中国商业银行信用债投资组合优化研究.doc

1、1中国商业银行信用债投资组合优化研究内容摘要：商业银行资产管理办法自 2013 年起施行，是中国商业银行风险管理的重要制度与操作规程。鉴于银行间债券市场的快速发展，结合该办法和中国商业银行信用债业务的实际情况，本文研究了银行账户的信用债组合优化。通过选择相应的债券品种，在均值-VaR 框架下，给出了信用债组合的优化和检验方法。该方法的提出对于中国商业银行信用债组合配置的实际业务，具有较强的实用价值。 关键词：商业银行 信用债 优化 经历了 2008 年的金融危机，国内外金融形势日益复杂，中国商业银行快速健康可持续的发展必须依赖于更加科学合理的风险管理。中国银行业监督管理委员会（简称银监会）颁布

2、商业银行资本管理办法 （试行） （简称管理办法 ） ，于 2013 年起施行，对商业银行信用风险、市场风险等管理提出了新的要求和具体措施。 管理办法的起草和制定在借鉴巴塞尔协议中相关具体要求的同时，也考虑了中国商业银行的实际业务情况，构建了与国际新监管标准接轨并符合中国银行业实际的银行资本监管体系。 管理办法的出台对商业银行经营和风险管控提出了更高要求。从商业银行资产负债表看，商业银行资产端是资金运用，也是管理办法中信用风险和市场风险监管的重点。以工商银行为例，根据其 2012年 A 股半年报，其资产端投资科目金额占总资产的 23.4%，仅次于贷款科2目，而债务工具子科目金额又占整个投资科目金

3、额 99%。所以，投资，尤其是债务工具的风险管理已经成为商业银行市场风险管理的重点。与此同时，银行间债券市场（简称银行间市场） ，作为商业银行主要参与债券交易的市场，正快速发展，在中国各债券市场的主体地位越加突出。所以， 管理办法在巴塞尔协议体系的基础上，加强商业银行的市场风险定量管理，保证了银行间债券市场业务和商业银行经营的可持续性发展。综上，基于管理办法 ，研究商业银行债券组合配置既适应新的监管要求，又为商业银行的经营管理提供参考。 文献综述 管理办法采用巴塞尔委员会（1996a）的 VaR 指标和相应的计算方法，构建内部模型法，以计算市场风险加权资本。但是中国商业银行投资的特殊性在于，存

4、在银行账户和交易账户两种账户，而管理办法明确以上方法仅用于计算交易账户中金融资产的市场风险加权资本，而未明确银行账户的风险加权资本计算方法。在实际业务中，中国商业银行依据银监会（2012）的要求，将交易账户中债券的持有期限定在半年以内。同时， 管理办法强调商业银行应当制定清晰的银行账户和交易账户划分标准和划转条件，导致实际业务开展中，金融资产在两个账户间划转极为麻烦，银行内部审批极为严格。 考虑到商业银行持有超过半年的债券资产占全部债券资产比例极大，以工商银行 2012 年半年报数据为例，其持有非重组类债券剩余期限在 1年以上的债券金额占债务工具的 70%以上，据此推测，商业银行将大量的3债券

5、计入银行账户并持有到期，而交易账户中债券金额则相对较小。所以，若直接采用巴塞尔委员会（1996a）中要求，如组合持有期为 10 个交易日，则脱离了实际业务情况。故下文结合管理办法的要求和银行账户的特点，对相应方法进行调整。 现代投资组合理论以 Markowitz（1952，1959）的均值-方差模型为起点。不同于“不要把鸡蛋都放在同一个篮子里”的传统、朴素的投资分散化理论，均值-方差模型从最大化预期收益（均值）和最小化风险（方差）两个维度考量投资组合，而不仅限于风险一个维度，从而使组合管理朝着定量化、科学化、系统化方向发展。就均值-方差模型而言，后续学者的研究主要有以下两个路径。 第一，模型框

