高收益债利差怎么看

1、2014 年以来信用分层加剧2014 年以来信用分化加剧，高收益债利差不断走阔。由于国内没有对高收益债的统一定义，且高收益债集中分布于中低评级信用债中，因此我们可以将中低评级信用债利差作为高收益债利差的替代变量。2014年 3 月，“11 超日债”的违约开启了国内债券市场信用分化的局面，随着 2014-2016 年间低资质发行人的不断爆雷，高收益债利差也自 2016年迅速走阔。2018 年以来，资管新规的颁布使表外融资规模大幅萎缩，制约民企通过影子银行以及资管体系融资，包商银行事件暴露出的中小银行信用风险也间接增加了中小企业融资难度，存量债券的信用风险进一步加大，高收益债利差也攀至历史高位。2

2、018 年下半年以来高收益债利差持续在高位震荡，当前产业债和城投债 AA-AAA 利差分别为 225bp 和 175bp。图 1：产业债各评级信用利差图 2：城投债各评级信用利差400350300250200150100502010-01-042010-06-042010-11-042011-04-042011-09-042012-02-042012-07-042012-12-042013-05-042013-10-042014-03-042014-08-042015-01-042015-06-042015-11-042016-04-042016-09-042017-02-042017-07-

3、042017-12-042018-05-042018-10-042019-03-042019-08-042020-01-042020-06-042014-05-192014-08-192014-11-192015-02-192015-05-192015-08-192015-11-192016-02-192016-05-192016-08-192016-11-192017-02-192017-05-192017-08-192017-11-192018-02-192018-05-192018-08-192018-11-192019-02-192019-05-192019-08-192019-11-

4、192020-02-192020-05-190信用利差(余额加权):产业债AAA信用利差(余额加权):产业债AA+信用利差(余额加权):产业债AA350300250200150100500信用利差(余额加权):城投债AAA信用利差(余额加权):城投债AA+信用利差(余额加权):城投债AA数据来源：Wind，国泰君安证券研究数据来源：Wind，国泰君安证券研究违约概率显著上升，本金回收率持续下降。2015 年以来，债券违约发生额与违约只数不断上升，截至 2019 年底，违约本金累计达到 1419.1亿元，债券违约只数达到 177 只。从违约率来看，近两年各评级信用债违约率较 2015-2017

5、年有显著上升，2018 年首次出现 AAA 级发行人违约事件，AA 级违约率从 2015 年的 0.34%上升至 2018 年的 1.69%，2019年违约率小幅下降至 1.35%。在违约率上升的同时，本金回收率也呈现下降趋势，累计回收率从 2015 年 65.7%下降至 2019 年的 16.3%。结合各评级信用利差数据来看，中低评级信用利差的走阔伴随着违约率的上升以及回收率的下降。图 3：违约发生额与违约只数图 4：违约率与本金回收率16001400120010008006004002000违约发生额（亿元）违约只数2015201620172018201920018016014012010

6、08060402002.0%1.5%1.0%0.5%0.0%AAA级违约率AA+级违约率AA级违约率本金回收率（右轴）70%60%50%40%30%20%10%0%20152016201720182019数据来源：Wind，国泰君安证券研究数据来源：Wind，国泰君安证券研究高收益债利差分析重点关注违约概率与回收率。信用利差等于信用债收 益率与同期限国债收益率之差，它衡量了投资者所承担信用风险的补偿。一般而言，可将信用利差拆分为税收利差、流动性溢价以及预期违约损失等部分。对高收益债而已，预期违约损失是影响其定价最主要的方面，而预期损失等于违约概率与 1-回收率的乘积，因此高收益债利差分析应着重

7、关注违约概率与回收率。本文通过构建以违约概率和回收率为核心的高收益债利差分析框架，解读高收益债利差高位横盘的根源因素，并研判未来高收益债利差走势。抽丝剥茧：高收益债利差分析框架三步法拆解高收益债信用利差。信用利差为信用债收益率与无风险收益率之差，衡量的是投资者承担信用风险的补偿，高收益债利差可以通过三步进行拆解。第一步：将信用利差拆解为税收利差、流动性溢价、预期违约损失以及风险溢价，税收利差指国债利息免税产生的利差，流动性溢价指信用债在交易便利性方面低于利率债而额外付出的补偿，预期违约损失则是影响高收益债利差的主要因素，风险溢价指利差中无法被前三者解释的部分。第二步：借鉴美国高收益债经验，高收

