多维度看中国信用市场的违约率

明明

2014年自打破刚兑以来，我国信用市场在坎坷中走向成熟，逐步发展成为独具中国特色的债券市场。债市发展过程中难免出现违约，市场更关注事前的预警与分析，而实践中单纯的定量分析并不能取得很好的预警效果，而定性和经验主义也不完全适合我国信用市场。我们认为对于国内信用债违约，更应该既要用中国特色的视野 也要结合量化分析的积累，来对待中国近年来债券市场发展进程中的违约故事。

▍信用市场违约情况全面梳理。

2014年以来，按照违约率划分，信用债违约历程可分为三个阶段：2014-2017年，违约率缓慢增长，违约主体由早期的民企逐步向地方国企和大型央企蔓延；2018-2020年，违约规模与新增违约主体数量快速增长带动违约率提高；2021年-至今，分母端信用市场规模扩容使违约率趋于稳定。分属性看，2018年后民企的违约规模和违约率远高于国有企业；从债券类型看，城投债暂未发生实质性违约，仅有少量技术性违约，2017年后产业债违约规模和违约率快速增长；从行业角度看，煤炭、钢铁、房地产等行业违约率较高；从信用等级看，违约信用债以投资级和高收益等级为主，其中高收益级违约率远高于投资级和无评级。

▍违约率模型探究。

对目前违约率的测算方式中，分子和分母端采用不同口径测算数据各有差异，违约率数据大相径庭。分子端口径有违约主体数量和金额的区别、广义信用债与狭义信用债的区别；分母端与分子端的口径保持一致，同时还有到期额与存续金额的区别。虽然违约率是信用市场的风向标，但目前我国信用市场应用违约率仍然存在局限：违约率基于历史违约债券的数据，在市场平稳运行时具有较好的指导作用，但市场出现新的市场风险时，违约率并不能在“事前”做到风险识别；目前并无对于违约率采取统一测算口径的要求，不同机构可根据自身需求采用不同口径测算违约率，彼此数据相去甚远，同时并不可比。

▍如何看待违约率。

由于不同机构各自采取的统计方法不同，对于违约率的测算有时相去甚远。为使统计结果可比，我们从统计方法、测算口径、违约率类型三个维度厘清违约率之间的差异：统计方法包括了动态池和静态群组法，其中国际机构大多采用动态池法，而国内机构主要采用静态群组法；测算口径包括债券金额、主体数量、债券数量三种类型，不同机构出于不同角度的目的采取不同的口径；违约率类型包括边际违约率、累计违约率、平均边际违约率、平均累计违约率四种类型，其中国际机构常用平均边际违约率，国内机构较为常用边际违约率和平均累计违约率。

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我国信用市场风险展望。

当前我国信用市场的舆情与违约风险主要来源于城投和产业两大领域。对于城投而言，今年以来市场对于城投领域舆情的反应更关注区域与主体，而非整体城投板块，同时新一轮化债和稳增长的大背景下，城投债虽有点状舆情波动，但整体违约风险可控，无需过度担忧当前部分地区的舆情风险。对于产业而言，我们认为经历风险缓释后，存续主体以优质企业为主，融资渠道多元化，违约风险较低。但在经济弱修复的背景下，民营主体易出现舆情与违约的波动，需警惕估值调整的可能。

▍风险因素：

央行货币政策超预期；监管政策收紧导致融资环境恶化；宏观经济修复进度不及预期；个别信用事件冲击市场等。

（

明明为中信证券首席FICC分析师）

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