权益极端尾部风险、杠杆率与公司债信用利差

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.0476

摘要/Abstract

摘要：

论文从公司权益极端尾部风险的角度讨论了近年来中国公司债信用利差持续高位的原因。基于Merton 违约模型，建立了公司权益极端尾部风险与公司债信用利差的理论联系，公司权益极端尾部风险通过杠杆率渠道，对公司信用利差产生正面影响。基于中国A股市场2009-2020年的827只公司债和匹配股票样本数据，论文发现与理论预期一致，权益极端尾部风险越高的公司，其发行公司债的信用利差也越高。进一步实证发现，权益极端尾部风险对信用利差的影响，随着公司信用评级或长期负债占比升高而逐渐减弱，随着市场行情变坏而逐渐变强。机制分析发现，公司杠杆率是权益极端尾部风险对信用利差产生影响的重要渠道，因为权益极端尾部风险上升，会增加公司的负债杠杆率，从而提高公司违约风险和信用利差。论文研究是对中国公司债信用利差持续高位原因的新解释，同时有助于人们理解“信用利差之谜”产生的原因。

关键词: 极端尾部风险, 信用利差, 违约模型, 异质波动率

Abstract:

Using Merton's structural model， the theoretical relationship between extreme tail risk of equity and credit spread of corporate bonds is established. Theoretically， credit spread is an increasing function of stock extreme tail risk with leverage ratio as the intermediary variable. The empirical Chinese results show that， completely consistent with the theoretical results， the credit spread is significantly positively related with the extreme tail risk and the empirical results are robust under the considered control variables. The mechanisms are empirically analyzed and it is found that the increaseof extreme tail risk can cause the increasing of credit spread by the leverage ratio. The results are helpful to understand the causes of “credit spreads puzzle”， and provide important empirical evidence for the stochastic volatility and jump-diffusion models to fit the credit spread well in practice. $C S i, t = ? α + β 1 × E T R i s k j, i, t + β 2' × F i r m i, t + β 3' × M a c r o t + δ i + λ t + ? i, t, ??? j = 1, ? 2 .$ Where is the credit spreads of corporate bonds， $E T R i s k j, i, t$ is the extreme tail risk of equity $i$ with j-order. $F i r m i, t$ and $M a c r o t$ represent the control variables at the corporate and macro levels. To check the impacts of extremeequity tail risk on the credit spread of corporate bonds， the following regression equation：is used 827 corporate bonds publicly issued in China's bond market from January 2009 to January 2020 are selected as bond samples，and the matching equity data of 550 companies. There are 23429 sample data in the panel. All data comes from CSMAR databaseand Wind database.It is proved the positive correlation between extreme tail risk and corporate bond credit spread both theoretically and empirically. After controlling the company and macro levels control variables， the results remain unchanged. The difference tests show that the credit spread of company with low long-term debt ratio or low credit rating are more sensitive to the extreme tail risk of equity. Extreme tail risk in corporate equity has also become more sensitive to credit spreads after the stock market crash. Mechanism analysis found that the extreme tail risk of the company's equity will affect the credit spread of corporate bonds through channels such as the company's asset volatility and leverage ratio. This is also helpful for understanding the reasons for the “credit spreads puzzle”.

Key words: Extreme tail risk, credit spread, default model, idiosyncratic volatility

中图分类号:

F832

谢林利,凌爱凡. 权益极端尾部风险、杠杆率与公司债信用利差[J]. 中国管理科学, 2024, 32(5): 47-60.

Linli Xie,Aifan Ling. Equity Extreme Tail Risks,Leverage Ratio and Credit Spreads of the Corporate Bonds in China[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(5): 47-60.

图/表 10

表1

权益尾部风险对公司债券信用利差影响的单变量回归"

变量	(I)	(II)	(III)	(IV)	(V)	(VI)	(VII)	(VIII)
变量	$r (1 %)$	$r (5 %)$	$r (10 %)$	$r (15 %)$	$r (20 %)$	$r (30 %)$
$E T R i s k 1$	0.017^* (1.88)	0.018^*** (3.44)	0.005^* (1.65)	0.004^* (1.93)	0.004^*** (2.79)	0.003^*** (3.75)
$E T R i s k 1$	0.017^* (1.88)	0.018^*** (3.44)	0.005^* (1.65)	0.004^* (1.93)	0.004^*** (2.79)	0.003^*** (3.75)
$E T R i s k 2$	1.338^** （1.98）	0.432^*** （3.94）	0.155^*** （2.60）	0.077^** （2.29）	0.055^*** （2.67）	0.043^*** （3.77）
$E T R i s k 2$	1.338^** （1.98）	0.432^*** （3.94）	0.155^*** （2.60）	0.077^** （2.29）	0.055^*** （2.67）	0.043^*** （3.77）
TVol							0.006 (0.88)
TVol							0.006 (0.88)
IdVol								0.091^** (2.38)
IdVol								0.091^** (2.38)
FE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
N	23429	23429	23429	23429	23429	23429	23429	23429

