债券市场风险报告

债券市场风险报告

债券市场风险报告 篇1

（中研发布）

统计监测部

2018年6月债券市场风险监测报告

一、市场风险监测

2018年6月，债券指数普遍上行，中债净价指数上升0.3%至97.8577点，中债国债净价指数上升0.58%至115.78点，中债信用债净价指数受信用风险影响下降0.07%至93.2977点。国债利率长端有所下行，10年期国债利率下行14P至3.48%，国债利率短端相对稳定，1年期国债利率上行1BP至3.16%，收益率曲线进一步平坦化。国债期货价格继续回升，10年期国债期货活跃合约结算价上涨1.16%至95.965。

债券市场波动性小幅上升，债券价格指数和国债利率的波动指标均略高于上月水平。具体来看，6月20日国债利率下行幅度较大，主要原因是当日召开的国务院常务会议提出定向降准等若干利好市场流动性的政策；6月29日国债利率再次大幅下行，带动债券价格指数大幅上升，主要原因是人民银行货币政策委员会第二季度例会货币政策口径微调带来的流动性宽松预期。

2018年上半年，债券市场整体回暖，利率债涨幅较大，信用债受违约事件影响先升后降，二季度以来信用债指数下降显著。此外，上半年债券市场波动性有上升趋势。

图1.1：中债净价指数走势及波动情况

图1.2：10年期国债利率走势及波动情况

图1.3：1年期国债利率走势及波动情况

二、信用风险监测

6月违约债券4支，违约债券总面额为68.97亿元。新增违约主体2家，分别为阳光凯迪和中融双创。除已违约债券外，阳光凯迪和中融双创分别还有1支6亿元和1支10亿元未到期债券。截至6月末，2018年累计违约债券22支，违约债券面额225.09亿元，分别较去年同期增加15.79%和42.19%。债券市场信用利差1继续分化，5年期AA级信用利差为228BP，较上月末扩大17BP，为近三年来最高值。2018年上半年信用利差整体走扩，特别是二季度以来，信用利差上行速度较快。

新发公司信用债债项资质略有下降，6月新发公司信用债隐含评级指数2为85.65，较上月降低0.58。存量公司信用债隐含评级调整仍然以下调为主，但评级下调率有所回落。中债估值的公司信用债中，隐含评级调整债券324支，其中下调224支，占比69.14%。隐含评级下调率3为1.43%，较上月下降0.95%。隐含评级调整涉及发行主体共58家，其中下调45家，排名前3的行业4是制造业、综合和房地产业，分别有11家、9家、和6家。2018年上半年新发公司信用债资质持续上移，存量公司信用债隐含评级下调率呈上升趋势，评级调整以下调为主。

5年期AA级信用利差=5年期中债中短期票据（AA）到期利率-5年期中债国债到期利率。

新发公司信用债隐含评级指数是对公司信用债发行的债项资质的综合度量，计算方法是将中债市场隐含评级转化为量化评级，再对新发行公司信用债以发行面额为权重计算量化评级的加权平均值。其中量化评级从100分起按照隐含评级高低顺序每降一级减5分，即隐含评级AAA+、AAA、AAA-、AA+、AA、AA-、A+、A、A-、BBB+、BBB、BB、B、CCC、CC分别对应量化评级100、95、90、85、80、75、70、65、60、55、50、45、40、35、30分。公司信用债隐含评级下调率是指公司信用债当月月末隐含评级低于上月月末隐含评级的债券支数占可比公司信用债总支数，其中可比公司信用债总支数是指当月和上月月末均有隐含评级的公司信用债支数。行业分类采用最新证监会行业分类标准。21

图2.1：债券违约数量和面额统计

图2.2：信用利差走势

图2.3：新发公司信用债隐含评级指数

图2.4：存量公司信用债隐含评级调整情况

三、流动性风险监测

6月，现券市场流动性继续改善。全月债券市场现券交易量约为11.72万亿元，日均现券交易量约为5859.37亿元，较上月增加10.93%。日均现券换手率5为0.75%，较上月上升0.07个百分点。2018年上半年现券市场流动性先降后升，至6月已好于出去年同期水平。

本月货币市场流动性季节性趋紧，货币市场利率水平受跨季因素影响有所上升，但上升幅度不大。月末7天质押式回购利率（R007）为3.58%，低于去年同期38BP。全月来看，平均R007为3.34%，高于上月均值15BP，高于公开市场操作利率679BP。全月的中债7天质押式回购加权平均利率7为3.29%，较上月上升21BP。货币市场流动性分层基本稳定，日均R007-DR007利差为54BP，较上月扩大12BP。商业银行、保险机构、证券公司、信用社和非法人产品的中债7天质押式回购加权平均利率分别为2.82%、3.57%、3.62%、3.48%和3.70%，较上月上升了5BP、44BP、30BP、35BP和29BP。2018年上半年货币市场流动性整体宽松，货币市场利率水平显著下降，流动性分层有所缓解，但利率波动有上升趋势。

日均现券换手率计算方法为，当月现券交易面额除以月末托管量除以交易天数。

公开市场操作利率采用7天逆回购利率。7 中债7天质押式回购加权平均利率基于中央结算公司数据测算，计算方法是将首期交易发生在当月、实际占款天数为7天的质押式回购的回购利率按交易面额求加权平均值。65

图3.1：现券日均交易量及换手率

图3.2：货币市场利率

图3.3：中债7天质押式回购加权平均利率

四、债券市场结构监测

债券市场总规模平稳增长。2018年6月末，含同业存单在内的债券市场总托管量8约为79.34万亿元，较上月增加0.83万亿元。规模同比增速15.05%，增速较上月末下降0.77个百分点。

信用债期限结构保持稳定。从存量上看，截至6月末，短期融资券占公司信用债9.77%，较上月末上升0.18个百分点；同业存单占商业金融债63.06%，较上月末下降0.23个百分点。

信贷期限结构延续长期化趋势。5月非金融企业短期贷款存量占比继续下降至34.19%，较3月降低0.29个百分点。

2018年上半年，债券市场总规模平稳增长，规模增速逐步放缓。信用债期限结构基本保持稳定，信贷期限结构延续长期化趋势。

债券市场总托管量包括中央结算公司、上海清算所、中证登托管的债券托管存量。

图4.1：债券市场规模及同比增速

图4.2：信用债存量期限结构

图4.3：非金融企业信贷存量及期限结构

五、债券市场杠杆率监测

债券市场杠杆率季节性上行，但上行幅度不大。6月末市场总体杠杆率9为1.158，较上月末上行0.031，但低于去年同期0.019；高杠杆率成员10待购回余额占比46.61%，较上月末增加9.64%，但低于去年同期1.58%。分类来看，商业银行、保险机构、证券公司、非法人产品杠杆率均有所上升，信用社杠杆率有所下降，其中商业银行和信用社杠杆率低于去年同期。商业银行中，农村银行类机构

11、城市商业银行的杠杆率下降，全国性商业银行

12、外资银行的杠杆率上升；非法人产品中，信托计划和年金的杠杆率有所下降，其他各类非法人产品杠杆率有所上升。2018年上半年债券市场杠杆率呈波动下行趋势，商业银行和信用社杠杆率有较为显著的下行，非法人产品杠杆率整体持平，保险机构杠杆率略有上升，证券公司杠杆率大幅上升。

除信用社外各类机构均增持债券。商业银行、保险机构、证券公司、信用社、非法人产品和境外机构的债券持有量分别增加了1.26%、0.69%、4.32%、-2.47%、1.80%和7.20%。2018年上半年债券增持幅度较大的有商业银行、证券公司和境外机构，其他机构中，信用社大幅减持，保险机构小幅增持，非法人产品持有量整体持平。值得一提的是，境外机构已连续16个月增持债券。

市场总体杠杆率基于中央结算公司数据测算，杠杆率=托管量/（托管量-质押式回购待购回余额）。

高杠杆率市场成员是指个体杠杆率大于等于2的市场成员。11 农村银行类机构包括农村商业银行、农村合作银行和村镇银行。12 全国性商业银行包括国有及国有控股商业银行、股份制商业银行及其分支行。10

图5.1：全市场杠杆率

图5.2：主要市场成员杠杆率

图5.3：商业银行杠杆率

债券市场风险报告 篇2

1文献回顾

目前,国内外学者对上市公司财务风险的研究主要有:

( 1) 创业板市场战略性新兴产业上市公司财务风险研究。郭菊娥等[1]认为高估值、低增长和高市盈率是创业板的显著特征之一,这就意味着企业预期较高的业务增长,而一旦这种高增长难以实现, 就可能带来股价高波动的风险,对投资者的信心造成打击,使得企业面临进一步融资的困难,从而有可能使创业板企业财务风险进一步加深。吴晓求[2]指出创业板本身脱离企业利润增长和发展空间的高市盈率十分令人担忧,其原因在于这种虚高的资产价值是不可持续的,当市盈率达到60倍或是上百倍,但是其利润增长率却与主板相当甚至低于主板市场时,这种乐观预期就会被打破,给投资者和上市企业带来严重的伤害。朱瑞博等[3]认为我国战略性新兴产业发展的一个主要的制度障碍是科技金融市场建设滞后,使得众多发展战略性新兴产业的上市公司无法得到及时的资金支持。另外,张峰等[4]认为由于战略性新兴产业本身是一个技术含量高、 利润回收期长的知识密集型产业,这一特点进一步加深了战略性新兴产业的投资风险,导致众多投资者望而却步。除此之外,纪玉山等[5]认为对于战略新兴产业上市公司来说,选择何种实力、何种规模的组织以实现其科技创新及其产业化往往是也是不确定的,要经过不断的尝试和纠错,这种组织结构选择的不确定性同样会加大战略性新兴产业上市公司的财务风险。