8、益债利差走势与预期违约损失高度相关，因此高收益债利差分析应重点关注预期损失的变化。根据“预期违约损失=违约概率（1-回收率）”，可以将预期损失拆解为对违约概率和回收率的分析。第三步：进一步解构违约概率与回收率，本文从债券条款、企业特征、行业因素以及宏观经济四个维度分析回收率，从经济增长、信用环境与杠杆率三个维度分析违约概率。bp 美国高收益债期权调整利差预期违约损失债券条款税收利差2,500企业特征2,000回收率流动性溢价行业因素1,500高收益债1,000宏观经济信用利差500预期违约损失经济增长0违约概率信用环境风险溢价杠杆率图 5：高收益债利差走势与预期违约损失高度相关图 6：高收益债

9、利差分析框架1997-01-021998-01-021999-01-022000-01-022001-01-022002-01-022003-01-022004-01-022005-01-022006-01-022007-01-022008-01-022009-01-022010-01-022011-01-022012-01-022013-01-022014-01-022015-01-022016-01-022017-01-022018-01-02数据来源：标普，Wind，国泰君安证券研究数据来源：国泰君安证券研究哪些因素影响回收率？债券条款优先级顺序与担保情况对债券回收价值有直接影响。从全球

10、回收率数据来看，优先级在前以及有担保债券的回收率往往更高，1983-2019 年高级有担保债券、高级无担保债券以及次级债券的平均回收率分别为58.2%、44.7%和 36.6%。但国内债券担保对回收率的提升不明显，2015年以来由担保人代偿的信用债仅有“13 云中小债”一例。这一方面由于国内“担而不保”问题突出，例如中海信达担保有限公司在“13 中森债”违约后以“该债由其江苏分公司私自担保，且担保系在分公司注销后发生，因此担保无效”为由拒绝代偿。另一方面，抵质押物存在变现能力差、变现周期长的问题，例如“12 圣达债”以长城动漫等股权作为担保，但在违约后抵质押物被查封无法及时变现。图 7：优先有

11、担保债券回收率高于无担保债券和次级债券高级有担保债券高级无担保债券次级债券100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%数据来源：穆迪，国泰君安证券研究限制性条款能够约束发行人行为，有助于提高回收率。美国要求高收益债发行人在发行时签订一系列限制性条款，以约束发行人过度融资导致杠杆率过高，也可限制企业发行优先债务使原债权人利益受损。国外研究表明，投资以及融资类型的限制性条款有助于提高债券违约后的回收率。国内限制性条款多在违约时才会触发，例如三盛宏业、海航基础在发行人预计或到期未能兑付本息时才在公司债务规模、对外担保规模等方面施加限制；且国内限制性条款多为在资产负债率、有息负债

12、规模等指标上的维持性条款，对回收率提高的作用有限。但随着债券违约机制的完善，国内将加强监管以限制企业通过明显不合理价格转让资产，或以违法担保等方式过度举债的行为，这有利于对债权人利益的保护以及违约后回收率的提高。图 8：美国企业债限制性条款条款类型条款内容投资限制条款并购及重组限制、股票出售限制、债券担保、直接投资限制间接投资限制（关联方交易限制、最低净值维持、子公司重新指定限制等）股利限制条款限制股利或其他支付再融资限制条款债务优先权限制、股票发行限制、次级债务限制、出售和租赁义务限制 事件相关类限制条款交叉违约、交叉加速、评级下降触发卖空、净值下降契约、控制权变更条款数据来源：国泰君安证券

13、研究企业特征债券回收率与发行人债务负担、股权价值与资产盈利能力密切相关。公司的债务负担越重，意味着公司在违约时会有越多的债权人参与瓜分剩余价值，回收率越低。国外研究表明可以使用（短期债务+0.5 长期债务）/总资产计算的违约边际指标衡量债务负担，违约边际每下降 1%，债券回收率会提高 2.2%。公司的股权价值反映了投资者的预期，股权价值越高表明投资者对违约后的处置情况较为乐观，预期回收率也会相应提高。此外，用 EBITDA/销售收入衡量的资产盈利性与回收率正相关，公司资产的盈利能力越强，潜在购买者越愿意购买公司资产，若债券发生违约公司能以更高的价格完成变现以提高回收率。债券违约后要关注发行人偿