6、架的完善。王周伟和姚亚伟（2010）总结关于均值-方差模型的后续修正主要有四个视角，其中包括在考虑未来不确定条件下，将模型中方差修改为 VaR 等其他风险指标，即提出均值-VaR 模型；增加维度，如引入效用函数等；将组合配置从静态转为动态，在多时期框架下优化组合配置等。 第二，模型计算的优化。均值-方差模型，如果同时最小化方差和最大化收益，在多投资品种情况下，优化求解很难实现。因此，大规模投资组合的优化求解依赖于模型简化以及计算机级数。常见的简化方式有固定一个维度，如给定方差的前提下，通过优化求解使得方差最小，引入额外假设，如投资损益独立、正态分布等。 Fang 等（2006）与 Konno

7、和 Yamazaki（1991）认为均值-方差模型在实际中没有运用于大规模投资组合，主要原因之一就是计算一个含有4稠密协方差矩阵中的大规模二次规划问题。后续学者提出相应的简化模型以降低运算量，如 Sharpe（1971） 、Konno 和 Yamazaki（1991）等。本文是引用新的算法求解多投资品种情况下的非线性方程组，即（1）式。 莫里森（2009）定义 VaR 为在一定的置信水平下和一定的目标期间内，预期的最大损失，并介绍主要三种计算方法，依次为方差-协方差法、历史模拟法和蒙特卡罗法。由于方差-协方差和蒙特卡洛法常依赖于对损失分布的假设，为了提高计算精度和放松假设，下文计算采用历史模拟

8、法。 笔者认为相关研究多限于理论研究，与实际业务相差较大，其结论的实用性和可操作性不高。因此，建议可从如下方面进行完善：第一，明确投资组合的主体，以使相应研究具有针对性。本文选择中国商业银行作为投资组合的主体。第二，全面选择合适的投资品种。因指数投资本身就是一种被动投资，而样本提取则降低了投资品种的代表性。第三，应考虑中国债券市场的实际情况。 综上，本文基于以上三个方面提出一种符合中国商业银行信用债投资组合现状的优化方法，以期为实际业务运作和风险管理提供借鉴。 银行间债券市场及信用债简介 （一）银行间债券市场 一般认为，中国的债券市场始于 1981 年的国债发行。但在发展初期，对于债券产品的性

9、质和债券市场的结构缺乏系统性认识。1997 年监管要求商业银行退出交易所市场，组建银行间债券市场。 根据 Wind 数据库，截至 2012 年 11 月末，银行间市场债券存量 242，991.49 亿元，5占全部债券市场存量的 93%，1-11 月债券交易量 686，861.87 亿元，占全部市场交易量的 99.23%。中国债券市场形成了以银行间债券市场为主，交易所债券市场、商业银行柜台交易市场为辅，各个市场分工合作、相互补充、互联互通的债券市场体系。 （二）信用债 通常认为，信用债是基于发行人或债券信用等级发行，与政府债不同，故以公募方式发行的信用债常有主体评级或债券评级。因此，信用评级和期

10、限是信用债组合分析的主要指标。部分以私募方式发行的信用债，无主体或者债券评级，因此下文予以剔除。 1.信用债存量情况。依据 Wind 数据库分类方法，银行间市场存量债券中，国债、地方政府债、央行票据、金融债和政策支持机构债归入政府债；企业债、中期票据、短期融资券及资产支持证券归入信用债。信用债中各债券品种，按票面总额，依次为中期票据 47%、企业债 31%和短期融资券 21%，而资产支持证券金额占比不足 1%，故予以省略。 2.企业债。企业债是指由发改委审批，企业依照发行程序发行，约定在一定期限内还本付息的证券。发行人在自身主体评级较低时，为了降低债券发行利率，而通过引入第三方担保等发行安排，

11、提高债券评级。因此，根据债券评级划分，全部企业债主要集中于 AAA 级、AA+级及 AA级等高评级，债券数量和票面金额分别占比超过 98%和 99%。其中，AAA级企业债最长期限为 30 年（铁道债） ，其余最长期限为 20 年。AA+级及AA 级企业债最长期限均为 10 年。以上评级的企业债最短期限为 3 年。 3.中期票据。中期票据指具有法人资格的非金融企业在银行间债券6市场发行的、约定在一定期限内还本付息的债务融资工具，其发行受中国人民银行下属的中国银行间市场交易商协会（简称“交易商协会” ）管理。按债券评级划分，AA 级及以上的中期票据债券数量和票面总额分别占全部中期票据的 95%和

