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【信用方法论之一】从信用评级到信用策略

2017年09月01日14:21 来源:CITICS债券研究

  第一名!

  工欲善其事,必先利其器,投资与研究的第一步,就要理顺种种的研究方法与框架。所以,我们将在“信用方法论”探讨信用研究的种种方法,本篇《从信用评级到信用策略》便是第一篇报告,以梳理整体研究框架。

  信用债市场范围、审批清算机构、评级机构概况。(1)范围:以平台公司或者工业企业为主体发行的中票、短融、企业债、公司债、定向工具等传统债券。(2)审批:监管竞争格局下保持着两市上市、三头监管的格局。(3)投资者:商业银行为主,广义基金、保险、证商、信托等非银机构;(4)评级机构:各评级公司股东决定了经营策略的不同,导致了其对发行人类别偏好选择和评级高估/低估也有所差异。

  信用研究主线:风险与价值。(1)何谓风险:传统的违约风险、对违约风险担忧而产生的估值调整风险、委托人与监管政策导致被动抛盘确认损失的风险。(2)何谓价值:贝塔是稳定的利差曲线、投资者性质分割产生的机构行为套利的利得,而阿尔法是精确识别以做信用波段的钱。(3)同样是行业与公司研究,信用研究与股票研究存在异同,尤其是在业绩驱动、规模因素、外部支持上侧重有所区别。(4)信用债定价取决于基准利率、流动性溢价与违约溢价,但在不同情形下权重有所差别,以一级定价与垃圾债定价两个极端最为明显。

  信用评级研究:经验与模型。(1)信用周期更易单独研究,自下而上:债券发行人多为上游、周期类企业,也是信用风险高发的行业,所以更看重周期行业本身的走势与政策。(2)定量模型虽然难以区分很多重要的表外因素,但是仍然是信用分析不可或缺的一部分。产业债方面,首先是对公司竞争地位与经营能力的定性判断,然后是经营数据与财务质量结合的交叉检验。城投方面,财务数据相对弱化,主要分为公司层面数据和区域经济数据,区域经济综合权重更高,但是未来公司层面的业务逻辑会逐步强于地方政府广义支持;(3)最终要根据现金流入流出、因企关系、情景分析等落实到现金流兑付的模型。(4)另外还需要关注:工业企业的财务数据质量和地方政府的经济数据质量、担保互保的效力与性质、外部支持的力度和反转可能的情形。

  信用利差:信用策略的重要一环。运用基于市场面和基本面双轮驱动的信用分析框架,来研判价格与价值的相对关系寻找错配的机会,各种各样的利差是衡量债券价格的重要标尺。(1)利率债/信用债比较由信用利差作为引导,各等级策略由等级利差做指导:信用利差主要跟随基准利率与投资者结构行为变动而变化。(2)信用债行业配置由行业利差作为指导,行业利差主要受到行业景气度与市场情绪影响;(3)城投债区域配置由区域利差作为指导,区域利差主要受到区域基本面和平台自身素质影响。

  信用策略的一些思考:波段与对手盘。了解抛盘和买盘机构的想法是火中取栗的重要环节,对手盘是担心违约、还是估值偏离、还是委托人赎回,还是对个券资质的不了解,决定了博弈的空间与价格的底部,2016年4月产能过剩债大跌,魏桥、富力等民企巨量抛盘等,虽都为波段,但振幅频段有别。由于利差的保护和久期的差异,利率债的下跌对于信用债也并非全然利空,正如2017年4~5月利率债大跌时,信用利差大幅走扩,AA+产能过剩行业3Y品种一度到6.5以上,票息收入完全可以覆盖较极端利率损失,即便利率走势尚难看清,但先行下沉资质配置,可以博弈利差超调。另外,城投改革中资质变化的因城而异与估值情绪同涨同跌中的不匹配、评级上调/下调案例研究对组合收益的提升/降低都值得关注。

  正文

  工欲善其事,必先利其器,投资与研究的第一步,就要理顺种种的研究方法与框架。所以,我们将在“信用方法论”探讨信用研究的种种方法,本篇《从信用评级到信用策略》便是第一篇报告,以梳理整体研究框架,进一步细分门类研究方法将会在陆续推出。

  信用市场概况

  信用债市场不断蓬勃壮大

  我们信用债研究的范围主要是工商企业、地方政府融资平台、金融企业发行的债券。其中我们主要研究的是工商企业、地方政府融资平台以信用发行的债券。金融企业发行的金融债或者次级债、ABS类与转债类品种更接近于利率债与转债的研究领域。

  

  工业企业与地方政府融资平台注册上都为公司制企业,在债券发行上没有硬性区别,与此同时关于平台公司的定义也并没有统一的标准,有诸多债券发行人的定位模糊,介于普通地方国企与平台公司之间。

  

  监管竞争驱动着债券市场基础设施建设日臻完善,与此同时2014~2016长达两年半的债券牛市,令诸多企业开始侧重于债券市场再融资,发行规模与发行人数量不断提高。值得注意的是随着去年11月份开启的去杠杆进程,信用债发行规模相较同期水平大幅降低。

  

  信用债的上市地点、审批机构、托管方

  两市上市、三头监管。信用债主要在银行间与交易所市场上市,也可以通过银行与券商柜台交易。银行间品种由中国银行间交易商协会负责监管,包括短融、中票、定向工具、以及交易商协会主管ABS品种;交易所品种由交易商协会/证监会来负责监管,主要是公司债与证监会主管ABS类品种;另外企业债由于是发改委审批监管,所以可以选择跨市场上市。

  

