债券市场质量指标构建与推动我国债券市场高质量发 展建议 类承曜，邓晴元 摘要：党的十九大报告中指出“深化金融体制改革，增强金融服 务实体经济能力，提高直接融资比重，促进多层次资本市场健康 发展，健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架，深化利率 和汇率市场化改革”，为我国金融市场的发展勾画了新的蓝图。 作为我国金融市场的重要组成部分，近年来，我国债券市场取得 飞速发展，但和国际发达国家市场相比，在市场流动性、有效性 和开放度方面都还有一定差距。 本课题根据利率债和信用债不同特征，分别构建了我国债券市场 基于流动性，波动性，透明度，有效性和开放度五大指标的评价 体系。研究首先回顾了我国利率债和信用债市场从 2010 年 1 月 ——2020 年 12 月，在上述五个维度的发展变化和影响因素。然 后基于数据可得性，主要基于流动性、波动性和有效性（开放度 指标单独附加），通过主成分分析和因子分析分别构建了我国利 率债和信用债市场质量总指标，发现因子模型的结果更贴合实际 情况。基于总指标结果，我国利率债和信用债市场的质量都在 2014 年断崖式改善后逐步提升。 （一）研究背景与研究意义 党的十九大报告中指出“深化金融体制改革，增强金融服务 实体经济能力，提高直接融资比重，促进多层次资本市场健康发 展，健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架，深化利率和 汇率市场化改革”，为我国金融市场的发展勾画了新的蓝图。作 为我国金融市场的重要组成部分，近年来，我国债券市场取得飞 速发展。截止 2020 年末，中国债券市场存量规模达 114.31 万亿 元人民币。同时我国的债券市场在债券规模和债券品类上都实现 了较大的突破。2020 年末社会融资规模存量为 284.83 万亿元， 企业债券余额为 27.62 万亿元，占比约 9.70%，是企业融资的重 要渠道。债券市场在服务经济、提升融资比重、支持融资供给侧 改革方面发挥着重要作用，也是央行进行货币政策操作和宏观调 控的重要平台。 债券市场是金融市场的重要组成部分，发挥着关键的资金融 通的作用，也是央行进行货币政策操作和宏观调控的重要平台， 所以保证债券市场高质量健康发展尤为关键。近年来中国债券市 场发展迅速，主要的三大类别分别为利率债、信用债和同业存单， 其中利率债的存量规模占比截至 2020 年底达到 50.13%。债券的 品类日益丰富，细分品种主要包括国债、地方政府债、政策性金 融债、公司债、同业存单、中期票据和资产支持证券等，给投资 者提供了更加多样化的选择。 图 1 2020 年年末债券市场各细分品类存量规模 资料来源：Wind 放眼国际，中国债券市场在全球的排名也上升到第三的位置， 仅次于美国和日本。就债券种类而言，中国的债券品种较为丰富， 形成了金融债、公司债、企业债、中票、资产支持证券并存的局 面，其中国债规模的占比近年来稳定在 17%左右。而美国和日本 的市场则主要以国债为主，美国的国债占比稳定在 35%-40%的区 间内，日本的国债占比更是达到了 90%以上。就绝对规模而言， 美国债券存量规模接近 43 万亿美元，相当于中国、日本和欧洲 三大经济体的存量规模之和。 图 2 中美日国债存量规模占全部债券存量规模对比 资料来源：Wind 随着中国金融业对外开放的不断深入和资本市场国际化的 进一步深化，我国债券市场将成为国际投资者重要的投资目的地。 2019 年起，我国债券市场受到了境外发行人、投资者的更大的 关注。2019 年 4 月，我国的国债、政策性金融债都正式纳入彭 博巴克莱全球综合指数，并且境外机构目前已经持有我国债券约 2 万亿元。2020 年 2 月 28 日起，中国国债正式纳入摩根大通全 球新兴市场政府债券指数。所以提升我国债券市场的竞争力，保 证我国债券市场高质量健康发展至关重要。 我国债券市场在高速深入发展的同时，也面临着内外部环境 的变化。一方面，在 2008 年金融危机之后，美国、日本、欧洲 等国家采取了非常规宽松货币政策。而在当前世界经济增速放缓 的背景下，货币政策宽松的态势依然会延续，我国债券市场在面 临全球货币金融环境变化时也要做好自身的调整。另一方面，随 着供给侧改革的进一步深化以及我国的结构性去杠杆政策的推 行，债券的期限结构、资金需求主体的分布也会经历适应性调整。 近两年，我国债券违约的案例开始增多，刚性兑付的“信仰”逐 渐被打破，在债券发行和债券交易环节，信用的分层和流动性分 层更加明显，我国的债券市场也会经历调整和波动。最后，随着 我国经济实力的提升，我国已经是世界第二大经济体。未来，我 国债券市场对境外投资者的吸引力将不断提升。截止 2020 年 1 月，国际投资者持债规模超过 2.2 万亿元人民币，占我国债券市 场存量规模比例超过 2.19%，未来将有越来越多的境外投资者进 入我国债券市场，不断国家的投资者的投资理念和策略，不同国 家投资者资金的全球配置和流动也会对我国的债券市场提出更 高的质量要求，今后需要更加注重推动债券市场功能的强化，质 量的提升，稳健性的增强。 为了保证债券市场能够持续高质量发展，必须要不断完善债 券市场的基本制度和评估度量体系，为不断发展的债券市场保驾 护航、指引方向。因此，构建更为全面系统的对于债券市场的度 量指标体系具有现实性和紧迫性。 由于市场质量是一个定性的概念，对其高低程度的变化很难 判断。所以本文将重点考察关于我国债券市场质量的几个具体指 标，通过对这些指标变化的情况的分析，来对我国债券市场质量 进行全面客观评价。本文将构建一个对债券市场质量进行度量的 指标体系，包括流动性、波动性、透明度、有效性和开放度等五 个方面的指标。流动性是指交易者能即时地交易且价格不会出现 剧烈波动，包括宽度、深度、即时性和弹性四个维度；波动性是 指资产价格在市场交易中的波动程度，用于揭示金融资产价格的 不确定性和交易者面临的风险程度；透明度是指信息披露程度， 包括与成交量、成交价、交易者身份等有关的交易信息的披露； 有效性是指价格能够准确、充分和即时地反映市场信息；开放度 是指外国机构参与中国市场的深度和广度，以及中国在境外市场 的参与度。这个全面和系统的指标度量体系可以更好地对债券市 场质量和发展状况进行研究和评估，及时反映出债券市场发展过 程中的可能风险和未来的发展趋势，对于帮助决策当局判断宏观 走势并制定相应政策方面将发挥不可或缺的作用，有助于推动建 设高质量债券市场。 （二）指标体系 1.流动性 （1）研究背景 随着资本市场的发展、股票市场机制逐步完善，我国债券市 场的发展越来越受重视，利率市场化的深入又将把我国债券市场 发展推向一个新的阶段。在这样的背景下，对我国债券市场流动 性进行研究具有较强的理论意义和现实意义。Demsetz(1968)发 表的《The Cost of Transacting》一文奠定了证券市场微观结 构理论的基础。大量文献和案例表明, 流动性是市场的核心, 一 个市场只有具有良好的流动性, 才能称为是有效率有竞争力的 市场。一个流动性好的市场能够增强参与者的信心, 并且能够抗 御外部冲击, 降低系统风险，投资者想从证券市场得到的只有流 动性。 从图 3 和图 4 中可以看出，自 2000 年以来，中国债券各市场 和各品种交易量呈快速增长态势。 资料来源：Wind 图 3 中国分市场债券交易量 图 4 中国分产品债券交易量 资料来源：Wind （2）文献综述 学者从不同维度定义并构造了流动性指标。Campbell et al. (1998)指出，金融市场的流动性是指投资者能够迅速匿名地买卖 大量的证券，同时证券价格受到的冲击较小，这是一个相对广泛 接受的观点。Grossman and Miller(1988)提出，流动性是指愿 意推迟交易的交易商比希望立刻执行的交易商以更好价格成交 的可能性。Harris(1990)提出了流动性的四个维度，即宽度、深 度、即时性和弹性。宽度是指交易价格偏离市场中间价格的程度， 一般用价差来衡量;深度反映某一特定价格水平下的交易数量， 是衡量市场价格稳定程度的指标，可用在不影响市场价格条件下 可能的交易量或某一给定时间做市商委托单上的委托数量来表 示;即时性是指投资者有效报单成交的速度;弹性是指单位交易 量引起价格波动的幅度或委托单不平衡的调整速度。四个维度中 宽度和深度指标、即时性和宽度都可能存在矛盾。时文朝等（2009） 对这个四个维度进行了进一步阐述，一是交易即时性,也可视为 债券变现和交易清算的难易程度,即时性越强,则流动性越好；二 是交易宽度,最常见的衡量指标是买卖价差,当买卖价差足够小 时,市场具有宽度,即流动性强；三是交易深度,即在特定价格上 存在的订单总数量,总数量越大,说明流动性越强；四是弹性,即 由于一定数量的交易导致价格偏离均衡水平后恢复均衡价格的 速度。 众多衡量流动性方法主要可以分为两大类，一类是利用高频 交易数据（证券价格的逐笔交易数据）的买卖价差衡量流动性， 有效买卖价差越小，流动性越大，例如 Goyenko(2009)利用高频 数据估计有效买卖价差为；一类是利用低频交易数据（比如日收 盘价格数据）来衡量流动性，这一类流动性测度主要从伴随订单 流的价格变化这一维度进行考虑，例如 Bao 等（2011）用价格变 化序列协方差的的负数衡量公司债流动性；Amihud（2002）用单 位成交金额的绝对回报衡量股票流动性，在此基础上，国内的刘 海龙等（2003）利用换手率与价格波动幅度之比衡量了中国股票 市场的流动性，余立凡（2008）利用单位换手率带来的价格波动 幅度研究了上证 A 股的流动性。 国内研究方面，对债券市场流动性的研究主要集中在交易所 债券市场，通过对流动性指标的统计研究(包括交易量、交易金 额、发行量等)，发现我国交易所债券市场的流动性在逐年提高 (李新，2001；郭泓和杨之曙，2007)。银行间债券市场研究方面， 袁东(2004)使用换手率作为度量债券流动性的指标，对比分析了 上海证券交易所市场和银行间市场的国债流动性差异，认为两个 市场分割所导致的波动性较大。张瀛(2007)以 2003－2004 年银 行间债券市场数据为研究样本，运用日交易数据分析了做市商制 度、风险波动等因素对债券流动性的影响。姚秦(2007)运用 2006 年之前的报价数据对银行间债券市场的流动性和稳定性进行了 实证研究，认为做市商的双边报价具有显著的引导作用，能在一 定程度上提高银行间债券市场的流动性。 （3）国际比较 在国际比较方面，美国债券市场的流动性好于中国债券市场 流动基本成为常识，造成的原因有以下四点： ①规模结构不同。 规模方面美国债券市场的规模较大，发展时间早，较为成熟。 而我国的债券市场起步晚。截止 2020 年底，我国债券市场存量 为 120 万亿元，美国债券市场存量为 50196（十亿美元），是我 国的 2.7 倍（汇率为 6.5）。 在结构方面，美国债券市场主要以公司债券、抵押支持债券 为主，而我国主要以政府类债券为主。这说明，美国债券市场主 要以信用债为主，债券市场作为直接融资的金融市场，可以更好 地为企业提供融资渠道，进而为实体经济的发展提供直接支持。 规模和结构方面的劣势导致中国的债券市场没有美国的债券市 场发达，进而影响了流动性。 ②中美两国债券市场的交易方式不同。 在美国债券市场中，不仅有现货和回购市场，还有期货市场、 期权市场等，交易方式非常多样。但我国的债券市场交易方式只 有现货和回购交易两种。单调的交易方式也限制了债券市场的流 动性 ③信用评级机构的形式不同。 美国的信用评级机构都拥有独立财产并承担无限责任，是完 全独立的公司，靠出售评级报告生存。但是我国的评级机构是依 附于各级行政部门，因此缺乏竞争和市场性，积极性不高，也不 能对企业机构信用等级进行持续性的跟踪评定。