12、98%，其他评级债券的票面总金额仅占约 1%。其中，AAA 级及 AA+级中期票据最长期限为 10 年，AA 级中期票据最长期限仅为 7 年，以上评级的中期票据最短期限为 2 年。 4.短期融资券。短期融资券是中华人民共和国境内具有法人资格的非金融企业在银行间市场发行的，约定在 1 年内还本付息的债券融资工具，其发行也由交易商协会管理。由于短期融资券债券评级均为 A-1 级，无区分度，所以采用主体评级。按主体评级划分，AA 级以下的短期融资券票面金额较少，占比仅为 5.25%。短期融资券（含 2012 年新推出的超级短期融资券）和中期票据均由交易商协会管理，二者在期限上互为补充，因此，下文将短

13、期融资券和中期票据统称为中短期票据。 优化方法及数据整理 本文借鉴均值-VaR 模型，为了适用于大量投资品种情形，模型将预设投资组合最小平均收益率以简化计算，通过求解各债券品种配置最小化组合的 VaR 值。具体采用刘晶和董巍（2012）的处理方法。 （一）模型建立 设有 n 种投资标的，Rn 为一种投资组合，rRn 为损失向量，则总损失为 z=rT。如果ri，i=1，2，N 为 N 个可能的损失向量，则： max1NiNriT表示在 1- 置信度下的 VaR，这里7max1NiNriT表示riT中第 N 大的值。故 VaR 度量下的投资组合优化问题可以构造为： （1） 其中，k=N 为整数，p

14、0 为要求达到的平均收益率。 管理办法明确商业银行市场风险管理的各方法均基于历史数据。因此，本文也采用历史数据，并采用 Huang 等（2012）的算法求解。 （二）债券数据整理 截至 2012 年 9 月底，银行间市场存量信用债券品种主要为中期票据占 47%、企业债占 31%和短期融资券占 21%。 1.企业债品种选择。根据债券评级划分，全部企业债主要集中于 AAA级、AA+级及 AA 级等高评级，占比超过 99%。其中，剔除准政府债的铁道债，AAA 级企业债最长期限为 20 年。AA+级及 AA 级企业债最长期限均为10 年。同时，超过 73%的企业债为固定利率。故选择 AAA 级债券相应

15、期限为 6 个月、1 年、2 年、3 年、4 年、5 年、6 年、7 年、8 年、10 年、15 年及 20 年；AA+级债券相应期限为 6 个月、1 年、2 年、3 年、4 年、5 年、6 年、7 年、8 年、10 年；AA 级债券相应期限为 1 年、2 年、3 年、4 年、5 年、6 年、7 年、8 年、10 年，共 31 种企业债。 2.中期票据及短期融资券品种选择。按债券评级划分，AA 级及以上的中期票据占全部中期票据的 98%。其中，AAA 级及 AA+级中期票据最长期限为 10 年，AA 级中期票据最长期限仅为 7 年。由于短期融资券债券评级均为 A-1 级，所以采用主体评级。AA

16、 级及以上的短期融资券占全部短期融资券超过 94%。由于短期融资券和中期票据均由中国银行间市场交易8商协会管理，二者在期限上互为补充，故统称为中短期票据。故选择 AAA级、AA+级和 AA 级中短期票据，相应的期限依次为 7 天、14 天、1 个月、2 个月、3 个月、6 个月、9 个月、1 年、2 年、3 年、4 年及 5 年，共 36种中短期票据。 （三）数据整理 鉴于中国商业银行投资业务存在银行账户和交易账户两种账户， 管理办法规定巴塞尔委员会（1996a）相应计算 VaR 方法仅适用于交易账户，而未规定银行账户。在实际业务中，商业银行依据银监会（2012）的要求，将交易账户中债券的持有