  值得一提的是债券市场的清算托管机构。银行间品种在中央国债登记结算有限公司和上海清算所进行托管,交易所品种在中国证券登记结算有限公司托管,对于跨市场的的国债和企业债在两登托管。

  

  投资者结构

  信用债的主要投资者有商业银行(全国商业银行、城商行、农商行)与非银机构,其中非银机构较多的是包括银行理财的广义基金、保险公司、证券公司、信托等,除此之外还有个人投资者、境外机构等其他少部分投资者。我们看到随着商业银行委外的扩展,广义基金占信用债投资的比重在不断提升,直至去年“债灾”后稍有中断。

  

  信用债评级与评级公司基本情况

  国内主要的信用债评级机构分发行人付费与投资人付费机构。信用评级主要有发行人付费的外部评级,投资人机构内的内部评级,还有投资人付费给第三方机构的第三方评级。国内的发行人付费机构主要有联合、大公、中诚信、鹏元、新世纪、东方金诚,另外还有银行间交易商协会管理、由相关会员付费的中债资信是投资人付费机构。

  

  

  由于各评级机构的经营策略不同,导致其所选择的发行人类别和评级高估/低估的区别上有所不同。由于评级费用相对固定,为获得一定市场占有率,一些评级公司有可能通过给予较高评级来获得市场占有率。另外由于评级机构内部分工的不同,导致其评价公司样本属性差别,如中诚信国际与中诚信证券。

  

  

  各家评级机构的经营策略、市场占有率、偏好的公司,也可以从其股东背景上一见端倪。

  

  过去,国内信用债的评级需要有国内各相关监管部门授权准入,纯外资评级机构不能准入,所以大多为中外合资。随着今年7月的债券通开通之际,境外评级机构得以入境,意味着标普、穆迪、惠誉等在开展境内银行间债券信用评级上,不存在合规障碍。

  

  信用研究主线:风险与价值

  何谓风险?

  信用研究关心的是发行主体的违约风险。随着投资领域的拓展,信用债投资的风险已不仅仅局限于传统的违约风险,我们梳理分为三大类:(1)传统的违约风险;(2)对违约风险担忧而产生的估值调整风险;(3)委托人与监管政策导致被动抛盘确认损失的风险。

  

  珠海中富实际控制人变更,壳价值留存还债意愿强烈

  第一次违约于2015年5月,由于控股股东变更,银团采取限制性措施,造成公司流动性紧张,但公司寻求保壳,偿债意愿强烈,65%未偿还本金通过储备土地担保获得资金最终于同年十月偿还。二次违约由担保人和发行人筹集资金,于2017年6月1日全部兑付。

  

  东北特钢艰难重组,最终清偿率22%

  2016年3月28日,“15东特钢CP001”实质性违约,债券估值大幅下跌,抚顺特钢股票被冻结。随后东北特钢到期债券无一得到兑付。2017年8月11日,东北特钢重整方案获法院通过,引入锦程沙洲和本钢板材两家投资人,普通债权人50万元以下部分可给予100%清偿;超出50万元部分,经营类和债券类普通债权人可选22%现金偿还或债转股,金融类普通债权人则全部进行债转股。

  

  万达债的二次探底

  被动抛盘叠加资产变卖,万达债券历经两次抛盘。万达债券第一次抛盘始于6月21日,市场传言此次抛盘是部分银行机构管理人被要求清仓万达相关债券所致。此后,又经历了与融创的重大资产转让协议、被标普列入负面观察、财新等媒体报道各家银行对海外并购明星民企进行排查市场恐慌情绪加剧,万达债券出现二次抛盘。虽然此后富力加入万达与融创的交易,万达出售核心资产但不改收益率上行之势,7月底已经达到9.5%。

  

  一波三折宏桥与战略投资者

  宏桥事件持续发酵,已酿成恐慌性抛售。自沽空机构发布报告质疑中国宏桥财务造假以来,经历股票停牌、标普评级下调、公告年度报告推迟、境外股债同跌。宏桥澄清公告迟迟不发,最终在同样位于邹平县的西王集团被卷入齐星债务危机之后,市场避险情绪爆发,3月28日,宏桥系相关债券抛盘大增,成交收益率飙升至10%的水平。

  后续进展上,受环保政策的影响,截止8月14日,宏桥已关停违规电解铝产能268万吨,在7月25日实施电解铝自备电厂补缴政府性基金。但是,宏桥同样获得了战略投资者较大的外部资金支持。6月28日宏桥与中信银行达成合作协议,后者同意在未来两年内提供不超200 亿的综合授信额度;8月15日中信信托7亿美元投资认购宏桥8.06亿股,中信银行3.2亿美元认购中国宏桥可转换债券。在风险逐渐可控的情况下,宏桥收益率开始降低,截止8月20日,宏桥债估值收益率已回落到7.4%左右。

  

  何谓价值?

  研究风险的意义是在于更好的识别价值。债券投资无非是票息收益与资本利得收益,利率债层面更在乎资本利得,信用债更看中票息本身价值。如果票息足够高,是可以在一定程度上平熨资本利得损失风险,与加杠杆的负债利率波动风险。不过票息与资质负相关,票息高的品种在加杠杆上必然也有所限制。

  抛开利率波动,信用债投资中的收益也分为贝塔与阿尔法。贝塔便是大家都能赚到钱/赔钱,信用债与利率债稳定的利差关系曲线、投资者性质分割而产生的机构行为套利,大部分高收益产品获得的便是此种收益。由于票息的保护与利率的钝化,信用债组合的回撤往往偏小,我们设定了一致久期的国开债、城投债AA+、产业债AA组合,两年的最大回撤分别为-1.17%、-0.87%、-0.57%。

  