( 2) 财务风险影响因素的种类及识别方法研究。 Koyuncugil等[6]在对财务风险进行预警时发现了税前利润、净资产收益率以及应收账款周转率等15个指标因素对财务风险具有影响。LEE等[7]认为经营杠杆系数、息税前利润增长率以及资产回收率等对财务风险也具有影响。陈伟等[8]认为融资结构、无形资产比重、公司规模以及国际环境同样会对财务风险产生影响。张永生[9]经过研究发现公司的内部控制以及治理结构等也会对其财务风险产生一定的影响。柴永红等[10]、张玮[11]、苗华清[12]、Koyuncugil等[6]、Doumpos等[13]分别采用情景分析和扎根理论、现金流量分析法、CHAID方法以及因子分析法识别对财务风险具有影响的相关因素。

综上研究,目前国内外学者对上市公司财务风险的影响因素及识别方法的研究成果较多,作出了一定的贡献,但是研究内容主要集中在财务风险影响因素的种类及衡量模型上,一方面没有按照主次对财务风险影响因素进行层次划分,另一方面研究范围多局限在上司公司内部,不够系统全面。本文以创业板市场战略性新兴产业上市公司为研究样本, 从企业内部、外部和证券市场3个方面全方位地筛选财务风险的显著影响因素,从而有针对性地构建财务风险的控制措施。

2研究假设与研究方法

2.1研究假设

创业板的发行市盈率较高,虽然可以使上市公司募集到更多的资金,但也会给上市公司的发展带来更大的风险。因为高市盈率的发行意味着投资者期望上市公司有较高的业务增长,一旦上市公司在经营上出现问题,预期的高增长没有实现,就会诱发股价大幅波动,打击投资者对上市公司投资的积极性,给上市公司日后融资带来困难,甚至带来退市风险[1]。而在创业板上市的发展战略性新兴产业的公司大多具有高风险的特性,更不能保证其业绩能够持续增长,因此高市盈率所带来的风险更有可能转嫁到上市公司内部,为财务风险的爆发埋下隐患。据此,可以提出如下假设:

假设1: 高市盈率对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

战略性新兴产业上市公司在发展节能环保、生物医药以及新能源汽车等七大产业时需要开展研发项目予以支撑,研发项目所需要的资金主要来源于上市公司募集到的社会资本以及争取到的政府补助, 因此社会资本以及政府补助的不足会阻碍上市公司业务的开展,不利于上市公司利用技术创造财富, 造成上市公司资金流的间断,从而引发财务风险。 另外政府补助不仅可以为上市公司提供资金支持, 更重要的是政府补助是一种信号,向市场传递了政府对企业研发项目的支持和肯定态度,有利于上市公司从别处获得融资[14]。但在另一方面如果上市公司拥有的超募社会资本过多,容易导致其进行盲目投资,也会埋下财务风险的隐患。据此,可以提出如下假设:

假设2: 社会资本对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

假设3: 政府补助对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

及时融资以及按时偿债与上市公司的正常运营息息相关,其中上市公司财务风险管理的一个核心问题是处理债务与资本之间的关系,即资本结构问题[15]。资本结构可以反映上市公司融资的具体情况,包括其融资渠道以及融资产生的资本成本。柴永红等[8]以及陈伟等[10]在研究中指出融资是高新技术公司产生财务风险的来源之一,融资渠道不合理, 资本结构失衡不仅会影响上市公司的资金来源,而且对上市公司的长期发展产生不利影响: 如资产负债率过高说明上市公司的资金来源中,来自所有者的资金明显少于来自债权者的资金,则该上市公司在很大程度上可能存在资不抵债的情况,严重影响了上市公司的财务风险。融资环节的不合理会诱发财务困境,同样地偿还债务环节也容易诱发财务风险的恶化,这是由于负债经营是现代公司普遍的经营策略,如果上市公司无法按时偿还相关债务,不但会影响其自身的信誉以及正常的运营,而且会影响上市公司日后的融资,引起财务状况恶化,甚至产生财务危机。据此,可以提出如下假设:

假设4: 资本结构对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

假设5: 偿债能力对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

现金流动状况和资本周转状况反映了上市公司在一定阶段内利用各种资源的效率。上市公司的经营过程是从现金到物质,从物质到现金的过程[12], 现金流动状况体现了上市公司利用现金创造财富获取利润的能力,资本周转状况则体现了上市公司利用非现金资源 ( 流动、非流动资产) 产生利润的能力,良好的现金流动状况和资本周转状况,说明上市公司能够充分利用各种资源,并使上市公司获得较大的利润流入,不仅可以吸引更多投资者的投资, 而且上市公司可以支配的资金也相对充裕,极大地降低了财务风险恶化的机率。据此,可以提出如下假设:

假设6: 现金流动状况对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

假设7: 资本周转状况对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

于富生等[16]与钱忠华[17]的研究发现上市公司的治理与财务风险存在一定的关系,其中股权结构 ( 包括股权集中度以及股权制衡度) 可以反映上市公司的治理情况。当上市公司的控制权集中于少数几个大股东手里,这就使得控股股东会显著影响上市公司的行为,并且大股东的存在使得通过关联交易 “掏空”上市公司的现象普遍存在[17],从而导致上市公司的资金、应收款等被大股东占用,这必然会恶化上市公司的财务风险。另外较高的股权制衡度可以防止某一个控股股东对公司进行单独决策, 有利于股东之间相互制衡,提高对公司的监督水平, 从而达到控制财务风险的目的。据此,可以提出如下假设:

假设8: 股权结构对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

成长能力可以反映上市公司未来发展的潜力, 良好的成长能力不仅说明上市公司有良好的前景, 而且可以增加投资者对公司进行投资的信心,有利于上市公司从债权人、银行等得到资金支持,进而抑制财务风险。另外发展潜力是上市公司可预期的价值生产能力,它存在于上市公司持续改进和发展的经营活动中,而这离不开理性决策和风险控制, 因此上市公司在提高自身发展潜力的同时,必须要设法降低 其财务风 险[18]。据此,可以提出 如下假设:

假设9: 成长能力对创业板战略性新兴产业上市公司财务风险有显著影响。

2.2研究方法

首先,在正式处理数据之前为了消除量纲对数据处理的影响,需要对原数据进行无量纲化处理, 所用的公式如下:

标准化数据 = ( 原数据 - 平均值) /标准差

其次,在众多影响因素中,找出对战略性新兴产业上市公司财务风险具有显著性影响的关键指标, 实现现代企业治理的高效化。本文选用逐步回归分析法 ( SWR,Stepwise Multiple Regression) 对自变量进行特征筛选 ( Feature Selection) ,并且根据预先设定的显著性检验标准按顺序选出最显著的变量、次显著的变量等等。

最后,利用多重共线性诊断 ( VIF) 和D - W诊断对经SWR处理后的自变量进行分析检验,进一步明确筛选后的自变量之间不存在多重共线性现象。 一般情况下,VIF越大,说明多重共线性越严重: 当0 < VIF < 10时,不存在多重共线性; 当10≤VIF < 100,存在较严重共线性; 当VIF ≥100时,存在严重共线性。

3样本选择与描述统计

3.1样本选取与数据来源

3.1.1样本选取

本文研究样本选自深市创业板上的战略性新兴产业上市公司2010 - 12 - 31—2012 - 12 - 31日的数据,样本上市公司涵盖了七大战略性新兴产业下的各种具体产业,如智能电网、风力发电、三网融合、 新型煤化工以及污水处理等。本文做了如下筛选: ( 1) 剔除当年研发投入为0的样本。因为研发对于战略性新兴产业上市公司的长远发展尤为重要,而且研发也是我国战略性新兴产业上市公司的突出特征之一,但是也会存在某些企业如华谊兄弟由于某种原因在某年没有进行研发投入的情况,因此为了能够对一般性现象进行研究,需要剔除一些具有没有进行研发投入的特殊性样本。 ( 2) 剔除某些指标性数据缺失的样本,以免对数据处理产生影响。经过以上筛选,最终得到218个样本数据。

3.1.2数据来源

本文的研究数据均来自国泰安 ( CSMAR) 数据库和中 国证券网 信息披露 平台 ( xinpi. cnstock. com) ,另外,部分缺失数据是根据上市公司年报以及业绩预告,由笔者手工整理所得。 本文利用EXCEL对数据进行基础处理,利用IBM SPSS19. 0进行数据的多元回归分析。