17、期限定在半年以内。据此推测，商业银行将大量的债券计入银行账户并持有到期。因此，本文实证中债券均是持有到期。选择持有期从 2008 年 4 月 22 日至 2010 年 9 月 29 日，共计 654 个交易日，即为优化期。同时根据债券每日收益率变动以及相应的修正久期，得到相应的损失向量 。故优化期数据经整理得到 653 个每日损益率，即（1）式中 N=653。 优化结果及检验 （一）优化结果 根据管理办法中 99%置信度的要求，采用 MATLAB 软件求解，优化配置结果如表 1 所示。 表 1 显示基于优化期数据，投资组合可实现的最大平均每日收益率P0 为 210-6（定义为组合 2） ，不考

18、虑收益率为负的情况，选择 5 个组合（即组合 0，0.5，1，1.5 和 2） 。随着组合收益率的提高，相应的每日VaR 值逐渐增加，主要结论如下： 第一，投资品种优化配置确有必要。可供选择的投资品种共 67 种，9而表 1 中每一个组合中的主要投资品种（比重超过 5%）不超过 6 种，说明传统的分散投资已不适用，需要根据收益率要求，重点投资部分品种债券。 第二，中短期票据投资的差异体现在期限和评级两个方面。随着组合收益率逐步提高，风险逐渐增加，中短期票据的投资由短期限（7 天）向长期限（4 年）迁移，由低评级（AA 级）向高评级（AAA 级）迁移。期限的迁移，一个可能的原因是债券的期限越长，

19、修正久期越大，则债券收益率的波动增加，导致相应收益率和 VaR 值的增加，但并未迁移到最高期限（5 年） ，说明不能过度追求长期限。评级的迁移说明低评级债券未必会带来高收益。 第三，企业债投资的差异仅体现在期限上。随着收益率和风险逐步提高，尽管由短期限（2 年）迁移至长期限（20 年） ，但均限于最高评级品种债券（AAA 级） ，说明其他评级的企业债并不是最优投资品种。 （二）结果检验 验证基本思路是从优化期历史数据中选择对照组，然后基于新的历史数据，依次验证表 1 中的各个组合和对照组相应的 VaR 值和平均每日收益率。 1.参照组建立。对照组 1 是选择优化期平均每日收益率最高的组合，即固

20、定利率企业债（AAA）：20 年，该组代表追求样本期高收益品种的投资方式。对照组 2 是传统的分散投资，即平均投资于 67 种债券，该组代表传统、被动的分散投资方式。检验期从 2010 年 10 月 1 日至 2012 年 9月 29 日，共计 534 个交易日。因为与优化期连续，可保证组合配置稳定，10并采用前述方法整理数据。 2.VaR 检验。因为商业银行经营的最基本要素是安全性，故先进行VaR 检验，验证在检验期内，组合的 VaR 值是否小于对照组的 VaR 值。根据组合各资产配置和检验期每日收益率计算出组合每日收益率，并按大小排序（采用 99%置信度） ，则获得组合的 VaR 值如表

21、2 所示。 表 2 显示，低风险组合 0 和组合 0.5 的 VaR 值低于对照组 1 和 2，说明从追求低风险的角度看，通过优化配置可以使组合的风险低于传统的平均分散投资。而对照组 1 的 VaR 值高于全部组合的 VaR 值，说明追求样本期的高收益投资方式存在极大风险，一旦市场趋势发生变化，可能会产生较高损失。 3.平均每日收益率检验。平均每日收益率检验是检验在检验期内，各组合的平均每日收益率是否高于对照组相应值。由于在检验期内，市场利率处于上行水平，因此债券收益率为负值，即出现损失。表 3 的检验结果显示，组合 0 和组合 0.5 的收益率高于对照组 1 和对照组 2。结合VaR 检验结果，说明组合 0 和组合 0.5 体现出低风险高收益的特点。同时，对照组 1 的收益率小于各组合，也说明了样本期高收益的投资品种未必在随后期限内产生高收益。 结论 本文研究中国商业银行银行账户中信用债组合的优化和检验方法，结论如下： 第一，本文基于管理办法的要求和商业银行信用债投资业务现状，提出了优化方法和检验方法。该方法符合现有的监管政策和市场情