在违约的企业债 中不乏高评级债券。信用评级的约束力确实也造成债券，尤其是 信用债流动性较低的原因。 ④监管模式比较。美国证券市场主要由主要监管主体证监会 和祖率组织美国证券交易商协会。监管主体简单直接。我国债券 根据不同品种，分别由多个机构审批和实施监管。例如，国债发 行由财政部审批管理，企业债由发改委，金融债由由央行，交易 所上市的债券交易由证监会管理。这充分说明，我国的债券市场 与美国债券市场而言较为分裂，不利于债券之间的比较和组合， 同时也不利于债券的流动性。 （4）评价指标 ①买卖价差：10 年期国债买卖价差 买卖价差（Bid-Ask Spread）是愿意买入和卖出该种资产的 价格之差，代表流动性的成本。理论上，资产的买卖价差越小说 明其流动性越高。由于柜台市场成交量较小，银行间市场各机构 报价数据频率较高，且银行间市场体量较大，因此本文以银行间 市场为主体，由于利率债是债券市场的基准，而 10 年期国债的 收益率是关键期限的无风险基准利率，对债市市场的影响最大， 也最受关注，所以本文选择 10 年期国债的数据。实证研究中经 常采用以下两种方式定义买卖价差：ABAS＝ASK－BID；RBAS＝ （ASK－BID）/（（ASK＋BID）/2）。其中，ABAS 为绝对买卖价差， RBAS 为相对买卖价差。后者较前者的优点在于其可比较性较强。 因此本文采用“银行间市场 10 年期国债相对买卖价差”表示 Bid-Ask Spread，由于每日有多家银行提供多个报价，先求日度 平均，再求月度平均，再计算出每月相对买卖价差。计算公式为 “（买入全价－卖出全价）/（（买入全价＋卖出全价）/2）”，选 择全价而不是净价，是因为两者趋势是一致的，但全价包括的信 息更多，数据区间 2009 年 1 月-2020 年 12 月，数据来源于中央 国债登记结算有限责任公司。 ②换手率 市场流动性越高，交易成本越低，市场参与者投资积极性越 高，有助于提高债券市场运作的效率，反之市场流动性不足，将 增加发行者成本负担上升，使债券购买者，特别是持有量巨大的 金融机构面临较大的流动性风险，一旦金融机构面临大量现金需 求，可能因无法以合理价格变现持有债券，而遭受损失。换手率 是度量成交深度和流动性的有效指标，表示在一定时间内市场债 券转手买卖的频率，可反映市场交投活跃程度，换手率高，说明 债券交易活跃，投资者需求较高，债券市场流动性好。我国银行 间债券市场自成立以来，现券市场、质押式回购和买断式回购的 换手率都逐渐增加，但市场交易主体结构仍旧单一，以商业银行 为主；商业银行资产结构调整，以持有到期获取利息为目的；债 券双边报价机制不合理等问题，市场整体换手率不高。本文采用 “（现券成交额+回购成交额）/当月月末总债券存量”，数据区间 2009 年 1 月-2020 年 12 月，数据来源于 Wind。 ③Hui-Heubel 比率 流动性 Hui-Heubel 比率指标从价量结合的角度进行分析， 考虑了成交量对价格的冲击。在具有涨跌幅限制的市场上，采用 单日涨幅衡量成交量推动的价格波动并不合适，因此本文流动性 比率的计算采用 Hui-Herbel 比率，即： 其中为最高价、为最低价，表示振幅，V 为成交金额，为对 应市值。对于债券市场整体而言，P 采用如下的派许加权价格指 数，即采用有代表性的债券指数。 对于不同的债券市场，考虑采用银行间债券指数、国债指数、 企债指数、沪公司债、中证全债、中国债券总指数等进行度量， 数据区间 2009 年 1 月-2020 年 12 月，数据来源于 Wind。 ④交易量当月同比增速 债券交易量是反映债券市场流动性的重要指标，也可反映投 资者对于债券市场的认同程度，交易量的下降，表明市场流动性 减弱，流动性风险上升，流动性差的市场，投资者在短期内无法 以合理的价格卖掉债券，易引发投资者恐慌和抛售，加剧市场的 不稳定性。同样为去除季节性趋势，取月度同比增速。本文采用 “（现券成交量+回购成交量）同比增速”表示交易量同比增速， 数据区间 2009 年 1 月-2020 年 12 月，数据来源于 Wind。 ⑤发行量当月同比增速 当市场利率处于高位、资金紧缺时，发行成本提高，债券发 行量会随之减少；反之，当市场利率较低，流动性充足时，债券 发行方承担的成本降低，发行量也会提高。所以，本文选取债券 发行量作为衡量市场流动性的指标之一。当发行量出现显著下行 时，市场便有出现流动性风险的可能，如 2013 年，稽查风暴和 钱荒突袭给市场流动性带来了猛烈的冲击，债券市场的整体趋势 由牛转熊，导致一级市场发行量急剧下跌。考虑到月度债券发行 量具有比较明显的季节性特征，所以本文将月度发行量取同比增 速，数据区间 2009 年 1 月-2020 年 12 月，来源于 Wind。 ⑥质押杠杆水平月度同比 虽然中国债券二级市场换手率低，交投不活跃，流动性看似 较低，但 2016 年债灾一大原因是期限错配和杠杆叠加，债券发 行者可将发行债券所得流动性委外或同业，继而投向流动性较高 的市场，赚取收益差，债券持有者可将债券作为抵押品，从央行 或其他金融机构代持获得流动性，进行再投资，因此质押杠杆水 平是衡量市场流动性风险的一个新思路。 近年来，债市加杠杆已经成为提高资产管理收益的重要方法。 在货币政策相对宽松、市场利率处于低位的情况下，债券市场杠 杆水平高企。2013 年下半年，货币政策的突然收紧导致了“钱 荒”，使得高杠杆的债券市场出现了一轮大幅下跌。2016 年下半 年以来，央行开启了第二轮去杠杆进程，债市便逆转了长达两年 多的牛转“熊”。所以，杠杆率过高隐藏着潜在的市场风险。一 旦货币政策有所收紧或者资金链断裂，那么债市的稳定性便会受 到冲击。债券市场加杠杆的方式分为两种：一是通过场内回购交 易，即金融机构在银行间与交易所市场回购融入资金以购买债券， 获取票息与回购成本之间价差的超额收益部分；二是通过场外产 品设计，即金融机构获取劣后级资金的收益与优先级资金的成本 间的价差。将两种加杠杆方式比较来看，场内回购监管相对严格、 信息更加透明、资金供需更为市场化且成本较低。鉴于数据的可 得性，本文采用“托管量/（托管量-质押式待购回余额）”表示 质押杠杆水平，再取同比增速，数据区间 2009 年 1 月-2020 年 12 月，数据来源于 Wind。 ⑦短期债券占比 期限错配另一个需要考虑的是债券本身的期限长短。如果短 期债券（每月月末剩余到期期限 1 年期及以下的债券）占比较高， 则整个债券市场的不稳定性和风险也较高，如果出台相关货币政 策，或资本突然流失，或短期利率激增，短期债务负担增加，系 统脆弱性增大。现实中债券确实是以短期债券为主，1 年期以下 的比重最大，有必要将短期债券占比作为衡量稳定性的一个指标。 每月选择的债券是当月剩余到期期限 1 年及以下的，包含短期融 资券（发行期限在 1 年及以下的债券），选择剩余到期期限，而 不是发行期限，更能反映出债券市场实时的情况。本文采用“当 月月末剩余到期期限 1 年及以下债券金额/当月月末总债券存量” 和“当月月末剩余到期期限 1 年及以下债券数目（只）/当月月 末总债券数目（只）”表示短期债券占比，数据区间 2009 年 1 月 -2020 年 12 月，数据来源于中央国债登记结算有限责任公司。 ⑧十年国开债和国债利差 国开债与国债在所得税和增值税的税收政策上存在差异，该 差异是造成二者利差的基本原因，但是其利差也收到投资者结构， 交易性需求，流动性溢价等多方面因素的影响，并显示出“牛市 收窄，熊市走扩”的特征。国债由于票息免税、不占用风险资本、 不产生坏账等因素，利率相比于国开债较低。此外，2014 年国 开债发行方式改变后，国开债的二级市场流动性出现了明显好转， 因此国开债不可避免的出现了流动性溢价。在债市牛市时，市场 整体流动性宽松，国开债的流动性溢价低，二者利差缩窄。在债 市熊市时，市场整体流动性不足，对流动性的需求更为敏感，国 开债流动性溢价高，二者利差扩大。在此，本文选择关键期限 10 年期的国开债和国债利差作为衡量指标之一，数据区间 2009 年 1 月-2020 年 12 月，数据来源于 Wind。 （5）时间序列趋势 ①换手率 图 5 换手率时间序列趋势 资料来源：Wind 可以看出从 2013 年开始，债券市场的换手率在逐年提高。 换手率受到市场流动性的影响。市场的交易成本越低、投资者积 极性越高、市场运作效率越高则流动性越强，相应的市场的换手 率也会提高。但是除了流动性的影响因素，换手率还受到市场发 展的影响。2013 年换手率出现断崖式下降的现象，在市场托管 量稳中有进的前提下，主要原因在于交易量大幅下降。2013 年 基本数据低迷资金面超预期紧张，利率逐渐上升。此外，市场经 济了监管风暴和史无前例的钱荒。6 月 20 日，银行间隔夜回购 利率最高达到 30%。换手率也因此受到影响。债市监管风暴的兴 起令投资者迅速转向谨慎和观望，一时间市场流动性枯竭，买盘 难觅，收益率呈现断崖式的大幅上行。在经济面和资金面都非常 低迷的情况下，央行依然坚持正回购操作。多方面因素导致了资 金极度匮乏。 图 6 利率债、信用债换手率比较 资料来源：Wind 在利率债和信用债比较时，从图中可以看出，2013 年之前， 信用债和利率债的换手率差不多，2013 年后半年开始，由于监 管风暴和钱荒，市场换手率有突然下降，此后利率债的换手率有 回升，而信用债的换手率一直未能恢复。 ②Hui-Heubel 比率 图 7 LHH 比率时间序列趋势 资料来源：Wind 本文采用采用 10 年期国债活跃券指数作为计算基础。 LHH 从公式上看，即为涨跌幅与换手率的比，本质上是价格 对交易量的弹性。若交易量较大但价格变化不大，LHH 较小，则 说明市场流动性好，反之说明流动性不好。从图中可以看出，长 期看市场流动性总体向好，LHH 幅度呈明显收紧趋势。LHH 比在 2011 年、2013-2014 年底总体幅度较宽，说明价格对交易量变化 敏感。2013 年后半年由于钱荒和稽查风暴，价格波动上升而换 手率下降，LHH 比率猛增，且持续到 2014 年年底。2015 年开始 逐渐收窄，持续到 2018 年的牛市，说明流动性经过缓解达到较 高水平。由图可知，长期看，2015 年开始 LHH 突然变小主要是 由于交易金额的猛增造成的。因此利用 LHH 分析流动性时应当以 2015 年初为界限前后区间内比较。2016 年去杠杆使得市场流动 性有所下降，LHH 比率有明显增加，从第二个图也可以看出是也 是由于价格波动变大而换手率减小的原因造成的。 ③交易量当月同比增速 图 8 交易量增速时间序列趋势 资料来源：Wind 月交易量是直接反应债券市场流动性的指标。如果交易量下 降，说明市场的流动性下降，流动性风险上升。可以看出交易量 在 2014 年后有明显的回落，后又慢慢回升，究其原因，可能是 因为 2013 年的一级市场发行量明显下降，影响到了二级市场的 流动性，再加上 2016 年开始的去杠杆，质押杠杆水平下降，期 限错配的投机活动减少，使得债券交易没有之前频繁。 图 9 利率债、信用债成交量增速比较 资料来源：Wind 利率债和信用债相比较时，从图可知，利率债和信用债的成 交量月增速几乎保持同涨同跌且幅度近似，2017 年之前利率债 的月交易量增速波动更大，之后信用债的月交易量增速波动更大。 但总体而言差别不大。 ④发行量当月同比增速 图 10 发行量增速时间序列趋势 资料来源：Wind 当市场利率处于低位，流动性好时，发行债券的成本较低， 因此发行量会增加。反之，当市场利率处于高位，市场流动性较 差，融资成本较高时，发行量对相应减小。而发行量不足会进一 步恶化市场的流动性。从图可以看出，债券发行量优先的周期性， 大概一年为一周期，每年的三月左右是发行高峰期。