债券定价研究进展：理论、实证与实验
　　大量文献讨论了结构性债券定价模型。Das和Tufano(1997)构建了一种定价模型，该模型包含了投资者面临的三种风险，即利率风险、发行人信用评级变化带来的风险和债务利差变化造成的风险。Ericsson和Reneby(2003)通过建立结构性债券定价模型，并以141只美国公司债券5594个交易商报价为样本，利用最大似然方法进行估计，结果表明，该模型具有较强的解释力，能够更好的预测较大的利差变动，相比之前的模型更为精确且所需变量更少。其模型提供证据证明债券利差包含大量的流动性和违约风险，即债券利差可以反映模型所捕捉到违约风险溢价之上的流动性溢价。此外，尽管其模型没有包含随机无风险期限结构，可得出无风险期限结构水平和程度的相关性，与Longstaff & Schwartz(1995)和Duffee (1998)研究相一致。

研究报告全文：六信用风险等级对债券招标价格的影响来自实验的证据代志新一引言本项目通过采用理论研究与进行行为金融学实验相结合的方法以我国债券市场的承销认证机制为背景从行为金融学的角度出发通过利用实验室模拟债券的招标发行情景并在实验过程中通过提供承销商声誉债权评级及债权违约概率的模糊清晰的信息干预以探究我国信用风险等级对债券投资者定价决策的影响二相关研究1债券定价研究进展理论实证与实验大量文献讨论了结构性债券定价模型Das和Tufano1997构建了一种定价模型该模型包含了投资者面临的三种风险即利率风险发行人信用评级变化带来的风险和债务利差变化造成的风险Ericsson和Reneby2003通过建立结构性债券定价模型并以141只美国公司债券5594个交易商报价为样本利用最大似然方法进行估计结果表明该模型具有较强的解释力能够更好的预测较大的利差变动相比之前的模型更为精确且所需变量更少其模型提供证据证明债券利差包含大量的流动-242-性和违约风险即债券利差可以反映模型所捕捉到违约风险溢价之上的流动性溢价此外尽管其模型没有包含随机无风险期限结构可得出无风险期限结构水平和程度的相关性与LongstaffSchwartz1995和Duffee1998研究相一致外部环境和政策的变化也在债券交易中扮演着重要的角色大量文献从实证角度研究了债券成本的影响因素Asquithetal2013对企业债券的借贷市场的实证分析表明债券借贷成本与贷款规模债券信用评级和债权人资金存量有关其进一步研究发现企业破产后借贷成本大幅增加债券的信用降级不涉及破产也会增加借贷成本但是信用评级的大幅提升并没有降低债券的借贷成本同时债券的信用质量也会影响资金存量inventory和借贷成本之间的关系当债权人有超过70的债券可用于出借时高收益债券的借贷成本急剧上升相比之下投资级债券的借贷成本与借出资金的比例没有正相关关系然而Bessembinder和Maxwell2008研究透明度提高对债券市场和交易成本的影响他们利用美国全国证券业交易商协会NationalAssociationofSecuritiesDealersNASD引入的交易报告与合规机制TradeReportingandComplianceEngineTRACE该机制要求债券交易商必须向全国证券交易商协会NASD报告所有公开发行的公司债券交易该协会随后向公众公布交易数据这提升了债券场外交易的透明其研究表明-243-透明度提高显著降低了公司债券交易成本同BessembinderMaxwell和Venkataraman2006EdwardsHarris和Piwowar2007等研究的结论相一致Goldstein等2007采用控制实验的思路研究了透明度对BBB公司债券市场流动性的影响文章选取了120只BBB级公司债券在TRACE要求公开报告前后的数据同时选取一部分非公开发行的债券作为控制组并调整透明度程度从而可以对已发行债券在透明度变化前后的交易进行跨期比较以及将已发行债券的交易与相匹配的未发行债券的交易进行比较其研究认为透明度对流动性有中性或积极