  阿尔法便是信用研究的价值体现,相比于识别看起来实质的低风险,赚钱更重要的是识别看起来高风险中的低风险。高收益的债券品种其实很多,最终出问题的毕竟是少数,诸多静态看起来毫无风险的AAA发行人也会遭遇估值波动乃至连续降级,也有发行人评级连续上调或者估值冲高回落的“信用波段”,但是限于我国目前债市投资者主要以风险偏好较低机构为主,对此认识还相对有限。

  

  债券研究与股票研究的异同

  粗略看起来,股票研究和信用研究的范畴接近,同样是行业与公司层面,但是实践中大相径庭,从各机构投资者内部部门设置来看,信用研究往往独立于权益投资/研究部门,隶属甚至是平行于固定收益部门,为什么呢?我们认为有以下几点区别决定了:相同点:偏好企业业绩驱动。业务驱动逻辑的盈利能力改善,对于股票与债券研究同为利好。对于股价来说,超预期的盈利增速会让股价产生业绩驱动的动力,对于债券来说,盈利改善会提高公司的现金流和还本付息的能力。

  但是值得注意的是,企业盈利究竟是外延并购驱动的盈利增长还是内生业务驱动的,这决定了债券与股票研究的分野。并购是公司财务报表的淋浴室,并购装入的利润可能质量不高,而且会产生大量商誉,一些公司为了抬高估值,蹭热点来追逐与主营业务无关标的,中长期伤害公司现金流;一些上市公司并购往往采用债券市场的募集资金,对于债券投资人来说似乎是付出了权益的风险却只得到了债券的收益,自然会有所折价。

  

  (1)流动性与投资周期:股票流动性好,投资周期偏短,不会出现抛盘找不到接盘的情况,因为标的股票退市的情况也比较罕见,更关注短期波动(1~2季度);债券流动性较差,投资周期偏长,尤其是一些私募品种,大多持有至到期。遇到风险事件往往难以找到对手方,对于风险的厌恶更高,更关注长期(3~5)年的稳定性。股票中便有业绩差弹性高的逻辑,垃圾股可能也会受到追捧,债券方面虽然也会对高收益有一定追逐,但是仍在较安全领域中,如大家追逐“两高一剩”债券,仍然是优选龙头。

  (2)规模因素:流通盘偏小的公司转型易,交易层面上看较少的资金便能撬动价格,方便市值管理,对于一些特殊偏好的投资人相当于加分项;债券投资人偏向稳定性,越大的公司越“大而不倒”,甚至是达到一定程度的民营企业都会享有一定程度上区域内的外部支持,所以规模因子与外部评级显著正相关,与利差显著负相关。

  

  (3)外部支持:对于股票研究来看,外部支持不是一个经常提起的话题,除非大股东集团有资产注入的计划,政府补贴也往往是兜底性质;对于债券发行人来说,地方国企、城投公司与当地经济息息相关,城投公司主要偿债能力还看地方政府广义的财政能力,再比如山西六大煤炭集团,在融资困难的时候得到副省长进京路演背书,新增多家银行信贷等。尤其是债务偿债压力较大的时候,一笔过桥腾挪资金便可续命,比较考验企业的外部支持能力。

  

  

  一级市场发行定价与垃圾债定价

  衡量风险与价值是为了更好的定价,广义上说,信用债的价格取决于基准利率、流动性溢价、违约溢价(预期违约率与预期损失率)三者之和,但是不同的情况下表现形式有所差异。

  (1)一级市场发行的时候,定量模型中关于流动性给予的权重相对更高,因为一直债券既然选择认购,对于其隐含的违约率相对较低,5%与7%的发行利率已经相差悬殊,但是若假设预期回收率为50%、基准利率为4%来测算,其隐含的预期违约率差别在2%和6%。

  (2)而对于临近违约的债券,定价中流动性因素相对可以忽略不计,重要的是综合考虑信用分析和债券偿付压力测试后分别给予加点的违约损失率和预期违约率,进行情景分析最终给予定价。

  

  信用评级研究:经验与模型

  宏观真的重要么?信用周期更易单独研究

  诸多分析师倾向于自上而下的采用中观-行业-公司框架来进行分析,但是多年实践下来,所谓的信用周期不仅仅是理论上滞后于经济周期,而更是没什么太大关系。我们更多的是需要从微观的结构和细节来自下而上观察信用周期而不是反之。如果滞后多年关系也算关系的话,那自然很难以对每日的成交价格进行指引,执着于从宏观层面来分析信用风险、信用利差等,多少有些大炮打蚊子的意味在里面。

  那么问题出在哪里呢?我们认为样本问题、统计口径、数据质量是为核心因素。宏观数据的GDP与工业增加值较为钝化;中观工业企业利润数据中也和统计的公司有所差别,比如单位利润/利息,工业企业资产负债率指标等于上市公司+债券发行人数据严重不符合,所以不免东差西误。

  

  自下而上优于自上而下,债券发行人多为上游、周期类企业,也是信用风险高发的行业,所以更看中周期行业本身的走势与政策。我们判断今年的信用风险趋缓也是基于产能过剩行业利润的回暖,是基于去产能、环保限产等掐住供给的逻辑,钢铁全口径的社会产量并没有抬升,只不过是在打击地条钢背景下的从“表外”回“表内”,虽然是驱动了钢价的上升,但暗示的是经济的收缩而不是扩张。经济恶化但是对于能发债的钢铁企业来说,都是在去产能存量博弈中受益的一方。

  

  

