房地產(chǎn)行業(yè)公司債信用利差影響因素的實(shí)證研究.pdf

1、2015年證監(jiān)會(huì)頒布了《公司債券發(fā)行與交易管理辦法》，將公司債發(fā)行主體原本限于上市公司擴(kuò)大至所有公司制法人，同時(shí)放寬了對(duì)發(fā)行方式、發(fā)行期限等限定，公司債發(fā)行市場(chǎng)迎來(lái)了蓬勃發(fā)展的機(jī)會(huì)，2015年以及2016年的發(fā)行總額同比均超過(guò)了100％。
　　但同時(shí)債券市場(chǎng)上也是暗流涌動(dòng)，自2014年我國(guó)債券市場(chǎng)出現(xiàn)了首單公開債券違約事件以來(lái)，公募債券市場(chǎng)債券違約頻發(fā)。另外公司債的發(fā)行期限有很多是3年或者“3+2”年，這樣在2015年大規(guī)模發(fā)行的

2、公司債在2018年將會(huì)集中到期，債務(wù)人的償付壓力可想而知，這其中必然會(huì)有一部分公司由于經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)或者現(xiàn)金流情況不佳，發(fā)生技術(shù)上違約甚至是實(shí)質(zhì)性違約。
　　由于房地產(chǎn)行業(yè)公司債的發(fā)行規(guī)模占比非常大，因而房地產(chǎn)行業(yè)公司債信用風(fēng)險(xiǎn)研究工作更是重中之重。
　　為了深入探究房地產(chǎn)行業(yè)公司債信用利差的影響要素，本文根據(jù)已有的研究成果，結(jié)合房地產(chǎn)行業(yè)特有的行業(yè)屬性等，首先在理論上將各種影響因素劃分成宏觀及行業(yè)要素、公司層面的微觀要素和個(gè)券要

3、素三個(gè)方面，并且從這三個(gè)方面選取了居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨幣發(fā)行量、資產(chǎn)規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、公司屬性、債項(xiàng)評(píng)級(jí)等19個(gè)指標(biāo)作為解釋變量;然后以2015-2017年發(fā)行的房地產(chǎn)行業(yè)一般公司債為研究樣本，去除一些極端和相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不可查詢的個(gè)例，最終得到了276支債券進(jìn)行統(tǒng)計(jì);采用多元線性回歸模型進(jìn)行分析，并且利用了逐步回歸法、Lasso方法以及Elastic Net Lasso進(jìn)行變量選擇，剔除了一些非顯著的變量，使模型更加符合現(xiàn)實(shí)中的實(shí)際情況;

4、最后將2018年1-3月數(shù)據(jù)代入到已得到的回歸模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且將預(yù)測(cè)值與真實(shí)值比較分析。
　　研究發(fā)現(xiàn):逐步回歸法、Lasso方法以及Elastic Net Lasso方法進(jìn)行變量選擇后模型的預(yù)測(cè)效果相對(duì)于最初模型來(lái)說(shuō)都有所提高，其中逐步回歸法下得到的回歸經(jīng)驗(yàn)方程的預(yù)測(cè)效果最優(yōu)，其次是Elastic Net Lasso方法。宏觀因素中M1當(dāng)月同比增速、兌美元平均匯率，微觀因素中剔除預(yù)收款項(xiàng)后的資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率、總資產(chǎn)報(bào)酬率