信用策略框架构建之利差

在进一步阐述信用利差框架之前，我们先谈一谈构建和研究的意义：

信用利差相当于是一面镜子，反映的是市场定价的锚，我们对基本面的研究需要经历市场的检验，无论是被市场错杀的还是被市场追捧的区域和主体，都能通过信用利差反映出当前的情况。

当然市场很多时候也会因一些阶段性因素使得二级成交有所偏离，但追根溯源从信用利差或已有所体现，故而我们在做策略展望以及检验推演时，利差是一个起点，由此衍生进行横向和纵向比较。

1、什么是信用利差？

信用利差反映的就是信用债到期收益率相较于市场无风险利率的溢价，该部分溢价系对投资者持有信用债的风险补偿，主要包括两部分：

（1）流动性溢价：相较于利率债，信用债成交不算活跃，故持有信用债会损失一定流动性；流动性溢价就是对投资者因持有信用债而损失流动性部分的补偿。

（2）信用风险溢价：信用债存在一定违约风险，信用溢价就是对可能的违约风险损失的补偿。

实际计算中，我们通常将国债、国开债收益率作为无风险利率的代表（考虑到国债的免税政策，用国开债收益率作为无风险利率可以剔除税收溢价）；对于个券，到期收益率直接采用中债估值，即：

个券利差=个券中债估值收益率–对应期限的国开债收益率。

2、有哪些信用利差？

日常研究过程中，我们会看到很多利差相关表述：信用利差、期限利差、等级利差；城投利差、产业利差……这些都是基于不同研究目的、方向所形成的“个券利差组合”。结合利差构建过程，我们对其进行梳理分类。

首先，我们从最底层的计算开始：个券利差。上文已提及：个券利差=个券中债估值收益率–对应期限的国开债收益率。

基于个券利差，我们可以结合研究所需衍生出多种组合，具体包括：

（1）微观层面的主体利差；（2）中观层面的城投利差（细分之下有区域利差、行政层级利差）、产业利差（细分之下有行业利差、企业属性利差）；（3）宏观层面的全体信用债的信用利差、评级利差、期限利差；（4）特定品种（如公募、私募）的品种利差。

上述利差均可根据一定条件再进行进一步的细分。

1、如何计算个券利差？

个券利差=个券中债估值收益率–对应期限的国开债收益率。比如债券X在2022-04-13的中债估值为5.54%，剩余期限为1年，该日对应期限的国开债收益率为2.24%，故债券X在2022-04-13的信用利差为330bp。

个券利差的计算理解起来其实并不难，但实际操作中需注意一些细节：

1、准确匹配对应期限国开债收益率

当债券X在某交易日剩余期限为整数年份时（比如3Y、2Y、1Y），匹配对应期限的国开债收益很简单；但当剩余期限不为整数年份时（比如2.89Y、1.75Y、0.80Y），部分较为常规的做法是通过线性插值法计算对应期限的国开债收益率，即：

同期限国开债收益=Ydown国开债收益率+(Yup国开债收益率-Ydown国开债收益率)*(个券剩余期限-Ydown)/(Yup-Ydown)。

其中：Yup和Ydown分别为剩余期限的向上取整和向下取整。

比如债券X在2022-11-18的剩余期限为1.4年，当天1Y、2Y国开债收益率分别为2.42%、2.64%，通过线性插值法计算出来的对应期限国开债收益率则为2.42%+(2.64%-2.42%)*(1.4-1)/(2-1)=2.51%。

但观察随机交易日的国开债期限结构可以发现：线性插值法计算对应期限国开债收益率时在部分情况下存在一定偏差，尤其是短端品种。

也就是说：（1）当个券剩余期限在1年以上时，通过线性插值法计算出来的国开债收益率同实际收益率的误差绝对值基本在10bp以内，尚属可控。

（2）但当个券剩余期限在1年以内时，线性插值法计算结果和实际收益率间误差较大：较多交易日的误差绝对值超过10bp，更有部分节点误差逾100bp，如2022-12-20对应期限在0.10-0.15年的情况。

这一点，从不同算法下，债券X在不同剩余期限的计算结果也可感知一二。

虽然wind提供的国开债期限结构数据亦系根据某种插值法拟和所得，但结果上相较于线性插值法更贴近实际情况。

故而，在计算个券历史利差时，我们结合不同期限结构曲线形态和实操难度，首先搭建步长0.01年的历史国开债收益率数据库，继而进一步匹配计算时所需的对应期限的国开债基准收益率，尽可能减少简单线性插值法在计算时的偏误。

2、含权债的估值及剩余期限

对于部分含权债，其估值统一选取行权估值；对应的剩余期限根据行权日而非到期日与计算交易日作差所得。

2、选取哪些样本券？

前文提到，个券利差是一切利差计算的起点，构建任一利差曲线的前提是要有满足该条件的个券组合。

2.1 样本券选取时的考虑

为满足不同的研究需求，我们将尽可能多的个券纳入样本券，即全部已发行信用债但不包括：（1）永续债和有担保债券，其单独考虑；（2）对应计算节点剩余期限在10年以上个券。主要基于以下考虑：