的影响但透明度提高并未显著影响交易频率和交易规模对于交易成本透明度提高使得交易活跃度高的债券的利差下降但对于交易量少的债券无显著影响交易成本下降与投资者获得债券定价信息后的谈判能力提升有关除了理论推导和实证分析方法从实验方法入手进行债券定价研究是重要的发展方向实验方法能控制无关因素干扰从各种混杂因素中抽离出研究关键变量从而检验和发展理论以更好地研究债券定价的影响因素尤其对于内生性因素如内生性违约风险的资产心理因素和行为特征等传统实证方法无法观测和剥离的因素实验方法具有较强的优势在实验文献中Weber等2018研究了市场机制的效率重点研究了首次公开发行IPO价格与债券发行者违约概率之间-244-的双向互动由于违约概率和IPO价格之间存在双向影响以往研究很难说清代理商是否可以准确地对该类资产进行定价文章通过实验的方法检验了受试者是否能够正确地为债券发行定价并随后以合理的价格进行债券交易文章按照Merton1974的方法建立债券定价模型在该模型中债券首次公开发行价格与债券特征面值息票到期日等和发行人违约率有关并设计了两个实验在第一个实验为受试者提供了发行定价与违约概率之间直接的函数关系第二个实验增加了发行定价和违约概率之间的关系的复杂性结果显示受试者在考虑发行价格和违约概率之间的交互作用时只要重复几次就可以很好地为有内生违约风险的债券定价并且在随后的交易阶段泡沫随着经验的积累而消失即在几次重复之后债券价格能够很好地反映基本面也有实验研究分析了心理因素对债券价格的影响Bossaerts等人2010将理论和实验相结合研究在竞争性金融市场中模糊厌恶对投资组合选择和资产价格的影响文章依据由Ghirardato等2004在Gilboa和Schmeidler1989模型基础上建立的-maxmin模型构建了理论模型借鉴Ellsberg1961的实验思路采用不同颜色的球来模拟资产市场实验设计为盒子中装有一定数量的红蓝绿三种颜色的小球依据球的颜色支付不同的债券其中红色债券是有风险的其收益分布已知而蓝色和绿色债券是模糊性的其收益分-245-布未知并通过改变不同状态下的总财富量和不同颜色球出现的概率设置不同的实验环境实验结果表明与人们对待风险的态度相似人们对模糊性的态度也是有异质性的但是其影响有所不同尤其是在概率未知的情况下模糊厌恶的人不愿意持有模糊性资产组合研究进一步发现模糊厌恶的投资者对债券价格有间接影响因为其改变了边际投资者的人均风险分担量2信用评级对债券定价的影响信用评级是利用排序体系AAAAA等评估公司在债券和结构性产品市场上的信用风险节约信息获取成本减少投资者与资产市场间的信息差距Chenetal2019信用评级对于投资者的投资决策和债券定价有重要影响许多文献聚焦于信用评级对债券市场的作用信用评级能够显著影响投资行为和债券定价Chen等2014利用2005年雷曼兄弟公司LehmanBrothers债券评级指数计算规则的更改作为自然实验研究评级变化对于债券市场分割和债券估值的影响2005年雷曼兄弟的债券评级指数发生修改在之前只考虑标准普尔和穆迪评级的基础上加入了惠誉评级使得债券的分类发生了变动一些债券从高收益级别变成了投资级别研究发现资产类别的变动对债券定价至关重要债券类别变动增加了投资者需求债券的超额收益率下降21个百分点其研究结论与BongaertsCremers和Goetzmann2012相关-246-表明多重信用评级在债券定价中起着打破僵局的作用Chen等2019研究发现基金经理资产组合进行错误分类会对投资者产生重要影响显著影响了散户和机构投资者的资金流向他们通过比较基金公司汇报的资产组合报告和其实际持有的投资组合发现许多基金报告其投资组合中投资级资产比例比其实际持有的要高使得基金的风险明显降低这导致晨星公司Morningstar对大量美国固定收益共同基金进行了错误的分类大约有30的基金被错误划分为更高级别与同类基金相比错误分类基金即那些持有高风险债券但声称持有更安全债券的基金的平均风险和持有收益率都更高会获得晨星