  定量模型与定性分析交叉检验

  我们在投资的时候,常常会发现之前的模型都没有用处,但调整模型的过程仍必不可少。

  定量模型虽然难以区分很多重要的表外因素,但是仍然是信用分析不可或缺的一部分。尤其是对刚刚展开分析的行业,迅速的通过一套流程与框架对行业的数据进行梳理,是理解行业和公司的第一步,而后通过多种方式调节打分模型中的要素与权重参数。

  打分范围一般是局限在一个行业内,甚至是一个小行业内的相对排名。所以除了基本的财务数据、关键的经营数据、还有各个行业特有的关键数据也许要加入模型,比如煤炭与水泥行业的吨成本、钢铁的吨钢毛利、电解铝与PVC行业的平均用电成本、高速公路企业的单公里通行费、航空公司的可用客公里等。

  

  产业债方面,首先是对公司竞争地位与经营能力的定性判断,然后是经营数据与财务质量结合的交叉检验。竞争和供需情况决定企业盈利水平;对于上游、重周期行业,产品自给率、成本较为重要,对于中游制造行业,技术门槛较为重要,对于下游、消费类行业,产品格局、市场占有率、营销策略等比较重要。

  经营能力是一切分析的原因和源头,但是最终也要由财务数据来进行检验,即了解企业的财务水分到底有多少,深入了解和比较收入确认政策、关联交易、折旧政策与等影响,最终落实到现金流量与偿债缺口上来分析。

  有徘徊在违约边缘的企业在得到一笔过桥贷款就可以存续,也有很多资产负债表看起来毫无破绽的公司随后一波三折,归根结底还是外部支持和大股东对其的意图上,需要理顺其中的政企关系、银企关系、大股东其他公司和资金占用情况。

  

  

  城投方面,财务数据相对弱化,主要分为公司层面数据和区域经济数据,区域经济综合权重更高,但是未来公司层面的业务逻辑会逐步强于地方政府广义支持。政府层面主要是关注政府的偿债能力与偿债意愿,地区经济是税收的基础,广义财政实力是偿债能力的直接体现;地方政府治理影响长期偿债能力,人事任免影响短期的偿债意愿等。和工业企业的财务水分类似,区域经济的数据质量也很重要,某些城市税收与工业数据之间大起大落、相互矛盾,自然需要对其资质打折。

  公司层面上,随着城投改革逐步推进,公司主营业务公益与否决定了地方政府对其的支持力度,在地方同级别平台之间的顺位决定了平台再调整后的此消彼长,尤其是对已经转型后的非公益性平台,运营能力与公司治理等指标将会逐步重要。

  

  

  

  打分模型重比率运用较多,反映的是一家公司的相对排名,最终等级参考各自行业的等级,行业等级+行业/区域内内相对等级,最终获得公司的绝对评级。

  不要忽略总量指标:现金流兑付的模型。理论上来说前述的打分模型相当于回归模型,并不需要探求公司财务与是否违约之间的关系,只是公司基本面与市场价格的对比,企业真正的往往在于债券集中兑付的时候巨大的资金压力,所以需要做好公司的现金流兑付模型,通过公司每个季度的经营获得净现金流、投资需要的净现金流,和到期债务现金流进行比较,尤其是处于尴尬境地的发行人是否能在特定时间成功发行债券都需要做情景分析,如果仍有融资缺口,需要历史经验、公司的银企关系、外部支持来判断公司过桥资金的可得性。

  以万达为例测算,不考虑推盘与拿地的主动因素。预计17-19年,万达每年经营性现金净流入436.8、502.3、577.6亿(假设保持增速15%),根据公司募集披露的投资计划,预计投资现金净流出563.6、481.8、364.6亿,陆续三年每年债务本息(包含可行权债)分别为35、135、405亿,同时考虑以纯地产开发公司的性质上市难度较大,预计在2018年需要支付约358亿元。综合认为流动性的缺口在2019年压力较大,如果再考虑银行可能抽贷等因素,资金链的压力将会更大。然而,万达可以通过联合开发、出售楼盘等手段大大缓解未来投资支出压力和增加上市机会,所以其出售文旅、酒店项目是一个较为理性的选择,不排除当牌打光后引入特定战略投资者。

  

  企业财务质量与地方政府经济数据质量

  在对企业(产业债)或政府(城投债)进行研究分析时,财务状况(对政府而言是财政状况)是其中重点。而财务数据作为财务状况的直观体现,可以用来建立模型、分析比对从而作为最终判断的重要参考依旧。然而,在有些情况下财务数据质量不高,谈不上虚假但多少都有水分,据此得出的结论或与实际南辕北辙,因此把握数据的质量也尤为关键。

  对于企业而言,我们认为其财务数据质量把控可分为以因推果以果测因两个维度。以因推果方式是基于企业在一定时期内的主要诉求,比如待上市企业对IPO前三年数据的诉求,来判断企业是否有动机对财务数据造假,并对相关科目进行重点关注,是一种事前监测。以果测因方式则是一种事后行为,当企业实际爆发危机或很有可能出现风险时通过检测风险或危机是否在财务数据中有充分体现来判断财务质量。这种方式更多用于事后分析,不具预测性,但当企业只是有风险且风险又被关注到时使用这种方式也能一定程度上辅助研究。

  

  以五洋建设为例来简要说明以果测因这一方式。作为一家建筑施工企业,对于五洋建设而言,当其营收保持较快增长时,现金回款是其主要风险点,因为建筑企业的营业收入快速增长往往来源于给下游提供更高的垫资施工规模或对下游付款进度降低要求等竞争手段,这使得企业现金回款较慢。通过分析五洋财务数据,可以发现其现金回款风险在报表中有体现但不甚充分,这使得收入、利润等相关科目的信息质量有所下降,从而可以一定程度上说明五洋建设财务数据质量有一定折扣。

  

