我國公司債市場監管效果度量與制度完善
發布時間:2020-12-01 19:19
我國公司債市場正處于快速發展階段,這一階段易產生信用違約風險。公司債市場累積的信用違約風險可能觸發系統性金融風險。于我國而言,研究公司債市場的監管成因及效果對于防范系統性金融風險具有重要意義。本文基于實證分析,分別運用馬爾科夫狀態轉換向量自回歸模型以及脈沖響應函數模型,對我國公司債市場在不同監管周期下的監管效果問題進行了分析。結果顯示,中國公司債市場存在顯著的監管效果周期,而周期轉換機制受到來自監管政策、公司債發行規模、社會融資規模等多種因素的動態相互影響。據此,本文提出以下建議:公司債市場監管應建立以統一監管為基礎的制度改革方向與路徑;公司債監管系統應在金融穩定委員會的組織下,盡快進行以功能監管為目標的制度改革,以實現市場準入條件、信息披露標準、資信評級要求、投資者適當性管理和投資者保護五個方面的統一。
【文章來源】:金融監管研究. 2019年12期 第66-81頁 北大核心CSSCI
【文章頁數】:16 頁
【部分圖文】:
圖3:兩種區制下公司債市場信用違約水平對社會融資規模的脈沖響應
2015年2月至2018年12月,大部分樣本點落在了區制狀態2內,表明監管系統發生了結構性變化,即由“低違約波動狀態”向“高違約波動狀態”轉變。這意味著公司債市場總體信用違約風險水平明顯提高,市場監管效果處于高違約波動狀態。這也表明本文采用的MSIH(2)-VARX(1)模型能夠驗證假設H1。表7則展示了兩種狀態之間的轉移概率以及各自的特征。可以看出“低違約波動狀態”與“高違約波動狀態”的自身持續概率均較高,分別為0.9511和0.9625。就轉換概率而言,“低違約波動狀態”向“高違約波動狀態”轉換的概率為0.0489,而“高違約波動狀態”向“低違約波動狀態”轉換的概率為0.0375。這表明,整個系統更傾向于向“高違約波動狀態”轉變,且具有明顯的“棘輪效應”。就兩種狀態的具體特征而言,系統處于“低違約波動狀態”和“高違約波動狀態”下的樣本數為41和54;系統43.45%的時間處于“低違約波動狀態”,平均可持續20.47個月;而系統56.55%的時間處于“高違約波動狀態”,平均可持續20.64個月。
問題三如圖4所示,給定公司債信用違約規模一個標準差的正向沖擊,在區制1下,公司債信用違約規模對自身沖擊響應幾乎為0;而在區制2下,公司債信用違約規模對自身沖擊存在正響應,且響應不斷減弱,直至收斂。結果還顯示了在“低違約波動狀態”下,市場上偶然發生的公司債信用違約事件對監管機構、發行人和投資者的影響有限。此時公司債市場的信用違約事件不會引起監管機構的重視和促使其提高監管強度;而在“高違約波動狀態”下,市場上發生的公司債信用違約事件對監管系統、發行人及投資者的影響均較為明顯,且帶來的市場沖擊將持續較長時間。這表明,日趨增多的公司債信用違約事件已引起各界廣泛關注,特別是互聯網媒體系統,容易將公司債信用違約問題推上風口浪尖,監管系統開始重視并出臺趨嚴的監管政策,投資者風險偏好會轉弱;在這種情況下,公司債發行人的融資渠道將變窄,新發公司債將變得較為困難,部分公司債發行人將陷入流動性困境。公司債市場的信用違約風險水平也將進一步提升。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]債券市場泡沫結構性分化及交叉傳染效應研究[J]. 郭文偉,李嘉琪. 金融監管研究. 2019(02)
[2]公司債市場的風險來源、預警與防控研究[J]. 唐晉榮,李湛. 金融監管研究. 2018(05)
[3]債券市場監管改革的重點[J]. 劉庭竹. 中國金融. 2018(08)
[4]發展中國債券市場需要重點思考的幾個問題[J]. 吳曉求,陶曉紅,張焞. 財貿經濟. 2018(03)
[5]加強債券市場風險管控[J]. 謝多. 中國金融. 2017(01)
[6]中國債券市場發展中熱點問題及其認識[J]. 徐忠. 金融研究. 2015(02)
[7]基于馬爾科夫區制轉移模型的中國金融風險預警研究[J]. 王春麗,胡玲. 金融研究. 2014 (09)
[8]中國債券市場的多頭監管:低效監管抑或部門競爭[J]. 宋常,韓斯玥,張羽瑤. 上海金融. 2013(02)
[9]我國債券市場分割問題研究[J]. 溫彬,張友先,汪川. 宏觀經濟研究. 2010(11)
[10]基于馬爾科夫區制轉移模型的風險價值度量——對我國股市波動區制的識別與預警[J]. 孫葉萌,王晨. 經濟縱橫. 2010(03)
[1]The impact of monetary policy on corporate bonds under regime shifts[J] . Massimo Guidolin,Alexei G. Orlov,Manuela Pedio. Journal of Banking and Finance . 2017
[2]Portfolio Diversification and International Corporate Bonds[J] . Edith X. Liu. Journal of Financial and Quantitative Analysis . 2016 (3)
[3]Macroeconomic effects of corporate default crisis: A long-term perspective[J] . Kay Giesecke,Francis A. Longstaff,Stephen Schaefer,Ilya Strebulaev. Journal of Financial Economics . 2013