公司更高的评级和更多投资然而当根据实际风险对这些基金进行正确分类时这些基金便表现平平信用评级会影响我们所观察到的交易结构在美国银行和公司的最低资本要求依赖于资产负债表上资产的信用评级金融机构的这些监管要求可以解释发行人提高债券评级的动机Benmelech和Dlugosz2009Barberis和Shleifer2003指出AAA评级在所有结构性金融交易中的优势在于发行人迎合了投资者对无风险证券的需求Benmelech等2009研究了贷款抵押证券CLO的资产结构和评级发现与其他类型的结构性金融产品类似贷款抵押证券CLO的投资者严重依赖评级机构提供的信用评级信息但是对贷款抵押证券CLO评级的-247-依据和方法知之甚少贷款抵押证券CLO总体评级与其基础资产质量并不相匹配发行人通过改变资产结构组合将高评级证券和低评级证券混合在将不同质量资产合并的过程中低评级债券被转化为高评级债券通过评级实现套利鉴于评级机构对资本市场有很大的影响信用评级机构CRAs因未能及时真实地披露违约而受到批评Loffler2005发现评级变动很少发生具有较强的时序依赖性并且滞后于发行人的违约风险变动评级变动的滞后可能会导致大量信息损失Kashyap和Kovrijnykh2015建立的模型中投资者依据信用评级来决定是否为公司投资评级质量取决于评级机构不可观测的努力程度并以此探究最优的付费方案研究分析了中央计划者企业和投资者购买评级服务三种情况发现评级的结果和准确性取决于谁为评级买单比起投资者付费企业付费时评级错误率更高投资者对于评级服务的依赖度更高并且评级机构对于评级错误认识和修改很慢Hu等人2019分析了采用投资者付费和公众付费相结合的模式的中债资信CBR对中国债券市场的影响研究发现中债资信进入市场后有效地降低了中国企业债券市场的信息不对称降低了评级膨胀也增加了其他评级公司披露的信息量但不可否认的是评级机构对资本定价和改善投资行为有积极作用能够为投资者提供更多信息改善信息不对称问题-248-许多实验文献开始关注信用评级对资产定价的影响研究信用评级对资本市场和投资决策债券定价的影响Ferri和Morone2008进行了一项实验研究评级机构在金融市场中的作用文章在Hey和Morone2004的实验基础上进行拓展重点关注私人信息和公众信息的相互作用和影响即公众信息的存在是否可以促进私人信息的整合实验研究发现评级机构有助于避免错误的羊群效应加速证券价格向真实价值收敛McDonald和Rietz2018使用实验方法分析了债券分类评级变化对投资行为的影响他们的实验研究了在完全信息条件下受试者对债券分类评级变动的反应受试者刚开始无法得知评级的信息后来可以看到评级结果尽管评级没有提供任何其他关于债券的信息受试者的投资行为依旧受到影响结果显示当评级与受试者自己对资产的评估不一致时评级会对投资行为产生影响尽管资产质量一样受试者减少了评级为中等的优质资产的投资增加了评级为高等的优质资产的投资3承销商声誉对债券定价的影响理论上讲在信息披露真实准确的前提下债券的评级应足够反映出债券的违约概率而主承销商作为中介机构其历史违约率不应影响其承销的新发行债券的发行定价但由于我国债券市场中从准入条件发行管理投资限制和风险管理等方面对债券及主体评级结果的应用进行了限制导致国内的信用评级-249-高度集中在AA至AAA级区分度较差因此对于债券的评级是否能够真实反映债券的违约概率国内投资者一直是存疑的姚红宇2019通过实证数据分析发现评级机构市场竞争会促使评级机构进行更多评级上调行为且在2014年债券违约发生前评级机构声誉的约束作用是失效的未对评级机构的评级行为发挥约束作用这种情况下债券承销商有责任向投资者传递有关企业及发行债券的质量发展前景和真实价值的信息从而缓解投资者和发行人之间的信息不对称进而帮助发行债券准确定价即承销商的商誉具有一定的担保效应Earl1979认为承销商的经验声誉和销售方法都会影响债券的利息费用Kenneth和Jayaraman2007研究了承销商声誉对于市