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以简单的Zscore预警模型验证国内债市违约的情况和虚高的评级现状

自从2014年3月5日"11超日债"公告第二期利息将无法于原定付息日2014年3月7日按期全额支付,仅能够按期支付共计400万元。这是公募债券的第一次实质性违约,也从此打破了国内债市“刚性兑付”的神话,此后各种债券的违约开始一个个“粉墨登场”,同时也暴露出国内各评级机构评级虚高的事实。
出于财务数据获取以及评级验证的方便,此处仅仅列举上市公司发行债券的违约情况:


从以上数据可以看出,1年内评级调整幅度最大的是"12圣达债",竟然达到7个级别(本文仅统计字母级的大级别, 不统计+-这样的小级别),其它的分别有6个、5个、4个、3个等级别,说明评级机构的评级信息严重失真,预警意义极低,已经失去投资指南的意义。

我们知道评级机构在对发债人主体以及债项评级时,评级模型主要的考虑因素为行业前景、行业特征、行业政策、市 场地位、企业管理等定性指标和财务指标如资产结构、偿债能力、流动性、经营效率、盈利能力、发展能力等定量指 标的结合。对于定性指标而言,往往来自于分析人员的主观判断,难于有统一的标准,或基于经验或认识的不同,或 基于利益操纵的原因,定性指标的主观性比较大。

对于上市公司而言,由于财务指标每个季度公布一次,因此基于财务指标的财务风险预警或破产预测以及违约概率模 型更能及时、动态、客观地反映发债人或债项的信用风险状况。因此,除了评级机构使用的传统的结合专家经验的定 性和定量相结合的打分模型外,基于财务数据或股票价格、收益率等市场信息以及GDP、利率等宏观经济指标的定量分 析模型得到广泛的发展和应用如线性概率模型、多元判别分析Zscore模型、二元Probit、Logit模型、KMV EDF预期违 约概率模型、分时多周期Logit危险模型等。

这里就以经典的Zscore模型在发债公司违约前1年的各个季度的基于财务指标的财务风险评级来对比同期评级机构的发债主体评级,本文使用的是Altman于2007年为中国市场开发的Zscore预警模型,具体公司为:

Z=0.5-0.5*(总负债/总资产)+9*(净利润/总资产)+0.4*(运营资本/总资产)+1.2*(留存收益/总资产)

判别准则为:
1.当Z<0.5时,发生财务危机可能性很高;
2.当 0.5 3.当Z>0.9时,财务很安全;
具体的信用风险等级和Z得分的对应为:


下表为在各债券违约发生前1年Zscore预警模型的信用风险等级和各评级机构的信用评级对比:



从上表可以看出,Zscore模型除了“12圣达债”在违约前1年预警能力较弱,其它在违约前1年均表现出良好的风险预警能力,证实好的预测模型并不需要很多的财务指标。如同次贷危机和欧债危机一样,也再次说明了评级机构行动滞后,明显的对经济变化的预警能力不足,难以起到资本市场的前瞻性指导作用。
长期以来,由于我国的特色,评级评级机构和投资者一直停留在“刚性兑付”的经验中,以往即使企业债、地方债出了兑付问题,也总会有相关部门在后面为其买单。这就造成了债券市场的评级长期虚高,基本集中在AAA和AA,与宏观经济的变化、行业变化、个体财务变化严重不相符的现状。
最近证监会表态打破刚性兑付,市场该怎么解决怎么解决,央行正牵头外汇交易中心研究在银行间债券市场推行CDS,而随着国内经济下行压力增加,像煤炭、钢铁、地产、餐饮、化工、建材等周期性行业,均会受到较大的冲击,以往由母公司或政府承担兑付危机也会越来越力不从心。所以打破刚性兑付既强化了常态化和市场化的预期,也促进了我国债券市场健康、良性发展。
信用评级公司也应以此为契机,改变信用风险预警不足与滞后的现状,严格自律隔绝利益相关,加强跟踪评级的频率如每个季度跟踪,提高评级技术和方法发展诸如结合财务指标、股票市场、宏观经济指标等更为及时、动态和前瞻性的定量信用风险预测模型,来指导投资者规避未来债券市场的更多的违约风险。


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