固定收益专题报告：担保利差高阶指南：算法优化再探究

担保利差作为担保效力的重要衡量指标，在当前担保利差明显收窄的情况下，突破传统算法局限、明晰各类可能对担保效力造成误判的影响因素显得尤为重要。如何优化担保利差算法框架？如何从各方视角对利差数据背后的有效信息进行解读？本文基于近四年来有担保债和无担保债的真实数据，针对传统算法缺陷进行优化，创新提出基于有担保债隐含评级所对应收益率曲线和超额利差分析的计算方法，并从多角度解析其影响因素，给出各担保公司的市场排序，挖掘风险因素和投资机会，以期为投资者提供更为精准的投资决策参考。 目前已提出的担保利差计算方法有收益率作差法和信用利差作差法，由于期限差异、国开债与信用债之间、信用债各评级之间在不同期限段的斜率均有差异等因素将对担保利差数值产生直接影响，与实际情况不符的负值及异常值出现较多，进而导致误判。我们据此对算法进行优化，创新性地提出超额利差平移的计算方法，即使用有担保债券和无担保债券各自对应期限，计算二者相对于较低（隐含评级较高）的收益率曲线的超额收益，并用无担保债券超额收益-有担保债券超额收益计算担保利差。可用数据明显多于、异常情况明显少于已有的两种算法，且抽样验证合理，经实证检验合理性、实用性较强。 一级担保利差可拆分为实际担保利差和各类非市场因素带来的价差。在一级市场非市场化因素影响下，债券的发行和交易行为可能偏离市场基准利率。由于担保人的担保作用和担保人进一步包装的考虑，债券在一级市场可能以偏离理论利率较多的利率发行；另外，利率环境的快速变动和发行人的反应滞后可能使得发行人在确定发行利率区间时仍按照以往的惯例，导致实际发行利率定得较高，与进入二级市场后的利率产生差异，可以在债券进入二级市场后通过其表现直接观察到。 担保人视角：自身资质强弱影响主体选取偏好。分解担保利差计算过程发现，决定其数值大小的一个重要因素是担保对象的选取。假设一个担保机构本身资质较弱，出于担保有效性和担保人发行人双向选择的考虑，在选担保对象时相对来说会更加下沉。由于主体更加下沉，发行主体本身资质较差，匹配到的无担保债券利率较高，相较于同资质担保机构，计算出的担保利差相对较高，但并非由于担保效力更强。基于以上分析，我们认为在考虑数值的同时需进一步观察发行人的资质状况和边际变化。 发行人视角：受主体资质变化影响，担保利差出现相应走阔和收窄。常见的担保利差变化往往是由市场环境变化和担保对象资质变动引起的。理论上，若无担保债资质恶化，其估值将会很快上升，有担保债估值也会上升，但相对较慢，导致无担保债的超额利差走阔幅度大于有担保债，进而使得担保利差变大。此担保利差变大的确一定程度上体现了担保债的抗跌性，即担保人的确具有担保效力，但其数值的变化更大程度上是无担保债资质恶化带来的，如果将这一数值简单理解为担保效力的快速上升显然是有失偏颇的。同理，若发行人资质变好，无担保债估值下降，有担保债相对变化缓慢，无担保债超额利差收窄幅度大于有担保债，担保利差因此下降，将其简单理解为担保效力的下降同样有失公允。 同一发行人对应不同担保人：控制变量下有效反映担保公司市场排序。基于以上计算和分析，担保利差会受到担保公司担保效力变化、担保公司主体选取偏好和发行人资质改变等因素影响。为剔除后两者因素对市场上担保公司效力排序的干扰，我们控制同一发行人对应不同担保人，选择同一券组，观察各时点同一券组下的担保利差情况形成内部排序，“中字头”担保公司实力强劲，地方性担保公司区域性特征明显。 市场环境变化下担保利差日趋收窄，各时点平均担保利差由116.08bp下降至25.45b p，且持续呈下降趋势。在担保利差日趋收窄的情况下，其作为担保效力和增信作用衡量指标的说服力或将减弱，在数据之外还应结合历史情况、分析背后因素，才能得出较为准确的结论、做出合理决策。担保效力的分布和变化规律或隐含套利机会，可通过观察不同时点同一发行人排序、趋势监测结合基本面变化早于市场预判地市级担保公司增信能力成长情况辅助做出相应的投资决策。 