3.2变量设定

( 1) 因变量。学术界关于财务风险的定义有很多,比如在财务活动中,因遇到各种难以预料到的因素的影响,导致财务状况恶化,甚至不能清偿到期债务遂引发债务危机而产生的风险[11]; 或是在所有财务活动中,由于一些不确定性因素的影响,使得企业财务状况与预期目标发生偏离[9]。由于风险所带来的直接的后果就是不确定性的产生,因此, 本文认为财务风险即企业在各种财务活动中所得到的实际财务成果与预期财务成果的偏离。基于这个定义,对于财务风险的公式如下:

财务风险水平 = ( 实际利润总额 - 预期利润总额) /预期利润总额

( 2) 自变量。参考国内外学者的研究、我国创业板自身的特性以及我国战略性新兴产业的特征, 本文从偿债能力、现金流动状况、成长能力、资本结构、资本周转状况、股权结构、社会资本因素、 政府补助因素以及创业板因素等方面对财务风险进行考察,如表1所示。

3.3描述性统计分析

根据前文的变量说明,在得到原始数据并进行相关的公式运算后,因变量和25个自变量的描述性统计如表2所示。值得注意的是,表中所描述的最小值、最大值、均值以及标准差都是未经无量纲化的数据。通过表2可以看到,财务风险的均值为0. 031 6,这说明大部分的战略性新兴企业都未达到其预期的财务收益成果,对于刚开始起步的战略性新兴产业上市公司来说,对财务风险的实时监控对于其日后的发展十分有必要加强。净利润增长率的均值为 - 0. 046 7,说明大部分企业并不能够实现净收益的逐年增长,体现出创业板市场上市企业 “低增长”的事实,企业需要对其加以重视,以免损害投资者信心,甚至募集不到足够的资金,从而阻碍企业未来长期健康的发展。研发费用周转率的均值为23. 524 2,可以看出大部分企业的研发可以较快地转化为企业的实际收益,体现了战略新兴产业蓬勃的发展前景。研发费用占当年募集资金比例的均值为仅为0. 376 0,可以看出战略性新兴产业上市公司在募集资金方面并不困难,甚至会存在相当数量的超募资金,这说明公众对于战略性新兴产业的发展同样也持相当乐观的态度,这就给战略性新兴产业上市公司的发展提供了一个相对宽松的环境,但同时也需要企业对计划内资金以及超募资金谨慎地处理。政府补助对研发费用贡献比例的均值为0. 492 7, 可以看出政府的扶持对于战略性新兴产业上市公司具有相当程度的重要性,政府补助不仅仅是政府对一个企业的资金支持,也会在一定程度上给企业和投资者一定的信心。市盈率的均值为53. 363 6,标准差为45. 812 8,充分体现了创业板市场高市盈率的特征,也给在该板上市的企业带来高收益的同时, 埋下了高风险的隐患。

4逐步回归结果分析

在进行多元回归分析之前,需要对原数据进行标准化处理以消除量纲对分析过程的影响。逐步回归分析的基本思想是逐个引进自变量,每次引入一个新的自变量后,就对已进入的原有的自变量进行逐一检验,如果原有的自变量由于后引入的新自变量而变得不再显著时,就要删除原有的旧的自变量。 每次引入一个新自变量或删除旧自变量的时候,都要进行偏F检验: 若某自变量的F值≥Fin,则引入该自变量; 如果自变量的F值≤Fout,则剔除该自变量。或是使用P值检验: 若自变量P值≤Pin,则引入该自变量; 若P值≥Pout,则剔除该自变量, 这里的Pin和Pout分别表示Fin和Fout比值的概率。 这两种检验都可以保证在引入新自变量之前原有的自变量都是对因变量具有显著影响的。在使用SPSS进行逐步回归分析时,其默认的检验为P值检验, 需要注意的是为了防止某一自变量的P值介于Pin与Pout之间,导致该自变量被引入、剔除、再引入、再剔除,等等循环往复,即数据处理进入 “死循环”状态,一定要使Pin小于Pout。在本文的逐步回归分析中,Pin = 0. 30,Pout = 0. 3,自变量引入或剔除的过程如表3所示。

由表3可以看出逐步回归分析法首先引入了自变量V8 ( 营运指数) ,建立了模型1,然后引入自变量V9 ( 现金及现金等价物周转率) ,建立模型2, 期间没有进行变量剔除,之后有相继引入V22 ( 净利润增长率) 、V7 ( 全部资产现金回收率) 、V17 ( 存货周转率) 、V19 ( 股权集中度) 、V15 ( 有形资产比率) 以及V24 ( 研发费用占社会资本比例) ,每次引入一个变量后就会创建一个新的模型,最终的模型8涵盖了所有被逐步回归分析法筛选出来的自变量。通过表3可以发现在以上过程中并没有出现已选入的原有自变量被剔除的现象。

表4显示了对包含不同自变量的模型进行方差分析的结果,模型8 ( 包含自变量V7、V8、V9、 V15、V17、V19、 V22、 V24 ) 的回归均 方的值为3. 667,残差的均方的值为0. 903,均低于其他模型的回归均方以及残差均方; F值为4. 062,显著性水平sig值为0. 000,小于显著性水平0. 05,说明自变量与因变量之间存在显著相关关系。

5研究结论及建议

( 1) 研究结论: 一是,对创业板战略性新兴产业上市公司的财务风险有着显著影响的因素,分别是体现其现金流动状况的全部资产现金回收率、营运指数、现金及现金等价物周转率,支持假设6; 体现其资本结构的有形资产比率,支持假设4; 体现其资本周转状况存货周转率,支持假设7; 体现其股权结构的股权集中度,支持假设8; 体现其成长能力的净利润增长率,支持假设9; 体现其社会资本投入的研发费用占社会资本比例,支持假设2。 其中营运指数的影响最为显著,其次依次为现金及现金等价物周转率、净利润增长率、全部资产现金 ( 下转第117页)回收率、存货周转率、股权集中度、有形资产比率以及研发费用占社会资本比例。二是,而对于在创业板上市且发展战略性新兴产业的公司来说,偿债能力、接受政府补助情况以及创业板自身因素对财务风险的影响并不显著。

中国债券市场信用风险分类及特点 篇3

关键字：债券市场 信用风险 违约风险 降级风险 信用利差

2014年以来，中国债券市场已出现多起违约事件。违约债券从私募市场蔓延至公募市场，违约主体从中小企业扩散到国有企业。违约事件使得债券市场信用风险受到极大关注。

一般来说，狭义的信用风险是指债务人不能如期偿还其债务导致违约，而给债权人造成损失的风险。而广义的信用风险还应包含债务人的降级风险和信用利差风险。降级风险是指信用评级机构对标的证券评级下调导致证券价格下降的风险。信用利差风险则是指市场因风险定价变化而导致证券价格变化的风险。

违约风险特点分析

2012年以来，债券市场共发生债券违约事件28起；其中，公募债券市场18起，包含10只集合票据、3只集合企业债、1只短期融资券、3只公司债和1只中期票据；私募债市场共有10只中小企业私募债券违约。从违约主体类型来看，发行集合票据、集合企业债和私募债的中小企业共计违约23起，占所有违约主体的82.14%，已成为债券市场违约的主要群体。

（一）私募债逐渐成为市场主要违约券种

对中小企业来说，集合票据、集合企业债和私募债都是其重要的融资工具。私募债自2012年推出以来，由于其发行方便易于操作，逐渐取代集合债券成为中小企业最重要的直接融资工具。因此，2012年至2013年违约的中小企业债券以集合债为主；而随着私募债偿付潮的到来，2014年以来中小企业私募债开始成为违约的主要品种（见表1）。

出现违约情况的中小企业大多长期经营困难，流动资金紧张，无法对债券的本金或利息进行及时兑付。总体来看，这些企业出现经营困难的原因主要有：（1）产品结构单一，市场需求大幅萎缩，销售收入显著减少，毛利率下降，对市场风险的抵御能力较弱；（2）公司与关联方进行互保，对关联方的逾期款项代偿且金额巨大，占用公司大量流动资金，影响了公司的正常运营；（3）涉及重大诉讼、股权纠纷及高管变动，严重影响到公司的正常经营；（4）市场突发事件对公司经营产生巨大影响，如欧美主要光伏市场的“双反”政策导致国内光伏产业境外需求下滑，产品价格大幅下降；（5）企业所处行业产能过剩，竞争激烈；（6）中小企业大多融资成本较高，且难以获得流动性支持以解决经营困难的问题。违约的中小企业往往同时出现多个上述不利因素，各因素互相影响使企业的经营状况进一步恶化，甚至出现停产、破产重组。

（二）违约向中长期债券扩散，国有企业加入违约队伍

截至2015年5月，债券市场共发生3起公司债和1起中期票据的违约事件，分别是11超日债、12湘鄂债、12中富债和12天威MTN。债券违约主体类型逐渐增多，由中小企业扩散到大中型企业甚至国有企业。另外，违约向中长期债券扩散，违约券种的不断增加也说明当前债券市场违约风险在持续扩大。