  对于政府而言,我们认为对其财政数据质量的把控关键在于数据本身的选择。地方政府财政数据分为多个层级,从最小的税收收入到较大的地方政府综合财力,纳入的范围逐渐增加。在这些数据当中,较小的财政数据即税收收入更能反应一个地区的真实经济情况。往上一个层级,一般公共预算收入中包含着非税收入,而非税收入主要是事业性收费和罚款收入,受地方影响程度较大。非税收入之外,更高层级的财政数据中包含的转移性收入、政府性基金预算收入等因素都或多或少的受到与本区域经济发展无关因素的影响,用其来衡量区域经济情况可能与实际偏离度较大。

  

  选择较小口径的税收、一般公共预算收入较一般公共预算总收入、财政总收入等数据能更客观和准确的反映地方经济发展水平。但是当经济结构发生变动较大导致财政收入波动较大的时候,需要结合其他方面的硬指标,如工业用电量、房屋销售等来判断该区域经济数据的整体质量。

  

  担保互保:连带效应往往出乎意料

  公司和区域层面决定了发行人主体评级,往往某只债券在担保加持下,债项评级会高于主体评级,而担保又往往需要发行人提供互保或反担保,所以对担保主体的类型与担保效力研究也十分重要。

  

  有担保的债项:某只债券选择担保,主要是不可撤销连带责任担保,担保机构一般主要有以下5大类型机构,集团对子公司担保、兄弟公司与关联公司担保、担保公司担保、主承销银行担保、中债信用增进投资股份有限公司等对发行主体的信用增进。一般来说,最强的担保属于商业银行担保,但是只有早期发行债券存在,其次是集团与兄弟公司担保,最后是担保公司担保与信用增进。

  

  有对外担保的发行人:发行人也会对外进行担保,尤其是城投公司互保,民营企业互保、拥有多家平台的集团企业对子公司担保屡见不鲜。我们一方面要关注特定企业对外担保占净资产的比率,还有清理细项关注较大额担保标的公司的经营情况;进一步梳理区域内担保圈的风险情况,如山东民营企业互保圈,江苏城投互保圈。

  

  外部支持与外部“拖油瓶”

  一个公司的信用资质,不仅仅是看表内的业务与偿债能力,还有外部的支持也很重要。从债项担保可以看到,发行人自身的信用资质很大程度上被所在的担保圈、集团圈、地方政府圈内所影响,即便是相关债项没有担保,其集团与大股东对其也是有所支持,在资金流动紧张时,一笔委贷或者过桥便可以大大缓解资金压力起死回生。但另一方面,诸多外部支持,在很多情况下似乎成为了“外部拖油瓶”,那如何区分呢?重要的是识别关联方和发行人在集团、公司内部的地位。

  地方国有企业获得支持力度大于央企三级子公司。央企的非核心业务子公司集团内部地位不高,尤其二级以下子公司所获得支持更少,甚至考虑到央企旗下诸多平台,市场化程度高于地方国有企业,在救助成本较高情况下,有“丢车保帅”的可能,如保定天威。

  

  区域大型民营企业也可以在一定程度上获得当地政府支持。虽然区域民营公司与当地政府没有从属关系,但足够大型的企业往往对当地政府系统重要,如魏桥宏桥之与邹平滨州,当年纳税占邹平年财政收入一半以上,伊泰和鄂尔多斯集团之与鄂尔多斯。在地方政府遇到困难,一些工业企业甚至会通过对当地城投的非标、委贷等来支持当地政府,此类民营企业的银企关系也会比较良好,但另一方面如果地位不重要,即便是地方国企非但得不到支持,反而可能会因为支援其他重要公司自身流动性产生问题。

  

  地方国企大多数对于地方政府比较重要。有一些企业不仅和当地城投为同一实际控制人(当地国资委),甚至是同一投资平台控股,其兄弟公司关系相当紧密。比如淮南矿业之于淮南市,奇瑞公司与芜湖城投等。

  

  另一方面,我们来看外部支持可能会产生往外输血的负面因素。需要关注非城投/施工类公司的其他应收款、非投资公司的长期股权投资、民营企业的对外担保、第一大股东股票质押情况等。集团与其他公司对发行人的占款很多可能都是长期挂账,是否能作为偿债能力还需存疑。吉林森工集团其他应收款占净资产规模87%,不仅有与地产公司借款,还有相当一部分对集团系公司往来款;本溪钢铁155亿其他应收款中有84亿是本溪本营钢铁集团股份有限公司的往来款等。

  

  我们来看长期投资占比较高的公司案例。海航机场长期股权投资110亿占净资产的82%,其中值得注意的是2015年对海航航空集团的25亿长期股权投资;在2016年底退出后以增加三亚机场投资建设公司与海航国际旅游岛开发公司股权,海航旅游岛为海航集团旗下主要经营酒店、商业业务公司等等。

  

  上市公司与集团股东之间,虽然集团规模更大,但上市公司资产安全性更高。单一集团与单一上市公司平台的构架中,集团股东经常会出现集团弱、公司强的情况,而发债的经常是核心资产质量相对弱一些的集团公司,尤其是民营企业为主,上市平台大部分股份都已质押来对母集团融资,民营企业上市公司质押率平均28%,远高于央企与地方国企2.4%和6.2%。集团出事还往往会将核心上市平台进行腾挪,普通债券债权人反而难以对其资产转让行为形成约束。如广西有色在2015年破产重整前,将旗下华锡集团大部分股权转让给广西交投与广西北部湾。