14、债来源。债券违约后的偿债来源主要包括股东支持、政府救助以及优质资产处置。对于股东支持和政府救助，应当重点关注救助意愿、救助成本以及救助后企业信用资质的变化，而股东或政府的救助意愿是否强烈不仅取决于企业本身，还与企业违约后对集团或当地的负面影响密切相关。例如“16 呼经开 PPN001”违约后，当地政府立刻给予救助，这主要是由于城投的风险暴露对地区乃至全国的负面影响较大。优质资产主要包括无形资产、固定资产以及债权类资产三个部分。对于无形资产处置，应关注发行人技术及品牌优势，例如东北特钢违约后，利用其技术优势吸引投资人进行破产重整以缓解债务危机。固定资产处置主要包括土地、机器设备等，要关注固定资产

15、的变现能力以及受限情况。债权类投资的处置主要指应收账款回收，山西华昱、中科云网等主要通过回收应收账款进行兑付。该处置方法融资能力有限，一方面是由 Jankowitsch, R. , Nagler, F. , & Subrahmanyam, M. G. . (2014). The determinants of recovery rates in the us corporate bond market. Journal of Financial Economics, 114(1), 155-177.于应收账款可能存在数额大、分布分散、欠款人还款意愿不积极等问题；另一方面，发行人在陷入债务困境后

16、往往通过应收账款抵质押取得外部融资，致使该资产受限比率较高，在违约后对回收率的提高作用有限。图 9：部分发行人兑付方法以及回收情况债券简称发行人兑付方式本金回收率回收期（天）10川煤债四川省煤炭产业集团有限责任公司政府支持、外部支持100.0%710中钢债中国中钢股份有限公司债务重组100.0%73211超日债协鑫集成科技股份有限公司破产重整100.0%29211蒙奈伦债内蒙古奈伦集团股份有限公司政府支持、重组100.0%73312二重集MTN1中国第二重型机械集团有限公司政府支持100.0%5712三胞债三胞集团有限公司资产处置、股权出售52.8%212湘鄂债中科云网科技集团股份有限公司股东

17、支持、回收应收账款、资产处置100.0%33712中富01珠海中富实业股份有限公司银行流动性贷款支持100.0%15512珠中富MTN1珠海中富实业股份有限公司股东支持100.0%6513山水MTN1山东山水水泥集团有限公司违约求偿诉讼51.2%134813新天阳山东滨州新天阳化工有限责任公司引入投资者100.0%36613雨润MTN1南京雨润食品有限公司资产处置100.0%314山水MTN001山东山水水泥集团有限公司违约求偿诉讼40.6%94514山水MTN002山东山水水泥集团有限公司违约求偿诉讼80.9%87115川煤炭CP001四川省煤炭产业集团有限责任公司政府支持100.0%421

18、5宏达CP001淄博宏达矿业有限公司政府支持、股权出售100.0%315华昱CP001中煤集团山西华昱能源有限公司股东支持、回收应收账款100.0%715金鸿债金鸿控股集团股份有限公司资产处置、引入投资者20.6%47315山水SCP001山东山水水泥集团有限公司违约求偿诉讼88.4%141815山水SCP002山东山水水泥集团有限公司违约求偿诉讼60.8%132415亚邦CP001亚邦投资控股集团有限公司政府支持100.0%2515亚邦CP004亚邦投资控股集团有限公司政府支持100.0%17615雨润CP001南京雨润食品有限公司资产处置100.0%1415中安消中安科股份有限公司回收应收