从峰值的高 度来看，2013-2015 的发行量锐减，可能是由于 2013 年，稽查 风暴和钱荒突袭给市场流动性带来了猛烈的冲击，债券市场的整 体趋势由牛转熊，导致一级市场发行量急剧下跌。 图 11 利率债、信用债发行量增速比较 资料来源：Wind 利率债和信用债比较时，从图中可以看出利率债和信用债的 发行量增速的变化方向基本保持一致，处于同涨同跌的状态。并 且除去个别极大数据，利率债的发行量波动率小于信用债的发行 量。这可能是因为利率债例如国债、地方政府债等受政策影响较 大，可预测性较大变化较小。而信用债波动性大的原因有两个： 一方面，信用债比利率债的风险更大，所以受到利率债传导的潜 在政策时，对信息更加敏感，另一方面，我国信用债占比最大的 是中期票据和企业债，都是对个体企业的财务相关，因此不可控 性更强，波动性更大。 ⑤质押杠杆比 图 12 质押杠杆比时间序列趋势 资料来源：Wind 质押杠杆比从 2010 年开始不断增加，且震动幅度不断扩大。 2013 年下半年，货币政策的突然收紧导致了“钱荒”，使得高杠 杆的债券市场出现了一轮大幅下跌。在 2015 年年底到 2016 年年 初该比例达到较高水平。后随着金融监管“去杠杆”和降低中证 登的流动性风险和信用风险目标的不断推进，中国证券登记结算 有限公司会同上海证券交易所、深圳证券交易所联合发布了《债 券质押式回购交易结算风控指引（征求意见稿）》，旨在健全债券 质押式回购风险管理，明确参与机构责任，控制回购融资主体杠 杆。2016 年下半年以来，央行开启了第二轮去杠杆进程，债市 便逆转了长达两年多的牛转“熊”。从 2016 年年底开始，质押杠 杆比有明显下降，而且震荡幅度收窄。 ⑥十年国开债和国债利差 图 13 十年国开债和国债利差时间序列趋势 资料来源：Wind 十年期国开债和国债的利差主要是由于税收政策的差异造 成的。但税收政策差异仅仅是基础，由此造成的资产配置的差异 和流动性风险溢价是直接导致利差变化规律的因素。由图可知， 1）国开债利率的波动性大于国债利率波动性，2）当利率上升时 利差增加，利率下降时，利差收窄。当二者利差明显上行之时， 市场则出现了流动性风险的大幅提高。 ⑦小结 回顾整个观察的时间段，从 2010 年开始，债券市场经历了 震荡的小牛市。随后，2013 年的稽查风暴和钱荒造成了大熊市， 市场流动性下降。其中，质押杠杆比下降，国开债国债利率大幅 上升，利差也随之上升；交易量月增速及换手率都明显下降；一 级市场发行量极速下降，HH 由于价格的极度地点而比例收窄。 2014 年政策宽松的牛市，各个指标有明显的变化。2016 年去杠 杆进程进一步推进，市场由牛转熊，市场流动性下降。其中质押 杠杆比由于政策压力明显下降；国债国开收益率从低点开始上升， 利差逐渐变大；发行量增顶点稍有下降；HH 比例振幅扩大；交 易量以及换手率明显下降，但稍稍滞后于国开国债利差及 LHH 比 例。2018 年迎来债券市场大牛市，央行继续实行稳健的货币政 策，根据经济下行压力增大的形式变化，适时地通过降准和开展 中期借贷便利等操作加大中长期流动性投放力度，保持银行体系 流动性合理充裕，各项指标也随之有明显改善。 综上所述，以上指标均能从不同方面反映银行间债券市场的 流动性。其中质押杠杆比率主要体现市场的杠杆率，在 2016 年 去杠杆政策推进后有明显的下降，因此应当以 2016-2018 年为分 界线，分别比较前后时期内的流动性，不能通过质押杠杆比来比 较不同时期的流动性。国开债国债利差是较好的衡量流动性的指 标，牛市熊市的转换在指标中体现明显，几乎不需要深入分析分 类讨论即可反映流动性。但需要说明的有两点：首先，利差体现 流动性不应该从低点或者高点开始观察，而是应当把拐点当做流 动性变化的开始，从拐点开始提高警惕。其次，利差作为流动性 指标，相比于其他指标具有一定的滞后性。发行量月增速从一级 市场的角度反映了利率的水平，间接反映了市场的流动性。由于 发行需要一定的流程，因此发行量在体现流动方面也有一定的滞 后性。交易量月增速及换手率都是从交易量的角度体现市场的流 动性。其中换手率的变化较为明显，反应市场流动性的能力较强。 而且换手率去除了由于市场发展而增加的交易量，能够更好地体 现债券市场的活跃度，从而体现市场的流动性。最后的 LHH 比体 现了价格对交易量的敏感度，也可以作为衡量流动性的指标之一。 当市场流动性好时 LHH 明显收窄，流动性不好时幅度加宽。但在 使用 LHH 比例时需要以 2015 年初作为分界线各自比较，否则可 能造成 LHH 比率变化不明显的问题。 2.波动性 （1）文献综述 对债券市场波动性的研究，国外的研究文献较为丰富。 Bollerslev(1992)研究得出美国国债风险收益的波动性具有明 显的自相关性，而且波动的持续性较强，随时间的衰减程度缓慢。 Najand(1993)研究表明美国国债期货市场上周收益率的波动聚 类性与杠杆效应明显。Jones(1998)研究认为美国国债波动过程 符合单变量 GARCH 过程。目前国内研究文献对债券市场波动性的 研究主要集中在证券市场上，如任彪、李双成(2004)利用三种 GARCH-M 模型对中国股票市场不同发展阶段波动的非对称性特征 做了实证分析。蔡定洪等（2014）以银行间债券市场 7 天质押式 回购利率（R007）作为指标刻画银行间债券市场波动性特征。 （2）国际比较 文献方面，Bollerslev（1992）研究得出美国国债风险收益 的波动性具有明显的自相关性，而且波动的持续性较强，随时间 的衰减程度缓慢。Najand（1993）研究表明美国国债期货市场上 周收益率的波动聚类性与杠杆效应明显。Jones（1998）研究认 为美国国债波动过程符合单变量 GARCH 过程。 图 14 十年国债利率中美对比 资料来源：Wind 以十年期国债收益率衡量，可以看到，以美国为例，我国十 年期国债收益率波动率整体低于美国十年期国债收益率波动率。 此外，在 2013 年和 2020 年美国十年期国债收益率波动率的峰值 也显著高于中国。说明中国债券市场虽然在流动性上差于海外债 券市场，但波动性整体小于海外债券市场。 （3）评价指标 本文选取债券价格久期、R007 环比及波动率、债券收益率 波动率、债券收益率偏度作为衡量债券市场的指标，另外还从做 市商角度选取买卖价差的波动率考察债券市场稳定性。 ①债券价格久期 久期(持续期)是衡量债券价格波动性的一种方法，久期只是 加权平均计算证券现金流量现值的权数,该权数也就是每次现金 流量的现值占全部现金流量现值的百分比,或者说是每次现金流 量现值占债券全价的百分比。债券久期越长，权数越大,债券相 对价格的波动性也就越大。 ②R007 环比及波动率（月度） 债券价格的涨跌与市场基准利率的升降呈反向关系。利率上 升，债券价格便下滑，尤其是在升息的环境中，债券可能会出现 负回报。原因是投资者的预期收益由两部分构成，一部分是无风 险收益，另一部分是风险溢价。基准利率的升高直接提高了无风 险收益，不考虑其他影响，投资者的预期收益率也会相应提高。 所以投资者对债券的投资价值评估就会调低。相反利率下调，债 券价格便上升，债券收益也会增加。债券整体价值与利率的波动 率也呈反向关系。利率波动越大，债券整体价值越低。 基准利率一般满足以下特点：（1）指标简单明确，易于投资 者理解和债券定价。（2）真实反映市场波动，由市场力量决定， 而不是由政府控制。（3）报价和成交活跃。基准利率由多家机构 真实报出，而且合同成交量大，不易受到操纵。（4）具有连续性。 本文中若考虑短期基准利率，银行间 7 天回购利率（DR007）和 7 天 SHIBOR（SHIBOR007）最有可能。DR007 和 SHIBOR007 具有 较高的相关性，两者的变化曲线几乎吻合，数据相关性高达 98%。 范立夫等人（2015）也使用 VAR 模型，证明 7 天银行间质押式债 券回购利率与 7 天 SHIBOR 之间存在联动效应，7 天回购利率对 SHIBOR 有较大影响。但从交易量、参与主体、市场敏感性和易 变性来看，目前影响债券市场的主要利率是 DR007，而且 DR007 相较于 SHIBOR007 可得到的数据也更完整。 ③债券收益率波动率和偏度 债券到期收益率是衡量债券价格的有效指标，收益率曲线的 短端主要受资金面的影响，收益率的长端主要受经济基本面的影 响，本文使用 10 年期国债收益率作为基准。债券的收益率与债 券价格呈负相关、债券收益率与票面利率不等时，债券价格必然 与债券面值不等，到期期限越长，两者差距越大。如果债券的息 票利率越高，其收益率变化引起的债券价格变化的百分比越小。 本文根据 10 年期国债收益率日度数据，求标准差和偏度，以此 表示债券收益率波动率和偏度。 ④买卖价差波动率 买卖价差（Bid-Ask Spread）是愿意买入和卖出该种资产的 价格之差，是做市商对债券交易给出的报价之差。本文采用“银 行间市场 10 年期国债相对买卖价差”表示 Bid-Ask Spread，由 于每日有多家银行提供多个报价，先求日度平均，再求月度平均， 再计算出每月相对买卖价差。计算公式为“（买入全价－卖出全 价）/（（买入全价＋卖出全价）/2）”，选择全价而不是净价，是 因为两者趋势是一致的，但全价包括的信息更多，数据区间 2009 年 1 月-2019 年 12 月，数据来源于中央国债登记结算有限责任 公司。 （4）时间序列趋势 ①债券价格久期 图 15 10 年期国债活跃券久期 资料来源：Wind 选用 10 年期国债活跃券久期数据，数据区间 2009 年 1 月 -2019 年 12 月，数据来源于 Wind、中央国债结算有限责任公司。 10 年期活跃券久期在 2013 年下半年出现快速下跌，2014 年二季 度见底，此外在 2016 年末也出现了下行趋势，这两段都是债券 市场处于下行区间的阶段。由于本文选用的指标为活跃券表现， 那么这种现象可能是投资者为了降低整个市场利率上行带来的 损失进行主动降低持仓久期暴露的结果。 ②R007 环比及波动率（月度） 图 16 R007 环比及波动率（月度） 资料来源：Wind 利率本身在债券市场中受到高度关注，债券市场不稳定时， 利率大幅上升。并且利率波动率指标处于高位，显示震荡。为同 时衡量这两种指标，我们先后选用了 R007 月度同比、环比，FR007 月度同比、环比和 DR007 月度同比、环比，以及三类利率的同比、 环比波动率进行分析（经过通货膨胀的调整），发现三类利率呈 现出相似的结果，环比指标比同比指标更好，这是由于利率为短 期指标，环比更能反应出短期内增长情况；而波动率指标对于指 数的影响上符号支持，权重较高。数据区间 2009 年 1 月-2019 年 12 月，数据来源于 Wind、中央国债结算有限责任公司。 ③债券收益率波动率和偏度 图 17 债券收益率波动率和偏度 资料来源：Wind 以债券收益率的相关变化作为主要参考来看，10 年期国债 收益率波动率在 2013 年 6 月出现大幅上升，2014 年上半年恢复 之前水平，在 2016 年末又出现小幅上升。DR007 也体现出了相 似的趋势。2013 年下半年，央行操作不及市场预期，由于央行 小幅提升公开市场操作利率，叠加证监会监管上对非标的打击， 导致银行间利率持续走高，流动性吃紧。由于债市流动性较好， 率先被抛售，利率因此再度上行，导致了这一阶段的资金熊，相 应的债券市场波动性较大。2016 年同样由于国内外多重因素催 化导致债券市场受到较大冲击。可以看出，在债券市场处于下行 阶段或受到外部冲击较大时，市场波动性相应增加。 ④信用利差的波动率 用信用利差的波动率衡量信用债市场的波动性。数据来源为 Wind，分为城投债和产业债，可以发现，城投债和产业债信用利 差主要在于城投债信用利差整体高于产业债，可能与供需因素、 2011 年城投债危机等历史原因以及城投债信用风险较产业债风 险暴露更易被追踪有关。