宏观深度报告：基于利差与换手率的信用策略实践--2025年度展望（四）：信用债

宏观深度报告20241128 证券研究报告·宏观报告·宏观深度报告 基于利差与换手率的信用策略实践--2025年度展望（四）：信用债 信用策略旨在回答“如何在不提高潜在回撤的前提下提高回报率？”基于2017年初至2024年11月中的国内债券数据，我们分类计算了不同信用债的绝对利差与换手率，最终基于上述指标的相关系数（简称“S-T相关系数”）判断该阶段信用利差的主导因素。 通过对上述数据的分析，我们将近年国内债券市场的核心特征概括为“间接化”、“国有化”、“信仰化”、“长期化”与“低利率化”。 （1）间接化”与“国有化”：自2017年初至今，国内债市呈现出“城投举债向政府举债转变”、“实体企业直接发债向银行间接举债转变”的“间接化”特征，以及非国企债券占比重持续下降的“国有化”特征。 （2）“信仰化”：自“一揽子化债”至今，产业类地方国企的“S-T相关系数”明显提高至0.7-0.8区间，即地方国企债定价已不再区分“是否城投”，流动性风险已取代信用风险成为短期限（不超过2年）地方国企债的核心定价因素。 （3）“长期化”与“低利率化”：“一揽子化债”后，信用债一、二级市场的估值中枢均明显下移。年初至今，普通信用债加权平均发行利率已持续低于新发开放式固收理财平均业绩基准。在“低利率化”的市场环境下，债市投资人被迫“向久期要收益”。 针对信用债交易盘与配置盘，鉴于资金属性不同，我们给出了不同信用策略参考： 对于交易盘，建议在2024年12月至2025年1月期间，若利率下行预期形成，重点关注🕔2年内非担保公募地方国企债、②1-4年期国有行次级债、③1-3年期主要股份行次级债。原因在于，上述债券在2024年1-8月利率“单边下行”期“S-T相关系数”相对较高，未来“利率长牛” 时有可能复现2024年1-8月行情。 对于配置盘，建议重点关注�2至5年期央企产业债、②4至5年期国有行次级债、③3至5年期股份行次级债的配置价值。以最新一期（2024-11-15）数据为例，2至5年期央企产业债、4至5年期国有行次级债、 3至5年期股份行次级债、4年期以上公募无担保地方国企债、4至5年 期私募无担保地方国企债信用利差历史分位数（“历史期间”取2024年初至最新一期）均超过0.8，“安全垫”可能相对较厚。但是通过分析上述债券定价逻辑，对于4年期以上公募无担保地方国企债、4至5年期私募无担保地方国企债并不重点推荐。核心原因在于，“一揽子化债”政策到期退出后，当前地方国企债的定价基石-以“央行应急流动性借 款”为核心的金融化债政策有效提高地方国企受外部支持力度-将不复存在。特别是“2028年隐债清零”后，国企信用与政府信用将明显切割，2027至2028年上述地方国企债很可能将重新定价。 风险提示：（1）对信用债发行人的公司属性及行业分类可能不够准确； （2）通过线性插值法估算不同期限信用债所对应的基准收益率可能不 够准确；（3）样本未剔除违约或展期债券可能导致部分测算结果失真； （4）以换手率作为流动性风险的代表存在一定局限性；（5）部分发债地方国企披露对政府部门的应收账款类财务数据不全。 2024年11月28日 证券分析师芦哲 执业证书：S0600524110003 luzhe@dwzq.com.cn 相关研究 《如何看待央企稳增长扩投资专项债？》 2024-11-28 《杠杆空间和经济刺激：有约束的扩张——2025年度展望（三）：国内经济》 2024-11-26 1/26 东吴证券研究所 内容目录 1.信用策略的根本目标是什么？4 1.1.信用策略旨在回答“如何在不提高潜在回撤的前提下提高回报率？”4 1.2.未来一段时期，信用策略“防风险”或重于“博收益”6 1.3.如何通过测算相关系数捕捉信用债市场核心关注点？13 2.近年国内债券市场有哪些特征？14 2.1.债市特征之“间接化”与“国有化”14 2.2.