信息披露质量与公司债信用利差——来自深交所的经验证据

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变量名称及含义均值标准差最小值最大值

CS 信用利差:公司债到期收益率减去同期限同现金流的国债到期收益率0.0260.0140.0060.081disc 信息披露质量:发债公司在前一年度的信息披露考评结果 3.1870.603 1.000 4.000

yrstmat 公司债剩余期限 3.0621.4710.0009.874lev

杠杆率:发债公司前一期的杠杆率

0.5740.154

0.071

1.123

表1主要变量的定义及描述性统计

一、引言多年来,我国信用债市场发展突飞猛进,为国家经济发展注入了新的动力。随着经济形势变化,最近五年债券违约事件陆续出现,尤其是2018年以来,债券违约频发引起了政府及市场的广泛关注。债券市场信息披露制度建设和债券的信用风险定价问题日益成为理论界和实务界关注的焦点。针对债券的信用风险定价问题,国际上主要形成了结构化和简约化两大类信用风险定价模型。其中,结构化信用风险定价模型由Merton(1974)提出,模型假定投资者拥有与企业管理者一样全面的信息,了解企业运营能力和财务状况,并通过公开市场股票价格和企业财务信息来估计企业资产价值、资产波动率和违约边界等变量的分布,进而得到公司债券的理论信用风险溢价———理论信用利差。此后,许多研究人员基于债券二级市场的数据检验结构化信用风险定价模型的准确性,发现实际信用利差远远超过结构化模型估计得到的理论值,对短期信用利差来说差异更大,这一现象也被称为“信用利差之谜”。由于实际市场的不完备性,尤其是发债企业信息披露的不准确、不规范、不全面等原因,投资者只能获得关于企业偿债能力的部分信息,投资者与企业管理者之间存在信息不对称。而信息不对称恰好是信用风险的重要来源,因此,信息披露质量必然会影响到投资者对债券的信用风险定价。在这一背景下,Duffie 和Lando

(2001)首次在结构化模型框架下,考

察了投资者对企业资产价值具有不完

全信息的情形,从理论层面研究了信息披露质量对信用利差的影响。他们

的研究证实,不完全信息是短期信用

利差为正的重要原因,信息披露质量会影响信用利差期限结构的形状。

考察信息披露质量对债券市场的

影响不仅有助于督促公司提升自身信息披露水平,降低债券市场各参与方之间的信息不对称程度,也为债券市场监管者完善信息披露制度提供证据支持。二、文献回顾与假设提出债券发行人的违约风险并非实际信用利差的唯一影响因素。Duffie 和Lando(2001)证实,当公司发布的资产报告中包含噪声信息时,该公司临近到期的债券会有正的信

用利差。针对资本市场上信息不对称问题,国内也有一些学者探讨了不完全信息下的信用利差问题。周宏等(2012)研究发现投资者与企业债券发行者间的信息不对称程度与信用利差正相关。吴建华等(2014)通过随机模拟试验分析认为,信息披露滞后对1年期以内的短期融资券影响最大,其次是3年~5年期的中短期债券,对5年期以上的中长期债券的影响较小。这表明,国内公司债信用利差中可能已经包含信息不对称风险溢价,信息披露质量与信用利差的关系受债券剩余期限影响。债券市场上的信息不对称主要来源于两个方面,一是发债公司与投资者之间的信息不对称。通常情况下,债券

发行公司比投资者更为了解自身的经营能力和财务状况,然而出于某些利益考量,很多公司会刻意隐瞒对公司价值有负面影响的信息,甚至粉饰财务报表以降低后续融资成本。除此之外,企业的定期财务数据通常也不会实时公布,而是存在一定的时滞。投资者只能基于公司披露的不精确信息披露质量与公司债信用利差——

—来自深交所的经验证据●刘镜秀何亮

摘要:信息披露质量与信用利差显著负相关,

较低的信息披露质量加剧市场参与者之间的信息不对称,增加二级市场公司债信用利差;与低杠杆率公司相比,

较低的信息披露质量对高杠杆率公司债券信用利差的影响更大;此外,信息披露质量对短期限债券的信用利差影响更显著。提高公司信息披露质量有利于降低公司债券的融资成本,

完善债券市场信息披露制度对我国信用债市场的发展具有重要意义。

关键词:信息披露质量;信用利差;信息不对称73--

模型(1)自变量全样本OLS 低杠杆率组高杠杆率组模型(2)自变量全样本OLS disc -0.00442***-0.00275***-0.00677***disc dm -0.00429***(0.000140)(0.000188)(0.000574)(0.000156)yrstmat -0.000586***-0.000698***-0.000383*disc dm *yrstmat dm 0.000624***