但二者信用利差的走势和波动趋势较为 相近，由于 2014 年之前城投债数据缺失，因此可以主要以产业 债信用利差波动率作为研究指标。进一步，将产业信用债利差波 动率分为不同信用等级的 3 个分指标，更细致地刻画信用债市场 波动性。 资料来源：Wind 图 18 信用利差的波动率 从信用利差波动率时间序列来看，信用利差主要在 2011 年 三季度、2013 年末、2014 年末、2016 年中-2017 年中部分月份， 2018 年中和 2020 年末出现波动，其中 2014 年末峰值最高，主 要受 12 月 9 日中证登发布《关于加强企业债券回购风险管理相 关措施的通知》影响，城投债流动性大大降低，因此信用债尤其 是城投债波动性极大。2011 年和 2013 年的波动是市场熊牛转换 带来的市场波动。可见，信用债市场的波动性不仅受货币政策、 宏观经济等因素影响，很大程度也受“永煤违约”等黑天鹅信用 事件影响。 3.透明度 债券市场的透明度对于资本市场的稳定和健康发展至关重 要。较为透明的债券市场上的发行、交易等信息能更快地得到传 播，从而能提高投资者的参与意愿，促进债券市场交易量的提升。 相关信息的披露和传播也使得投资者能够建立更为合适的投资 策略和风险管理策略从而促进债券市场效率的提高。 下文对透明度的分析将分为两个维度进行，包括对信息披露 透明度和二级市场上的交易透明度的分析，选取的指标如下。 维度 透明度 信息披露透明度 交易透明度 表 1 指标简介 具体指标 信息披露处罚占比 信息更正公告占比 信息延时披露占比 交易前透明度 交易后透明度 （1）研究背景 ①中国债券市场的信息披露制度 我国债券市场信息披露主要包括债券发行前的信息披露和 上市交易后的持续信息披露。债券发行前的信息披露主要包括： 债券上市公告、募集说明书、经会计师事务所审计的发行人财务 报表以及债券信用评级报告。在债券上市交易之后，持续期的信 息公开主要包括定期报告、临时报告、财务报表的审计意见、法 律意见书、债券跟踪信用评级报告等。 对于我国银行间债券市场，中国人民银行于 2000 年 5 月发 布了《全国银行间债券市场债券交易管理办法》，规范了银行间 债券市场债券交易行为；2008 年，交易商协会发布实施《信息 披露规则》，落实了非金融企业债务融资工具发行从备案制转为 注册制；2012 年中国银行间市场交易商协会修订了《银行间债 券市场非金融企业债务融资工具信息披露规则》，进一步规范了 非金融企业在银行间债券市场发行债务融资工具的信息披露行 为。对于我国的交易所债券市场，证监会于 2007 年颁布了《公 司债券发行试点方法》，并对公开发行公司债券的募集说明书和 申请文件的信息披露内容进行了规定。之后，上交所又颁布了《上 海证券交易所公司债券上市规则》、深交所颁布了《深圳证券交 易所公司债券上市规则》等文件。这些文件的出台进一步提高了 债券交易市场的信息透明度 虽然与股票市场相比，我国债券市场信息披露有其共性：（1） 都需要进行发行前的信息披露和持续期的信息公开，需要披露的 信息包括发行公告、募集说明书等；（2）信息披露的责任人都包 括发行人、承销机构、会计师事务所、律师事务所等第三方机构， 并对公开披露的文件的真实性、准确性、完整性和及时性进行保 障。 但债券市场的信息披露制度也有其独特性：（1）债券市场监 管方包括证监会、中国人民银行、国家发改委等，呈现多头监管 的局面；（2）债券投资人更关注企业的偿债能力和信用风险，因 此债券市场也着重披露有关债券发行人偿债能力变化的相关信 息；（3）债券信息要素多，具有到期期限、本金利息支付方式、 票面利率、赎回、回售、偿付优先顺位、担保、信用评级、偿债 专项基金等各种要素，需要披露更为复杂的信息。 ②中国债券市场存在信息披露口径差异 信息披露一般可分为定期报告披露和重大事项临时披露，定 期报告一般指募集说明书、年报和半年报等。重大事项临时披露 包括较多种类，且上市公司、交易所及银行间市场对于重大事项 的定义有所不同。 由于我国的债券市场的监管方主要有三方：国家发改委、证 监会和中国人民银行，根据这三类监管机构，我国的债券品种主 要可以分类为国家发改委监管的企业债、证监会监管的公司债和 中国人民银行及银行间交易协会监管的中期票据、短期融资券、 资产支持票据等。因此，可以看出我国的债券市场存在多头监管、 多市场交易的情况。 图 我国债券市场多头监管，多市场交易情况图 从上图可知，我国债券市场存在证监会、银行间交易商协会 等多个监管机构、并存在银行间债券市场、交易所市场等场内和 场外交易市场，会对信息披露的口径产生不同要求： 表 2 我国债券发行人的相关披露要求 信息披露类型 企业债 银行间市场 交易所市场 首次披露 定期披露 重大事项临时 披露 违规处罚 发行首日 3 日前 公告企业债券 发行公告或公 司债券募集说 明书 披露年报 发行人经营方 针、经营范围或 生产经营外部 条件等发生重 大变化等 6 项 对于未履行信 息披露义务的 企业要限期更 正，未按期改正 的要暂停受理 新的发债申请 发行日前 5 个工作日内公 公开发行公司债要披露 告募集说明书、发行公告、 债券募集说明书和上市 信用评级和跟踪评级安 公告书，非公开发行公 排、法律意见书、最近三 司债要按募集说明书约 年经审计的财务报告和最 定履行 近一期会计报表 披露年报、半年报和季报 披露年报和半年报 发行人经营方针、经营范 发行人经营方针、经营 围或生产经营外部条件等 范围或生产经营外部条 发生重大变化，未能清偿 件等发生重大变化，未 到期债务，净资产损失超 能清偿到期债务，股东 过 10%以上，做出减资、合 变更，高管变更等，保 并、分立、解散及破产决 证人等发生变化，累计 定，公司或高管涉及重大 新增借款超过 20%以 诉讼等，资产出售转让等 上，债券信用评级发生 15 项 变化等 12 项 四种违规行为：（1）未制 定信息披露事务管理制 度；（2）未向市场公开披 露制度主要内容的；（3） 未真实、完整、及时得披 露相关信息的；（4）企业 披露信息存在虚假记载、 舞蹈鞋陈述或重大遗漏的 交易所对违反上市规则 的机构的监管措施有限 期改正、公开更正、澄 清或说明、暂不受理其 出具的相关文件等措 施。 企业发行人及相关责任人 ③债券市场信息披露制度仍存在问题 a.信息披露体系不完整、不统一 由中国人民银行、证监会和国家发改委所制定的部门规章和 其他规范性文件是我国债券市场信息披露规则的主体。对于不同 的监管部门和交易市场而言，它们既希望吸引更多的企业到其管 辖的市场发行和交易债券，同时又想尽量避免出现大范围的债券 违约，制定的信息披露标准各有不同，由此带来监管竞争和债券 发行人的监管套利。 b.我国债券发行人信息披露意识不强，信息披露质量不佳 虽然我国债券市场信息披露法规逐渐完善，但存在信息披露 不充分，信息披露延迟、信息披露错误的情况时有发生。债券发 行企业有隐瞒一些负面信息以便以更低的成本进行融资的潜在 倾向，会带来投资者与发债企业之间的信息严重不对称。信息披 露违规的企业也通常会存在债务逾期、对外担保的问题。 c.惩戒措施力度有限 对债券发行人和第三方机构信息披露行为的奖惩机制不健 全，惩戒措施力度有限。虽然监管部门越来越重视信息披露的监 管，但缺乏对自愿性信息披露的引导规范与激励机制，也缺少震 慑力。同时，存在信用违规记录在债券违约发现后的情况，对市 场的公平交易环境产生不利影响。 d.存续期的信息披露义务需靠发行人自律 债券发行人为了成功获得债务融资，在债券发行时会对信息 披露较为重视，并且发行时监管方对相关文件的审核严格，因此 发行时的信息披露较为严格。但对于存续期的信息披露工作主要 以自律和主承销商的督促为主，对发行人的要求没有发行时严格。 e.私募债券信息不透明 私募债一般没有强制信息披露要求，其公开披露信息一般较 少，投资者较难获得私募债企业的相关信息。信息不对称可能导 致某些私募债在发行前就存在一定瑕疵，后续一些关键信息披露 又不充分,未明确持续披露影响企业偿债能力的重大事项。信息 披露的不完善使投资者和受托管理人不能准确、及时掌握资金的 使用情况，导致投资人对私募债券投资兴趣降低，市场需求下降。 (2)文献综述 ①信息披露透明度 针对公司进行信息披露的透明度，有学者将公司信息披露的 数量作为衡量标准。汪炜等（2004）基于在上海证券交易所上市 的 516 家公司数据,在研究信息透明度的评价标准时，把公司自 主进行的信息披露数量作为替代变量，以 516 个样本公司 2002 年全年的临时公告与季报数量作为衡量公司自愿信息披露水平 的指数(指数=临时公告数量+季报数量),指数越高说明公司信息 披露水平越高。也有的研究采用构架综合评价指数的方式。崔学 刚等（2004）实证研究了企业透明度与公司治理机制之间关系， 以中国上市公司作为研究对象，以自愿性信息披露水平作为公司 透明度的替代变量，构建信息披露指数来测度自愿信息披露水平。 也有研究采用以盈余变量为核心的代理变量，还包括用信息质量、 盈余管理等指标作为信息透明度的替代变量。最后一种是采用第 三方机构，如交易所或会计师事务所出具的信息披露等级评价来 评价某家公司的信息披露透明度。 ②交易透明度 证券交易中买卖委托价格的设定以及交易者相关指令选择 都是基于所观察到的交易信息。在高度透明金融市场，信息能及 时准确地为所有市场参与者所知，信息隐含的透明度能够使交易 者从市场价格中提取有关的价格信息，使价格信息能够在价格中 反映，有助于交易者的交易决策。 证券市场的透明度指的是市场参与者观察交易过程信息的 能力，交易过程信息包含了股票价格、交易量、委托指令流以及 交易商身份等。另外，对交易透明度的衡量还需要判断什么信息 需 要 公 开 ， 什 么 是 合 适 的 信 息 公 开 对 象 （ O'hara ， (1996 ）， Bloomfiled 和 O'Hara(1999）)。虽然这样的透明度定义更为全 面，但也更难衡量。因此，一般将透明度信息分为价格信息和交 易量信息（Boehmer,Saar 和 Yu，2005）。例如在采用做市商机制 的市场中，将透明度定义为做市商能获得市场目前交易指令单价 和量信息的程度，并发现更大的透明度平均会为不知情的交易者 带来较低的交易成本（Pagano，1996）。 通过观察交易完成前后的交易透明度，交易透明度通常又被 分为交易前透明度和交易后透明度。交易前透明度关注的是对交 易谈判或是其它交易事项(trade-interest)的一个指示：包括最 优报价和报价量。研究认为透明竞价、集合竞价、连续竞价和做 市商这四种交易机制的透明度程度依次降低。交易后透明度关心 的是对整个完整的交易的信息披露，指交易执行后，对交易所产 生的价格及交易量等信息的传播报告程度。交易过程中的透明度 可以解释为市场中所有参与者得到关于交易报价、交易量和交易 达成时间等市场信息的程度。（（Pagano 和 Roell（1996），时文 朝（2009），Schultz（2012）,Roland（2015））。一个功能良好 的市场组织的重要特点在于其透明度。 ③美国债券市场的信息披露制度 该制度体系有五个层次：第一个层次是发行人要构建有利于 有效信息披露的公司治理结构。第二个层次是债券市场中介机构 对信息披露的监督。这包括会计师事务所、律师事务所以及评级 机构等的监督。第三个层次是自律组织对信息披露的自律管理。 证券交易所和美国金融业监管服务局（FINRA）对上市公司与在 OTC 市场交易的公司会进行信息披露的一线监督。第四个层次是 SEC 的监管。SEC 监督发行人、中介机构和自律组织的信息披露 行为，并对违反 SEC 信息披露规章的行为课以行政处罚，对于涉 嫌违法者则协助联邦法庭进行惩处。第五个层次即司法监管。