11超日债和12天威MTN的发债主体均激进投资产能过剩的光伏产业，而受欧盟对中国光伏企业实施“双反”政策的影响，两家发债人出现经营困难，进而出现债务违约。12湘鄂债的发行主体是由于主营业务受国家政策影响，业绩大幅下滑，公司转型困难重重，不能按时偿付到期债务导致违约。12中富债发行主体则是由于资金流动性不足导致违约。

（三）违约债务偿付率高，刚性兑付未能有效打破

目前，已发生的债券违约事件大多得到解决。大部分中小企业违约债券由担保公司进行代偿；发生违约的公司债和中期票据也在积极进行偿付；11超日债通过发行公司重组，引入外部担保，最终实现全额偿付；其他违约债券完成部分本息偿付，剩余部分正由相关机构进行协商处理。

笔者认为，当前发生违约的债券将会大概率进行偿付，对投资者产生的实际损失不会很大，刚性兑付的现状短期内不会被实质打破，其原因在于：（1）局部的实质违约事件可能会在短期内快速提高市场收益率，对当前宏观经济造成负面影响，因此政府部门对违约事件仍保持警惕。在12天威债和12桂有色的偿付危机中，政府部门身影频现；而今年3月发改委要求排查城投债也是佐证。（2）当前中国债券市场缺乏违约事件的规范处理机制，市场的参与者均缺乏应对违约事件的准备，都有消化危机维持刚兑的动机和意愿。在此情形下，实质违约给资本市场可能带来的风险传染和蝴蝶效应难以估量。刚性兑付的打破并不在于几只债券名义违约与否，而在于违约事件是否有效地影响市场对信用风险的定价。只有各信用级别的风险溢价被市场重新定义且确认有效，刚性兑付才算真正打破。

（四）债市风险层出，监管有待加强

违约风险事件也牵扯出债券市场其他风险，如担保公司拒绝代偿，募集资金去向不明等，这些风险暴露了债券市场存在的监管问题，也为日后债券违约埋下了隐忧。此外，由于缺乏充分的指导性法律规章，债券违约后，债务处理过程有一定的随意性，监管机构鲜有介入，不利于维护投资者的合法权益。中国债券市场发展时间较短，但发债主体和券种增长迅速，监管政策存在漏洞和空白，亟待进一步改善。

当前，就违约主体来看，中小企业具有较大的违约风险，大中型企业甚至国有企业也存在违约的可能。考虑到中小企业发债规模占整个债券发行市场的比重很小，大中型企业的违约仍只能视为个案，加上政府隐性担保和市场仍未实质打破刚性兑付的现状，违约事件对当前债券市场的影响相对有限。

降级风险特点分析

（一）主体评级下调增多，企业信用质量下滑

据统计，2012年1月至2015年5月，债券市场主体信用评级和展望下调共发生469次。2012—2014年评级和展望下调次数分别为102次、170次、169次；2013年评级下调次数同比上升约70%，2014年评级下调次数与2013年基本持平。469次下调中，展望调整239次，评级调整230次，各约占50%；但是2014年以来调整风格逐渐向评级调整倾斜，表明部分发债企业信用资质下降明显。

（二）评级下调呈现周期性

图1显示了2012年1月至2015年5月债市主体信用评级和展望下调次数的走势。从图中可见，评级和展望下调次数呈现周期性。2012年的评级和展望下调主要集中在12月，这是由于各评级机构均于当年末对存续债券进行跟踪评级。2012年3月19日《证券资信评级机构执业行为准则》发布，要求评级机构应在受评级证券存续期内，每年至少出具一次定期跟踪评级报告，且应在受评级证券或其发行人年度报告公布后2个月内披露；2013年4月银行间市场交易商协会发布《非金融企业债务融资工具信用评级业务自律指引》，要求评级机构在受评企业年报公布后3个月内，出具主体和中长期债项的定期跟踪报告。基于以上两项规定，2013年和2014年的评级下调主要集中在5、6、7这三个月中。投资者应对降级特别是集中降级带来的风险保持高度警惕。

（三）工业机械、钢铁和煤炭与消费用燃料等行业信用质量下降明显

图2显示了2012—2014年不同行业信用评级和展望的下调情况。工业机械、钢铁和煤炭与消费用燃料等行业成为评级下调多发区，且下调次数呈现上升趋势。食品加工与肉类、金属非金属、重型电气设备等行业下调次数波动较小，保持相对稳定。半导体产品行业的情况与其他行业相反，2012年该行业评级和展望下调次数最多，风险暴露充分，之后下调次数走低。

评级和展望下调次数较多的行业大多毛利率较低或无法盈利，行业内部竞争激烈，产能过剩。此外，部分行业处在衰退周期，经营困难，财富创造能力有限，因而行业内大量企业出现信用质量下滑。

（四）民营企业和地方国企成评级和展望下调主力

从企业性质看，民营企业和地方国有企业是评级和展望下调次数最多的两类企业，中央国有企业的下调次数紧随其后（见图3）。2012—2013年，民营企业、地方国有企业和中央国有企业的评级和展望下调次数出现较大增幅，而2013—2014年下调次数保持相对稳定。另外，民营企业与地方国有企业的调整类型也有所差异。民营企业自2012年以来，下调类型逐渐由展望调整向评级调整转变，其中，2014年民营企业信用等级下调约占其全部下调次数的60.0%；地方国有企业的下调以展望调整为主，2014年地方国有企业展望调整约占地方国有企业全部下调次数的75.0%。

图3 各类型企业2012—2014年债市主体降级情况（单位：次）

从实际情况来看，民营企业规模较小，对风险的抵御能力较弱。在我国宏观经济增速放缓的情况下，民营企业承受较大的经营压力，信用质量下降明显，因而信用评级下调次数增多。而国有企业规模较大，风险抵御能力相对较好。在宏观经济下行压力较大的情况下，国有企业的信用质量虽出现一定程度的下滑，但其信用稳定性仍然较好，下调以展望调整为主。

（五）AA级和BBB级债券成降级高发区，AA级以展望下调为主，BBB级以评级下调为主

分级别来看，评级和展望下调主要出现在以AA级和BBB级为中心的2个大级别区域内（AA+、AA和AA-组成AA级；BBB+、BBB和BBB-组成BBB级），其中AA级下调次数占比最多。但两个级别区域的调整类型有所不同，AA级下调以展望调整为主，而BBB级下调以评级下降为主（见图4）。

信用利差风险特点分析

信用利差风险是指市场因风险定价变化而导致证券价格变化的风险，主要体现为信用利差和信用级差因市场风险定价变化而产生的波动。信用利差是指债券收益率与无风险利率之差，本文中以同期限国债收益率作为无风险利率。信用级差是指同一券种相邻信用等级间低等级与高等级收益率之差。信用利差和信用级差因政策变化、市场风险事件等因素而变化，从而引起证券价格的变化。

随着2014年以来货币政策趋向宽松，市场流动性趋势整体向好，信用债券利差逐渐下降。但是，2014年12月，股市走牛对债市资金造成挤出效应，加之中证登的债券回购新规引发市场恐慌，在多重因素影响下，信用利差曲线全面抬升，债券市场各券种收益率在短期内回到2014年中期高点。2015年以来，市场资金面继续维持宽松，信用利差波动走低（见图6）。

从信用级差来看，资本市场流动性对各信用等级风险增量（级差）的影响较小，各级别债券对降息等增加流动性的货币政策敏感性较低。2014年底中证登的债券回购新规则引发市场对不同级别信用债券风险的定价区分，以3年期中期票据为例，AA+级相对AAA级的信用级差整体提升了约20BP，其他各级别间的信用级差虽有波动，但仍维持相对稳定（见图7）。2014年发生的债市风险事件较多，但主要券种的信用级差并未因此发生明显迁移，说明当前中国债市风险定价并未因这些风险事件而发生明显变化。

总结

违约风险是债券投资中需首要考虑的信用风险。当前中国宏观经济下行压力较大，企业经营存在一定的难度，导致债券市场违约风险上升，个体违约事件将常态化，但预计不会发生大面积的违约事件。目前，信用风险更多是通过降级来表现出来，未来企业降级将持续增加，成为中国债券市场下一阶段主要的信用风险考量因素。信用利差风险主要受监管政策影响，具有较大的不确定性，也是不可忽视的。