风险提示：数据统计口径不准确；数据更新不及时或提取失误；假设或计算方法不合理；由于债券流动性较弱导致套利交易无法进行；担保人资质识别失误。 本文是担保利差系列研究第四篇。担保利差作为担保人担保效力的重要衡量指标，在当前担保利差明显收窄的情况下，突破传统算法局限、明晰各类可能对担保效力造成误判的影响因素显得尤为重要。如何优化担保利差算法框架？如何从各方视角对利差数据背后的有效信息进行解读？本文基于近四年来有担保债和无担保债的真实数据，针对传统算法缺陷进行优化，创新提出基于无担保债隐含评级所对应收益率曲线和超额利差分析的计算方法，并从多角度解析其影响因素，提出各担保公司的市场排序，以期为投资者提供更为精准的投资决策参考。 一、担保利差算法优化再探究 目前已提出的担保利差计算方法主要包括收益率作差法和信用利差作差法，由于期限差异、收益率曲线斜率差异等因素将对担保利差数值产生直接影响，进而导致误判。本节将对上述两种方法进行分析，并提出更加优化的计算方法。 1、收益率或信用利差作差受期限等因素掣肘，局限性凸显 收益率作差 收益率作差指的是直接使用无担保债券估价收益率-有担保债券估价收益率作差计算担保利差，这一算法忽略了期限因素的影响。担保行为本质上是一种增信措施，真实场景下担保人不可能起到反作用，最差情况是不产生担保效力。但在收益率作差算法下，由于受到期限因素的影响，计算中担保利差可能呈现为负数，这是由于无担保债券剩余期限短于有担保债进而导致估值低于有担保债。以2024年8月末为例，使用收益率作差法计算得到担保利差为负数的共267例，在所有样本中占比35.6%。不难看出，当无担保债剩余期限远小于有担保债时，极易出现收益率作差下担保利差为负数的情形。 图表1：采用收益率作差法容易出现负数情形（年、%、bp） 信用利差作差法 假设无担保债券剩余期限为A，有担保债券剩余期限为B，担保利差=（无担保债券估价收益率-国开债A期限收益率）-（有担保债估价收益率-国开债B期限收益率）。引入同期限国开债收益率计算信用利差，在一定程度上消除了期限因素的干扰，但计算分析发现，由于信用债收益率曲线斜率与国开债收益率曲线斜率不尽相同，因此无法完全消除期限影响。以2024年8月为例，使用信用利差作差法计算得到担保利差为负数的共165例，在所有样本中占比23.08%。换言之，信用利差作差法减轻了算法缺陷带来的“负数谬误”，但无法完全消除，主要原因是国开债与信用债之间、信用债各评级之间在不同期限段的斜率均有差异。 图表2：国开债与信用债各评级在不同期限段斜率均有差异 2、超额利差平移法有效弥补上述算法缺陷 债券选取及筛选 样本券选取：我们选取了2020年初全部存量信用债和2020年以来发行的全部信用债，较本系列前版报告优化了无担保债券的筛选方法，剔除存在其他担保方式从而使得收益率偏低的债券。样本券筛选：考虑到各个时点剩余期限及估价收益率的变化可能对担保利差产生影响，我们采用横截面观察的方法，取2020年1月以来每月最后一个工作日为每个横截面锁定的时间点，控制发行人、发行方式、是否永续三个条件一致，为每一只有担保债券匹配一只剩余期限最为接近的无担保债券，剔除在该时点剩余期限及估价收益率为0的无效券。 选取最新时间截面2024年8月，三种计算方法数值分布如图所示，直接做差法和信用利差法极端值较多，且多出现负数，超额利差+隐含评级曲线法更优，使用算法3算出的担保利差为负数有139例，且有72例数值介于-1与0之间，占总负数例的51.80%， 图表3：同一时间截面三种算法数值分布情况 计算方法 由上述分析可知，信用利差算法一定程度上消除了期限因素带来的误差，但由于债券所处收益率曲线与国开债收益率曲线斜率存在差异，误差减少并不显著，因此，我们的优化思路为尽可能减小作差双方的斜率差距且具有可行性，即使用有担保债券和无担保债券各自对应期限，计算二者相对于较低（隐含评级较高）的收益率曲线的超额收益，并用无担保债券超额收益-有担保债券超额收益计算担保利差。 