通 过一系列证券法律规范信息披露行为，违反信息披露法律规范的 行为可能导致刑事责任或民事责任（戴赜，2012）。 ④欧美提高交易透明度的经验 a.美国交易报告及合规系统（TRACE） TRACE 系统是 FINRA（美国金融业管理局）在 2002 年 3 月年 推出的交易报告及合规系统，该系统是 FINRA 会员柜台市场固定 收益证券交易的法定报告系统，会公开披露已完成交易的价格和 数量信息，相关市场参与者进行的美国公司债券的所有交易都必 须及时报告给 TRACE 系统。FINRA 随后通过公开发布使该信息透 明化。FINRA 称此披露过程为“传播”（dissemination）。 经过自 2002 年以来经过三个阶段的扩容，目前，公司债、 机构债和资产支持证券向 TRACE 系统报告成交数据。而国债成交 报告主要由美联储和证监会共同负责：美联储要求一级交易商上 报每天和每周交易数据及持仓情况，并按周对外发布交易数据。 此外，财政部可要求不定期上报大额持仓数据。市政债成交数据 由市政债券经济商、交易商向自律监管机构 MSRB 成立的 RTRS 系 统实时报告，并在 EMMA 平台进行信息揭示。成交数据包括买卖 价格、数量、收益率和最新成交价等。 b.欧洲金融工具市场指令 II (MiFID II) 2007 年 1 月 1 日，欧洲《金融工具市场指令》(MiFID)正式 生效实施。为了减少市场分层对透明度建设的不利影响，2014 年 6 月，欧盟金融服务行动计划(FSAP)正式发布了《欧洲金融工 具市场指令 II》 (MiFID II)。 MiFID II 监管的交易场所包括了 RM、MTF、SI 和 OTF。在市 场透明度方面，MiFID II 强调增加交易前和交易后的透明度， 要求交易前履行公开报价义务，即交易所为投资者提供金融工具 的买入卖出价格；交易后公开细节，即交易所在交易完成后公开 在其系统交易金融工具的交易量、价格和交易达成时间。 对此，MiFID II 要求场外市场与场内市场均需满足交易前 透明度的监管要求：一是对所有债券、有招募说明书的结构性金 融产品、有中央结算的衍生品和用于贸易结算的衍生品等制定更 为细致的交易后透明度监管要求。在 MIDID II 之前，中介机构 没有义务在非股票市场公布交易前后价格。二是在提高股票市场 透明度的基础上，为债券市场和衍生品市场等非权益类市场建立 了透明度的披露原则，拓展其交易前与交易后的透明度要求。三 是明确各类交易场所的职责，提高了对市场数据质量和连续性的 要求，加强交易数据有效整合和合理披露。 （3）评价指标 ①信息披露透明度的衡量 从上文可知，我国不同交易场所和不同监管方对信息披露的 要求包括定期信息披露和重大事项临时披露，要求真实性、及时 性、完整性和准确性。信息披露违规包括：未真实、完整、及时 得披露相关信息的；存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏等。 对于信息披露水平的衡量可以从信息披露的不准确、不及时、不 真实情况占比的角度进行衡量。结合上述对债券发行人的信息透 明度的衡量，考虑需从整个市场的角度对我国的债券市场信息披 露质量的衡量，借鉴中债估值中心对信息披露质量的衡量，可以 关注信息披露处罚占比、信息更正公告占比、信息延时披露占比 三个指标。 表 3 信息披露透明度指标描述 计量方法 指标内容 数据来源 信息披 露处罚 占比 信息更 正公告 占比 以当期信用债发行人 中受到交易商协会或 证监会信息披露违规 处罚的占比来衡量市 场信息披露质量。 以当期信用债发行人 中发布了信息更正公 告的占比来衡量市场 信息披露质量。 信息披露违规包括虚假记载、误导 性陈述、重大遗漏和不正当披露四 种类型。其中： （1）虚假记载是指披露了虚构的 事实或者数据； （2）误导性陈述是指公司对外披 露的文字不真实、不准确，对投资 者构成误导； （3）重大遗漏是指未完整披露信 息，即“不披露”； （4）不正当披露是指“不及时” 披露信息，这其中包括信息延时披 露。 信息更正公告指的是在债券发行 人公布半年报或年报之后发布信 息更正公告，或者对募集说明书进 行更正，对财务数据等信息进行更 正等。 数据源自 中债信息 网、银行 间交易商 协会官 网、上清 所官网、 巨潮网、 沪深证券 交易所官 网等公开 数据 信 息 延 以当期信用债发行人 信息延时披露：披露的时间要求是 时 披 露 中信息披露超时的占 “及时”。就重大事项临时信息披 占比 比来衡量市场信息披 露而言，企业应当披露的时间节点 露质量。 ②交易透明度的衡量 为有关事项发生之日起二个工作 日内。 a.交易前透明度 在金融市场中，交易前的透明度定义为交易发生时可公开获 得的有关报价和订单量的信息。就股票市场而言，交易前透明度 的改变是建立在买卖行情实时公开制度从公开三档价量扩大到 五档价位，再进一步扩大到十档价位的变化基础上。交易所增加 限价指令簿公开档位，买卖报价公开揭露制度由公开三档价位变 成公开五档价位以及 level2 行情升为公开十档价位后，交易前 透明度增加。 从我国的债券市场的交易机制来看，我国的银行间债券市场 采取询价机制，交易所债券市场则采取集中竞价撮合。从交易机 制来看，上交所开盘集中竞价，盘中连续竞价交易。深交所开盘 和收盘集合竞价，盘中连续竞价交易。我国的银行间债券市场存 在做市商和本身不参与交易的经纪商。我国债券市场交易机制总 结而言可以分为：场内集中竞价交易、银行柜台交易、做市商交 易、经纪商交易、一对一询价交易。 不同交易机制的信息展示量会有所不同。场内交易实时提供 匿名的五档最优报价信息和匿名过往成交信息。做市商交易提供 实名的双边报价，经纪商交易提供匿名的最优报价和匿名的无交 易量的成交信息，一对一交易没有公开信息展示。我国交易所市 场也存在场外市场交易，包括深交所的综合协议平台、上交所的 固收平台，这些交易所场外交易信息在第二天提供。 我国的做市商交易报价可成交价格，场内交易市场汇总交易 者下达市价或限价指令由竞价系统自动匹配成交。我国经纪商交 易中，参与者将限价指令或市价指令提交给经纪商，做市商和经 纪商报价信息由信息服务商整合成统一的报价指令簿。 一般而言，场内交易中，交易者能够通过向指令簿系统提交 指令，系统向所有交易者发布报价信息和成交信息，包括最优报 价和报价量。传统做市商交易中，客户通过做市商获得报价信息， 相比场内交易透明度较低，各做市商之间信息是割裂的。 综上所述，可以通过观察市场的交易机制来评价交易前的信 息提供程度：一般而言，透明度排序为：场内集中交易、做市商 交易、经纪商交易、场外询价交易和柜台交易。 b.交易后透明度 从交易后的成交信息提供程度来看，我国的银行间债券市场 交易中，做市商和经纪商提供最优匿名报价的价格和数量，并在 达成交易后迅速向市场公布匿名成交信息。成交信息中会隐去交 易量，但揭示是买房主动还是卖方主动。本币交易系统会实时揭 露做市商的实名双边报价。中国的债券交易市场中，wind 等信 息服务提供商会提供市场报价和成交信息，原本分散在不同经纪 商的指令簿信息都被整合在一起。 交易后的透明度关注交易后信息的可用性，定义为在完成交 易后及时公开提供的交易信息量，包括对交易后报告的信息量及 速度等。我国银行间债券市场建立了依托电子交易平台交易报告 库制度和债券交易信息备案系统，提供了多层次的信息，包括交 易价格、交易量、交易者信息等。但基于信息的可得性，这里以 我国规模最大的银行间债券市场为样本采集点，主要关注交易价 格的透明度，以外汇交易中心银行间债券指数系列的综合债券指 数得覆盖债券样本规模/银行间债券市场总规模衡量交易后透明 度。其中，综合债券指数是实时的债券指数，样本涵盖了记账式 国债、政策性金融债、企业债、中期票据。 表 4 交易透明度指标描述 交易前 透明度 交易后 透明度 场内集中交易赋分机制为 2、做市商交易和经纪商交易 机制赋分为 1、一对一询价交易和柜台交易赋分为 0 交易前透明度=（交易所市场规模*2+银行间债券市场 规模*1）/（交易所市场规模+银行间债券市场规模） 综合债券指数是实时的债券指数，样本涵盖了记账式 国债、政策性金融债、企业债、中期票据。 交易后透明度=中债综合价格指数覆盖债券样本规模/ 银行间债券市场总规模 数据来自 Wind 数 据 库 数据来自 于中国外 汇交易中 心 4.有效性 （1）研究背景 从 1981 年恢复国债发行以来，中国的债券市场经历了将近 40 年的发展，随着金融体制改革的不断深化，债券市场形成了 “三个监管机构，两个市场”的市场结构体系。三个监管机构分 别是证监会、发改委和央行，这三足鼎立局面的形成与中国特色 的政治体制有着密不可分的关系。不同的监管机构下的发行主体 所发行的债券具有不同的名称，这也是中国的债券种类要比美国、 日本等发达国家更为繁多的原因。 我国债券市场的交易场所包括银行间债券市场、交易所债券 市场和柜台市场，此外还包括区域股权交易中心、机构间产品报 价系统等其它小众市场。但其中柜台市场份额占比很小，不作为 本文研究的重点。从交易规模来看，银行间债券市场占全部债券 市场总规模的 98%以上，是债券市场的主要阵地。目前各债券交 易市场之间并非完全独立，一些债券可以同时在不同市场发行与 流通。但即使有跨市场债券的存在，中国的债券市场分割状况依 旧较为严重。不同债券市场的参与者类型、交易方式是和结算制 度等都有较大的差异，这种市场分割不利于政策利率向实体经济 传导，导致交易成本增加、基准利率难以统一和市场效率低下等 后果。2018 年 8 月 24 日国务院金稳委提出要建立统一管理和协 调发展的债券市场，直指长期处于割裂的银行间市场和交易所市 场，目前两大市场在银行参与、信用评价互通、评级机构资质互 认、执法监管、交易监管、交易模式等方面正向统一市场摸索前 行。 图 19 2020 年年末我各债券市场余额分布情况 资料来源：Wind 银行间债券市场所采用的交易机制是询价制度为主、做市商 制度为辅（待确认）。姚秦（2007）会做市商制度做市商向市场 提供买入价和卖出价，并在所报出的买卖价格上接受公众投资者 的买卖要求，由于存货成本和信息成本等原因的存在（何志刚， 2011），买入价和卖出价之间存在一定的买卖价差。在做市商制 度下，交易双方无需等待买卖双方同时出现，只需做市商作为交 易的对手方，交易便可达成。 做市商制度对于债券市场质量具有显著的提升作用。研究发 现做市商制度可以使指令簿的平均价差下降 40%左右，表明做市 商制度有利于提高市场流动性（李学峰、罗宏峰，2006）。做市 商制度有利于降低债券市场的波动性，首先做市商在很大程度上 参与了债券价格的决定过程，有助于改善投资预期，稳定市场情 绪。其次，做市商在完成大额交易方面具有独特的优势，其可以 提高撮合效率从而降低价格的波动性（何志刚，2011）。做市商 制度提高债券市场有效性主要体现在做市商可以帮助市场更好 地发挥价格发现的作用，做市商具有更为专业的人才储备，可以 对债券进行更好的研究和定价，为市场交易提供了基准的价格参 考。 交易所债券市场所采用的交易机制为集中竞价制度，买卖双 方提交委托指令和订单，交易系统根据价格优先、时间优先的原 则对指令进行撮合。竞价制度具有透明度高、信息传播速度快和 交易费用较低等优点，但其缺点为对大额买卖订单的处理能力有 限、债券市场的流动性不高和价格波动性较大等。 图 20 我国债券市场总体结构 （2）研究思路 ①研究思路 本部分以有效市场理论为理论基础，探究我国债券市场的有 效性并提出相应的政策建议。主要的研究思路如下：首先分析我 国债券市场的交易机制和总体结构，然后将国内外学者对于市场 有效性的研究文献进行归纳和总结，并对市场有效性理论体系进 行系统的介绍。进而在背景研究和理论分析的基础上，在银行间 债券市场和交易所债券市场分别选取样本数据并进行数据处理， 运用单位根检验、相关序列和游程检验等计量模型对样本数据进 行检验。