表1

表2

权益尾部风险对公司债券信用利差影响的多因子回归"

变量	(I)	(II)	(III)	(IV)	(V)	(VI)	(VII)	(VIII)
$E T R i s k 1$	0.017^***	0.021^***	0.018^***	0.018^***
$E T R i s k 1$	(3.25)	(3.83)	(3.43)	（3.40）
$E T R i s k 2$					0.424^***	0.452^***	0.403^***	0.400^***
$E T R i s k 2$					（3.75）	(4.02)	(3.75)	(3.72)
IdVol	0.084^**	0.138^***	0.192^***	0.191^***	0.077^**	0.128^***	0.183***	0.182^***
IdVol	(2.15)	(3.54)	(5.04)	(5.02)	（1.99）	(3.31)	(4.84)	(4.82)
RET		-0.026^***	-0.014^***	-0.014^***		-0.025^***	-0.013^***	-0.013^***
RET		(-6.04)	（-3.01）	(-2.97)		(-5.86)	(-2.85)	(-2.81)
LEV			0.066***	0.065^***			0.066^***	0.065^***
LEV			(5.40)	(5.36)			(5.40)	(5.36)
LDR			-0.061^***	-0.062^***			-0.061^***	-0.062^***
LDR			(-9.93)	(-10.13)			(-9.94)	(-10.14)
ROE				-0.002^***				-0.002^***
ROE				(-3.89)				(-3.86)
宏观变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Adj-R²	0.4866	0.4884	0.5022	0.5024	0.4869	0.4886	0.5024	0.5026
Obs	22402	22402	22402	22402	22402	22402	22402	22402

表2

表3

权益极端尾部风险对债券信用利差的差异性影响"

变量	(I)	(II)	(III)	(IV)	(V)	(VI)
$E T R i s k 1$	0.030^***	0.006	-0.089^***
$E T R i s k 1$	(3.77)	(0.91)	(-8.53)
$E T R i s k 2$				0.729^***	0.198	-1.367^***
$E T R i s k 2$				（4.03）	（1.45）	（-5.80）
$E T R i s k × L D R$	-0.022^**			-0.599^***
$E T R i s k × L D R$	(-2.44)			(-2.86)
$E T R i s k × C R$		0.024^**			0.431^**
$E T R i s k × C R$		(2.24)			（1.99）
$E T R i s k × Y 2015$			0.162^***			2.847^***
$E T R i s k × Y 2015$			(14.34)			（10.46）
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	No	Yes	Yes	No
Adj-R²	0.5029	0.5027	0.4216	0.5032	0.5028	0.4135
Obs	22402	22402	22402	22402	22402	22402

表3

表4

杠杆率中介的效应检验"

变量	CS	LEV	CS
$E T R i s k 1$	0.019^***	0.021^**	0.017^***
$E T R i s k 1$	（3.60）	（2.02）	（3.38）
$[E T R i s k 2]$	[0.419^***]	[0.392^*]	[0.393^***]
$[E T R i s k 2]$	（3.85）	（1.89）	（3.66）
LEV			0.065^***
LEV			（5.40）
			[0.065^***]
			（5.40）
IdVol	0.143^***	-0.678^***	0.188^***
IdVol	（3.78）	(-6.89)	（4.96）
	[0.134^***]	[-0.689^***]	[0.179^***]
	(3.56)	(-7.10)	（4.76）
控制变量	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	Yes
Adj- R²	0.4978	0.9186	0.5025
Adj- R²	[0.4980]	[0.9186]	[0.5026]
Obs	22346	22346	22346

表4

表5

不同阈值下公司权益极端尾部风险对公司债信用利差的影响"

变量	$r (1 %)$	$r (3 %)$	$r (6 %)$	$r (1 %)$	$r (3 %)$	$r (6 %)$
$E T R i s k 1$	0.043^**	0.019^**	0.009^**
$E T R i s k 1$	(1.98)	(2.36)	(2.09)
$E T R i s k 2$				1.742^**	0.426^**	0.268^**
$E T R i s k 2$				（2.21）	(2.47)	（2.06）
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Adj-R²	0.5020	0.5021	0.5021	0.5021	0.5022	0.5023
Obs	22402	22402	22402	22402	22402	22402