  集团公司一般会将会将优质资产主要放在上市公司内部,但上市公司内部关联交易比较清晰,所以某些集团存在一定动机将某些非盈利或关系暧昧的资产放到集团外部。集团虽然规模较大,但是母公司与子公司独立法人,子公司对集团没有偿债义务,不存在父债子还的情况,而且上市平台壳价值、再融资等因素,一般较集团会好一些,但无论如何若集团出现风险事件、控股子公司也难独善其身。

  

  信用利差:信用策略的重要一环

  什么是信用策略

  如果是否能兑付是信用研究的起点,那么何意的价格则是信用研究的终点。信用研究如果仅仅解决买还是不买的问题,那定位仅仅是风控,难以获得超额收益。信用研究理想的定位是不仅要提供是否能买,还有指导买的价格与什么时候买。这就是信用策略。

  运用基于市场面和基本面双轮驱动的信用分析框架,来研判价格与价值的相对关系寻找错配的机会,各种各样的利差是衡量债券价格的重要标尺。其中利率债/信用债比较由信用利差作为引导;各等级策略由等级利差做指导;信用债行业配置由行业利差作为指导;城投债区域配置由区域利差作为指导。

  

  

  值得注意的是,估值和利差更多的是滞后指标,如果盯着个券估值与收益率曲线做交易,仍然会陷入刻舟求剑的怪圈。各种利差的计算无非是依赖中债估值收益率曲线与个券中债估值所衍生的指标,从变动的先后顺序来看,往往是个券成交先行变动,随后带动个券估值收益率,多个个券的估值收益率变动最终带动曲线变动。

  信用利差驱动因素与回顾

  宏观层面信用利差主要取决于以下5点:(1)基本面,经济增长与通胀决定的利率水平和利率趋势;(2)政策面,房地产调控政策、行业政策如三去一补一降,监管部门的发审政策;(3)市场面,投资者结构、情绪;(4)资金面,资金成本决定的杠杆套息;(5)其他。

  

  

  长周期来看,根据近七年信用利差与市场基准利率(10年期国债到期收益率)走势关系(如图12)和同时期宏观经济背景,可大致将信用利差变动划分为以下7个阶段。

  

  (1)2010.01~2010.08:市场正处于通货膨胀抬头与经济二次探底担忧的夹缝中,利率类债券收益率缓慢震荡下行的同时,信用类债券的高息差收益使其成为市场投资者追逐的对象,信用利差明显收窄。

  (2)2010.09~2011.10:因政府实施调控预防通胀,共6次上调存款基准利率、11次上调存款准备金率,且银行信贷政策极度收紧,致信用利差一路走高并创下历史最高水平。

  (3)2011.11~2013.04:经济增速和通胀放缓,央行再度实施宽松的货币政策,基准利率与信用利差均回落。

  (4)2013.05~2013.12:前期银行业表外业务过快增长、加杠杆、期限错配严重引致监管趋严,5月起资金面逐渐恶化,6月银行间违约频发、央行并未及时出手致“钱荒”升级,利率债抛压显著超过信用债致基准利率走势与信用利差出现背离;12月美联储退出QE预期发酵、资金面再度紧张,基准利率与信用利差大幅上行。

  (5)2014.01~2014.05:前期两轮“钱荒”逐步平息,叠加经济衰退背景下货币政策基调宽松,基准利率与信用利差均下行。

  (6)2014.06~2015.01:货币政策宽松、利率债下行幅度超过信用债,叠加股市大牛市对债市的替代效应、刚兑打破引发信用债风险溢价重估,信用利差明显反弹上升。

  (7)2015.02~2016.07:货币持续宽松,委外崛起,资产荒背景下债市加杠杆、降资质、加大期限错配,主要配置信用债的广义基金高速增长,信用利差震荡下行,在4月份时“信用风暴”中,迅速冲高回落。

  短周期来看,回顾过去一年的信用利差走势,我们认为分4个阶段:

  第一阶段:2016-08~2016-11。债市维持过去经济下行、央行不断释放流动性、委外配置盘继续进场的预期惯性下继续下行,对于诸多监管层频繁指出的去杠杆视而不见;与此同时,经历了4月份信用风暴的产能过剩行业,随着三四季度煤、钢价上行趋势的逐步确认,其行业利差也伴随压缩,产能过剩行业龙头行情一时甚嚣尘上。

  第二阶段:2016-11~2017-04。监管第一波冲击,过去大幅压缩的债券收益率迅速回调,委外赎回与债市暴跌的相互正反馈链条初现端倪,诸多机构赎回引发市场流动性冲击,国海萝卜章等合规风险等更加剧这种恐慌。

  

  第三阶段:2017-04~2017-06。监管第二波冲击,银监会46号文冲击市场,三套利、四不当增添市场担忧,监管驱动下的银行资金回表,促使了广义基金的抛盘与降杠杆,信用利差的大幅走扩;同时在环保、打压地条钢等多重措施下,螺纹与焦炭引领黑色系产品价格继续上行,推高相关产业链产品价格,上游周期龙头营收进一步改善;而在整体信用风险趋缓的过程中,发生了多起非常规的信用事件,如西王、宏桥、复星、万达等并非由于内源现金流的问题而是外部因素,市场抛盘一度十分猛烈。

  第四阶段:2017-06~2017-08。监管政策进入真空期,前期去杠杆有所成效。央行呵护流动性削峰填谷,随着长端信用利差已走扩到足够安全的中枢,3Y中等级品种的诸多信用债发行利率已经到了6.5%,我们测算这至少能抵御10Y国债上20BP的压力测试;流动性的阶段改善,叠加监管政策真空,积累已久的配置盘蠢蠢欲动,信用利差终于大幅回调下行。