最后，根据实证分析的结果，比较银行间债券市场和交 易所债券市场的有效性强弱，并针对我国债券市场有效性提出相 关的政策监管建议。 ②研究方法 本部分把理论和实证相结合，采用单位根检验、相关序列和 游程检验等计量模型来检验我国债券市场的有效性，并对银行间 债券市场和交易所债券市场的有效性强弱加以比较，根据实证结 果，结合我国债券市场的实际发展情况提出相应的解决政策，来 促进我国债券市场的高质量发展。 （3）文献综述 ①股票市场有效性文献综述 a.国外的文献综述 市场有效性是对市场信息效率的描述，具有信息效率的市场 被称为有效市场。Fama（1970）提出，如果市场的价格完全反映 了所有可得的信息，那么就称这样的市场为有效市场。在这样的 市场中，市场的价格已经充分反映所有的相关信息，只有在新的 信息到达后价格才会发生变动。根据价格对信息反映程度的不同， 有效市场可以分为弱势有效市场、半强式有效市场和强式有效市 场。现有的关于市场有效性的研究大多是对于股票市场有效性的 研究，而国内外最早的关于市场有效性的研究也都是针对股票市 场的。 Fama、Fisher、Jensen、Roll 四位外国学者为检验市场有 效性，开创了事件研究法（FFJR），即通过检验某一特定时间公 布前后投资者是否可以根据相关信息获取超额收益来检验市场 的有效性。Kendall 研究发现：市场价格已经完全反映了过去的 信息，股票价格的变动没有规律，不能根据过去的信息来预测未 来的股票价格。Roll（1969） 通过研究证明股票价格符合随机 游走，从而表明美国市场达到了弱有效的状态，并在此基础上对 股价收购和股票价格的关系进行进一步研究，发现当时的美国市 场并没有达到半强式有效。French（1986）主要研究的是纽约交 易所股票的收益率，发现短期内的自相关系数非常接近 0，而 3 至 5 年的收益率序列相关系数则在[-0.4,-0.25]的区间内，呈 现出较为显著的负相关特性，得出结论是股市在长期内还未处于 弱式有效的情况。Coronel-Brizio（2007）等学者通过探讨将墨 西哥股市指数和道琼斯工业平均指数数据相结合作为研究样本， 观察到墨西哥的股市效率相比于过去有一定的提高。 国外的市场有效性研究主要是针对股票市场，虽然研究的结 论不尽相同，但对于在短期内股票市场应该是满足弱势有效的结 论是一致的，是否满足半强式有效还有待进一步商榷；而长期内 股票市场是否满足弱势有效还没有一致的定论。总的来说一些较 发达的国家其证券市场几乎全部处于弱式有效阶段，少部分国家 甚至已达到半强式有效阶段。 b.国内的文献综述 国内学者对我国股票市场是否达到弱势有效并没有达成一 致的结论。俞乔（1994）率先采用了序列相关检验和游程检验的 方法对中国的股票市场进行研究，发现中国的股票市场无效。而 张亦春和周颖刚(2001) 、解保华等(2002) 、于亦文等(2005)、 吴振翔和陈敏 (2007) 、汪卢俊 (2014) 则发现中国股票市场不 具有弱有效性; 宋颂兴和金伟根（1995）对上海证券交易所的股票周收益进 行了随机游走检验，发现上海证券交易市场是弱势有效的。吴世 农（1996）通过检验股票的日收益率序列之间是否存在自相关关 系，发现股票收益率序列均存在显著的自相关特性。此外，范龙 振和张子刚 (1998) 、王少平和杨继生 (2006) 、朱孔来和李静 静(2013)等也认为中国股票市场具有弱有效性。 张兵和李晓明(2003)采用时变系数的自回归模型，清晰地反 映出市场有效性的动态演进过程，认为中国的中国股票市场的弱 有效性是有所变化的，并在 1997 年开始呈现弱式有效。 我国的资本市场起步比较晚，国内的学者主要在国外学者研 究的基础上，采用自相关检验、游程检验以及单位根检验等方法 对我国的股票市场进行相关的实证研究。造成研究结果有差异， 一方面由于研究方法的限制，另一方面则是在于选取年份数据的 不同。 ②债券市场有效性文献综述 a.国外的文献综述 国外学者对于债券市场的研究也是深刻而全面的。 Martin(1974)通过研究 1960~1971 年的美国债券市场，发现历史 价格对债券的到期收益率不具有预测力和解释力，表明美国债券 市场已经达到了弱势有效。Katz(1974)则研究了信用评级的变化 对债券价格变化的影响，发现评级改变之前债券的价格没有表现 出任何预期，而评级改变之后需要经过 6~10 个周价格才能调整 到新的合理水平，表明当时的美国债券市场还没有达到半强型有 效。此外，Schneeweis and Woolridge(1979)和 Jordan and Jordan （1991）均发现了日历效应的存在，包括一月效应、年末效应和 月内周效应等，这些日历效应的存在表明美国债券市场的信息有 效性水平有效，并没有达到真正意义上的弱式有效市场。 国外学者的研究不仅包括单独的债券市场，还包括跨市场 （债券、股票、衍生品）的价格联动性，并进一步研究了公司债 券在无风险利率（国债）、宏观经济（股票指数）、公司基本面（关 联股票）等方面的信息有效性。Cornell and Green（1991）与 Blume et al.（1991）首次研究了美国的低信用级别公司债券， 发现其回报率与国债和股市的回报率均为正相关关系。 Alexander et al.（2000）对高收益债券进行研究，发现了关联 股票可以预测债券回报率的现象。Downing et al.（2009）通过 研究发现美国低信用公司债券的信息有效性要低于关联股票的 有效性。 b.国内的文献综述 陈军泽和杨柳勇（2000）运用事件研究法考察了国债市场对 央行降息事件的反应，发现降息公告发布之前国债的价格就会上 涨，而公告发布之后没有显著的异常回报率，说明我国的国债市 场的信息有效性很高，李贤平等（2000）则进一步发现我国国债 市场的有效性是不断提高的。汤亮( 2005 )利用在上海证券交易 所交易的国债日数据,发现仅在交易所交易的债券对 CPI 的公布 存在提前反应, 而同时在交易所和银行间市场交易的债券不存 在提前反应。 国内对于公司债和企业债市场有效性的研究较少，研究的内 容主要集中于强制担保（李丽，2006）、品种创新（杨晔，2006） 和信用利差方面（冯宗宪，2009）。时文朝（2009）发现增加债 券市场的透明度会降低债券市场交易价格、交易量等相关因素的 方差进而提高信息效率。高强等（2010）通过研究发现公司债券 的有效性高于企业债券，整体来看，历史价格和无风险利率的有 效性较低，公司基本面方面的有效性较高。王茵田等（2012）等 从信息传递的角度研究了跨市场的协整和波动溢出效应。张雪莹 （2017）则通过研究债券担保对利差的影响得到担保与信息不对 称的关系。 ③交易制度对市场有效性影响的文献综述 交易机制可以直接或间接地影响到市场上价格的形成，从而 影响市场的有效性。做市商制度和竞价制度代表了两种不同的价 格发现方式，信息反映到价格中的方式、速度、成本都有较大的 差异，所以两种交易制度下市场有效性也有明显的差别。研究发 现，做市商市场的交易成本相对较高，但市场的信息效率较好， 市场价格可以比较好地反映相关的信息；竞价制度的交易成本较 低，但对新信息的反应不及时、不足够。 做市商可以通过提高市场的流动性、降低市场波动性以及提 供市场定价信息来提高市场有效性。Glosten（1989）通过研究 发现，在信息不对称的市场中，做市商可以通过提高市场的流动 性来提高市场有效性。Maug（1998）认为由于知情交易者交易的 存在，市场流动性与市场有效性呈现正相关关系。此外，做市商 还可以通过价格的调整和利用自身账户的交易来减少市场的非 理性波动。做市商具有明显的资金、人才和专业知识等优势，并 掌握更多的报价信息，可以更为准确地对债券进行定价，使价格 趋近于均衡价格，从而提高市场有效性（冯用富，2001）。 （4）利率债市场价格有效性 ①数据选取与研究模型 本文选取的数据是 2010-2020 年中债银行间国债指数和中 债交易所国债指数来分别研究银行间国债市场的有效性和交易 所国债市场的有效性，数据来源为 Wind 数据库。 本文将构建自回归模型，采用单位根检验（ADF 检验）和序 列相关检验（自相关系数）来分别检验银行间债券市场和交易所 债券市场的有效性。检验债券价格独立性从统计学意义上是检验 数据间自相关性，对债券指数的时间序列构建 m 阶自回归模型： Pt = α + θ 1Pt-1 + θ 2Pt-2+ … … + θ mPt-m+ ε t （1） 其中，参数θ1，θ2……θm 表示指数变化的滞后影响。如 果参数显著为零，则债券指数之间没有序列相关性，债券市场满 足弱型有效，若参数不为零，则债券指数之间有序列相关性，债 券市场不满足弱型有效。 使用该模型时，需要满足时间序列数据平稳，如果原时间序 列是不平稳的，具体操作方法是采用一阶差分的方法并对模型（1） 做如下变换： ΔPt =α+θ1ΔPt-1 +θ2ΔPt-2+ ……+θmΔPt-m+εt （2） 与此同时，回归系数θ1，θ2……θm 的意义随之发生变 化：模型（2）中，θ1，θ2……θm 表示的是指数增长带来的 滞后影响。 ②ADF 检验 下表是对 2010-2020 年中债银行间国债指数收益率 ADF 检验 的结果，P 值小于等于 0.0001，且 T 统计量均小于 1%、5%和 10% 对应的临界值。所以可以显著地拒绝原假设，即银行间国债指数 收益率不存在单位根，通过平稳性检验。 表 5 中债银行间国债指数 ADF 检验结果 ADF 检验 ADF 检验 临界值 T 统计量 P 统计量 1% 5% 10% Intercept -39.24 062 -3.43 -2.86 -2.56 0.0000 1908 2392 7268 原 Trend and -39.23 值 intercept 358 -3.96 -3.41 -3.12 0.0000 1381 1442 7575 None -38.85 223 -2.56 -1.94 -1.61 0.0000 5803 0939 6622 下表是对 2010-2020 年中债交易所国债指数 ADF 检验的结果， 由于原值 ADF 检验的 P 值较大，所以我们又进一步进行了一阶差 分的 ADF 检验，结果 T 统计量至少小于 1%、5%和 10%对应的临界 值。所以可以显著地拒绝原假设，即交易所国债指数不存在单位 根，通过平稳性检验。 表 6 中债交易所国债指数 ADF 检验结果 ADF 检验 T ADF 检验 临界值 统计量 P 统计量 1% 5% 10% Intercept -1.857211 0.3530 -3.432567 -2.862405 -2.567275 原 Trend and -1.874691 0.6673 -3.961423 -3.411462 -3.127588 值 intercept None -2.175427 0.0285 -2.565814 -1.940940 -1.616621 一 Intercept -3.380027 0.0118 -3.432580 -2.862411 -2.567278 阶 Trend and -3.394804 0.0522 -3.961442 -3.411472 -3.127593 差 intercept 分 None -3.376131 0.0007 -2.565819 -1.940941 -1.616621 ③序列相关检验 为了更深入地研究，我们继续对中债银行间指数和中债交易 所指数进行序列相关检验。下表是中债银行间国债指数的序列相 关检验结果，因为样本量比较大，所以设定的总的滞后期数为 36 期。我们发现表格中所有滞后期的 P 值均为 0，说明中债银行 间国债指数序列是相关的，即在 1%的显著性水平上拒绝了原假 设，序列不符合随机游走。 