宏观经济变量对中国国债风险溢价影响的实证研究——基于上海证券交易所的交易数据，本文主要内容关键词为：溢价论文,国债论文,宏观经济论文,交易所论文,中国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
与成熟金融市场相比，中国债券市场在资源配置中的基础性作用发挥得还远远不够，仍然无法满足中国经济持续发展的需要。但是，近几年，中国债券市场的发展卓有成效。特别是2010年以来，政府出台的一系列政策对债券市场的发展具有重大的意义。2010年8月，中国人民银行公布，允许境外央行或货币当局、港澳地区人民币清算行、跨境贸易人民币结算境外参加行等三类机构，以人民币投资境内银行间债券市场。2010年10月，证监会、人民银行、银监会联合下发了《关于上市商业银行在证券交易所参与债券交易试点有关问题的通知》，意味着上市银行可以重返上交所债券市场。
随着债券市场的发展和利率市场化进程的深入，债券投资越来越受到机构和个人投资者的关注。投资者在购入债券一段时间后，在债券到期前即将其出售以获得价差收益，在这种情况下，投资者面临着由于未来国债价格的不确定而导致持有期回报率不确定的风险。所以，研究债券风险溢价影响因素，尤其是宏观经济变量对债券风险溢价的影响是非常有意义的。考虑到国债是我国目前债券市场的主体和核心，本文试图对我国国债风险溢价水平与利率期限结构以及主要宏观经济变量关系进行实证研究，初步探索影响我国国债风险溢价水平的各种因素。
二、文献回顾
成熟的债券市场可以通过市场利率期限结构来准确预测短期、中期、长期市场利率。目前国外有大量的关于债券市场及利率变化模型的实证研究，如Satoshi Yamada(1999)以1984年12月至1998年8月之间日本7～10年期国债的月度风险溢价为研究对象，模型的解释变量选择了长短期利差、日经指数变化率、真实利率等；Cochrane，Piazzesi(2005)发现，在美国债券市场上，充分利用利率期限结构的信息可以提高对债券回报率的预测能力，然而利用一些常见的宏观经济变量信息却无法提高对债券回报率的预测能力；Ludvigson S，Ng S.(2005)认为，如果债券的超额回报率来自于风险溢价的理性变化，它应该与宏观经济变量相联系。
目前国内关于债券的文献主要集中在以利率期限结构为因变量进行相关的实证研究。这些研究主要分布在两个领域，一是研究利率期限结构和国债收益率曲线的拟合性，如朱世武、陈健恒(2004)利用中国银行间债券回购数据对期限结构理论进行了实证检验，研究结果表明投资者所要求的随时间变化的期限风险溢价才是影响期限结构的重要因素。肖巍巍、徐海峰(2006)采用贴现函数法来估计利率期限结构，用多项式样条拟合价格来近似地计算现值函数，从而得到国债收益率曲线。二是研究利率期限结构和主要宏观经济变量的关系，如刘金全、王勇(2007)通过估计和检验结构VAR模型，发现宏观经济冲击只对收益曲线的截距参数具有显著影响，而对收益曲线的斜率参数和曲率参数的影响微弱。石柱鲜、孙皓、邓创(2008)利用VAR-ATSM模型对中国利率期限结构与经济增长、通货膨胀和利率的相互关系进行分析。研究结果表明，在不同期限利差中，较长期利率利差对经济增长率和通货膨胀率的短期预测能力较弱，而中长期预测能力较强。而国内对影响国债风险溢价水平因素的研究比较少见，如杨宇俊、门明(2010)利用基于VAR系统的脉冲响应函数与方差分解技术实证检验了经济变量对交易所国债市场与银行间国债市场的短期动态影响，结果发现两个市场对经济变量冲击的反应存在明显差异，体现了国债市场分割的现状。
上述研究的一个共同点是，模型的构建是基于时间序列数据或横截面数据。与之不同的是，本文拟选择上海证券交易所债券市场相关交易品种，通过构建面板数据模型来对我国国债风险溢价水平和利率期限结构以及主要宏观经济变量关系进行实证研究。面板数据能更有效地反映单独的时间序列或横截面数据所不能反映的个体差异，同时能够提供更多信息、更多变化、更多自由度、减少模型估计偏差。
三、数据来源与模型设定
(一)数据来源及变量选择。
1、变量的时间区间选择。自2002年至2008年上半年，我国明显处于一个渐进的加息周期当中，2008年下半年连续四次降息，2009年利率未作调整，2010年10月20日开始加息。为了保证模型所受的外界经济环境冲击的同质性，提高模型估计精度，本文只考察2008年11月到2010年9月间的样本数据。同时考虑为满足构建平衡面板模型的要求，本文最终选择了上海证券交易所债券市场11个国债投资品种，具体见表1。
2、变量的计算。模型中将以每个债券的风险溢价水平作为被解释变量。为了获得每个债券的风险溢价水平，先计算每个债券的月度回报率。债券的月度回报率Ri，t计算公式如下：
(1)如果当月债券支付利息，债券的回报率为：
另由于国债回购的违约风险极小，且交易活跃、流动性好，经常被用来度量无风险资产收益，因此我们选择银行间市场1个月期回购利率作为无风险利率rt，这样
就表示每个债券的风险溢价水平。
