性波动的外生性，优于其他与经济周期波动具有内在关联性的方法。本文将借鉴此度量方法。

　　赵胜民等研究发现，与美国股市的经验相反，三因子模型相较增加了赢利能力和投资水平因子的五因子模型，更适合我国。我国股市市值效应和价值效应明显，而赢利能力和投资水平两因子解释组合超额回报并不明显[17]。因此，本文利用Fama-French三因子模型回归得到的残差标准差来度量不确定性。选取沪深300为市场组合并采用2*3分组法分组：将沪深300指数对应上市公司按市值大小平均分成2组，小市值组S和大市值组B；按账面市值比大小以30%、40%、30%的比例分为3组，高账面市值比H、中账面市值比M和低账面市值比L；并且每年按最新数据更新分组。计算市值因子SMB=[(SH+SM+SL)-(BH-BM+BL)]/3和价值因子HML=[(SH+BH)-(SL+BL)]/2，并做Fama-French三因子模型回归：

　　ri-rf=αi+βi，1(rm-rf)+βi，2SMB+βi，3HML+μitd

　　(2)

　　式(2)中，ri为样本债券对应的41家上市公司日涨跌幅，rf为无风险收益率，rm为沪深300日涨跌幅。由于上市公司按季度披露财务数据，因此对回归残差width=23，height=23，dpi=110求季度的标准差：

　　width=193，height=41，dpi=110

　　四、不确定性和信用利差的关系

　　Merton认为公司债为看跌期权空头和无风险债券的组合，其信用风险取决于公司资产价值波动率和杠杆率[18]。然而实证研究发现，债券违约损失仅能解释信用利差的一部分。随后学者将公司债超额收益影响因子扩展到税收、流动性风险、跳跃风险、市场系统性风险。本文借鉴经典债券定价模型的做法，控制变量加入了发行主体上市公司层面的变量firm和债券层面变量bond。上市公司层面变量包括：上市公司股票市场表现季度涨跌幅(return)、上市公司总资产(ass)、收入增长率(income)、总资产收益率(roa)和杠杆变量资产负债率(lev)；债券层面变量包括：债券剩余期限(resisual)、债券久期(duration)、债券发行规模(bondsize)、债券票面利率(bondrate)和债券期限(bondterm)。另外，由于我国债券市场刚性兑付的现象，信用利差受期限利差影响较大，因此加入收益率曲线的斜率期限利差变量term，同时控制了个体变量ρi。回归方程如下：

　　CSit[k]=α+β1uncit[k]+β2termit[k]+β3firmit[k]+β4bondit[k]+ρi+εit[k]

　　(4)

　　式(4)中，k为样本债券，i为样本债券对应上市公司，t为季度数据。信用利差、不确定性、总资产、债券发行规模、票面利率、债券期限、剩余期限、久期、期限利差变量取对数形式。为防止虚假回归，本文对相关变量采用不同单位根检验的Fisher.ADF检验和相同单位根检验的LLC检验，发现各变量均平稳。在此条件下，对模型回归，结果如下：

　　由表1的回归结果可知，信用利差对不确定性的弹性系数在0.09～0.13区间内，在1%水平上显著为正，说明经济不确定性程度越高，信用利差越大，有效支持了假设1。同时，作为控制变量的随时间变化的宏观因素，收益率曲线的斜率期限利差在1%水平上显著为负，说明期限利差越大，信用利差越小。这可能是因为我国信用利差同时受市场流动性水平的影响较大，当市场流动性水平较高时，期限利差扩大是因为市场短端利率变低，债券市场资金供给较多，金融机构市场风险偏好较高，从而信用利差变低。当控制了上市公司层面和剩余期限、债券久期变量后，我们发现上市公司收入增长率和总资产收益率弹性系数在5%水平上显著，但系数绝对值较小。同时，信用利差对上市公司杠杆率的弹性系数并不显著。这可能与我国债券市场一直存在的刚性兑付有关，信用利差对上市公司利润表和资产负债表敏感性钝化。相反，在完全控制债券层面变量后，债券期限、剩余期限、票面利率的显著性水平表现较好，说明债券市场的流动性指标对债券信用利差具备较好的解释力。在三个回归模型下，信用利差对不确定性的弹性系数一直在1%水平上显著为正，说明回归结果具有稳定性。

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