19、账款100.0%13016博源SCP002内蒙古博源控股集团有限公司债务重组100.0%16116民生投资PPN001中国民生投资股份有限公司资产处置100.0%1616中油金鸿MTN001金鸿控股集团股份有限公司资产处置35.0%32817奥马01广东奥马电器股份有限公司债务重组100.0%8517奥马02广东奥马电器股份有限公司债务重组100.0%60数据来源：Wind，国泰君安证券研究行业因素周期性行业处于景气度低点会使资产变现能力大打折扣，降低回收率。 2015-2016 年间由于上游行业产能过剩，煤炭、钢铁等周期性行业处于景气度低点，煤炭、铁矿石的价格大幅下降导致利润萎缩，四川煤炭、

20、山西华昱、中国中钢、淄博宏达等多家煤炭、钢铁企业债发行人发生违约。从四家发债人违约后的处置方式来看，在行业景气度处于低点时，资产的变现能力较差，向同行间出售资产变得困难，基本没有企业通过变卖煤矿或钢厂等固定资产来偿还债务。图 10：2015-2016 年煤炭、钢铁发行人违约处置方式发行人债券简称兑付方式四川省煤炭产业集团有限责任公司10川煤债、12川煤炭MTN1、14川煤炭PN001、14川煤炭PN002、15川煤炭CP001、15川煤炭PN001、15川煤炭PN002政府支持、外部支持中国中钢股份有限公司10中钢债债务重组中煤集团山西华昱能源有限公司15华昱CP001股东支持、回收应收账款淄

21、博宏达矿业有限公司15宏达CP001政府支持、出售股权数据来源：Wind，国泰君安证券研究宏观经济回收率与经济增速正相关，但在经济到达顶部面临拐点时回收率较低。1983-2019 年全球企业债回收率与经济增长率呈现正相关，相关系数为0.4，并且进入 21 世纪以来两者走势的一致性明显增强，这说明经济增长能较好地反映债券回收率的变化。在经济增速较快时，公司的资产价值上升，债券违约后通过资产变现实现的回收额也较高。但回收率与经济增速的关系不完全是线性的，在 19 世纪 90 年代初以及 20 世纪初经济增速处于顶峰时，平均回收率反而处于下滑甚至较低的位置，这可能是由于当经济见顶面临拐点时，负面冲击

22、对企业的影响更大，之后到来的 1990 年垃圾债违约潮以及 2001 年互联网泡沫造成了回收率的大幅下跌。图 11：回收率与经济增速负相关70%平均回收率全球经济增长率（右轴）5%60%4%50%3%40%2%30%1%20%0%10%-1%0%-2%数据来源：穆迪，Wind，国泰君安证券研究哪些因素影响违约概率？经济增长违约率与经济增速负相关，与经济波动率正相关。从 1961-2019 年数据来看，全球经济增长率与企业违约率负相关，相关系数为-0.56。在经济增长势头良好时，企业盈利能力较强，信用基本面较为稳健，发生违约的概率也较低。但违约率与经济波动率呈现明显正相关，1986-2018 年

23、美国投机级债券违约率与 GDP 同比波动率的相关系数为 0.60。这是由于经济增速波动率越大，企业盈利状况的变化也越剧烈，就越可能发生现金流恶化的情况，违约概率也相应更高。图 12：企业违约率与经济增长率负相关图 13：企业违约率与经济波动率正相关14%12%10%8%6%4%2%1961196319651967196919711973197519771979198119831985198719891991199319951997199920012003200520072009201120132015201720190%总体违约率投机级债券违约率全球经济增长率（右轴）8%7%6%5%4%3%2

24、%1%0%-1%-2%-3%14%12%10%8%6%4%2%0%美国投机级债券违约率美国经济增长波动率（右轴）5%4%3%2%1%198619881990199219941996199820002002200420062008201020122014201620180%数据来源：穆迪，Wind，国泰君安证券研究数据来源：标普，Wind，国泰君安证券研究在经济增速下台阶时，信用债违约率会有系统性的提高。考察十年期全球企业债平均违约率与经济增长率可以发现，全球经济增长率从 19 世纪 70 年代的 5%下降一个台阶到 19 世纪 90 年代的 3%，在这一过程中债券违约率系统性提高，企业债总体违

