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基于机器学习的信用债流动性风险预警研究

国际金融研究 2024年第5期 74-85页

作者：张宗新周聪复旦大学经济学院南方电网能源发展研究院有限责任公司

防控信用债的流动性风险关系到防范系统性金融风险和维护国家安全,其核心在于对风险进行有效测度和预警。本文采用2009年1月—2020年12月的中国信用债月度数据,通过尾部相关性测度信用债流动性风险,从融资约束、信用风险和噪声交易角度... 详细信息

防控信用债的流动性风险关系到防范系统性金融风险和维护国家安全,其核心在于对风险进行有效测度和预警。本文采用2009年1月—2020年12月的中国信用债月度数据,通过尾部相关性测度信用债流动性风险,从融资约束、信用风险和噪声交易角度构建预警风险因子体系,并采用神经网络等包含11种设定的机器学习模型,预警信用债流动性风险并识别重要风险因子的作用机理。研究表明:第一,包含一层隐含层的神经网络对信用债流动性风险的预警能力最强,在不同类型债券和不同外部环境的样本中预警能力的稳定性较强,能准确预警市场层面的流动性枯竭事件;第二,券龄的重要性最高,新发行的债券会通过引发噪声交易的方式形成流动性风险,但随着券龄增加,流动性风险减少的程度是递减的;第三,流动性风险是由多类风险因子协同运动生成的,其中,经济状况变动、货币政策改变或跨市场冲击与券龄的非线性联动对于驱动流动性风险最为重要。

关键词：信用债流动性风险机器学习风险测度风险预警

基于LSSVM模型的我国信用债风险预警研究

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金融监管研究 2024年第6期 75-92页

作者：周芮帆中共四川省委党校经济学教研部

作为重要的金融市场,我国信用债市场的风险状况威胁金融安全与稳定,因此,对其风险状况进行识别与预警,是当前建设金融强国的重要方面。鉴于此,本文突破传统统计方法的局限,利用机器学习算法构建包含微观与宏观两方面的预警模型,从静态... 详细信息

作为重要的金融市场,我国信用债市场的风险状况威胁金融安全与稳定,因此,对其风险状况进行识别与预警,是当前建设金融强国的重要方面。鉴于此,本文突破传统统计方法的局限,利用机器学习算法构建包含微观与宏观两方面的预警模型,从静态与动态角度对我国的信用债风险状况进行了科学研判。在微观层面,利用财务指标、个体指标,判断单只债券的违约概率。在宏观层面,划分风险等级,通过时间序列拟合滞后一期的市场波动情况。通过对多种模型运行结果的对比分析,LSSVM方法表现较佳,能更好地模拟与预测现实语境下的信用债风险情况。本文丰富了以债券和债券市场为主轴的风险预警研究,增加了信用债风险的研判维度,为金融风险管理者提供了有效的预警方法和借鉴。

关键词：风险预警机器学习信用债最小二乘支持向量机

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ESG对信用债定价影响与投资策略构建

西南金融 2024年第3期 3-18页

作者：吴艳阳钱立华鲁政委兴业经济研究咨询股份有限公司上海200120

本文旨在设计一套有效的ESG整合固收投资的方法学路径。研究发现,投资期限与经济周期识别、双重重要性目标界定是构建有效的固收ESG投资的两个关键前提。为揭示ESG因素对信用利差的潜在影响,本文对ESG因子值与期限之间的相关性展开实证... 详细信息

本文旨在设计一套有效的ESG整合固收投资的方法学路径。研究发现,投资期限与经济周期识别、双重重要性目标界定是构建有效的固收ESG投资的两个关键前提。为揭示ESG因素对信用利差的潜在影响,本文对ESG因子值与期限之间的相关性展开实证分析,结果表明:ESG评级与信用评级有一定的相关性,ESG评价对传统信评有较好的补充作用;ESG得分和E、S、G维度得分均能显著解释债券的信用利差,ESG评级能够影响信用债风险定价,能够为投资者提供信用评级之外的信息。此外,策略实证结果证明:基于双重重要性因素区分后构建的财务偏好优选策略,既在ESG得分分布上呈现出较好的区分度,也在3年以上的回测周期的波动率和投资收益上有相对基准的优良表现。后续,结合盈利与偿债相关性分析和单因子有效性分析,可以考虑在ESG财务优选策略组合基础上进行策略优化,如结合政策面分析、久期策略、收益率曲线策略等。

关键词： ESG 信用债 ESG评级 ESG投资固定收益投资绿色投资投资策略债券定价

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信用债流动性评级模型的构建思路及实践

债券 2024年第3期 39-45页

作者：宋铭睿李可及金圆统一证券风险管理部金圆统一证券投资管理部

近年来,我国信用债市场持续快速发展,但国内金融机构对信用债的流动性缺乏有效的评价机制。本文建立了信用债流动性水平分类机制,并从市场交易和债项特征两个维度选取较为有效且具备可得性的指标,构建了信用债流动性评级模型。从测试结... 详细信息

