如何开展债券量化投资分析,证券投资论文.doc

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近年来,我国债券市场违约逐渐增多,违约债券种类涵盖了企业债、中期票据、短期融资券和定向工具。在经济下行压力不断加大、供给侧结构性改革持续推进的背景下,去产能、去杠杆、去库存的速度不断加快,刚性兑付也被打破,未来可能会有更多的信用违约事件发生。如何迅速地规避债券违约风险、取得更大收益成为投资者们关注的焦点之一。本文结合国内债券投资实务,借鉴国际上较为成熟的量化分析方法,探讨信用债1投资避险、金融债2投资优选、信用债投资组合优化的简便分析方法,希望能为投资者分析决策提供一定参考。

债券量化投资分析方法

(一)信用债投资避险

1. 模型选择

一般来说,如果信用债发债主体未来陷入财务困境的可能性增大,那么债券违约概率就会显着增加。在股票市场上,关于企业未来会陷入财务困境的预测模型已经有了比较成熟的应用,本文在此选择 Campbell 相关模型进行分析。

根据 Campbell(2008) 的研究,那些杠杆率较高、净利润较低、市值较小、股票投资收益较低、股票波动率较大、现金与等价物余额较少、市净率较低、股价较低的公司更容易在未来陷入财务困境。

Campbell(2008) 违约概率的八因子模型如下:



因子一:NIMTAAVG,过去四个季度的净利润/总资产加权均值(季频数据)

因子二:TLMTA,负债/ 总资产(季频数据)

因子三:CASHMTA,期末现金与等价物余额(季频数据)

因子四:EXRETAVG,过去一个季度(3 个月)加权投资收益(月频数据,本文利用中债净价计算投资收益)

因子五:SIGMA,过去一个季度(3 个月)净价波动率(日频数据,本文利用中债净价计算波动率)

因子六:RSIZE,发债主体的资产规模(季频数据)

因子七:MB,市净率(不适用于债券)

因子八:PRICE,股价限制(不适用于债券)

鉴于 MB、PRICE 两个因子并不适用债券,本文选择 Campbell 模型中的前六个适合债券市场分析的因子,并通过适当改进来分析信用债发债主体的违约概率。

2. 数据选取

本文对信用债违约风险的研究时段为截至2016 年 6 月末。由于 3 只债券(11 蒙奈伦债、13东特钢 MTN2、13 山水 MTN1)发债企业没有披露 2015 年年报,为了避免前视偏误(Look-AheadBias),对于这些发债企业的财务数据,本文选取2015 年 6 月 30 日(含)之前四个季度的财务报表数据。对于中债净价数据,本文使用 2015 年 8 月31 日( 含) 之前 3 个月(1 个完整季度)每个月最后一个交易日的中债估值数据,并去掉 2015 年6 月 30 日以后起息的债券、同一家发行人发行的不同债券、中债估值数据缺失的债券。截至 2015年 8 月 31 日,债券市场上共有 437 只债券(包括6 只短期融资券、121 只企业债、310 只中票),本文尝试利用 Campbell 模型来筛选出在 2016 年违约的信用债发行人。

3. 检验结果

通过对因子进行简单排序后, 本文发现SIGMA 和 RSIZE 因