债市特征之“信仰化”15 2.3.债市特征之“长期化”与“低利率化”17 3.区分信用债交易盘与配置盘的信用策略20 3.1.非银类国有企业债20 3.1.1.信用债交易盘建议关注部分2年内地方国企债20 3.1.2.信用债配置盘建议关注2至5年期央企产业债21 3.2.银行债25 4.风险提示25 2/26 东吴证券研究所 图表目录 图1：如果回撤控制较好，投资组合能够在超额收益相对更低的条件下创造更高的MRAR5 图2：本文基于7项分类标准最终求得国内737组不同类型债券的信用利差与换手率曲线6 图3：“一揽子化债”概念提出至今，地方国企债的信用利差收窄较为明显9 图4：2024年，国内央行多次提示长端利率风险仍难阻超长期国债收益率“长牛”行情9 图5：以德国为例，在10年期国债利率逼近零时，公募债基加大了国外债券配置力度10 图6：缓释“债市资产荒”的可能路径11 图7：2024年发行用于地方政府性债务化解的地方债发行期限整体有所延长12 图8：自2023年中以来，中债行权估价净价高于面值的信用债规模占比已提高近7pct12 图9：信用风险溢价、流动性风险溢价是信用利差的主要组成部分13 图10：自2017年至今，政府债券在国内债市的规模占比由约35%提高至近50%14 图11：自2017年至今，非政府债券中银行债券的规模占比由约53%上升至约63%15 图12：2024年，普通信用债发行利率持续低于开放式固收理财新发产品业绩基准18 图13：自“一揽子化债”提出以来，国内债券的中债行权估值中枢明显下移18 图14：自“一揽子化债”提出以来，发行票面利率低于3.5%的债券规模占比显著提高19 图15：自2024年初至今，地方国企债的剩余期限整体有所延长19 图16：与2023年9月数据相比，城投债中3年期以上（含永续）的占比已提高约8pct20 图17：2023年末西安政府相关部门对发债国企的应付款项超过2500亿元23 表1：以最新一期数据为例，本报告所用样本数据覆盖了相关类型债券存量规模的96%7 表2：银行债、央企产业债、产业及城投类地方国企债当前存量规模相对较高8 表3：在中性预期下，2025年政府债券净融资规模预计将同比增长32%11 表4：2017年以来，城投债的绝对规模、在地方国企债中的规模占比明显增长15 表5：自2023年10月以来，“一揽子化债”推动地方国企债定价已不再区分“是否城投”16 表6：“一揽子化债”至今，剩余期限不超过2年的城投债“S-T相关系数”已提高至0.6以上17 表7：2024年初至今，2年内地方国企债的“S-T相关系数”大多在0.7以上22 表8：银行次级债中的1-4年期国有行、1-3年期主要股份行品种可能适合交易盘在“利率长牛”阶段参与24 3/26 1.信用策略的根本目标是什么？ 1.1.信用策略旨在回答“如何在不提高潜在回撤的前提下提高回报率？” 评价投资组合的业绩表现不能仅关注投资回报率，还需关注投资风险即获取回报的不确定性。例如基于期望效用理论（ExpectedUtilityTheory），晨星公司建立了以测算风险调整后收益（MorningstarRisk-AdjustedReturn，MRAR）为核心的基金评级方法。如果以γ代表投资人的风险规避水平（levelofriskaversion）、T代表观察期的月份数量、 𝑟𝐺�代表月份t的几何差额收益（geometricexcessreturn），那么， 1 𝑀𝑅𝐴𝑅(𝛾)=[ � � ∑（1+𝑟𝐺� 𝑡=1 −� ） 12 ]−�−1 其中，� =1+𝑇𝑅�−1，𝑇�代表基金在月份t的回报率、� 代表无风险资产在月份t的 𝐺� 1+𝑅𝑏�� 𝑏� 回报率。如果单纯按照基金的业绩表现来进行评级，那么γ可以取0。但考虑到在现实生活中，投资人对投资回报向下波动可能更加敏感，基金评级可能需要“惩罚风险”，因此晨星对γ通常取2。