政债券市场的影响发现规模更大声誉更好的承销商能够显著降低发行人借款费用降低债券收益率并减少承销总费用周欢和杨俊霞2011通过博弈理论模型的分析肯定了声誉机制的重要性王雄元高开娟2017认为高声誉承销商承销的发债企业及其客户质量更高企业风险以及债券风险更小公司债发行差价更低林晚发等2019研究发现高评级的承销商能够识别企业的事前盈余管理水平降低企业事后的违约风险根据以上理论我们在实验中加入了承销商历史违约率这一变量探讨历史违约率代表的承销商信誉是否会影响债券的-250-期望收益率三实验设计及实验程序1实验设计本文采用的是组间设计betweensubjectsdesigns和组内设计withinsubjectsdesigns相结合的方式将受试者分为两组两组被试分别面对历史违约率高历史违约率为20以及历史违约率低历史违约率为10的债券承销商同时我们对各组内每个被试者展示了六种不同的债券类型以及它们的违约概率值或违约概率区间受试者将决定是否购买该债券以及其进行投资所要求的期望收益实验的第一部分是对受试者进行风险偏好测试该部分借鉴了HoltandLaury2002的彩票实验并根据被试当地的经济发展水平和使用的货币进行了一定程度的修正如表1所示在这项实验中被试需要在表一所展示的10个彩票选择问题中做出相应的回答由于彩票A收益的差异小于彩票B因此彩票A被定义为低风险选项而彩票B被定义为高风险选项图表1风险偏好测试AB1您有10的概率获得40元90的概率您有10的概率获得77元90的概率获得32元获得2元2您有20的概率获得40元80的概率您有20的概率获得77元80的概率获得32元获得2元3您有30的概率获得40元70的概率您有30的概率获得77元70的概率获得32元获得2元4您有40的概率获得40元60的概率您有40的概率获得77元60的概率-251-AB获得32元获得2元5您有50的概率获得40元50的概率您有50的概率获得77元50的概率获得32元获得2元6您有60的概率获得40元40的概率您有60的概率获得77元40的概率获得32元获得2元7您有70的概率获得40元30的概率您有70的概率获得77元30的概率获得32元获得2元8您有80的概率获得40元20的概率您有80的概率获得77元20的概率获得32元获得2元9您有90的概率获得40元10的概率您有90的概率获得77元10的概率获得32元获得2元10您有100的概率获得40元0的概率您有100的概率获得77元0的概率获得32元获得2元事实上根据彩票A和彩票B的收益和相应的概率分布我们可以计算出每个问题中彩票A和彩票B的期望收益如表2所示可以看到对于完全理性的被试而言由于在问题1到问题4中彩票A的期望收益大于彩票B所以其应该选择彩票A但是在问题5到问题10中彩票A的期望收益小于彩票B所以其应该选择彩票B图表2风险偏好测试中A和B的期望收益彩票A的期望收益彩票B的期望收益理性人的选择问题132895彩票A问题233617彩票A问题3344245彩票A问题435232彩票A问题536395彩票B问题636847彩票B问题7376545彩票B问题838462彩票B问题9392695彩票B问题104077彩票B-252-在这个实验中Holt和Laury使用被试选择彩票A的次数来划分被试的风险等级他们将选择彩票A次数为4的被试定义为风险中性者将选择彩票A次数小于4的被试定义为风险规避者将选择彩票A的次数大于4的被试定义为风险偏好者更详细的对应风险等级如图表3所示图表3风险偏好测试对应的风险偏好等级选择彩票A的次数风险等级0-1极强风险偏好2较强风险偏好3风险偏好4风险中性5弱风险规避6风险规避7较强风险规避8强风险规避9-10极强风险规避实验的第二部分需要被试在电脑上回答有关个人信息的问题该实验目的在于获取被试的个体特征如年龄性别月平均支出情感状况家庭中兄弟姐妹个数是否有资本市场的实战经验就读专业与金融的相关性自身的风险承受能力评估现实中金融信息来源多样性程度等作为实验的