表5

表6

不同估计窗口的极端尾部风险对公司债券信用利差的影响"

变量	5个月	7个月	9个月	10个月	5个月	7个月	9个月	10个月
$E T R i s k 1$ (5%)	0.017^***	0.012^***	0.009^**	0.008^**
$E T R i s k 1$ (5%)	（2.88）	（2.58）	（2.30）	（2.27）
$E T R i s k 2$ (5%)					0.378^***	0.282^***	0.219^***	0.214^***
$E T R i s k 2$ (5%)					（3.18）	（2.93）	（2.71）	（2.80）
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Adj-R²	0.5023	0.5022	0.5022	0.5022	0.5024	0.5024	0.5024	0.5024
Obs	22346	22346	22346	22346	22346	22346	22346	22346

表6

表7

不同尾部阈值下总波动率替换异质波动率"

阈值 $ρ$	$r (1 %)$	$r (3 %)$	$r (5 %)$
$E T R i s k 1$	0.027^*	0.015^**	0.017^***
$E T R i s k 1$	(1.67)	(1.97)	(3.24)
$[E T R i s k 2]$	[1.468^*]	[0.398^**]	[0.413^***]
$[E T R i s k 2]$	（1.87）	(2.31)	（3.84）
TVol	0.022^**	0.023^**	0.023^**
TVol	(2.41)	(2.44)	(2.50)
	[0.022^**]	[0.022^**]	[0.022^**]
	（2.42）	(2.43)	（2.48）
控制变量	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	Yes
Adj- R2	0.5008	0.5009	0.5013
Adj- R2	[0.5009]	[0.5010]	[0.5016]
Obs	22346	22346	22346

表7

表8

不同行业下公司权益极端尾部风险对公司债信用利差的影响"

变量	金融、房产行业				非金融、房产行业
$E T R i s k 1$	0.026^**	0.027^***			0.017^***	0.016^***
$E T R i s k 1$	(2.53)	(2.60)			（2.90）	（2.70）
$E T R i s k 2$			0.428^**	0.463^**			0.416^***	0.423^**
$E T R i s k 2$			（2.06）	（2.21）			（3.38）	（2.08）
TVol		0.023		0.020		0.024^**		0.023^**
TVol		(0.85)		(0.73)		(2.45)		(2.44)
IdVol	0.155^**		0.144^**		0.195^***		0.187^**
IdVol	(2.42)		(2.30)		(4.49)		(4.33)
宏观变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
FE和YE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Adj-R²	0.5690	0.5681	0.5686	0.5678	0.4929	0.4917	0.4931	0.4921
Obs	5844	5844	5844	5844	16558	16558	16558	16558

表8

表9

公司权益的滞后极端尾部风险对公司债信用利差的影响"

变量	公司固定效应		公司和年度固定效应
$l a g E T R i s k 1$	0.040^***		0.012^**
$l a g E T R i s k 1$	(6.27)		(2.17)
$l a g E T R i s k 2$		0.859^***		0.321^***
$l a g E T R i s k 2$		(6.28)		（2.79）
控制变量	Yes	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes	Yes
YE	No	No	Yes	Yes
Adj-R²	0.4117	0.4122	0.5047	0.5049
Obs	16576	16576	16576	16576

表9

表10

公司权益极端尾部风险的工具变量回归"

变量	Panel A： $I V_1 = M e T a i l$				Panel B： $I V_2 = E x V o l$
	$E T R i s k 1$		$E T R i s k 2$		$E T R i s k 1$		$E T R i s k 2$
	阶段一	阶段二	阶段一	阶段二	阶段一	阶段二	阶段一	阶段二
$I V$	0.889^***		0.808^***		0.087^***		0.004^***
$I V$	(35.74)		(28.41)		(7.09)		(6.51)
$E T R i s k 1$		0.035^***				0.155^*
$E T R i s k 1$		(3.52)				(1.72)
$E T R i s k 2$				0.909^***				3.096^*
$E T R i s k 2$				(3.50)				(1.73)
宏观变量	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
FE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
YE	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
K-P Wald F值		1277.1		807.2		50.3		42.3
Obs	22144	22144	22144	22144	22144	22144	22144	22144

表10

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