作者单位：大公资信评估有限公司

债券市场风险报告 篇4

报告链接：

报告目录 第一章 内衣相关介绍及特征1.1 内衣的定义和分类1.1.1 内衣的定义1.1.2 内衣的种类1.1.3 文胸分类1.1.4 内裤的分类1.1.5 睡衣的分类1.2 内衣行业特征及投资特性1.2.1 国际内衣行业发展特征1.2.2 内衣行业的特点1.2.3 中国内衣行业的投资特性 第二章 内衣行业概述2.1 内衣行业发展分析2.1.1 中国内衣行业发展回顾2.1.2 2014年内衣业发展概况2.1.3 中国内衣业的模式与变革2.1.4 中国内衣行业发展面临整合2.2 内衣市场发展概况2.2.1 中国内衣市场发展特点2.2.2 中国内衣零售市场分析2.2.3 中国内衣市场品牌时代将来临2.2.4 国内普通内衣仍是市场主流2.2.5 国内内衣市场发展空间大2.3 重点地区内衣市场发展分析2.3.1 上海内衣市场分析2.3.2 北京针织内衣市场销售特征2.3.3 山东内衣市场发展缓慢的原因2.4 内衣市场需求分析2.4.1 内衣品牌化需求不断提升2.4.2 高科技保健内衣成需求热点2.4.3 中国针织内衣市场需求上升2.4.4 保暖内衣各层面消费者的需求分析2.5 内衣行业存在的问题及对策2.5.1 内衣行业急需设计人才2.5.2 阻碍内衣行业发展的因素2.5.3 中小内衣品牌的发展对策 第三章 内衣细分产业3.1 保暖内衣3.1.1 中国保暖内衣产品特点3.1.2 中国的保暖内衣行业的五大特征3.1.3 中国保暖内衣市场发展剖析

3.2 针织内衣3.2.1 中国针织内衣市场发展状况3.2.2 国内针织内衣行业发展繁荣3.2.3 国内针织内衣产品的发展趋势3.3 女性内衣3.3.1国内女性内衣市场透析3.3.2 女性内衣产品竞争力的核心因素3.3.3 女性内衣市场区域战略定位3.3.4 女性内衣市场新趋向3.4 男士内衣3.4.1 男士内衣分类3.4.2 男性内衣市场现状3.4.3 男士内衣向舒适保健发展3.4.4 中国男性内衣发展空间大3.5 家居服3.5.1 国内家居服发展现状3.5.2 家居服市场异军突起的原因3.5.3 家居服市场发展前景广阔3.6 睡衣3.6.1 国内睡衣热销农村市场3.6.2 女性性感睡衣市场有待开发3.6.3 睡衣市场消费趋势 第四章 内衣市场消费分析4.1 内衣消费概况4.1.1 2013年内衣消费回顾4.1.2 国内内衣消费水准上升4.1.3 消费者较青睐纯棉内衣4.2 内衣消费者分析4.2.1 内衣消费的目的4.2.2 中国内衣消费者行为及市场对策4.2.3 内衣消费者购买行为分析4.2.4 影响消费者购买行为的因素4.2.5 内衣的消费心理及营销措施4.3 内衣消费的潜力与趋势4.3.1 内衣消费的发展潜力分析4.3.2 女性内衣消费趋势 第五章 内衣进出口分析5.1 内衣进出口现状5.1.1 中国内衣出口美国数据分析5.1.2 中国内衣受到出口税率影响5.1.3 2014年中国内衣出口情况5.2 纺织品配额问题分析5.2.1 中国纺织需谨慎应对后配额时代5.2.2 配额取消洋内衣进驻中国

5.3 2010-2014年针织或非针织内衣进出口数据5.3.1 2010-2014年针织或非针织内衣进出口总体数据5.3.2 2010-2014年针织或非针织内衣主要省市进出口数据5.3.3 2010-2014年针织或非针织内衣主要国家进出口数据 第六章 内衣区域产业发展概况6.1 浙江6.1.1 浙江内衣畅销国外市场6.1.2 义乌成为国内最大的无缝内衣产地6.1.3 浙江省杭州情趣内衣市场现状6.2 温州6.2.1 温州内衣行业的革命6.2.2 温州共谋内衣行业新发展6.2.3 温州内衣市场经营模式分析6.3 南海盐步6.3.1 盐步内衣产业概况6.3.2 盐布内衣发展思路和对策6.3.3 南海内衣市场的八大症状6.4 深圳6.4.1 深圳内衣产业现状6.4.2 深圳内衣展提升产业发展6.4.3 深圳公明镇将建设内衣产业基地6.4.4 深圳市内衣业集聚基地入驻标准 第七章 内衣产业营销分析7.1 内衣营销发展概况7.1.1 中国内衣的营销模式7.1.2 中国内衣企业已走向营销创新7.1.3 女士内衣市场营销中的文化魅力7.1.4 内衣终端营销策略7.2 内衣行业销售渠道与趋势7.2.1 国内内衣销售渠道的构成7.2.2 内衣销售渠道发展概况7.2.3 内衣渠道发展趋势7.3 内衣品牌营销策略7.3.1 中国内衣品牌的营销模式7.3.2 内衣企业应抓住品牌营销新时机7.3.3 内衣品牌国际化营销通道7.3.4 内衣品牌规划及营销战略7.3.5 内衣品牌广告营销策略7.4 品牌内衣营销策略案例7.4.1 婷美中科暖卡营销策略7.4.2 AB内衣业营销变迁7.4.3 红豆内衣营销方式分析 第八章 内衣行业竞争分析8.1 国内内衣行业的竞争力

8.1.2 中国内衣产业的整体竞争力8.1.3 中国内衣行业需提高竞争力8.2 内衣品牌竞争分析8.2.1 国内外品牌角逐女性高端内衣市场8.2.2 保暖内衣品牌市场竞争激烈8.2.3 提升品牌内衣竞争力的思路8.3 国内各地区内衣行业竞争8.3.1 北京内衣市场竞争激烈8.3.2 重庆保暖内衣市场竞争激烈8.3.3 大连保暖内衣市场的考验 第九章 国内外重点内衣品牌企业9.1 国际品牌内衣企业9.1.1 德国黛安芬9.1.2 日本华歌尔9.1.3 香港安莉芳9.1.4 台湾欧迪芬9.2 国内胸衣品牌企业9.2.1 爱慕9.2.2 曼妮芬9.2.3 百利安9.2.4 芬怡9.3 针织、保暖品牌企业9.3.1 AB公司9.3.2 南极人9.3.3 三枪9.3.4 北极绒9.3.5 婷美 第十章 内衣行业发展趋势与预测10.1 2014年内衣行业发展展望10.1.1 2014年内衣行业发展形势10.1.2 2014年家居服行业发展趋势10.1.3 2014年文胸行业发展趋势分析10.2 内衣行业发展潜力与趋势10.2.1 中国内衣业市场潜力分析10.2.2 中国内衣行业的发展趋势10.2.3 女性内衣设计发展趋势10.2.4 针织内衣的发展趋势10.2.5 保暖内衣行业发展方向10.3 内衣行业流行趋势10.3.1 世界内衣行业流行趋势分析10.3.2 女性内衣未来流行趋势10.3.3 男式内衣流行趋势 第十一章 相关政策法规11.1 针织内衣行业标准

债券市场风险报告 篇5

【企业网址】(点击看正文)

报告目录

第一章 2014年中国特种车行业现状1

1.1 行业定义及分类

1.1.1定义

1.1.2分类

1.2 特种车辆行业发展分析

1.2.1中国特种车行业发展现状

1.2.2中国特种车行业存在的问题

1.2.3促进特种车行业发展的措施1.2.4特种车产品细分化趋势分析 1.3 中国特种车市场表现1.3.1 2014年特种车市场表现特点1.3.2 2014年中国重卡市场表现 1.4 2014年中国特种专用车市场分析1.4.1 2014年中国特种专用汽车市场1.4.2 2014年中国特种车市场面临挑战1.4.3 2014年中国特种车市场机遇分析1.4.5 2014年特种专用汽车产销量情况1.4.5 中国特种专用汽车市场前景 第二章 2014年特种车辆及改装汽车制造业发展192.1 2014年特种车及改装汽车总体情况1.1.1 中国特种车及改装汽车行业1.1.2 中国特种车产品发展前景1.1.3 产品发展方向与发展趋势1.1.4 中国特种车行业发展目标1.1.5 中国特种车行业发展重点 2.2 2014年各细分市场情况分析2.2.1 厢式车2.2.2 罐式车2.2.3 自卸车2.2.4 仓栅车2.2.5 举升车2.2.6 特种车2.2.7 工程类专用车分析·2.2.8 作业类专用车分析 2.3 改装车市场2.3.1 2010-2014年中国改装汽车生产情况2.3.2 2013年改装汽车区域市场产量2.3.3 2014年改装汽车区域市场产量

2.3.5 2014年中国改装车市场发展2.3.6 中国改装车市场潜力 第三章 中国专用特种车对外贸易423.1 2014年中国专用特种车进出口分析3.1.1 2014年专用汽车进口市场分析3.1.2 2014年专用汽车出口市场分析 3.2近年进口汽车相关政策调整对进口汽车格局和市场的影响 3.3 中国特种车进出口情况3.3.1 2014年中国特种车进口量3..3.2 2014年中国特种车进口额3.3.3 2014年中国特种车出口量3.3.4 2014年中国特种车出口额 第四章 特种车市场销售渠道及营销策略分析524.1 中国汽车营销模式现状分析4.1.1 特许经营专卖店模式4.1.2 普通经销商4.1.3 汽车园区4.2 2014年汽车营销新策略4.3 中国汽车营销存在问题分析4.4 中国汽车营销未来发展趋势 第五章 特种车竞争格局分析605.1 中国特种车大基地5.1.1 中国专用车大基地5.1.2 中国特种车大基地 5.2 特种车市场竞争现状5.2.1 特种车市场成竞争重地5.2.2中国轻客特种车市场竞争 5.3 中国特种专用车行业竞争力分析5.3.1中国特种车国际市场竞争力分析5.3.2 中国特种专用汽车行业竞争力分析5.3.3 影响特种专用车企业竞争力的因素 5.4 特种车市场竞争主力5.4.1 中国重汽--特种车市场竞争策略5.4.2 特种车已成中国重汽市场竞争的“生力军”5.4.3 中国重汽特种车国外市场竞争 第六章 优势企业与主要品牌756.1安徽星马汽车股有限公司6.1.1 公司简介6.1.2 主营产品6.1.3 竞争优势6.1.4 经营状况6.2 广州市宝龙特种汽车股有限公司

