如何开展债券量化投资分析,证券投资论文

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1、如何开展债券量化投资分析,证券投资论文近年来，我国债券市场违约逐渐增多，违约债券种类涵盖了企业债、中期票据、短期融资券和定向工具。在经济下行压力不断加大、供给侧结构性改革持续推进的背景下，去产能、去杠杆、去库存的速度不断加快，刚性兑付也被打破，未来可能会有更多的信用违约事件发生。如何迅速地规避债券违约风险、取得更大收益成为投资者们关注的焦点之一。本文结合国内债券投资实务，借鉴国际上较为成熟的量化分析方法，探讨信用债1投资避险、金融债2投资优选、信用债投资组合优化的简便分析方法，希望能为投资者分析决策提供一定参考。　　　　债券量化投资分析方法　　　　（一）信用债投资避险　　　　1.

2、模型选择　　　　一般来说，如果信用债发债主体未来陷入财务困境的可能性增大，那么债券违约概率就会显着增加。在股票市场上，关于企业未来会陷入财务困境的预测模型已经有了比较成熟的应用，本文在此选择Campbell相关模型进行分析。　　　　根据Campbell（2008）的研究，那些杠杆率较高、净利润较低、市值较小、股票投资收益较低、股票波动率较大、现金与等价物余额较少、市净率较低、股价较低的公司更容易在未来陷入财务困境。　　　　Campbell（2008）违约概率的八因子模型如下:　　　　　　　　因子一:NIMTAAVG,过去四个季度的净利润/总资产加权均值（季频数据）　　　　因子二:

3、TLMTA,负债/总资产（季频数据）　　　　因子三:CASHMTA,期末现金与等价物余额（季频数据）　　　　因子四:EXRETAVG,过去一个季度（3个月）加权投资收益（月频数据，本文利用中债净价计算投资收益）　　　　因子五:SIGMA,过去一个季度（3个月）净价波动率（日频数据，本文利用中债净价计算波动率）　　　　因子六:RSIZE,发债主体的资产规模（季频数据）　　　　因子七:MB,市净率（不适用于债券）　　　　因子八:PRICE,股价限制（不适用于债券）　　　　鉴于MB、PRICE两个因子并不适用债券，本文选择Campbell模型中的前六个适合债券市场分析的因子，并通过适当

4、改进来分析信用债发债主体的违约概率。　　　　2.数据选取　　　　本文对信用债违约风险的研究时段为截至2016年6月末。由于3只债券（11蒙奈伦债、13东特钢MTN2、13山水MTN1）发债企业没有披露2015年年报，为了避免前视偏误（Look-AheadBias），对于这些发债企业的财务数据，本文选取2015年6月30日（含）之前四个季度的财务报表数据。对于中债净价数据，本文使用2015年8月31日（含）之前3个月（1个完整季度）每个月最后一个交易日的中债估值数据，并去掉2015年6月30日以后起息的债券、同一家发行人发行的不同债券、中债估值数据缺失的债券。截至2015年8月31

5、日，债券市场上共有437只债券（包括6只短期融资券、121只企业债、310只中票），本文尝试利用Campbell模型来筛选出在2016年违约的信用债发行人。　　　　3.检验结果　　　　通过对因子进行简单排序后，本文发现SIGMA和RSIZE因子对债券违约没有显着解释作用，其余的四个因子NIMTAAVG、TLMTA、EXRETAVG、CASHMTA具有明显解释能力。本文对这四个因子进行逻辑回归，四个因子的p-value分别为:0.599、0.276、0.001和0.115.其中EXRETAVG和CASHMTA两个因子对债券违约的解释能力最为显着。　　　　本文利用EXRETAVG和C

6、ASHMTA两个因子构建的基于逻辑回归的LPFD模型，在该模型中两个因子的p-value均小于0.10.　　　　　　　　将437只债券按照违约模型以及2015年8月31日之前的定期报告、中债净价数据计算出的PFD值进行排序后，发现2016年上半年发生违约的9家债券发行人3中有7家位于违约概率排名的前15%（排名越靠前，违约概率越大）。　　　　　　　　上述方法可作为信用债投资筛选的一种方法，投资者可在日常投资分析中借助上述模型计算出债券违约概率排名，排名居前15%的发债主体可列入禁投黑名单在投资中加以规避，只考虑投资排名在后80%左右、未来违约概率相对较小的信用债。　　　　（二）金

7、融债券投资优选方法　　　　由于商业银行负债率、杠杆率相对较高，信用债的筛选模型并不适用于商业银行债券投资分析。本文采用Chen（2013）的ROIC模型对金融债进行分析。　　　　Chen（2013）的ROIC模型是将一家商业银行的投资资本（InvestedCapital）分解为股权资本和债务资本，通过计算投资资本回报率ROIC（ReturnonInvestedCapital）与加权平均资本成本anagement,2012.　　4.Dynkin,L.,Gould,A.,Hyman,