《金融资产价格与主权信用风险》旨在建立微观层面主权金融资产价格和宏观层面主权信用风险两者之间的联系,通过市场的高频微观价格数据挖掘出对应主权信用风险的水平,对其变动趋势进行及时、有效地解读。
此外,《金融资产价格与主权信用风险》的研究对于两类国家具有特殊的意义。一类国家是我国外汇储备资产重点配置国家。根据数据显示,截至2013年10月,中国投资者持有美国国债达1.4万亿美元。中国持有的美元资产占我国外汇储备存量的近70010,持有欧盟长期债券约为15%,持有日本长期债券比例约为8%。对于这类鲜有主权信用评级调整的国家,其主权信用风险将长期以“主权债务违约预期”的形式存在。那么,如何对我国外汇储备进行合理的资产配置和有效的风险管理,这是必须面对的现实性问题。通过从金融市场中提取“主权债务违约预期”并且推断未来主权债务可持续性前景和外币资产的预期价值,为我国制定应对策略提供重要的理论支持。另一类国家是我国改革开放“企业走出去”战略的目的地国。
自从2009年欧债危机和2010年美债上限谈判危机爆发以来,主权债务违约风险研究引起学术界的广泛关注。目前对主权信用违约风险及其量化指标研究主要分为两个相互独立层面的研究。一是宏观层面,基于国家财政收支的传统主权债务可持续性理论,其中主要的宏观层面度量指标包括“贴现后负债率”的平稳性指标(Hamihon和Flavin,1986)、“财政缺口”指标(Blan Chard等,1990)以及财政收支的协整指标(Bohn,1991)等。二是基于金融市场(如同债市场、主权信用违约互换市场)交易数据构建的度量指标,南于市场数据具有及时、真实并包含对未来预期丰富的信息等显著优势,基于金融市场资产价格所提取的隐含主权债务违约风险的信息更为及时和准确(郑振龙,2012),该领域成为近几年的研究热点(Longstaff等,2007;Pan和Singleton,2008;Ang和Longstaff,2011;Saad等,2013)。
由于宏观统计信息时滞性强、准确性差且不具有前瞻性(反映过去的信息),而金融市场隐含的信息恰恰弥补上述缺点,充分结合宏观统计信息和金融信息已经成为美联储、欧洲中央银行、国际货币基金组织和国际清算银行进行经济决策的重要依据,因此正确厘清两者之间关系是对主权信用违约风险做出及时准确判断的基础。目前,宏观层面和市场层面的研究处于相对独立的状态,两者在反应国家信用风险信息的差异性和两者相互关系方面尚无明确结论。但是,在次贷危机和欧债危机接踵爆发后,学术界已经逐渐意识到该问题的重要性,但仍停留在经验分析阶段。目前仅限于探讨宏观信息冲击之下金融市场反应的问题,这里的宏观信息冲击具体指经济数据发布(Balduzzi,2001)、美国次贷危机(Fontana和Scheicher,2010)和主权信用评级变动(Ismailescu和Kazcmi,2010;Afonso等,2012)等。因此,本书旨在建立微观层面主权金融资产价格和宏观层面主权信用风险两者之间的联系,通过市场的高频微观价格数据挖掘出对应主权信用风险的水平,对其变动趋势进行及时、有效地解读。
此外,本书的研究对于两类国家具有特殊的意义。一类国家是我国外汇储备资产重点配置国家。根据数据显示,截至2013年10月,中国投资者持有美国国债达1.4万亿美元。中国持有的美元资产占我国外汇储备存量的近70010,持有欧盟长期债券约为15%,持有日本长期债券比例约为8%。对于这类鲜有主权信用评级调整的国家,其主权信用风险将长期以“主权债务违约预期”的形式存在。那么,如何对我国外汇储备进行合理的资产配置和有效的风险管理,这是必须面对的现实性问题。