6.2.2 主营产品6.2.3 竞争优势6.2.4 经营状况 6.3 重庆市迪马实业股有限公司6.3.1 公司简介6.3.2 主营产品6.3.3 竞争优势6.3.4 经营状况 6.4 航天晨光股有限公司6.4.1 公司简介6.4.2 主营产品6.4.3 竞争优势6.4.4 经营状况 6.5 广汽长丰汽车股有限公司6.5.1 公司简介6.5.2 主营产品6.5.3 竞争优势6.5.4 经营状况 6.6 威海广泰空港设备股有限公司6.6.1 公司简介6.6.2 主营产品6.6.3 竞争优势6.6.4 经营状况 6.7 中国国际海运集装箱（集团）股有限公司6.7.1 公司简介6.7.2 主营产品及竞争优势6.7.3 经营状况 6.8 上海申华控股股有限公司6.8.1 公司简介6.8.2 主营产品6.8.3 竞争优势6.8.4 经营状况 6.9 中国重汽集团有限公司6.9.1 基本情况6.9.2 主营产品6.9.3 竞争优势6.9.4 经营状况 第七章 特种车辆及改装汽车制造业外部性分析1207.1 进口产品与国产产品的比较分析7.1.1 技术能力分析7.1.2 价格指标分析7.2结构性问题分析

债券市场风险报告 篇6

报告名称：2014-2019年中国蓄电池市场全景调研及投资风险评估报告报告编号：310127

联系电话：010-62665210 62664210（传真）

Email：service@cninfo360.com

报告链接：客户服务：本报告免费提供后续一年的数据更新服务

温馨提示：如需购买报告英文、日文等版本，请向客服咨询

报告目录 第一章 蓄电池行业相关概述1.1 蓄电池定义及原理1.1.1 蓄电池的概念1.1.2 蓄电池工作原理1.1.3 蓄电池常用技术术语解释1.2 蓄电池的四个发展阶段1.2.1 普通铅酸蓄电池1.2.2 干荷电电池1.2.3 免维护电池1.2.4 密闭电池1.3 铅酸蓄电池的分类和基本常识1.3.1 铅酸蓄电池的基本分类1.3.2 部分名词定义 第二章 电池行业分析2.1 电池发展简述2.1.1 电池的发展沿革2.1.2 电池的发展概述2.1.3 电池业具有良好的发展空间2.2 电池市场发展状况综合分析2.2.1 电池市场容量大竞争多元化2.2.2 国产电池性能产量超越洋电池2.2.3 2014年电池行业出口情况分析2.2.4 电池行业发展受多种因素制约2.2.5 电池新材料市场透析2.3 中国电池制造行业相关经济数据分析2.3.1 2010-2014年中国电池制造业总体数据分析2.3.2 2010-2014年中国电池制造业不同所有制企业数据分析2.3.3 2010-2014年中国电池制造业不同规模企业数据分析2.4 电池行业细分产品发展状况2.4.1 锌锰干电池的分类原理及发展2.4.2 镍镉、镍氢电池的发展应用2.4.3 各种燃料电池发展全面解析2.4.4 太阳能电池的发展应用状况

2.5 绿色环保电池发展分析2.5.1 绿色环保电池概述2.5.2 世界绿色电池发展及展望2.5.3 中国绿色电池发展状况分析2.5.4 电池行业加速向“绿色产业”迈进 第三章 蓄电池行业分析3.1 蓄电池行业发展状况3.1.1 中国新型二次电池发展优势解析3.1.2 电动车蓄电池产业规模效益日趋集中3.1.3 各类蓄电池的细分市场发展3.1.4 跨国巨头抢滩中国高端蓄电池市场3.1.5 铅价波动蓄电池行业走向3.2 2010-2014年全国及重点省市蓄电池产量统计3.2.1 2014年全国及重点省市蓄电池产量统计3.2.2 2014年全国及重点省市蓄电池产量分析3.2.3 2014年全国及主要省蓄电池产量分析3.3 锂离子蓄电池3.3.1 全球锂离子电池产业发展格局3.3.2 锂离子蓄电池和聚合物锂二次电池发展状况3.3.3 手机高分子锂二次电池市场看好3.3.4 中国锂二次电池正极材料发展分析3.4 其它细分产品发展3.4.1 世界镍二次电池市场展望3.4.2 镍氢电池产业发展综合分析3.4.3 镉电池产业发展概况3.5 蓄电池行业的问题及对策分析3.5.1 国内蓄电池行业发展的三大障碍3.5.2 中国二次电池产业发展的弱点分析3.5.3 环保漏洞制约中国蓄电池行业发展3.5.4 蓄电池行业发展对策分析 第四章 铅酸蓄电池发展分析4.1 铅酸蓄电池行业发展综合分析4.1.1 铅酸蓄电池行业发展历程4.1.2 国内外铅酸蓄电池产业概况4.1.3 中国铅酸蓄电池产业发展透析4.1.4 铅酸蓄电池市场前景看好4.1.5 中国铅酸蓄电池业发展趋势及方向4.2 铅酸蓄电池在各应用领域发展状况4.2.1 汽车、摩托车行业用铅酸蓄电池的状况4.2.2 通信用铅酸蓄电池领域状况4.2.3 电力用铅酸蓄电池发展概况4.2.4 UPS用蓄电池的发展及竞争状况4.2.5 电动汽车及电动自行车蓄电池前景广阔4.2.6 新能源用铅酸蓄电池发展潜力大

4.3.1 创建销售渠道优势4.3.2 注重品牌优势的创立4.3.3 强化技术优势的创新4.3.4 加强人才优势的开发 第五章 中国蓄电池行业进出口数据分析5.1 中国铅酸蓄电池进出口数据分析5.1.1 2001-2014年中国铅酸蓄电池进出口总体数据5.1.2 2010-2014年中国铅酸蓄电池主要省市进出口数据5.1.3 2010-2014年中国铅酸蓄电池主要国家进出口数据5.2 中国镍镉蓄电池进出口数据分析5.2.1 2001-2014年中国镍镉蓄电池进出口总体数据5.2.2 2010-2014年中国镍镉蓄电池主要省市进出口数据5.2.3 2010-2014年中国镍镉蓄电池主要国家进出口数据5.3 中国镍铁蓄电池进出口数据分析5.3.1 2001-2014年中国镍铁蓄电池进出口总体数据5.3.2 2010-2014年中国镍铁蓄电池主要省市进出口数据5.3.3 2010-2014年中国镍铁蓄电池主要国家进出口数据5.4 中国镍氢电池进出口数据分析5.4.1 2001-2014年中国镍氢电池进出口总体数据5.4.2 2010-2014年中国镍氢电池主要省市进出口数据5.4.3 2010-2014年中国镍氢电池主要国家进出口数据5.5 中国锂离子电池进出口数据分析5.5.1 2001-2014年中国锂离子电池进出口总体数据5.5.2 2010-2014年中国锂离子电池主要省市进出口数据5.5.3 2010-2014年中国锂离子电池主要国家进出口数据5.6 中国未列名蓄电池进出口数据分析5.6.1 2001-2014年中国未列名蓄电池进出口总体数据5.6.2 2010-2014年中国未列名蓄电池主要省市进出口数据5.6.3 2010-2014年中国未列名蓄电池主要国家进出口数据 第六章 蓄电池行业相关企业分析6.1 中国蓄电池市场中的外资企业分析6.1.1 大力神蓄电池6.1.2 汤浅蓄电池6.1.3 松下蓄电池6.1.4 上海德尔福国际蓄电池有限公司6.2 重庆万里控股（集团）股有限公司6.2.1 公司简介6.2.2 2014年万里电池经营状况分析6.2.3 2014年7-万里电池经营状况分析6.3 风帆股有限公司6.3.1 公司简介6.3.2 2014年风帆股经营状况分析6.3.3 2014年7-风帆股经营状况分析6.4 国内其它蓄电池生产企业