25、约率从 0.5%上升至 1.5%。而在这之后尽管互联网泡沫破灭、08 年金融危机等冲击性事件导致违约率短期内飙升，但从长期来看经济增长率与债券违约率都维持在一个相对稳定的水平。反观国内，在中国经济增长率下台阶时，债券违约率也可能会面临系统性提高。图 14：十年期平均违约率与经济增长率总体违约率投机级债券违约率全球经济增长率6%5%4%3%2%1%19701972197419761978198019821984198619881990199219941996199820002002200420062008201020122014201620180%数据来源：穆迪，Wind，国泰君安证券研究信用环

26、境违约概率的降低不仅要“宽货币”，更需要“宽信用”。从信用需求端来看，可以考察社会融资存量增速、企业中长期贷款同比等指标，融资总量触底反弹意味着社会整体融资需求的好转，企业中长期贷款的增加则反映出商业银行风险偏好的提升以及全社会信心的增强，意味着企业融资需求结构的改善。从信用供给端来看，可以考察基础货币投放、国内信贷对非金融部门债权等指标，国内信贷对非金融部门债权同比增速越大，反映对实体经济融资支持越强，经济基本面向好，从“宽货币”向“宽信用”的传导得以实现。杠杆率高杠杆率孕育信用风险，当信贷对 GDP 比率接近 10 时往往会伴随“违约潮”的爆发。在衡量一国杠杆率时，我们采用国际清算银行提供

27、的信贷对 GDP 缺口指标，该指标为信贷相对于 GDP 的比例减去其长期趋势项，若信贷对 GDP 比例高于 0，则说明该国信贷规模超过其经济发展所适宜的水平。回顾历次债务危机，宽松货币、宽松监管以及高风险的金融创新推动了杠杆率的飙升以及信用风险的积聚，当货币政策收紧、资产价格泡沫破灭时，“违约潮”也随之而来。考察欧美发达国家以及拉美主要发展中国家可以发现，当信贷对 GDP 比率接近或超过 10 时，往往伴随着违约概率的大幅上升。中国在 2016 年信贷对 GDP 比率高达 23.5，而 2016 年也是“违约潮”爆发、高收益债利差迅速走阔的起点。在去杠杆过程中，违约率会呈现先上升后下降的走势。

28、考察欧美发达国家以及部分发展中国家可以发现，在去杠杆的初期，高收益债违约率不降反升。这是由于在初期，金融去杠杆导致投资者抛售资产，资产价格和股价下跌，迫使投资者抛售更多资产形成恶性循环，从而导致信贷紧缩和经济活动萎缩，现金流恶化，低资质企业无法偿还债务引发“违约潮”。但随着低资质企业的出清，全社会信用基本面得以修复，进入“和谐”去杠杆的阶段，违约率也相应回落。图 15：美国信贷对 GDP 比率与违约率图 16：欧元区国家信贷对GDP 比率与违约率美国投机级债券违约率（右轴）美国信贷对GDP比率1514%1012%510%08%-56%-104%-152%-200%151050-5-10-15-

29、20-25-30-35欧元区违约率（右轴）英国法国德国25%20%19921993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201815%10%5%0%数据来源：标普，国际清算银行，国泰君安证券研究数据来源：标普，国际清算银行，国泰君安证券研究图 17：澳、日、新、加信贷对 GDP 比率与违约率图 18：拉美国家信贷对 GDP 比率与违约率302010199219931994199519961997199819992000200120022003

30、2004200520062007200820092010201120122013201420152016201720180-10-20-30违约率（右轴）澳大利亚日本新西兰加拿大14%12%10%8%6%4%2%151050-5-10违约率（右轴）阿根廷巴西墨西哥16%14%12%10%19951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520168%6%4%2%-400%-150%数据来源：标普，国际清算银行，国泰君安证券研究数据来源：标普，国际清算银行，国泰君安证券研究大浪淘沙

31、：高收益债利差怎么看？展望未来，高收益债利差走势存高位收窄动力。定量视角下，若以 40%的回收率和 AA 级违约概率测算，国内高收益债实际利差有跟随预期违约损失收窄的趋势。定性视角看，宽松信用环境与经济复苏长期前景尚不明朗两股力量形成角力，高收益债利差大幅走阔或收窄的可能性都不大。总体来看，在政府加快完善债券违约处置机制推动市场出清，积极应对疫情“黑天鹅”出现后不良资产暴露的问题，以及出台多项政策纾困民企的背景下，全社会实体信用基本面有望改善，预计未来 1 年内高收益债利差存高位收窄动力。定量视角看，高收益债利差有跟随预期违约损失收窄的动力借鉴美国高收益债市场经验，预期违约损失与高收益债利差走