(0.000211)(0.000196)(0.000202)(8.68e-05)

lev

0.0180***0.0264***0.00845yrstmat dm -0.000613**(0.00130)(0.00181)(0.0185)(0.000240)lev 0.0179***(0.00130)其他变量控制控制控制其他变量控制Observations 1646823823Observations 1646R-squared 0.4360.4140.498R-squared 0.438

表2信息披露质量对信用利差的影响注:“***”“**”“*”分别表示在1%,5%,10%水平下显著,OLS 回归结果的括号中为行业和季度双维度

聚类稳健标准误。

的滞后信息推测公司资产价值的分布,以此判断公司未来是否会违约。这种信息劣势地位导致投资者不能准确评估公司的违约概率和违约风险,增加了投资者所面临的不确定性,因此需要一定的风险溢价来进行补偿。由此可以推断,信息披露质量越低,投资者与发债公司之间的信息不对称程度越大,投资者对债券要求的信用利差就越高。另一方面,投资者之间也存在信息不对称,某些投资者拥有更多关于公司经营能力及财务状况的私人信息,属于债券市场上的知情交易者;另外一些投资者则掌握较少的私人信息,属于非知情交易者。较低的公司信息披露质量会加剧两类投资者之间的信息差异,导致投资者对公司未来资产及违约概率的预期分化更为明显,从而增加公司资产预期值的波动性及投资的不确定性。因此,投资者会要求更高的债券信用利差,以弥补信息不对称产生的公司价值及违约预期的不确定性。Yu(2005)提到发债企业的信用质量会影响信息披露

质量与信用利差之间的关系。在其他因素不变的情况下,杠杆率较高的公司,承受新增债务负担的能力更弱,会使投资者面临较大的不确定性。因此,杠杆率较高的公司具有较低的信用质量,这迫使投资者对该类公司的信息披露

质量更为敏感,如果信息披露质量较低,投资者会面临较

大的不确定性,从而要求更高的信用利差以弥补这一风险。由此,我们得出以下假设:H1a:公司的信息披露质量越低,所发行债券在二级市场的信用利差越高;H1b:杠杆率较高的公司信息披露质量对债券信用利

差的影响大于杠杆率较低的公司。在完全信息下,公司价值对投资者而言是完全可观测的扩散过程。因此投资者可以推定,如果公司价值高于违约边界,随着债券接近到期,短期内公司违约的概率几乎为零,短期信用利差也随之趋于零,信用利差期限结构短端显得很陡峭。然而在真实的债券市场上,投资者只能通过不全面、不准确的滞后信息来判断公司是否会在短期内违约。Duffie 和Lando (2001)的研究指出,投资者通

常基于包含噪声的会

计报告来推测公司资

产价值的分布,当公司资产价值接近违约边

界时,不完全信息使得

投资者难以确定资产的当前价值与违约边界的接近程度,这种不确定性导致债券剩余

期限趋于零时,信用利

差仍然为正值,造成信用利差期限结构短端更为平坦。由此推知,公司信息披露的全面性、精确性和及时性会影响投资者面临的不确定性程度。公司信息披露质量较低的情况下,对于快要到期的债券,投资者在短时间内承受的不确定性就越大,越难以判断债券违约概率,从而要求更高的信用利差进行补偿;而对于剩余期限较长的债

券,投资者有足够的时间去获取信息调整投资策略,从而降低信息披露不透明造成的不确定性,因此会要求较低的信用利差。由此,我们得出假设:H2:公司信息披露质量对债券信用利差期限结构的短端影响更显著。三、样本选择与研究设计1.样本选择与数据来源。本文选取深交所上市公司发行的公司债为研究对象,样本期间为2010年1季度~2015

年4季度。为保持样本的统一性和清洁性,样本限定于固定利率公司债,并剔除私募债、集合类债券和城投债。最终进入样本的是208家上市公司发行的263只公司债。本文将同一家上市公司发行的不同公司债作为不同的样本,共

得到样本期内的观测数1646组。数据来源于Wind 资讯、锐思金融研究数据库及国泰安数据库。2.实证模型。本文以结构化信用风险定价理论为基础,建立实证模型(1)和(2)来检验H1a、H1b 及H2。

CS it =β0+β1disc it-1+β2yrstmat it +β3lev it-1+γX it +εit (1)CS it =β0+β1disc dm it -1+β2disc dm it -1*yrstmat dm it +β3yrstmat dm it +β4lev it-1+γX it +εit (2)

其中,信用利差(CS)作为被解释变量,信息披露质量(disc)为核心解释变量,债券的剩余期限(yrstmat)、公司杠

杆比率(lev)为主要解释变量。X 为控制变量包括公司资产波动率、债券发行规模、债券年龄、债券的信用等级、可赎回性、可回售性,以及产权性质、年份和行业信息。需要说明的是,模型(2)是在模型(1)基础上加入信息披露质量和剩余期限的交互项得到,为避免加入交互项引74--

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