债券市场风险报告 篇7

一、资本市场与银行间的跨市场风险传递路径

其一, 银行体系的风险传递到资本市场路径。美国金融风暴之前, 银行业界普遍认为银行资产证券化可以有效化解银行信贷风险。的确在一段时间, 银行资产证券化也确实起到了分散风险, 提高资金流动性的作用。然而随着衍生产品的过度开发, 后来的大量证券化产品更注重获取暴利, 大量高风险资产通过复杂的衍生产品出售到资本市场, 从而将银行体系不良资产的风险迅速传递到资本市场, 其具体路径如下:首先进行抵押贷款证券化:银行体系使用按揭抵押债券MBS, 将条件类似的按揭债务集成在一起打包后制成标准的凭证出售, 使得长期的、大额的、难以流动的抵押按揭债权在银行系统的资产负债表中变成现金流。然后进行银行资产证券化:MBS后银行体系使用资产抵押债券ABS, 将按揭债务作为抵押的MBS扩大到更为广泛的资产领域, 包括商业贷款、消费贷款、信用卡应收账款等。MBS和ABS的产生使得银行体系将长期固定期限资产转变为现金流以及将风险全部转嫁到资本市场成为可能。不过资本市场的投资者大多购买的是以优质和正常的抵押贷款和资产为标的的MBS和ABS产品, 大量的次级房贷及非优质资产做成的MBS、ABS无法出售, 也一定程度上隔离了风险的传递。为了解决这一问题, 投资银行对MBS和ABS进行了再次证券化:投资银行成立一个专用法律实体SPV (Special Purpose Legal Vehicle) 后, 将风险大的MBS和ABS产品购买下来, 然后按照可能出现的违约概率切割成不同的几块, 按照风险大小打包成新的债务抵押凭证CDO (Collateralized Debt Obligations) 出售给资本市场的投资者, 包括主权基金、养老基金、保险基金、共同基金和个人投资者等。以次级贷款为主的不良信贷风险通过上述路径传递到资本市场, 分散到资本市场不同类型、不同国家的投资者身上, 不过这种风险仅限于贷款本身的风险传递和分担, 没有杠杆放大。但是资本市场本身的保证金交易, 放大了风险乘数, 使银行体系的风险在资本市场成倍放大。

其二, 资本市场的风险反向高杠杆传递到银行体系。资本市场的风险通过这样几个途径反向传递到银行体系:一方面资本市场保证金交易制度高倍放大CDO和再衍生品的风险;另一方面银行系统作为资本市场的投资者自身持有不同级别的CDO以及再衍生品。更重要的途径是银行系统向非银行的房屋贷款公司融通资金, 同时接受CDO等衍生品作为抵押物向资本市场高杠杆融通资金。下面通过分析对冲基金的高风险高杠杆运作路径, 诠释资本市场风险反向高杠杆传递到银行体系的过程:CDO按照信用等级高低分为优先级、中间级和股权级。对冲基金持有的是风险最大的股权级CDO。由于CDO的流动量不高, 美国监管部门允许对冲基金把内部的数学模型计算结果作为资产估值标准, 即对冲基金可以自己定价。于是在房贷市场持续走强的情况下, 对冲基金自己计算的CDO回报率通常高达50%以上。然后对冲基金将高风险的CDO作为抵押物高杠杆向商业银行再融资。有人统计过美国投资银行的杠杆率, 高盛为24倍, 美林为28倍, 雷曼为30多倍。最后对冲基金再用向商业银行融资的资金购买更多的CDO, 投资银行则将更多的高风险MBS证券化为CDO。当房贷问题逐渐显现后, CDO的价格和仅有的流通量出现大幅下滑, CDO的市值越来越低。对冲基金、投资银行出现巨额的资产减值, 资产减记的过程同时就是暴露亏损的过程。当CDO大幅度下降后对冲基金和投资银行面临破产, 而商业银行因为大量给对冲基金融资, 也必然出现大量资产减值和亏损的局面。如果对冲基金以持有CDO到期、获得长周期的稳定现金流为目的, 那么风险就不会放大。但是对冲基金将这些低质量债务抵押凭证CDO向银行进行抵押, 然后取得数倍于抵押资产的信用额度。比如对冲基金手中价值8000亿美元的次债, 可能从银行借出了2万亿美元。一旦这8000亿美元次债价值跌至4000亿美元, 银行损失的将是1万多亿美元。资本市场的风险就这样通过债权杠杆机制反向放大数倍地传递到银行系统。

二、资本市场与银行间跨市场风险集聚及爆发成因

资本市场和银行间跨市场风险不断集聚至最终爆发的核心原因是衍生产品的过度开发和运用及由其引发的信用过度扩张。具体表现在以下方面:

其一, 以“获利性”为目的的衍生产品过度开发。据国际清算银行2008年3月份公布的调查结果显示, 全球金融衍生商品总值从2002年的100万亿美元已暴增到2007年末的516万亿美元, 为全球GDP总额48万亿美元的十多倍, 种类繁多定价复杂的衍生金融产品层出不穷:在MBS、ABS、CDO基础上, 投资银行为了高额的利润创造了CDS (Credit Default Swap) 信用违约掉期、基于信用违约掉期的新产品———合成CDO (Synthetic CDO) 、基于普通CDO的CDO平方、CDO立法、CDO的N次方等新产品。金融衍生品的过度开发, 拉长了金融交易链条, 助长了投机。复杂的衍生创新产品已经脱离了其原生品的价值内核, 在资本市场形成过度信用创造, 投资者只考虑衍生品本身所带来的高额利润、差价, 完全没有考虑其内在的巨大风险。信用的过度扩张从根本上加快了资本市场风险向银行的反向传递、加深了系统性风险在银行体系的集聚, 最终导致金融危机的爆发。

其二, 衍生产品的过度开发导致其定价模式复杂、风险溢价低估。由于金融衍生产品链条长、种类多、内容复杂, 因此在定价的时候不仅要考虑衍生品与市场利率、资产池违约率、提前偿还率等因素的高度相关性, 还要考虑衍生产品链条上前后产品的高度路径依赖性。对于复杂的衍生产品, 投资银行、评级机构以及机构投资者都采取复杂的定价模式, 没有一个根本性、客观而基础的方法来衡量产品市值, 往往针对同一个产品各家机构可以得出各自不同的定价。投资者一般以出售衍生品的机构定价为参考依据, 由于美国经济经历了较长时期的繁荣, 货币环境宽松, 利率水平低, 风险长期被“有意”或“无意”忽视, 衍生品的价格和回报率都被定得很高, 比如对冲基金出售的CDO产品回报率都高于50%, 而产品定价系统中最重要的变量“风险溢价”被严重低估, 衍生产品的杠杆作用在市场逆转时扩散并放大市场的整体风险, 甚至在危机到来时投资者根本无法知道自己的损失是多少, 有多大。

其三, 衍生产品的过度开发使得银行放松贷款发放标准, 银行系统未能遵守“谨慎性原则”。在衍生产品创造的过程中, 最初一元钱的贷款可以被放大为几元、甚至十几元的产品, 而且包括商业银行在内的投资者可以在因为衍生品的过度开发而加长了的金融交易链条上很快套现, 以至于最终没有人再去关心这些金融产品真正的基础价值。因此, 商业银行自身也放弃了最根本的经营原则。过去商业银行发放贷款时候非常注重贷款的质量、借款者的财务状况并与借款者保持长期稳定的关系, 现在商业银行不再考虑贷款是否适合标准;过去发放贷款主要目的为了获取存贷利差, 而现在主要依靠在资本市场销售贷款来获取利润。

其四, 衍生工具复杂, 监管部门、评级公司没有起到作用。金融衍生产品过于复杂, 金融衍生链条过长使监管部门和评级机构很难真正计算和评估所监管和评级的投资产品的风险。金融衍生品涉及银行、证券、基金、保险、境内外多种机构, 加上金融衍生产品的交易大多为场外交易, 缺乏透明度, 使以美国为代表的分散监管模式和以英国为代表的统一监管模式在本次金融危机种都没有起到有效作用。

三、资本市场与银行间跨市场风险的实质

金融体系风险分担机制认为:金融体系包括金融市场和银行中介两部分, 金融市场的风险配置以横向为主, 是不同投资者之间的风险分配, 金融市场分担的风险是非系统性风险, 对系统性风险无能为力;银行中介的风险分担是通过跨期的方式平衡不同时期的收益水平, 完成风险跨期分配, 为存款者提供分担系统性风险的机会。对于银行自身来说, 通过资产证券化、资产多样化、分散化可以将非系统性风险传递到资本市场, 由不同投资人分担, 但是对于系统性风险银行也无法规避, 只能是银行自身和贷款人承担。资本市场与银行间跨市场风险根源于资金在因过度衍生产品的运用而形成的加长信用链条上的流动和风险的分担。在本次金融危机中, 作为资本市场重要的筹资者和投资者的商业银行本身依赖资本市场, 其自身的资产和负债很多来自资本市场并以市场定价, 这使得银行系统的安全性、收益性、流动性容易受到外部环境的影响和冲击。银行的非系统性风险通过资产证券化向资本市场传导, 却因为衍生产品形成的过长信用链条将系统性风险不断积累到银行系统自身;而资本市场令各类机构和投资者以流动性为链条捆绑在一起, 一旦链条某一个小的环节出现问题, 便会引起连锁反应。资本市场和银行体系的风险通过各种金融衍生产品相互传导、分担和放大, 最后系统风险集聚在银行体系, 使金融危机逐步恶化、加剧甚至达到难以控制的地步。