控制变量该部分主要是为了排除这些因素对于实验产生的异质性影响图表4变量定义表变量变量定义Offer投资者的期望收益承销商的历史违约率若历史违约率高20则History1历史违History约率低10则History0-253-变量变量定义债券历史违约率的模糊程度若给出的是违约概率区间则Clear0Clear若给出的是违约概率值则Clear1债券的信用风险评级信用风险最低时则Type1信用风险最高Type时则Type6实验中该轮债券是否违约若本轮债券违约则Default1若本轮债Default券没有违约则Default0Risk受试者的风险等级偏好Gender性别若为男性则Gender1若为女性则Gender0Age年龄Love情感状况若为单身则Love0若为非单身则Love1每个月的生活费水平若为1000元至2000元则Cost1若为2000至Cost3000元则Cost2若为3000元以上则Cost3Sibling家庭中兄弟姐妹个数是否有资本市场的实战经验有则Experience1没有则ExperienceExperience0就读专业与金融的相关性完全无关则Major1完全相关则MajorMajor4自身的风险承受能力评估能力非常低则RiskEvaluate1能力非常RiskEvaluate高RiskEvaluate4现实中金融信息来源渠道多样性程度没有渠道则Information1渠Information道多样化则Information5关于国内外金融环境前景向好发展的态度完全不同意则EnvironmentEnvironment1完全同意则Environment5第三部分实验中被试将参与债券招标发行定价的模拟实验对不同情形下发行的债券定价并进行投标决策本文设置了两种承销商类型两组被试分别面对历史违约率高历史违约率为20以及历史违约率低历史违约率为10的债券承销商一个受试者仅面对一种承销商类型本文根据其历史违约率的高低将承销商分为声誉较好和声誉较差两类并以此研究承销商声誉好坏对于投资者期望收益的影响本文一共设置了六种不同风险等级的债券类型分别为AAAAABBBBBCD按照信-254-用风险大小从低到高排列同时本文在给出债券的违约概率时采用了两种方式一种是直接给出债券的违约概率值另外一种是给出债券的违约概率区间后者相比前者而言存在着信息的模糊我们以此来衡量被试的模糊厌恶程度通过对承销商类型债券风险等级类型及风险信息模糊程度的不同搭配来完成信用风险对于债券招标价格的影响图表5总结了实验中出现的关于承销商类型债券类型和违约概率的各种可能搭配方式图表5实验设计的组别特征实验承销商类型债券类型给出的违约概率1历史违约率高AAA概率区间2历史违约率高AAA概率值3历史违约率高AA概率区间4历史违约率高AA概率值5历史违约率高BBB概率区间6历史违约率高BBB概率值7历史违约率高BB概率区间8历史违约率高BB概率值9历史违约率高C概率区间10历史违约率高C概率值11历史违约率高D概率区间12历史违约率高D概率值13历史违约率低AAA概率区间14历史违约率低AAA概率值15历史违约率低AA概率区间16历史违约率低AA概率值17历史违约率低BBB概率区间18历史违约率低BBB概率值19历史违约率低BB概率区间20历史违约率低BB概率值21历史违约率低C概率区间22历史违约率低C概率值-255-实验承销商类型债券类型给出的违约概率23历史违约率低D概率区间24历史违约率低D概率值2实验程序本次实验一共招募8名男生25名女生共计33名被试本项目组的研究基于实验室经济学实验在实验室模拟债券簿记建档中投资者投标的行为实验室位于中国人民大学明德主楼507A是财政金融学院为了满足师生教学科研需要而打造的一流金融管理与金融工程实验室同时也是财政金融学院经济与管理实验教学中心实验室配备有稳定的网络系统与智能集成控制系统配有先进的计算机设备与自动化操作的多媒体设备环境良好操作方便为本次项目的实验提供了很好的实验室条件具体来讲实验室内设备包