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>> 中泰证券-债券担保效力评价:担保公司哪家强?-230529
上传日期:   2023/5/30 大小:   1320KB
格式:   pdf  共16页 来源:   中泰证券
评级:   -- 作者:   肖雨
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担保机制是债券增信的一种主要手段,通过计算有担保债券和无担保债券的利差之差可以量化评定担保公司的担保效力。在此前的研究中1,我们对担保公司最新时点的担保效力及其近两年的变化趋势进行了分析。本文优化了样本券的筛选与匹配方法,更加深入地发掘了一级担保利差的参考意义,并重新对二级担保利差进行了分析,同时从抗跌性的角度再次考察了担保公司的担保效力,以供投资者参考。
  样本券的筛选:我们筛选出了2020年初全部存量信用债和2020年以来发行的全部信用债,剔除了收益率大于12%的债券、有实质性违约记录的主体以及具有多个担保人或发行人的债券。样本券的匹配:相对于前版报告,样本券的匹配方面有了较大改动;一级市场担保利差:选取两只在发行人、发行期限、含权债特殊期限、发行方式(公募或私募)、是否为永续债五项特征上完全相同的债券成为样本券组合。二级市场担保利差:仅通过发行人、发行方式、是否为永续债三项特征进行匹配。对于一级市场,选取发行起始日间隔在1年内的样本券组;对于二级市场,暂不对剩余期限间隔作出限制。
  担保利差的计算。担保利差=有担保债券相对于同期限国开债利差-无担保债券相对于同期限国开债利差。对于一级利差,分别使用票面利率和首发估值,可得到两种口径。对于二级担保利差,则使用不行权的估价益率。
  一级担保利差。从总体担保利差水平看,中投保、中债增、中证增与中证融担四家全国性担保公司都有着较高的担保利差。地方性担保公司中,江苏信保、无锡联合,深圳担保集团与其子公司深担增信,以及广东粤财、安徽省担保集团都有着出色的担保效力。
  首发估值口径下的一级担保利差通常高于票面利率口径下的担保利差。可能的原因是:1)发行人在无担保情况下存在结构化发行等现象;2)担保债在一级发行时相对保守,一级认购者因此获得了超额收益。如果在首发估值口径下担保利差更低,则表明无担保债本身市场认可度好,或一级发行时相对保守;也可能是担保债在一级市场存在非市场化发行现象。挑选担保公司时,选择首发估值口径下担保利差较高的担保公司;挑选主体债券时,就相对性价比而言,对于首发估值口径下担保利差较高的主体,应该选取它的有担保债,反之挑选无担保债。
  对一级担保利差的变化进行描述较为困难。而二级担保利差可以进行有规律地连续观察和计算,所以我们着重使用二级担保利差来量化各担保公司的担保效力及变化。
  全国性担保公司中,中债增、中投保和中证融担的担保利差处于第一梯队,均在150bp左右。2022年8月以来,全国性担保公司的担保利差走势相似,首先小幅走阔,并在2023年初开始收窄。一方面全国性担保公司担保效力认可度增强,另一方面受2022年底理财赎回潮影响,担保利差先走阔后收窄。分隐含评级来看,无担保债券的隐含评级主要集中于AA(2)级与AA-级,中证融担在这两个级别上的担保利差均较高。
  市场对江苏担保公司担保效力认可度普遍较高,地市级担保公司担保利差总体呈现上升趋势,或体现其市场认可度不断增强。江苏信保的担保利差为114bp,与中游全国性担保公司的担保效力相近。苏州融担、苏州农保和无锡联保的市场认可度不断增强,在初期存在一定的价值洼地。重庆3家担保公司的担保利差较为接近,但分隐含评级来看,担保效力存在一定分化。三峡担保综合表现出色,进出口担保在AA-隐含评级主体上有着较强的担保效力。三峡担保与重庆兴农担保利差持续走阔,市场认可度不断增强。
  2022年11-12月,债基、理财产品等净值下跌导致投资者开始赎回产品,大量信用债被抛售,债券利差大幅攀升,至2023年2月,债市基本完成修复。在这一轮冲击中,我们将2022年11月11日-12月16日作为调整期,2022年12月16日-2023年1月20日作为修复期,计算了担保利差在调整期和修复期的变化。我们认为,若债券在调整期的担保利差上升,这表明有担保债券具有一定抗跌性。而当市场进入修复期,担保利差将会逐渐回归,若担保利差在修复期进一步上升,说明无担保债券此前或有错误定价,信用风险未被充分反映。从担保公司选取的角度来看,投资者应优先选择在调整期担保利差上升的担保公司,然后进一步选择在修复期担保利差下降的担保公司。
  综合以上讨论,我们挑选出了抗冲击较强、本身担保效力也较为出色的若干家担保公司,选择的主要思路为:1)首发估值口径下一级担保利差高于票面利率口径下一级担保利差;2)调整期担保利差上升;3、担保利差水平尚可。这一筛选法则倾向于挑选出一级市场存在价值洼地、在二级市场对债券价格保护较好的担保公司。此类公司在近两年担保利差总体呈走阔趋势,价值空间不断为市场所发掘。
  风险提示:数据更新不及时或提取失误;利差算法有偏误或不科学;估值变动无法准确反映市场变化;市场担忧情绪上升。
  
 
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