  行业利差驱动因素与回顾

  行业利差驱动因素中行业景气影响最大,市场情绪、个别事件也有影响。(1)行业景气度:行业利差趋势的最主要因素,当前过剩产能行业景气回升,中游制造业仍处低迷,公用交运基本面稳定,与行业利差总体走势可以互相验证;(2)市场情绪:“系统性信用风险”(如去年4月信用风暴)对各行业利差有普遍冲击,随后在7月份行业基本面尚未大幅改善的背景下,市场情绪回调降低了过剩产能行业利差,另外少数违约事件(如中钢)会冲击全行业的配置情绪,抬升整个行业的违约风险溢价;(3)个别公司负面冲击:样本容量小的行业中发债数量多的个别公司发生降级、违约、诉讼等负面事件,即使未对行业内其他发行人造成影响,也会使行业利差陡增。(4)样本的轮入与轮出,有新的发行人发债或者旧债券到期。

  

  过剩产能行业利差近半年来大幅收窄但仍居前列,中游制造业景气有所回升但仍低迷、行业利差居中,公用、交运、下游消费弱周期行业利差维持低位。从上游周期、中游制造依次到下游消费、公用交运,随着行业周期性减弱、盈利稳定性增强,行业利差的相对位置还是分化程度都呈现出下降的总体趋势,目前利差最高的是化工123BP、采掘114BP、有色金属104BP;利差最低的是公用事业14BP、国防军工18BP。

  

  我们以煤炭、钢铁、地产为例。在2013年之后信用利差开始有所分化,但是直到2015年底才大规模分化。2015年10月后,产能过剩行业利差一路走高,5月后,地产行业利差一路收窄。主要有以下两点原因:

  (1)周期行业景气持续下行叠加山水水泥短融违约后信仰震荡,推高产能过剩行业利差走高,以4月信用风暴达到高点,而后一路震荡下跌:

  (2)交易所地产债新规后,大量资产规模大房地产公司不断发债,如龙湖、万达,万科甚至一度达到现象级国开利率水平,不过由于2017年初万达风波,推高了AAA房地产债利差

  

  产能过剩债券虽有波段行情但也要区分资质,虽然中高等级产能过剩行业发行人收到追捧,但是从AA等级利差来看,收窄程度较小甚至煤炭方面还有所走扩,所以在整体行情中,对资质进行进一步区分也是有所必要。

  

  由于利差经常被个券风险事件推高,中位数比平均数更能反映总体趋势。从图中可知2015年下半年,AAA房地产资质分化加剧。2017年6月以前,地产债利差中位数与平均值保持同向关系,在“万达风波”后,整体平均值被迅速抬高,而彼时正值流动性改善,信用利差收窄,

  

  区域利差驱动因素与回顾

  区域利差的驱动因素中区域基本面和平台自身素质影响最大。(1)行政级别:省级区域利差一直低于市级和区县级,但三者差距持续收窄,行政级别对城投债资质的影响有所弱化。(2)区域基本面:财政收入增速、财政赤字率分别能解释市级区域利差的10.2%、9.4%。区域经济总量和财政状况的差异致省、市级区域利差分化加剧。(3)平台自身素质:由于样本容量小,平台个体因素对市级区域利差影响很大,自身业务类型(经营性业务、公益性业务)和财务状况对城投资质的影响愈发重要。(4)区域内互保:复杂的担保网络加剧当地金融体系的脆弱性,内蒙古东胜城投对12蒙恒达担而不保而被提起诉讼、江苏镇江大规模互保,对当地区域风险与区域利差的影响不容小觑。

  

  从各行政级别区域利差来看,区县级城投债与省级城投债利差受流动性影响较大。市场情绪好的时候利差收窄,市场情绪差时利差走阔。

  

  从省级区域利差看,东北三省区域利差高位仍上行,值得一提的是由于高等级品种利差走扩更加明显、Carry保护不足,低等级的预期相对平稳,反而是一些高等级品种利差调整较多。(1)东北三省+贵州+内蒙任然是利差最高省份。边际上看,黑龙江吉林变化不大,内蒙古由于能源类支柱产业回暖增强区域财政实力,诸多地级市信用资质明显改善,贵州债券发行放量债务负担加重,利差边际提高;(2)一方面AAA伪高等级平台资质有所调整,另一方面由于流动性驱动的利差走扩,导致高等级、低票息区域如北京、广东、天津等地平台利差调整幅度大;(3)由于经济基本面差、财政风险高的省份(如辽宁)城投债发行困难,这些地区的区域利差仍被低估。

  

  (1)东北、西南区域依然压力颇大,高于红线160BP的城市较多;

  (2)东部地区利差最低,城投资质最为良好,普遍在70~120BP之间,不过也有个别城市达到150BP以上;

  (3)中部地区分化大。河南、山东省份相对较好,湖南、江西一些区县债务负担较重。

  

  边际恶化地级市,存在以下特点:(1)经济大幅下行,如沈阳市、铁岭市、葫芦岛市;(2)地产不景气,土地出让减少,广义地方政府财力大幅下行,鹤山市、蒙自市;(3)重点平台自身业务经营不善,对政府地位下降,如楚雄彝族自治州、句容市;(4)平台自身债务负担较重,未来再投资规模较大,如句容市。边际改善的一半存有一下特点:(1)地方经济大幅回暖,如鄂尔多斯市、保山市;(2)外部支持增强,如河源市、大石桥市、庄河市。

  

  

  信用策略的一些思考:波段与对手盘

  信用波段,火中取栗

  大家都知道利率波段操作的重要性,信用债其实每年都有至少一次的“火中取栗”的机会。一方面整体的机会有去年的4月过剩产能大跌,不仅仅是资质中低权重利差变动较大,对于中煤、神华等利差变动较小的主体但久期超长,资本利得上也并不输于前者;个券的机会上,今年的多起民营企业信用事件,诸多债券曾一度抛售到10%的收益率,随后一些收益率有所回调,叠加彼时信用利差系统性收窄,长久期个券收益颇丰。