[4]The Systematic Risk of Corporate Bonds[J] . Mark Weinstein. Journal of Financial and Quantitative Analysis . 1981 (3)
本文編號:2894993
【文章來源】:金融監管研究. 2019年12期 第66-81頁 北大核心CSSCI
【文章頁數】:16 頁
【部分圖文】:
圖3:兩種區制下公司債市場信用違約水平對社會融資規模的脈沖響應
2015年2月至2018年12月,大部分樣本點落在了區制狀態2內,表明監管系統發生了結構性變化,即由“低違約波動狀態”向“高違約波動狀態”轉變。這意味著公司債市場總體信用違約風險水平明顯提高,市場監管效果處于高違約波動狀態。這也表明本文采用的MSIH(2)-VARX(1)模型能夠驗證假設H1。表7則展示了兩種狀態之間的轉移概率以及各自的特征。可以看出“低違約波動狀態”與“高違約波動狀態”的自身持續概率均較高,分別為0.9511和0.9625。就轉換概率而言,“低違約波動狀態”向“高違約波動狀態”轉換的概率為0.0489,而“高違約波動狀態”向“低違約波動狀態”轉換的概率為0.0375。這表明,整個系統更傾向于向“高違約波動狀態”轉變,且具有明顯的“棘輪效應”。就兩種狀態的具體特征而言,系統處于“低違約波動狀態”和“高違約波動狀態”下的樣本數為41和54;系統43.45%的時間處于“低違約波動狀態”,平均可持續20.47個月;而系統56.55%的時間處于“高違約波動狀態”,平均可持續20.64個月。
問題三如圖4所示,給定公司債信用違約規模一個標準差的正向沖擊,在區制1下,公司債信用違約規模對自身沖擊響應幾乎為0;而在區制2下,公司債信用違約規模對自身沖擊存在正響應,且響應不斷減弱,直至收斂。結果還顯示了在“低違約波動狀態”下,市場上偶然發生的公司債信用違約事件對監管機構、發行人和投資者的影響有限。此時公司債市場的信用違約事件不會引起監管機構的重視和促使其提高監管強度;而在“高違約波動狀態”下,市場上發生的公司債信用違約事件對監管系統、發行人及投資者的影響均較為明顯,且帶來的市場沖擊將持續較長時間。這表明,日趨增多的公司債信用違約事件已引起各界廣泛關注,特別是互聯網媒體系統,容易將公司債信用違約問題推上風口浪尖,監管系統開始重視并出臺趨嚴的監管政策,投資者風險偏好會轉弱;在這種情況下,公司債發行人的融資渠道將變窄,新發公司債將變得較為困難,部分公司債發行人將陷入流動性困境。公司債市場的信用違約風險水平也將進一步提升。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]債券市場泡沫結構性分化及交叉傳染效應研究[J]. 郭文偉,李嘉琪. 金融監管研究. 2019(02)
[2]公司債市場的風險來源、預警與防控研究[J]. 唐晉榮,李湛. 金融監管研究. 2018(05)
[3]債券市場監管改革的重點[J]. 劉庭竹. 中國金融. 2018(08)
[4]發展中國債券市場需要重點思考的幾個問題[J]. 吳曉求,陶曉紅,張焞. 財貿經濟. 2018(03)
[5]加強債券市場風險管控[J]. 謝多. 中國金融. 2017(01)
[6]中國債券市場發展中熱點問題及其認識[J]. 徐忠. 金融研究. 2015(02)
[7]基于馬爾科夫區制轉移模型的中國金融風險預警研究[J]. 王春麗,胡玲. 金融研究. 2014 (09)
[8]中國債券市場的多頭監管:低效監管抑或部門競爭[J]. 宋常,韓斯玥,張羽瑤. 上海金融. 2013(02)
[9]我國債券市場分割問題研究[J]. 溫彬,張友先,汪川. 宏觀經濟研究. 2010(11)
[10]基于馬爾科夫區制轉移模型的風險價值度量——對我國股市波動區制的識別與預警[J]. 孫葉萌,王晨. 經濟縱橫. 2010(03)
[1]The impact of monetary policy on corporate bonds under regime shifts[J] . Massimo Guidolin,Alexei G. Orlov,Manuela Pedio. Journal of Banking and Finance . 2017
[2]Portfolio Diversification and International Corporate Bonds[J] . Edith X. Liu. Journal of Financial and Quantitative Analysis . 2016 (3)
[3]Macroeconomic effects of corporate default crisis: A long-term perspective[J] . Kay Giesecke,Francis A. Longstaff,Stephen Schaefer,Ilya Strebulaev. Journal of Financial Economics . 2013
[4]The Systematic Risk of Corporate Bonds[J] . Mark Weinstein. Journal of Financial and Quantitative Analysis . 1981 (3)
本文編號:2894993
本文鏈接:http://www.malleg.cn/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/2894993.html

