A股市场的违约异象消失了吗？
摘要：近年来，我国的债务风险问题引起社会的广泛关注和担忧，并对资产定价产生重要影响。综合使用2004年第一季度至2017年第四季度上市公司财务数据和股票价格数据，参考Moody"s KMV方法构造违约概率指标，研究违约风险与股票收益的关系。实证分析显示，在2014年之前，我国A股市场出现过“高违约风险—低股票收益”的“违约异象”。但在2014年之后，随着上市公司债务违约事件出现，违约风险—股票收益的关系逐步扭转，上述异象消失。研究还发现，上市公司是否为国企，会显著影响股票收益对违约风险的敏感性。具体而言，在2014年之后，非国企背景股票的收益率对违约风险变化的敏感性要比国企背景股票高出1倍多。
关键词：A股市场;违约风险;股票收益;国企背景;公司债券;资产价格
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2019）02-0037-10
一、引言
近年来，我国的债务风险问题日趋凸显，并引起社会的广泛关注和担忧。在资本市场上，债务问题的极端表现形式就是债务违约。自2014年出现第一起债券违约事件以来，我国开始逐步打破债券的“刚性兑付”惯例。2014—2017年，国内分别有6只、23只、77只和40只债券出现违约，违约额度总计分别为13.4亿元、126.1亿元、385.44亿元和356.5亿元。资本市场上频繁出现的违约事件打破了市场的“刚性兑付”预期，迫使投资者更加关注违约风险对资产价格的影响。
2018年是我国供给侧改革“去杠杆”最关键的一年。政策压力和市场现状决定了未来债券集中违约的可能性仍然较高，并可能对市场造成较大的负面影响。在此背景下，有必要结合我国实际情况，深入研究违约风险与债券、股票、房地产等资产价格的关系，从而对投资者优化资产组合形成參考。笔者在综合考虑数据可得性、样本规模、研究意义等因素后，以A股市场为研究对象，探讨违约风险与股票收益的关系。进一步探讨具有国企背景的公司在陷入财务困境时易于获得地方政府或部分金融机构的支持，而非国企背景的公司显然很难有这方面的优势。由此可见，在面临相同的违约风险时，是否具备国企背景很可能会影响到未来的债务重组进程和最终结果，并影响到股东实际承担的风险和收益。鉴于此，还将进一步研究国企背景对违约风险—股票收益关系的影响。
二、文献综述
违约风险（defaul trisk）又称为信用风险，是指借款人在债务到期时无法还本付息的风险。企业的违约风险通常很难直接观测，对企业违约风险的度量需要整合一系列的因素或者借助金融产品计算得来，主流的度量方法包括Z值法、公司债利差法和Moody’s KMV法。这三种方法的着重点各有不同。其中，Z值分析法是美国学者Altman（1968）[1]发明的一种衡量企业破产风险的方法，在实践中被人们广泛应用。
公司债利差（Yield Spread）又称为“信用差价”（Credit Spread，CS），指投资者要求公司债提供高于到期日相同的国债收益的额外收益部分。Merton（1974）[2]最早对公司债利差的形成提出了理论性的解释。他认为公司债利差应由公司的违约风险程度、资产价格波动幅度以及债务期限等因素决定。在实证方面，Fama和French（1993）[3]、Longstaff等（2005）[4]等学者通过美国债券市场的数据，研究表明违约风险和债券剩余期限解释了公司债利差的主要部分。随着我国债券市场的发展，冯宗宪、郭建伟、孙克（2009）[5]，王永钦、陈映辉、杜巨澜（2016）[6]等学者尝试过借助公司债或地方债利差变化来衡量违约风险。
Moody’s KMV法是另一广为被人们运用的度量违约风险方法。国外学者运用该方法时一般会直接使用Moody-KMV公司公布的上市公司期望违约概率指标（Expected Default Frequency，简写为EDF。也有文献将其称为Probility of Default，简写为PD）度量违约风险，例如Garlappi等（2008）[7]、Filipe等（2016）[8]等。但是，Moody-KMV公司没有公布中国A股市场上市公司的EDF指标，因此国内学者在应用该方法时都需要自行构建EDF指标。EDF指标是基于Scholes和Black（1973）[9]、Merton（1974）[2]为期权定价的理论框架，经由Kealhofer（2003a，2003b）[10] [11]改造后得到的Vasicek-Kealhofer模型计算所得。陈艺云（2016）[12]、杨世伟、李锦成（2015）[13]等学者基于类似方法研究中国上市公司股票或债券的违约风险。
除了上述三种主流方法外，还有其他度量违约风险的方法，多数是基于计量经济学的理论。多因素线性回归分析（MCLP）是其中一种被认为在信用评分领域有潜力可以超越现有方法的信用分析方法。这种方法在对银行信用卡客户的分析上取得不错的成功，但在公司研究领域运用还较少（Li，Yu和Liu，2013;陈莹等，2015）[14][15]。
由于违约风险会对资产价格产生影响，所以才引起人们的关注。也正是因此，国内外学者在这方面的研究成果最为丰富。根据所研究的对象是债券还是股票，研究方法和结论又有差异。其中，早期研究违约风险的文献，绝大多数是将其与公司债券定价或信用评级相联系。例如，Merton（1974）[2]、Longstaff 和Schwartz（1995）[4]、Duffie和Singleton（1999）[16]、Zhou（2001）[17]、Elton等（2001）[18]、林鸿熙、林建伟（2011）[19]、王安兴等（2012）[20]等在不同时期、使用不同样本、通过各具特色的计量或理论模型研究违约风险对债券溢价的影响。近年来，研究违约风险与股票收益的文献有所增多。这些文献都通过构建违约概率指标来度量违约风险，具体方法有两种：一是基于市场数据，在Merton（1974）结构化模型的基础上构建违约概率指标，二是使用财务数据来构建指标，例如Campbell等（2008）[21]。由于指标构建方法的差异，以及分析范式和研究样本的区别，目前在违约风险—股票收益关系方面尚未出现广受认同的一致结论。