参考文献

[1]余龙武:《美国“次债危机”对我国银行业监管的启示》, 《金融时报》2007年12月24日。

市场过热需防控风险 篇8

几年大宗商品市场行情一直低迷，虽有小幅波动，却始终在低位徘徊。而近期大宗商品价格暴涨的消息满天飞，让很多投资者至今仍处于盲目的跟风当中。

黑色系领涨 农产品随后

先是黑色系期货以令人吃惊的速度强势反弹，之后又引领其相关行业无缘由地开始暴涨，再然后又开启了农副产品的上涨行情，大宗商品市场的整个上涨架势可谓是相当迅猛。

大宗商品的反弹主要为焦炭、焦煤、动力煤、铁矿石、螺纹钢等工业大宗商品以及棉花等农产品。其中，上涨幅度较大的为焦炭、铁矿石、螺纹钢等大宗商品。国际钢协数据显示，全球3月粗钢产量为1.37亿吨，同比减少0.5%；其中，中国3月粗钢产量7070万吨，同比增长2.9%。

从整个宏观经济面来看，近期我国公布的多项经济数据显示，一季度我国国内生产总值为158526亿元，按可比价格计算，同比增长6.7%，可以看出一季度国民经济呈回暖态势。

在广州期货研究所螺纹钢研究员王文俊看来，一季度国民经济的回暖其实更多的是依靠固定资产投资，主要是两方面：一方面是房地产；另一方面是基础设施。“这两方面都是属于用钢非常多的板块，所以一季度钢铁的需求就突然被释放了。”

2015年的钢铁行业是悲惨的。“在2015年下半年的时候钢铁行业就进入了市场化去产能的阶段，很多钢厂就选择关停、裁员、降薪。”王文俊告诉《经济》记者，往年到了冬天很多钢贸商会都会选择补库存来应对春天工地开工，而在2015年冬天，很多钢贸商不但没有补库存，反而通过去库存轻装过年，所以库存降到了多年来的最低水平。“再结合年后国家再一次出台的刺激政策，需求瞬间被释放，但供给端迟迟跟不上，就造成了短时间内的供需错配，导致了钢价大幅度上涨。”

2015年12月份，因为汽车产销量带动板材上涨，而后因为房产带动建材大幅上涨，这种钢材成品需求的释放支持了钢坯需求的疯狂上涨，而钢坯的生产量在今年年初同比下滑非常厉害，就造成了可用钢坯数量不多，因此也造成了它的下游产品例如螺纹钢、板材也必须跟涨，包括建筑用的沥青、玻璃等涨幅也较大。

在黑色系大宗商品领涨下，资金又开始涌向农产品。而在这种情况下，“蒜你狠”、“豆你玩”、“向前葱”、“猪上天”等一些互联网热词在这个春天掀起了又一波农副产品价格大涨的狂潮。

统计局发布数据显示，2016年3月CPI同比上升2.3%，其中鲜菜价格上涨35.8%，畜肉类价格上涨16.5%，特别是猪肉价格上涨28.4%，这些是催动CPI处于一年来高位的核心因素。

蔬菜减产、生猪出栏率下降等原因，使得这些农副产品在周期性供应缩减情况下价格波动异常，而那些不受上述影响的农副产品也“随行就市”，共同推动了CPI的上行。齐鲁商品交易中心研究部李博表示，虽然这波涨价来势汹汹，但考虑到有些农副产品生长周期性较短，随着天气转暖，价格会逐渐降温，总体通胀水平并不会出现趋势性攀升，更有可能会温和上涨。

黄河商品交易市场棉产品事业部主任高炎也告诉《经济》记者，就棉花产品来讲，我国是有一定的储备量的，随着这波大宗商品的反弹局面，棉产品价格也会做一些相应的调整，跟上大趋势的步伐，但不会出现大幅的涨幅，基本上还是控制在一个合理的范围内。

是短期炒作还是区间震荡

上游产业的价格暴涨对下游产业也会产生影响，当整个大宗商品市场几乎出现普涨的时候，投资者就需要回顾一下这波来势汹汹的上涨的缘由，理清了这些关键才能更好地判断可以选择的大宗商品。

有消息称，美元走低是近期大宗商品反弹的一个主导因素，但从不同角度来看，业内人士也有不同的看法。

“从历史上的经验看，美联储一旦进入加息周期对于大宗商品而言都是一个利好，所以这波反弹和美元走低肯定是有很大关系的。”中心期货研究部分析师尹丹对《经济》记者表示，在这样一个市场环境下，一些非美的央行可能都会进行通过宽松的手段，将海量货币投放到资产的收益率不高的市场中，一开始投资者都比较倾向于持有现金等待机会，“而在2016年年初正好有来自大宗商品的机会，一旦有资金先行一步，其他的资金马上就会跟上，因为现在市场的资金很多，但是流动性又不高，在这样的情况下很容易出现某类资产的暴涨”。

美元走低是一个非常苍白的理由或借口。安迅思能源研究总监李莉对《经济》记者称，如果是因为美元走低，那按理说大宗商品国际盘的价格也应该有大幅度的飙升，但是其相对比较理性，没有刷新这几年的新高或是出现百分之几十的暴涨。“而在中国尤其是春节之后，大宗商品市场的情况说是疯狂也不为过，其实很多人都不是非常专业或理性的投资者，只是跟风，和国际的情况是完全不同的。”

美元走低不是核心因素。目前国内经济还在底部震荡，通胀的数据有一些抬头，因此在新湖期货研究所所长李强看来，导致这波大宗商品反弹的因素有4个，分别是资产配置、供给侧和需求侧的变化、悲观预期的修复、季节性因素叠加库存因素。

对此，中投顾问宏观经济研究员白朋鸣认为，此次大宗商品暴涨主要原因有3点：一是全球经济复苏对大宗商品价格升温有较强拉动作用；二是国际大宗商品贸易活跃，尤其是铁矿石等大宗原材料春节以后大幅上涨，促使航运业的需求小幅改善；三是，过去一年多，大宗商品价格下跌，市场极度超卖，缓解了产能过剩问题。

大宗商品的需求方或购买方大多数都是中国的产能过剩比较严重的行业，比如重化工业。武汉科技大学金融证券研究所所长董登新表示，此次大宗商品价格暴涨有两个原因，一方面是因为跌了太久需要有一个反弹的释放，所以可能是纯技术性的炒作；另一方面则是例如重化工业行业的大宗商品的库存经过了这么多年的吸收或消化在不断降低，确实有补充采购的短期需求，但不是长期行为。

持续暴涨不利于供给侧改革

这波反弹不仅仅是大宗商品本身的价格暴涨，还给很多行业或企业也带来了一些变化，例如有色金属行业。

这波反弹对下游的原材料供给量或企业有比较大的正面作用。“如果看波动的震荡态势的话，可能实际对企业盈利的改善作用有限，如果形成一个趋势的话，对盈利的改善肯定是积极的。”东兴证券有色金属研究员刘岗如是说，“因为有色板块涉及的金属也是有好几种，走势也不尽相同，我比较看好黄金，认为黄金是一个中短期的趋势”。

与他有相同看法的还有博时投资部投资经理王祥，“SPDR黄金ETF（美国SPDR交易型开放式指数基金）持仓的减少显示资金正向着风险市场回归。后续在美联储6月加息预期重燃前的空档期内，受中国经济企稳及通胀回暖引发的风险情绪回升仍将占据市场主导，黄金市场不排除继续承压调整的可能。”在他看来，由于中长期金价支撑因素并未发生转变，若金价短期回调至每盎司1200美元附近将成为中长期投资人再度入市的良好契机。

不能完全把大宗商品看成没有差别的一大类，每项大宗商品的价格上涨对其行业的影响可能都不一样。例如石油，中国现在都是依赖国外的石油，那油价上涨对中国肯定是不利的，如果中国把原油进口加工完后再卖出去，这时候油价上涨对中国就是有利的。

当然，此次大宗商品价格涨幅最大的要数黑色系，但目前而言，煤炭、钢铁等行业供大于求基本面并没有实质性改变。李莉表示，因为期货价格上涨容易引发实体周边也不冷静，所以它们的产量就会大幅度提高，这个其实对我国现在的去库存、去产能的改革方向是没有帮助的。

据了解，市场可以促进供给侧改革。北京大学经济研究所常务副所长苏剑表示，因为大宗商品一般都是原材料，原材料如果能够保障供应，就能够保证中国经济的安全。

在渤海商品交易所BEST产品事业部产品经理王志远看来，大宗商品价格上涨，可能进一步加剧产能过剩，提高下游企业采购成本，增加去产能难度。

如果是说整个衍生品市场可能会有更多的流动性投资渠道，肯定对市场的健康发展是有好处的，毕竟中国现在的投资渠道还是不够多，也不够成熟。李莉解释称，在民间资本非常多的时候，大家可能就会选择投机，或者把钱都集中到某一个地方去，这样就会导致很多异常的现象出现，如果让大宗商品市场发展进一步成熟，应该对实体经济还是有利的。