近年来,我国信用债市场持续快速发展,但国内金融机构对信用债的流动性缺乏有效的评价机制。本文建立了信用债流动性水平分类机制,并从市场交易和债项特征两个维度选取较为有效且具备可得性的指标,构建了信用债流动性评级模型。从测试结果来看,模型实现较好的流动性分层。基于研究成果,本文提出加强和完善做市商制度及信用债报价机制等建议。

关键词：信用债流动性指标评级模型成交弹性

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信用债违约特征、原因及风险预警探析

商业观察 2024年第22期10卷 46-50页

作者：靳亚阁中国人民人寿保险股份有限公司北京100020

近年来,我国信用债违约事件频发,违约风险不断增加,违约规模不断扩大。文章通过梳理信用债违约现状及特征、分析信用债违原因,研究信用债违约风险的预警与防范措施,并从信用债投资角度提出相应建议。同时,通过统计违约前不同时点的债券... 详细信息

近年来,我国信用债违约事件频发,违约风险不断增加,违约规模不断扩大。文章通过梳理信用债违约现状及特征、分析信用债违原因,研究信用债违约风险的预警与防范措施,并从信用债投资角度提出相应建议。同时,通过统计违约前不同时点的债券价格、信用评级、隐含违约率、Z值等指标的变化情况,发现信用评级等指标对债券违约风险的预警效力不足,其中以财务数据为基础的Z值预警质量较好。

关键词：信用债违约特征风险预警 Z值

平台驱动还是做市商驱动?国外信用债电子交易平台辨析

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金融市场研究 2024年第2期 49-63页

作者：孔令文北京金融资产交易所

电子交易已在境外债券二级市场占据重要位置。海外信用债领域形成了以MarketAxess为代表的平台主导型电子交易模式和Tradeweb为代表的做市商主导型电子交易模式。MarketAxess模式更成功地激活了信用债交易,更适合扁平化的市场结构。从... 详细信息

电子交易已在境外债券二级市场占据重要位置。海外信用债领域形成了以MarketAxess为代表的平台主导型电子交易模式和Tradeweb为代表的做市商主导型电子交易模式。MarketAxess模式更成功地激活了信用债交易,更适合扁平化的市场结构。从发展能力看,MarketAxess平台处于该生态的核心,其发展对经纪商、做市商的依赖度均较低,打造了很高的独立发展能力。以Tradeweb为代表的做市商主导型电子交易模式主要在利率债领域表现优越,适合分层化市场结构,相对不利于信用债市场活跃。在该生态中,做市商处于核心位置,平台发展相对依赖于做市商的友好关系和功能发挥,注重做市商的培育和激励。在交易方式方面,RFQ与all-to-all并重发展是提升中低流动性品种交易的关键。All-to-all交易机制的成功需要交易平台提供共同的交易对手方。智能化交易辅助工具是提高RFQ、all-to-all交易能力的重要支撑性手段。

关键词：电子交易平台信用债高收益债交易机制

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境内信用债指数投资的实践探索与展望

债券 2024年第7期 41-48页

作者：陆丛凡林炜佳郭婉婷汇添富基金

本文回顾了境内信用债指数基金的发展概况,并从实践者的角度概述了信用债指数基金的指数构建、投资管理与风险管控。展望未来,在市场有效性提升、无风险利率下行的背景下,信用债指数基金费率低、风格清晰等优势凸显,发展空间巨大。基金... 详细信息

本文回顾了境内信用债指数基金的发展概况,并从实践者的角度概述了信用债指数基金的指数构建、投资管理与风险管控。展望未来,在市场有效性提升、无风险利率下行的背景下,信用债指数基金费率低、风格清晰等优势凸显,发展空间巨大。基金行业有望涌现出更多元的信用债指数产品和策略,同时投资者对此类产品的认知度、认可度也将进一步提升。

关键词：信用债指数投资指数基金债券指数市场发展

银行间市场信用债承销做市联动机制建设——从一二级价差谈起

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金融市场研究 2024年第9期 112-121页

作者：都晓艳宋广宇付继鹏贾元翔胡凌曦中信银行股份有限公司投资银行部(科技金融中心) 中信银行股份有限公司金融市场部

经过多年发展，我国已建成世界第二大债券市场，但市场的流动性和稳定性仍有不足，价格发现功能也因此受限。在现有框架下提升债券市场质量，一二级联动提供了一个可选路径。从国外实践和国内现实条件看，活跃债券做市业务，推进承销做... 详细信息

经过多年发展，我国已建成世界第二大债券市场，但市场的流动性和稳定性仍有不足，价格发现功能也因此受限。在现有框架下提升债券市场质量，一二级联动提供了一个可选路径。从国外实践和国内现实条件看，活跃债券做市业务，推进承销做市一体化有其必要性和可行性。本文从银行间市场信用债一二级定价利差出发，探究高价差产生原因，指出信用债流动性不足是主要症结所在，提出通过建立承销做市联动机制或可促进流动性的基本逻辑，并从联动策略、能力建设、激励考核和配套支持等方面提供了推动承销做市联动机制的具体建议。

关键词：信用债流动性承销做市联动一二级价差

50年期信用债来了机构称市场接受度有待观察

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50年期信用债来了机构称市场接受度有待观察