一般情况而言，有担保债券由于担保增信，其隐含评级相对较高，收益率曲线位置相对较低。根据有担保债券的债券类型、发行方式及中债隐含评级，为其匹配到相应中债收益率曲线对应代码，计算出样本券该时点对应剩余期限在隐含评级对应收益率曲线上的估价收益率，得到有担保债券超额利差=有担保债估价收益率-有担保债剩余期限对应有担保债所处曲线位置的收益率，无担保债券超额利差=无担保债估价收益率-无担保债剩余期限对应有担保债所处曲线位置的收益率。例如：有担保债隐含评级为AA+，则担保利差=（无担保债券收益率-无担保债剩余期限对应AA+曲线收益率）（有担保债券收益率--有担保债剩余期限对应AA+曲线收益率）。 图表4：超额利差平移法下的担保利差计算公式拆解 为尽可能减小误差，在匹配中债收益率曲线对应代码时，发行方式为公募债匹配城投债或中短期票据对应评级曲线，私募债匹配非公开发行城投债或非公开发行产业债对应评级曲线，并剔除由于实质性违约或其他异常情况产生的无效数据，最终得到不同时间截面各发行人和担保人对应的担保利差，可用数据明显多于收益率作差法和信用利差作差法，异常数据明显少于上述两种算法。经检验，超额利差平移法的合理性和实用性均较强。 图表5：超额利差平移法下的担保利差计算公式图解（年、%） 3、一级担保利差可拆分为实际担保利差和各类非市场因素带来的价差 在非市场化因素影响下，债券的发行和交易行为可能偏离市场公允定价。 例如，如果一只债券在没有担保的情况下需要以4%的利率发行，但由于担保人的增信作用，其发行利率可以降低50个基点，理论上在一级市场应以3.5%的利率发行。然而，如果担保人出于对担保实力包装的考虑，该债券在一级市场以3%的利率发行，这种非市场化的发行行为导致实际发行利率与理论发行利率之间存在50个基点的差异。 这种差异可以在债券进入二级市场后通过其表现直接观察到，因此，我们认为不必计算一级担保利差，而是可以直接通过债券在二级市场的表现来衡量。换言之，一级担保利差可以分解为两部分：一部分是债券真实的担保利差，反映担保人的真实担保效用；另一部分可能是由于非市场化发行或市场过热因素导致的价差。 另外，当前市场环境的变化可能导致一些债券在一级市场以3.2%的利率发行，但在二级市场的估值迅速降至3%。这主要是因为利率环境的快速变动，使得发行人在确定招投标利率区间时仍按照惯例，最终使得实际发行利率高于市场均衡水平。即使债券在一级市场以下限3.2%的利率发行，也可能因为市场需求旺盛而获得高认购倍数。这种情况下，债券在二级市场可能会继续受到追捧，导致其估值进一步下降。 综上，我们认为一级担保利差可以根据二级市场的表现来拆分为两部分：一部分是由于担保功能带来的实际担保利差；另一部分是由于非市场化发行或其他市场因素导致的价差。投资者可以通过上述考量更准确地评估债券的价值和投资潜力。 图表6：一级担保利差可拆分为二级担保利差和非市场因素导致的价差 二、各方视角全面解析担保利差 在担保利差明显收窄的背景下，明确各类可能对担保效力造成误判的影响因素显得尤为重要。我们从不同市场参与者的视角出发，以期获得全面的洞察。担保利差数值的背后，担保人自身资质的强弱如何影响其选择发行主体的偏好？发行人主体资质的变化如何导致担保利差的相应走阔或收窄？本节还特别关注了同一发行人面对不同担保人时的市场表现，通过控制变量法，有效揭示了担保公司在市场中的相对排序。 1、担保人视角：自身资质强弱影响主体选取偏好 分解担保利差计算过程可以看出，决定其数值大小的一个重要因素是担保对象的选取。假设一个担保机构本身资质较弱，出于担保有效性和担保人发行人双向选择的考虑，在选担保对象时相对来说也会更加下沉。 由于选取的担保对象资质更为下沉，即发行人本身资质较弱，那么匹配到的无担保债券通常收益率较高，这会使得计算得到的担保利差相对较高，但这并非是由于担保效力更强。基于以上分析