  由于有利差的保护和久期的差异,利率债的下跌对于信用债来说并非全然利空,正如在2017年4~5月利率债大跌时,信用利差大幅走高,AA+产能过剩行业3Y品种一度到6.5以上收益率,其票息收入完全可以覆盖较为极端的利率损失,即便利率走势尚难看清,但是先行下沉资质配置,可以博弈利差超调。

  

  理解卖盘和买盘的思维

  了解抛盘与买盘的机构与想法是进行博弈的重要环节。万达与魏桥出现风险事件后出现巨量抛盘,一方面有投资人比较担心后续发展,后续也却是一波三折,尤其是万达在6%左右回调的时候又出现二次风波,不少接盘机构二次受伤,另一方面是委托人风控要求强制平仓;根据前文论述的基本面与流动性压力测试,综合来虑到风险溢价因素,一度突破10%收益率的因素,基本上也是价格大底,是有很大博弈空间。

  

  如果说万达与宏桥的抛盘的确有情有可原,那么富力地产因与融创、万达牵连而产生避险抛盘,多多少少有些匪夷所思。

  

  信用资质变化的因城而异与估值整体调整

  自首单平台债置换后,城投的信仰强度不断动摇,但是资质的改变是随着城投改革的进程而走,城投的改革必然是因城施策、一事一议,但市场的调整似乎有着同涨同跌,而错杀的平台便是机会。但是值得注意的是,虽然在近两月城投债估值有所回调,但是了解下来非银机构偏空居多,一级发行中AA较差区县平台不绝于耳,更多的还是银行流动性改善,被动继续配置当地城投债务融资品种推升。

  但是非银机构配置此类区县城投与当地银行配置风险收益有所差异,需要值得注意:(1)当地银行大多数授信业务都在当地,相比区内其他民营主体,城投公司已经算是较好的主体,而且发行一笔债券就有一笔相应的存款,其银行的广义收入不局限于票面;(2)如果有几家银行作为大机构占投资金额较高,尤其是一些金额小的PPN品种,当需要债委会出面协调时,小型债券人的利益恐难通过投票保护。

  

  关注评级调整对组合收益率的影响

  过去大家都关注评级下调的公司,其实还有一些潜在的可以评级上调的公司,其实收益也会不菲。从收益来讲,规避评级下调的公司,平均会规避掉80BP的损失,以2年久期为例子,规避的损失在1.6%左右也相当可观;另一方面考虑到评级上调短期的收益虽仅仅有20BP左右,但是仍然有0.4%左右的超额收益率,考虑到评级上调后一个月内也不会完全反应估值抬升结果,一般是在新券发行后,最终的收益率的提高会大于短期结果。

  

  

  我们来看相同行业、信用资质相近、评级调整日接近的两家公司的评级上调下调对估值收益率的冲击。可以明显发现评级调整的非对称性冲击。

  

  煤炭行业产能过剩、周期下行,面临密集的评级下调,而永泰能源评级反而上调。利差调整我们可以看到,沈煤集团评级下调对其收益率的冲击为一次性阶跃冲击,调整迅速、幅度大,从之前470BP左右的利差迅速一次上行130BP至到600BP左右;而永泰能源评级上调对收益率的影响相对缓和,在经过冲击之后继续缓慢下行,从370BP下行120BP到250BP左右,所以从绝对值的变动上看比较接近,但是调整路径迥异。我们认为永泰能源评级上调的原因主要在于2015年实施重大资产重组,成功进入电力行业,煤电一体化冲销了部分煤炭价格下跌风险,其评级上调已经提前有所消化,所以对其估值的冲击相对平缓。

  

  同样是城投平台时间接近的评级上调/下调。15东港城投债评级下调后,估值如产业债走势一样接近一次调整,大约跃升了25BP;15新余渝水债评级上调后,估值先下行10BP,在接下来20天内又陆续下行10BP,体现出其变动的滞后性。

  

  所以识别一些或将评级上调的主体、给予一定程度上的溢价,也不失为一种信用事件套利。对于经营与财务向评级调整传导,有以下值得注意的:(1)应收与利润的增速,一般营业收入增长在20%左右,级别会有向上调整的空间,收入持续在-10%左右会有向下调整的可能较大;(2)盈利增速的范围相对更宽,平均再±40%~60%会发生级别调整(2)固定资产投资维持与固定资产投资扩张与公司级别调整直接关系不大,更多的还是要观察公司固定资产投资的质量,维持和投资比较少也有可能是主动收缩,反而会降低未来的资金压力;(3)利润表与现金流量表的大幅恶化和改善,会逐步拓展到资产负债表的强健/衰退,所以少许偏离便会对级别有较大影响。

  另外值得一提的是跳级跃升的主体也值得重点关注,其中有一年跃升两级与一年一级的主体,个案层面尤其是资产划拨和资产重估的会计处理值得多多研究:(1)安徽投控:国资委向公司返还海螺公司。(2)物产中大:在2015年吸收合并了物产集团;(3)远洋地产:重组后在2014年增资到70.65亿;(4)中融新大:2016年以55.24亿人民币收购其他公司取得秘鲁矿产,后续估值升高导致2016年财务报表中无形资产增加690.04亿,未分配利润增加469.51亿,营业外收入为460.49亿。

  

  具体分析内容(包括相关风险提示)请详见报告《信用方法论之一:从信用评级到信用策略》。

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