最终，在以年为维度的测算中，MRAR的计算公式可被改写为 12 1 𝑀𝑅𝐴𝑅(2)=[∑（1+� −2]−6−1 12 𝑡=1 𝐺𝑡） 东吴证券研究所 结合下图对不同投资组合的MRAR测算不难看出，受益于组合回撤控制较好，相比组合B，组合C凭借更低的投资回报实现了更高的MRAR测算值。因此，我们认为信用策略的根本目标在于回答“如何在不提高潜在回撤幅度的前提下提高投资组合回报率”。 4/26 图1：如果回撤控制较好，投资组合能够在超额收益相对更低的条件下创造更高的MRAR 基金A月末净值 基金B月末净值 基金C月末净值 1.10 1.09 1.08 1.07 1.06 1.05 1.04 1.03 1.02 1.01 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 2023 1.00 8 7 6 5 4 3 2 1 年年年年年年年年年初月月月月月月月月 年年年年 12 11 10 9 月月月月 月份 𝑟𝐺� −2 （1+𝑟𝐺𝑡） 基金A当月超额收益 基金B当月超额收益 基金C当月超额收益 基金A 基金B 基金C 2023年1月 0.500% 0.100% 0.100% 0.9901 0.9980 0.9980 2023年2月 1.000% 2.000% 2.000% 0.9803 0.9612 0.9612 2023年3月 0.500% -0.900% -0.500% 0.9901 1.0182 1.0101 2023年4月 1.000% 0.500% 0.500% 0.9803 0.9901 0.9901 2023年5月 0.500% 3.824% 2.500% 0.9901 0.9277 0.9518 2023年6月 1.000% 0.600% 0.600% 0.9803 0.9881 0.9881 2023年7月 0.500% 0.700% 0.700% 0.9901 0.9861 0.9861 2023年8月 1.000% 0.000% 0.000% 0.9803 1.0000 1.0000 2023年9月 0.500% -0.200% -0.100% 0.9901 1.0040 1.0020 2023年10月 1.000% -1.500% -0.300% 0.9803 1.0307 1.0060 2023年11月 0.500% 1.000% 1.000% 0.9901 0.9803 0.9803 2023年12月 1.000% 3.000% 2.500% 0.9803 0.9426 0.9518 全年合计 9.377% 9.377% 9.315% 求和(SUM) 11.8222 11.8270 11.8255 求和(SUM)/12 0.9852 0.9856 0.9855 MRAR 9.369% 9.102% 9.185% 数据来源：东吴证券研究所绘制 5/26 东吴证券研究所 1.2.未来一段时期，信用策略“防风险”或重于“博收益” 基于2017年至今的国内债市数据，我们分类计算了不同信用债的绝对利差与换手 率，最终基于上述指标的相关系数判断该阶段信用利差的主导因素。针对2017年至2023 年、2024年存续债券，我们分别以双周、单周为单位测算了不同类型债券的绝对利差、换手率。以最新一期数据（对应交易日为2024年11月15日，全文同）为例，在剔除 特定品种的债券、剩余期限低于32天的债券、缺少剩余期限/中债估值/余额数据的债券后，本报告所用样本数据覆盖了国内债券市场约93%的债券。 图2：本文基于7项分类标准最终求得国内737组不同类型债券的信用利差与换手率曲线 财政部 地方政府 发行人属性分类 央企 地方国企 按照省份信用资质由高至低，细分为1、2、3类 非国企 城投 银行 发行人行业分类 非银金融 含民营企业、公众企业、集体企业、中外合资企业等 按照实际控制人，细分为省级