32、势具有较强的相关性，因此我们对国内 AA 级产业债预期违约损失进行了测算并将其与信用利差对比。其中，违约概率等于当年新增违约主体数/期初存量主体总数，回收率设定为 40%。2018 年以来在金融去杠杆及违约事件频发的背景下预期违约损失显著上升，信用利差也明显走阔；2019 年以来预期违约损失有所下降，预计随着低资质企业逐步出清以及债券违约处置机制的完善，违约概率将会进入下行通道而回收率将有所提升，高收益债利差也有高位收窄的趋势。2020 年以来新增违约有明显下降趋势。从新增违约主体数看，2020 年1-7 月新增违约主体 14 家，其中 AA 级主体为 6 家；而 2019 年同期新增违约主体

33、 26 家，其中 AA 级主体为 16 家，无论从违约主体总数还是中低评级违约主体个数来看，疫情虽然对信用基本面造成冲击但并未导致违约率的飙升，进入 2020 年后新增违约呈现明显下滑趋势。预计随着低资质企业出清，高收益债信用基本面将进一步改善，违约概率中枢有下行动力。图 19：高收益债利差有跟随预期违约损失收窄动力图 20：2020 年以来新增违约主体数较 2019 年出现下降bp 400350300250200150100502015-01-042015-04-042015-07-042015-10-042016-01-042016-04-042016-07-042016-10-04201

34、7-01-042017-04-042017-07-042017-10-042018-01-042018-04-042018-07-042018-10-042019-01-042019-04-042019-07-042019-10-042020-01-042020-04-042020-07-040信用利差(余额加权):产业债AA预期违约损失1-7月 8-12月454035302520151050201520162017201820192020数据来源：Wind，国泰君安证券研究数据来源：Wind，国泰君安证券研究信用环境宽松叠加杠杆率回落，违约概率中枢有望下降信用环境持续宽松，民企纾困迎来资质修

35、复拐点。疫情爆发以来央行通过公开市场操作以及定向降准以保持流动性合理充裕，从社会融资规模存量增速来看，2020 年 2 月以来社融同比增速进入上行区间，7 月底社融存量为 273.33 万亿元，同比增速达到 12.9%，信用环境的持续宽松将为高收益债利差收窄创造有利环境。进一步来看，在债券融资方面，3 月 31 日国常会要求强化对中小微企业普惠性金融支持措施，提出引导公司信用类债券净融资比上年多增 1万亿元，为民营和中小微企业低成本融资拓宽渠道。在鼓励企业发债融资的同时，银保监会主席郭树清提出要推动银行和保险更多地参与到债券等资本市场，2020 年 6 月的陆家嘴论坛上郭树清指出保险资金平均久

36、期为 13 年，目前保险资金运用余额近 20 万亿元，而投资企业债券余额只有 2.2 万亿元，潜力巨大，提出保险机构可将更多资金用于购买企业中长期债券，尤其是电信、交通、基建等行业。杠杆率高位回落，低资质企业出清后违约率有望下降。从信贷对 GDP缺口来看，该指标于从 2016 年第一季度的 23.5 一路回落至 2019 年第四季度的-2.2。这说明 2016 年以来我国进入去杠杆阶段，而在杠杆率自2016 年高位回落的过程中，发行人频频爆雷，高收益债利差也迅速走阔，这也印证了去杠杆前期将会面临违约率的上升。但借鉴欧美国家经验，当去杠杆进程进入后期时违约率将会下降，信用利差将逐步收窄。目前我国信贷对 GDP 缺口指标接近 0，说明信贷规模已经处于相对合理的水平，伴随着低资质企业实现出清以及去杠杆进入后期阶段，违约率将会下降，高收益利差有望收窄。长期来看经济增速回归常态，宏观波动收敛助力高收益债利差收窄。由于中国较块地控制住国内疫情，国内经济率先实现复苏，二季度 GDP增长了 3.2%，是全球唯一正增长的