表 7 中债银行间国债指数序列相关检验结果 滞后期数 序列相关系数 Q 统计量 P 统计量 1 0.282 218.260 0.000 2 0.087 239.210 0.000 3 0.047 245.230 0.000 4 0.043 250.440 0.000 5 0.042 255.410 0.000 6 -0.007 255.540 0.000 7 0.007 255.660 0.000 8 -0.006 255.760 0.000 9 -0.015 256.370 0.000 10 0.056 265.040 0.000 滞后期数 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 序列相关系数 0.050 -0.004 0.011 0.031 0.087 0.070 0.049 0.013 0.006 0.032 0.030 0.043 0.043 0.042 0.036 0.002 -0.016 -0.026 -0.027 0.010 -0.003 0.011 -0.007 0.010 0.025 0.016 Q 统计量 271.850 271.900 272.210 274.860 295.890 309.580 316.120 316.610 316.700 319.590 322.010 327.170 332.200 337.160 340.840 340.850 341.530 343.380 345.390 345.670 345.690 346.020 346.170 346.420 348.180 348.920 P 统计量 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 下表是中债交易所国债指数的序列相关检验结果，因为样本 量比较大，所以设定的总的滞后期数为 36 期。我们发现 36 期相 关系数均接近 0，而且表格中滞后 5 期的 P 值均大于 0.01，说明 中债交易所国债指数序列在 1%的显著性水平上接受了原假设， 序列符合随机游走。实证结果表明交易所市场的有效性高于银行 间市场的有效性。 表 8 中债交易所国债指数序列相关检验结果 滞后期数 序列相关系数 Q 统计量 P 统计量 1 0.000 0.000 0.989 2 -0.002 0.016 0.992 3 0.067 12.183 0.007 滞后期数 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 序列相关系数 -0.005 -0.004 0.066 0.067 -0.005 -0.005 0.067 -0.006 -0.004 -0.005 0.066 -0.004 -0.005 -0.005 -0.004 0.067 -0.005 -0.005 -0.006 -0.006 -0.004 -0.005 -0.005 -0.005 -0.005 -0.005 -0.004 -0.004 -0.005 -0.004 -0.005 -0.005 0.066 Q 统计量 12.238 12.290 24.350 36.731 36.790 36.858 49.190 49.275 49.316 49.373 61.465 61.513 61.580 61.645 61.692 73.884 73.951 74.011 74.117 74.204 74.249 74.330 74.393 74.477 74.537 74.611 74.664 74.704 74.777 74.813 74.878 74.950 86.920 P 统计量 0.016 0.031 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 观察银行间债券市场与交易所债券市场 2010-2020 年区间 的滞后一期相关系数变化，可以看到从 2010 到 2020 年，银行间 市场国债的相关系数总体呈现下降趋势，从 2010 年的 0.35 下降 到 2020 年的 0.19，说明银行间国债市场的有效性在提升。2013 年与 2016 年相关性系数有较大反弹，分别上升 0.06 和 0.10。 交易所的相关系数变动趋势不稳定，2013 年至 2019 年相关 性显著，其余年份的相关性并不显著。 图 21 2010-2020 年债券交易市场的相关系数变化 （5）信用债市场价格有效性 在进行信用债市场价格有效性的分析时，本文引用课题《债 券价格信息含量与资本配置效率》的研究成果，从三种维度衡量 信用债市场的价格信息含量，分别为债券价格信息反应速度、债 券价格异质性信息含量以及债券价格预测能力。本文使用 2010 年 1 月至 2020 年 12 月中国债券市场公司债券和企业债券的日频 数据，以及股票、债券市场指数的日频数据，以上数据均来自于 CSMAR 数据库及 Wind 数据终端。 （6）债券价格信息含量指标体系构建 ①债券价格信息反应速度指标 对于单只债券而言，市场信息包括了股票市场、债券市场以 及剩余期限相同的债券组合的收益率情况，债券自身的收益率中 会存在对市场信息的反应。当信息反应的延迟越小，即 Delay 值 越低时，认为债券价格信息反应速度越快。 本文将债券的周度收益对当期以及前四期的股票市场、债券 市场和债券组合收益率进行回归，得到以下回归方程，其中，表 示债券 i 在第 t 周的收益率，表示第 t 周的债券市场价值加权收 益率，表示第 t 周的股票市场价值加权收益率，表示第 t 周的与 债券 i 期限相似的债券构成的组合的收益率。假如债券的价格对 于市场信息的反应迅速，则有显著不为 0，而不显著。 在以上回归方程基础上，用两种算法构建“延迟”指标 Delay： 第一种“延迟”指标为 1 减去有限制回归与无限制回归的之比， 限制条件为对于所有的，令；第二种“延迟”指标为所有绝对值 的加权平均与所有与的绝对值之和的比值。 ②债券价格异质性信息含量指标 基于上述回归方程，从债券价格异质性信息含量的角度构建 两种指标，分别为和。两个拟合优度指标越大，证明债券当期收 益更多的来源于市场信息，即价格中包含的异质性信息含量越低。 将有限制条件的记为 R-sqr1，无限制条件的记为 R-sqr2。 ③债券价格预测能力指标 本文采用非重叠季度的绝对收益指标 Drift 作为债券价格信 息含量的衡量标准。Drift 指标的构造逻辑可以从现金流折现的 定价方法来理解。假设资产 i 的现金流情况满足如下过程，其中 表示可预测的现金流，表示不可预测的现金流，反映了资产的价 格信息有效性。资产当前的价格可以视为未来现金流的折现值， 表示资产 i 的资本成本。 此处价格信息有效性水平越高，债券价格当中的不确定因素 就越小，从现金流折现的等式中体现为价格偏离确定性的现金流 折现值的水平就越小，即所定义的 Drift 指标越小。 对于单只债券，Drift 指标反映了债券价格预测能力，当债券 价格信息含量越低时，债券价格的未来路径不确定性越高，价格 预测能力越弱。因此，当 Drift 值越大时，价格信息含量越低。 （7）信用债市场价格信息含量的度量结果和分析 利用上述介绍三个维度的五个指标，通过赋权的方式基于公 司债、企业债个券的价格信息含量指标获得信用债市场整体价格 信息含量的度量，以个券发行时实际筹集到的资金总量为权重进 行加权平均处理，本文测算了中国 2010-2020 年信用债市场价格 信息含量。 从债券价格信息反应速度、债券价格异质性信息含量、债券 价格预测能力三个维度来看，中国信用债市场整体上均呈现价格 有效性不断提升的趋势。 图 22 2010-2020 年信用债市场信息含量指标变化 从度量结果来看，债券价格信息反应速度变动趋势相对确定， 除 2017 年略有下降之外，其余年份的反应速度均较上一年有所 提升。2015 年价格信息反应速度提升最为明显，Delay1 和 Delay2 指标分别较上年下降 0.094、0.113。 债券价格异质性信息含量整体上呈现上升趋势，2012 年的 R-Sqr1 指标和 2013、2017 年的 R-Sqr2 指标分别回弹 0.013、 0.010、0.007，异质性信息含量有所降低。2014 年价格异质性 信息含量提升最为明显，R-Sqr1 和 R-Sqr2 指标分别较上年下降 0.053、0.098。 债券价格预测能力整体上呈现提升趋势，在 2014 年债券价 格预测能力出现急剧下降，Drift 指标飙升至 0.066，该变动主 要来自于公司债市场的波动。 （8）国际对比 林若勋（2013）1通过对中美两国债券市场现状对比分析以及 内外在效率的实证检验，得到以下结论：美国债券市场已经建立 起了有效的内部运行机制和外部制度保障，成为一个较为成熟的 市场。在内在效率检验中，美国债券市场流动性充足，市场稳定 机制充分发挥，市场透明度强；在外在效率检验中，美国债券市 场对宏观信息反应敏感，并且通过了弱式有效检验，市场整体呈 现有效率。反观中国债券市场，在债券规模、品种以及市场组织 制度方面都存在不足，市场流动性及稳定性差，相关信息没有得 到充分披露，且相较于股票市场，我国债券市场对宏观信息缺乏 1 林若勋. 中美债券市场有效性比较研究[D].华东师范大学,2013. 敏感性，无法通过弱式有效检验，这说明当前我国债券市场仍处 于非效率状态，需要加强市场机制和外部制度建设。 5.开放度 （1）研究背景 近年来，随着市场自身的发展完善以及金融开放政策的推动， 我国债券市场的开放也在稳步推进，开放度水平不断提高，市场 外资参与度和参与主体多元化等有了显著的进展。研究如何在金 融市场开放的大背景下推动债券市场的开放具有迫切性和重要 性，如果进一步提高债券市场的开放水平、完善市场相关制度的 建设、防范和化解市场开放带来的相关问题，受到了广泛的关注。 目前国内缺乏对于债券市场开放整体水平的评价指标和体系，所 以本文将先构建一个较为全面地衡量债券市场的指标体系。 我国债券市场的开放历程，大致分为三个阶段：第一阶段 （2005~2009 年）是债券市场开放的萌芽阶段，境外机构开始通 过 QFII 进入中国交易所债券市场，并开始熊猫债发行试点。第 二阶段（2010~2014 年）是债券市场开放的加速阶段，外资进入 中国债券市场的渠道更加丰富，境外机构的持债量快速增加，离 岸人民币市场迅速发展，银行间债券市场成为债券市场开放的主 渠道。第三阶段（2015 至今）是债市开放的深化阶段，开放措 施更加综合化、立体化，合格境外机构范围不断扩大，参与交易 类型和准入条件也在逐步放宽（宗军，2015）。 （2）国际对比 从国际对比来看，中国的债券市场规模位于国际第三，仅次 于美国和日本，但债券市场的开放度水平却与美国和日本有较大 的差距。 在“引进来”上，随着我国债券市场的开放程度不断加深， 境外机构持有我国债券的规模和占比均不断上升。然而，中国债 券市场的开放程度与其他国家相比，仍存在较大的上升空间。从 持债规模上看，近几年境外机构持有国债和国开债等金融债的比 例稳定在 2%左右，而境外机构美国国债的规模占比达到 30%，可 见中国的债券市场开放水平远远比不上债券市场的规模增长的 速度，债市开放的深度与广度也不及美国和日本（廖慧，2015）。 目前，中美利差持续拉开，美债利率保持在低位使得中国利率债 对外资有更强的吸引力，外资需求及开放程度有待进一步加深。 在“走出去”上，我国在推动熊猫债的快速发展上做出了诸 多努力，目前熊猫债的规模及境外发行主体数量都有了很大提高。 但在全球利率环境下，中国利率水平仍处于较高水平，国内债市 融资成本较高，也限制了境外发行人的融资脚步。