括一台控制主机28台单屏电脑与6台双屏电脑能够同时容纳三十人左右的被试参与实验图表6实验室状况在进行实验之前为了保证数据的真实性与有效性需要对-256-所招募的被试进行简要培训培训内容有三个方面一是基础知识的培训包括但不限于债券定价逻辑簿记建档主要流程承销商类型及声誉衡量标准等理论知识二是本次实验的实验内容及具体实验操作流程与方法三是实验报酬的发放规则包括基础回报与绩效奖励的说明在实验前培训结束后我们还会要求被试完成一份实验测试问卷见附件2并在被试完成之后对其答案进行检查和解析确保所有被试对于实验内容及所需基本知识全部了解以确保实验数据的有效性和可靠性被试会被告知决策都是匿名的所有的指令都会显示在电脑上并且如果在实验过程中出现疑问可以随时举手实验工作人员会随时解答被试的疑问以确保实验顺利进行被试完成所有实验步骤后可以举手示意工作人员工作人员在确认后以电子转账的方式单独向被试支付报酬每名被试的最终报酬将严格保密不会公开四数据分析1关于被试特征的分析1被试特征的描述性分析本次实验在中国人民大学经济组织与经济行为实验室展开招募学生进行实验通过Z-tree软件编制实验程序Fischbacher2007被试者将在计算机上完成操作所有和-257-被试者个人相关的信息会被完全保密本次实验一共招募8名男生25名女生相关变量的描述性统计如图表7所示图表7被试特征的描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值Offer34615705303533200History396515501Clear396550101Type3963517116Default39629345601Risk3844906197709Gender396175842912Age3962018213821824Love39675842901Cost396284874424Sibling39642469902Experience39633347201Major396348592614RiskEvaluate396293977725Information396366794425Environment396312194725图表8和图表9分别展示了被试的年龄分布和性别占比可以看出年龄多集中于20岁左右的人群-258-年龄0436363603比212121212121占02数人090909116060613030330303018192021222324图表8被试的年龄分布图性别24247576男女图表9被试的性别扇形图同时由于实验涉及投资决策我们对被试样本的现实经济状况是否有资本市场的实战经验就读专业与金融的相关性自身的风险承受能力评估现实中金融信息来源多样性程度等也进行了分析图表10表明大部分的被试生活费水平均位于1000元至3000元有2121的学生的月生活费水平在3000元以上-259-一个月的生活费水平2121363642421000元至2000元2000元至3000元3000元以上图表10被试的生活费水平扇形图图表11展示的是被试资本市场实战经验的人数占比可以看出大约三分之二的被试在现实生活中缺乏资本市场的实战经验然而有三分之一的人已经参与过资本市场的相关交易是否有资本市场的实战经验33336667有没有图表11被试的资本市场实战经验扇形图-260-图表12展示的是被试现实生活中了解金融信息的渠道多样化程度可以看出大部分受试者在日常生活中均掌握了一定的搜集金融信息的渠道现实生活中可获取信息来源的渠道种类9091242439392727信息渠道很少信息渠道较少信息渠道较多信息渠道很多图表12被试获取信息来源多样性程度分布图图表13展示的是被试就读专业与金融学的相关性它反映了被试本身对于金融市场与金融机构的熟悉程度对于交易流程和资本运作逻辑的理解初度被试中仅有6061的学生专业与金融学完全无关7273的被试专业背景与金融强相关这使得被试者更能够清楚地理解本文的实验内容和收益计算方式-261-