(二)模型设定。
模型的解释变量包括主要宏观经济变量和利率期限结构变量。在宏观经济变量的选择上，本文将重点考察银行存款利率(代表官方利率)、通货膨胀、宏观经济状况、货币政策、资金供求情况、股票二级市场行情等因素。具体的宏观经济变量指标有：一年期银行存款利率(DR)、消费价格同比增长率(CPI)、规模以上工业增加值同比增长率(IND)、广义货币供应量同比增长率(M2)、上证综合指数月度收益率(SSI)。同时，利率期限结构变量将通过每个债券在每个时点t上的到期收益率与无风险利率的利差来衡量。
综上，本文构建以下面板模型：
模型(3)隐含的假设是每个债券的风险溢价水平受各个宏观经济变量及利率期限结构变量的影响相同，但实际上每个债券因为久期的不同可能导致宏观经济变量对各个债券风险溢价水平的具体影响不同，而且随着每个债券到期时间的临近，久期也在发生变化，导致它们相互间的影响也在动态变化。所以，本文对模型(3)作进一步修正，在模型中引进久期，以便更客观地描述变量间的关系，修正后的模型如下：
四、实证分析
本文模型估计采用GPE2/GAUSS 6.0软件(Lin，2001)。模型估计结果见表2。在表2中，方程1是全部解释变量的计量结果，方程2是剔除了统计上不显著的变量后的计量结果。
本文是单向平衡平行数据分析，根据Hausman设定检验结果，最终选取随机影响模型实证结果。由表2可知：
第一，a1的系数显著为正，说明每个债券到期收益率与短期利率的利差越大，则该债券可以获得更大的超额投资回报率，并且债券的久期越大，所获得的回报将更高。
第二，通货膨胀对债券风险溢价水平的影响非常大，但每一期的CPI水平对当期的债券风险溢价水平的影响不同。a2的系数没通过t检验，说明当期CPI水平对当期债券投资超额回报率影响不显著。a3的系数显著为正，说明上期CPI水平越高，当期国债风险溢价水平越低。a4的系数显著为负，说明上两期的CPI水平与当期国债风险溢价水平存在显著的正相关关系。
第三，a5的系数显著为负，说明规模以上工业增加值增长率与债券投资超额回报率存在负相关关系。
第四，a6的系数显著为正，说明广义的货币供应量同比增速(M2)与国债的风险溢价水平存在显著正相关关系。
第五，a7的系数显著为负，说明上证综合指数月度收益率与当月国债风险溢价水平存在显著的负相关关系。
第六，a8的系数不显著，说明国债风险溢价水平对官方市场利率不敏感。
五、研究结论
第一，对于相同期限的债券，长短期利差越大，则债券风险溢价水平越高。同时，长短期利差对于短期债和中长期债的风险溢价能力的影响不同，期限越长(久期越长)的债券，其风险溢价也相应增加。这意味着，债券的利率期限结构曲线越陡峭，其蕴涵的超额回报机会越多。
第二，通货膨胀因素对债券超额回报率的影响非常大，但每一期的通货膨胀水平对超额回报率的具体影响效果不同。这应该和中国经济数据公布的日程安排密切相关。中国每个月的经济数据一般滞后一个月公布，所以可能导致当期的债券超额回报率与当期CPI水平没有显著关系，因为当期的CPI水平要等下个月才公布。上期CPI水平越高，当期国债超额回报率越低，这可能是因为：上期CPI在当期公布，CPI水平越高，市场就要求更高的债券收益率，导致债券价格下行，降低债券持有期的投资回报率。上两期的CPI水平则与当期国债超额回报率存在显著的正相关关系，部分抵消上期CPI水平对当期国债超额回报率的负向作用。这可能是因为：由于上期CPI水平上升导致当期国债收益率出现一定程度的过度上行，在下期对收益率有回调的需求，导致价格回升，从而提高债券投资超额回报率。
第三，规模以上工业增加值同比增长率与债券投资风险溢价水平存在明显的负相关关系。在目前中国的经济发展模式中，投资因素起主要驱动作用。用规模以上工业增加值指标可以较好地衡量经济发展指标。如果规模以上工业增加值同比增长率不断提高，意味着整个经济增长处在一个快速的上升通道当中，各种资金将主要追求高风险高收益的投资标的，低风险低收益的债券市场面临收益率上行的压力，使得债券收益率曲线上行，导致价格下跌，降低持有期内的债券投资回报率。
第四，广义货币供应量同比增速(M2)提高时，债券风险溢价水平相应上升。这个结果和本研究所选样本的时间区间相关。在这个时期，包括中国在内的全球各个主要国家均实行宽松的货币政策。在实体经济增速面临下行风险及市场资金面极其宽松的双重作用下，债券市场成为资金的避风港，导致债券市场收益率下行，价格上行，从而提高了债券投资超额回报率。
第五，债券市场风险溢价水平与上证综合指数月度收益率存在明显的跷跷板效应。当市场资金流出债券市场，涌入股票市场时，债券市场收益率上行，价格下行，而股票市场回报率上行。
第六，债券市场风险溢价水平与官方利率关系很弱。这可能是因为官方利率为非市场化利率，对宏观经济变化存在滞后效应，而作为高度市场化的债券风险溢价水平可能对CPI水平而非官方利率更为敏感。
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