1、为什么剔除永续及担保券？

首先，对于永续债：

一方面，目前存量永续债只数相对不多，占信用债比重不足10%，且其中超过80%的永续债发行主体为AAA大央企或是AAA城投。另一方面，通过对比同一主体在相近时间发行的期限相同的永续债和非永续债利差走势来看，永续债相较于非永续债利差要高大几十个bp（这部分更多体现为对流动性的补偿，此外还包括条款属性上的补偿）。

其次，对于担保券：

同样从数量上考虑，目前存量担保券只数占信用债比重约15%-20%，其中超过80%的担保券发行主体为AA及以下评级。再者，中低评级主体加了担保之后债项评级通常会有所提升（以AA主体&AA+/AAA债项为主），这部分在后续构建利差曲线时，尤其需要考虑评级时往往难以归类，并且在信用研究分析时，担保券的逻辑框架又有所不同，比较适合单独摘开来分析。

2、为什么保留含权券？含权券如何处理？

债券特殊条款设置包括赎回、回售、调整票面利率、债券延期、债券提前偿还、债券定向转让等，其中除回售及定向转让的权利主体在投资者外，其他条款的权利主体均在发行人。

截至2022年末，存量信用债中约有44%的个券设有调整票面利率条款，38%的个券设有回售条款，且多数个券包含不止一种特殊条款，比如调整票面利率和回售往往相伴出现。

整体来看，存量信用债中设有赎回、回售、调整票面利率、债券延期、债券提前偿还、债券定向转让六种条款中的一个或多个的个券有14583只，占存量信用债的50%。

由于这部分数量较多，全部剔除会使得样本券容量大幅缩减，故而我们选择保留并在具体操作中对含权债的到期及剩余期限的处理均按行权日期计算，估值亦采用行权估值，并且作此处理无论是从技术细节上还是逻辑理论上都不会有太大的差错以影响分析结果。

注：基于我们给定的识别机制，行权日视为“到期日”；但有部分含权债在行权日不选择行权，为方便一致处理，这部分债券在行权日后将不再纳入计算。

此外，还需注意部分个券的细节调整和处理：

3、违约券的处理

若某个主体在某个交易日已经实质违约，则该主体的所有存续债在该交易日及之后的全部交易日均不纳进计算。

4、个券信息变化

部分主体在存续期中可能存在评级调整等事项，我们对个券信息也将即时更新，以计算交易日个券实际信息为准。

2.2 纳入样本的个券有哪些？

基于前述样本券选取标准，截至2023-02-24，共有75427只信用债（曾）被纳入样本券，对应到每个计算节点，样本券数量占全部存量信用债的比重基本在70%以上。

需要说明的是：75427只是目前被纳入或曾经有段时间被纳入的个券数量；具体到每个计算交易日，只有该交易日该个券仍在存续期才会有个券利差的计算。

在具体计算时，由于日频数据量过大且意义相对不大，我们选择周频（每周最后一个工作日）进行计算及更新；考虑到部分节假日休市时间较长，我们适当将节假日后第一个交易日增加进计算时点。

3、信用利差数据库有哪些构成？

基于上述构建过程，2015年以来（截至2023-02-24），我们共计算有408个交易日数据，合计555.82万条个券利差数据池。基于池内数据，我们可以构建我们所需要的任意利差曲线。

此外，我们提供三种算法：简单平均、余额加权平均和中位数。

频次上，结合市场需求来看，我们实现周频跟踪。

3.1 基本构成有哪些？

我们细分城投债和产业债分别展示部分数据：

1、城投债

2、产业债

3.2 可以满足哪些特定研究需求？

我们对数据池内个券均贴有以下基本分类“标签”：发行主体、计算日个券剩余期限、主体评级、隐含评级、债券类型、发行方式、是否城投债；

对于城投债有：发行主体行政层级、平台类型、所在省份、所在地市、所在区县；

对于产业债有：发行主体企业性质、所属申万行业。

上述“标签”对应属性可任意合理随机组合，对应组合下如有满足条件个券即可计算出对应利差曲线，可满足尽可能多的研究需求。比如：

1、地市内不同平台利差比较&省内地市主平台利差对比。

2、各省份不同类型平台利差比较。

3、同一主体公募债及私募债利差比较&同一主体不同剩余期限利差比较。

4、其他诸多特定需求。

1、指标滞后。估值和利差均为滞后指标，若要更为准确的把握市场可观察当日成交情况。

2、含权债识别偏差。对于是否含权通过回售日及赎回日来辅助判断，或因存在多个回售日及赎回日而导致判断偏误。

3、数据漏损。受上市时间或节假日等因素影响，个别存续期内部分时间或因估值缺失而被剔除。

4、样本偏差。数据池中个券剔除了担保券及永续债，非全部非金融企业信用债。

5、信用事件影响引致数据异常。部分个券或因区域、行业或主体负面或舆情事件导致部分时间估值大幅跃升，进而影响组合计算。

6、城投口径偏差。本文所采用的城投口径系非传统产业类的广义城投口径，较传统意义上的城投，口径更为广泛。行业竞争加剧的风险。

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