通过从金融市场中提取“主权债务违约预期”并且推断未来主权债务可持续性前景和外币资产的预期价值,为我国制定应对策略提供重要的理论支持。另一类国家是我国改革开放“企业走出去”战略的目的地国。根据《2011年度中国对外直接投资统计公报》①,截至2011年,巾国境内投资者在全球177个国家(地区)累计投资净额达到746.5亿美元,直接流向发展中国家(地区)的占82010.流向发达国家经济体的占8010。传统的主权信用风险评估方法适合于宏观数据准确可靠、国家信息透明的经济体,但是“走出去”目的地国是亚非和拉美等欠发达国家,其财政透明度低、宏观数据可靠性差,这为主权信用风险评估带来前所未有的困难。我们通过从金融市场资产价格信息中提取隐含的主权违约信息为HIPC(high indeted and poor country)国家提供切实可行的解决方案,为理性地进行主权信贷产品定价、实施多元化信贷和投资政策以及投保国家风险保险提供科学的决策依据。
黄晓薇,女,1976年出生,吉林长春人。2004年毕业于吉林大学数学学院概率论与数理统计专业,获理学博士学位,现为对外经济贸易大学金融学院金融工程系副教授。曾在Insurance: Mathematics and Economics,《财经研究》《中国软科学》《数量经济技术经济研究》等国内外学术期刊上发表论文二十余篇。近几年研究主题集中于“主权债务与主权信用风险”方面,曾主持国家社科项目“发达经济体主权债务可持续性及我国对策研究”,参与对外经济贸易大学特色项目“服务‘走出去’战略的国家信用风险数据库与指标研究”,以及多项中诚信国际信用评级有限公司的与主权信用评级相关之横向课题。
第1章 主权金融资产的定价方法
1.1 主权债券的定价模型
1.1.1 基于泊松分布的强度模型
1.1.2 仿射扩散过程
1.1.3 跳跃扩散模型
1.1.4 HJM模型
1.2 回收率
1.2.1 主权债券的回收率
1.2.2 基于违约回收率的强度定价模型
1.3 主权CDS的定价模型
1.3.1 信用衍生产品概述
1.3.2 主权CDS定价模型
1.4 主权债券与主权CDS的联合定价模型
1.4.1 流动性强度和违约强度
1.4.2 联合定价模型:拓展的强度模型
本章小结
参考文献
第2章 主权CDS溢价的分解
2.1 文献综述
2.1.1 仿射定价模型综述
2.1.2 基于主权CDS的研究综述
2.2 基于仿射过程的主权CDS定价模型
2.2.1 状态过程的选取
2.2.2 回收率的确定
2.2.3 定价公式的数值算法
2.2.4 定价公式的部分解析解
2.2.5 条件似然估计
2.3 拉美5国的实证分析
2.3.1 数据来源与描述性统计
2.3.2 CDS定价模型的估计结果
2.3.3 单因子模型的合理性
2.3.4 CDS溢价共性的来源
2.4 信用风险指标的构建
2.4.1 预期与未预期违约风险的分解
2.4.2 预期与未预期违约风险的影响因素
2.4.3 主权信用风险指标
本章小结
参考文献
第3章 系统性主权信用风险
3.1 文献综述
3.2 系统性主权信用风险
3.2.1 特征事实
3.2.2 系统性风险与国别风险
3.3 基于强度模型的国别风险分析
3.3.1 基于强度模型的国别风险的理论基础
3.3.2 系统风险与国别风险的分解方法
3.3.3 因子模型
3.4 实证研究结果
3.4.1 CDS模型的估计结果
3.4.2 系统风险与国别风险分解结果
3.4.3 实证结果的时变性分析
本章小结
参考文献
第4章 主权信用风险与流动性风险分解
第5章 主权信用风险的CCA模型
第6章 基于主权资产负债表的主权信用风险
第7章 主权CDS隐含的预期违约频率
第8章 宏观事件冲击下的主权信用风险
第9章 老龄化背景下的主权信用风险