对于信用风险缓释工具这类产品, 其定价究竟依据什么, 这成为了众多市场参与者内心的困惑。从本质上来说, 它属于那种借助衍生品手段来转移信用风险的工具。该产品的定价是围绕着“违约可能性”以及“风险补偿”来展开的。然而在实际的操作当中, 其复杂程度远比理论上要高得多, 是十分难以把控的。
信用风险缓释工具怎么定价
核心定价在于违约概率以及违约损失率, 交易商报价之时, 会参照标的债务人的信用评级、行业景气度、宏观经济环境等等因素, 全面综合地测算违约可能性, 基础定价一般以CDS点差的形式予以呈现,点差越高表明风险溢价越高。
实务里信用风险缓释工具定价, 常常会采用简化模型以及全模型这两种路径。简化模型依靠市场所隐含的违约概率, 全模型却是要从企业财务报表着手去推导。它们二者各有各的优点与不足之处, 相比较而言, 简化模型更加贴近市场,全模型则更契合个体的信用状况。
国内银行间市场常运用的CRMA、CRMW等工具信用风险缓释工具定价, 其定价还关联着流动性补偿, 信用债市场流动性呈现出明显分化状况, 流动性越欠佳的标的, 点差自然而然地要加大。
信用风险缓释工具定价实务
定价并非单纯套用公式, 还需考量对手方资质以及市场情绪。自2023年起始, 部分区域城投债的风险事件频繁发生, 市场针对信用风险缓释工具的定价逻辑也出现了显著变化。
不可忽视的定价变量是流动性溢价, 债券发行规模越小, 换手率越低, 做市商承担的相应风险溢价就越高了, 有些发行人为降低成本, 选择规模还算符合要求且流动性还可以的标的当作参考债务。
在定价的进程当中, 还得要顾及相关性方面的风险。对于单一标的而言, 其信用风险是相对独立存在的, 然而, 针对一揽子工具进行定价的时候, 就需要去评估各个标的之间的关联性, 而这种关联性会直接对风险分散的效果产生影响。
信用风险缓释工具实务痛点
就当前的市场情形而言, 存在这样的状况, 部分中小机构并不具备自主定价的能力, 而是依靠头部做市商来进行报价, 进而致使其议价的空间较为有限。另外, 评级调整滞后同样属于一个问题, 具体表现为, 很多定价模型所涉及的数据更新频率难以跟得上市场变化的速度。
在国内, 信用风险缓释工具的市场深度, 依旧存在着能够提升的空间。跟海外成熟的CDS市场相比较而言, 我们这边的交易活跃度、参与者结构, 都仍然有着可以优化的剩余空间。顺着注册制改革不断推进以及信用分层不断加剧的趋势, 定价能力将会成为机构的重要核心竞争力当中的一个。