根据 BIS 统计 发布的国际债券数据，截至 2018 年一季度，我国国际债券存量 占比我国债券市场的仅为 1.6%，低于同期英国的 52%、美国的 6%、日本的 3%。 图 23 2010-2019 年境外机构美国国债的规模及占比趋势图 资料来源：Wind. 影响我国债券市场开放的有利因素包括全球低利率环境、债 券市场纳入彭博巴克莱全球综合指数、在国际储备货币的比例提 高等。在全球低利率环境下，中国债市市场的较高收益率对境外 投资者有较大的吸引力，境外投资者出于提高资产组合整体收益 率的目的会加大对中国债券市场的配置。2019 年 4 月，人民币 计价的中国国债和政策性银行债纳入彭博巴克莱全球综合指数， 人民币计价的中国债券成为继美元、欧元、日元之后的第四大计 价货币债券。这标志着中国的债券市场正逐渐被国际接纳，其产 生的资产配置效应和信号效应会带来大量的境外增量资金。根据 彭博数据显示，目前全球有 5 万亿美元左右的可统计资金在追 踪该指数，并且中国债券在指数中的占比可达到 6.06%，预计指 数完全纳入中国债券之后带来的资金流入可达 3000 亿美元左右。 目前人民币在国际储备货币中的占比为 1.9%，超过加元，成为 第五大货币，人民币在国际储备货币中占比的增加既是中国开放 发展的必然，又会进一步提高中国的对外开放水平。 图 24 2010-2019 年中国和美国国债十年期国债收益率趋势图 资料来源：Wind. 图 25 当前国际储备货币占比情况 资料来源：IMF. 影响我国债券市场开放的不利因素包括债券收益率波动风 险、汇率风险、债券市场透明度不高等问题。虽然我国债券的收 益率要高于国外债券，但我国债券波动性较大，巴曙松等（2016） 通过计算发现我国债券的风险调整收益率（与单位波动风险相匹 配的收益率）要显著低于美国和日本。2015 年汇率体制改革之 前，中国的汇率会是稳步上升的，2015 年之后汇率的波动性明 显加大，且整体呈下降趋势，表明人民币汇率有下降预期，导致 境外投资者投资中国债券市场的汇率风险加大，从而在一定程度 上降低了境外投资者进入中国债券是市场的热情。我国债券市场 的信息透明度较低，导致境外机构在国内的债券投资主要集中于 国 债和金融债等信用登记较高的债券，对于信用债配置较少。 图 26 美元兑人民币的平均汇率走势图 资料来源：Wind. 图 27 近十年中证综合债指数波动及走势图 资料来源：Wind. （3）文献综述 ①境外投资者持币动机 巴曙松等（2016）认为国债的收益率、收益率的波动性以及 储备货币地位是境外投资者持币的三大重要动机。目前中国债券 市场的收益率普遍较高，会吸引一部分境外投资者，但由于波动 性也非常大，所以又减弱了境外投资者进入中国市场的动机。而 对比之下，美国债券具有相对较高的收益率和低波动性，所以境 外投资者持有美国债券的动机较大。境外投资者持有债券的动机 与储备货币的地位密不可分，随着近几年中国在储备货币中的占 比越来越高，境外投资者持有中国债券的动机提高。巴曙松等 （2016）进一步提出可以从完善境外投资者跨境投资途径、加强 外汇市场建设、稳步推进人民币国际化等方面提高我国债市开放 度。 ②债券市场开放的作用和影响 姜超等（2015）认为债券市场的开放将对中国经济产生深远 影响，同时对人民币国际化起到提振作用。李松梁和万泰雷（2015） 认为债券市场对外开放有利于促进债券市场的参与主体结构上 更加多元化，也有利于提升中国金融市场的国际竞争力和中国金 融标准的全球影响力。 ③日本债券市场开放的经验 日本债券市场开放经历了三个阶段：日本国内债券市场开放、 允许非居民到日本国内发行武士债以及发展欧洲日元债券市场。 但存在着离岸债券市场发展明显超越武士债市场、国内债券市场 品种单一、汇率波动、外汇市场畸形发展等问题（孙树强等，2019）。 提出了应该促进熊猫债市场和离岸人民币债券市场的均衡发展， 优先引入市场声誉较高、影响力较大、信用资质较好的境外机构 参与国内债券市场，从“投资端”和“融资端”两个维度开放债 券市场等建议（李松梁，2018）。 （4）评价指标 结合国内外学者的研究文献和报告，我们将从“引进来”和 “走出去”两个维度建立一系列衡量中国债券市场开放度的规模 和结构指标。 ① “引进来”的衡量指标 a.境外投资者持债规模 截止 2020 年末，债券市场托管存量达 104.32 万亿元，其中 境外投资者持债规模约为 2.88 万亿元，占比为 2.76%；中国国 债的存量规模为 19.44 万亿，境外机构持有规模为 1.88 万亿， 占比接近 10%。从整体的持债规模来看，境外投资者投资中国债 券市场的广度不断提高，但还有很多大的上升空间。根据央行发 布的《2020 年金融市场运行情况》，截至 2020 年末，我国银行 间债券市场各类参与主体约 2.8 万家，其中境外机构投资者 905 家，占比仅为 3%。 图 28 2015-2020 年境外机构持有国债的规模及占比趋势图 资料来源：Wind. 图 29 2015-2020 年境外机构持有国开债的规模及占比趋势图 资料来源：Wind. 从持债结构上看，目前外资主要投资于我国国债和政策性金 融债，对于信用债的投资比例还比较有限。境外机构对我国债市 的投资态度整体较为谨慎，偏向于投资信用等级较好且久期较短 的券种，仓位平均久期小于 3 年，1 年期以内券种占比 50%左右。 此外，近期汇率波动较大，境外机构缺乏有效的衍生产品来对冲 风险，资本工具的不完善也限制了外资进入信用债市场。 图 30 境外机构持有企业债、中期票据占比趋势图 资料来源：Wind. b.境外投资者持债结构 截止 2020 年末，境外机构投资者持有的国内债券中，国债 占比为 65.25%，主要是因为国债有中国政府的信用支持，信用 等级很高，安全性较好，是境外投资者进行资产组合配置的首选。 其次是政策性银行债，在境外投资者的持债结构中个占比为 31.95%，政策性银行债虽然不是直接以政府的名义发行，但有政 府的背书，所以信用等级也非常高。可以看出，境外投资者在参 与国内债券市场的时候，主要以信用等级较高的国债和政策性银 行债为主，投资态度和风格还是非常谨慎的。 图 31 截止 2020 年末境外机构持债结构情况 资料来源：Wind. 如下图所示，境外机构持债占各券种总规模的比例中，国债 最高，其次是政策性银行债。商业银行债、企业债、地方政府债 外资持有的占比均不超过 1%，资产支持证券因为有风险隔离机 制和增信措施，所以比这三种债的比例要更高一点。截止 2020 年末，地方政府债的存量规模为 25.85 万亿，比记账式国债的规 模还要多 1/4，但境外机构持有的比例却仅为 0.01%，主要是因 为地方政府债的透明度很低，没有明确的增信措施与风险防范机 制，所以外资不愿承担风险投资地方政府债。这也表明，我国如 果想继续开放债券市场，吸引境外投资者，必须要规范和优化地 方政府债的发行，提高信息披露的质量和透明度。 图 32 截止 2020 年末境外机构持债占各券种总规模的比例 资料来源：Wind. c.取消 QFII 和 RQFII 投资限额 我国在 2011 年开始实行 QFII 和 RQFII，使得合格境外投资 者可以进入中国市场，投资的限额也在不断提高。2019 年 9 月， 国家外汇管理局宣布取消合格境外机构投资者(QFII)和人民币 合格境外机构投资者(RQFII)投资额度限制，包含三方面：一是 取消 QFII 和 RQFII 投资总额度，二是取消单家境外机构投资者 额度备案和审批，三是取消 RQFII 试点国家和地区限制。 此次全面取消合格境外机构投资者额度限制，进一步扫除了 外资进入障碍，提升了人民币资本项目可兑换程度，我国金融市 场对外开放更进一步。一方面，这极大地便利了境外机构投资者 投资境内金融市场，与近期外资流入趋势相叠加，进一步放大了 我国股票和债券纳入 MSCI、富时罗素、标普道琼斯等国际主流 指数的积极效应，有利于促进我国金融市场健康发展并融入全球 体系。另一方面，这展现了我国金融改革开放的决心与信心。 图 33 近十年 QFII 和 RQFII 投资额度变化趋势图 资料来源：Wind. d.中债-境外机构投资者指数 中债-境外机构投资指数由中债金融估值中心有限公司编制， 该指数以境外机构在中央结算公司托管账户上的持仓集合作为 成分券，以持仓市值进行加权计算，旨在为境外机构投资者提供 精细化的横向业绩评价基准。可以看出近十年，我国债券市场的 对外开放是在稳步推进的，且 2018 年以来，得益于一系列开放 政策的支持，债券市场对外投资的脚步加快。 图 34 近十年中债-境外投资者走势图 资料来源：Wind. e.熊猫债的发行规模 2005 年我国允许境外机构在境内发行熊猫债，但受发行成本 高、手续繁琐、会计准则不被认可等因素影响，熊猫债发行规模 一直增长较为缓慢，2015 年之前熊猫债的发行几乎停滞。随后 在政府进一步的政策鼓励和监管条件放松下，2016 年熊猫债的 发行量开始大幅度的增长，2016 年增长了将近八倍，之后增速 回落，至 2020 年末熊猫债的存量规模为 2415.70 亿元。 图 35 近十年熊猫债存量走势图 资料来源：Wind. 从熊猫债的发行量来看，我国在引入境外投资者方面进展较 为缓慢，从近几年才有所发展。主要原因有三个：一是发行成本 较高，手续繁琐，所以境外投资者的发行意愿较低；二是由于人 民币国际化与金融市场开放是相辅相成的，人民币国际化的水平 有限，所以国际上对于人民币的需求量不高；三是中国债券收益 率高于国际水平，所以境外投资者更倾向于在国外发行债券。若 要进一步引入境外投资者，提高债券市场开放水平，需要进一步 简化熊猫债发行程序，推进人民币国际化的水平，以及使得国内 市场利率与国际水平接轨等。 ②走出去的衡量指标 a.海外债券 海外债券是指在中国大陆以外的地方发行的以人民币计价的 债券或者是中资企业在境外市场发行的以国外货币计价的债券， 主要包括境外人民币债券和中资美元债，大多采取点心债的计价 方 式 。 海 外 债 券 发 行 量 的 波 动 性 较 大 ， 2020 年 的 发 行 量 为 2670.11 亿元，这与 2019 年一系列的金融开放政策的推进分不 开，央行多次在香港发行离岸票据以稳定人民币汇率。同时面对 全球低利率的环境，境内企业和政府为了降低融资成本而在境外 市场发行人民币债券或以美元为计价的债券。 图 36 近十年海外债券发行量情况 资料来源：Wind. 发行海外债券的境内发行主体主要有三类：地方投融资平台、 金融企业以及房地产企业，信用评级相对较高，违约风险较小。 从债券的期限分布来看，主要以 1-3 年期为主，1 年以内以及 3-5 年的债券占比也较高，表明海外债券主要以 5 年期以内的中短期 债券为主。 图 37 近十年发行的海外债券的期限分布 资料来源：Wind. b.中资美元债 中资美元债券是中资企业在海外发行的以美元计价的债券， 属于海外债券的一种（其它还以欧元、港币等其它币种计价的债 券，但由于中资美元债券规模较高，因此比较受关注）。中资美 元债发债的企业大多属于区域或者行业的龙头企业，长期拥有较 好的经营发展模式，有良好的银行融资渠道与政府支持，信用基 本面较好，违约率较低。中资美元债发行自 2010 年开始提速， 2016 年 刷 新 历 史 记 录 , 全 年 发 行 只 数 为 1889 只 ， 总 发 行 额 1786.17 亿美元。2017 年以来，国内债券市场利率上行、人民币 汇率企稳的大背景下，中资企业迫于国内融资压力而开拓海外融 资市场、寻求境外发债。2018 年，中债登开始发布中资美元指 数，可以看出从 2018 年以来，中资美元债平稳增长，发展势头 良好。 图 38 中资美元债指数走势图 资料来源：Wind. c.境外投资情况—以中投公司为例 以中投公司为例来看中国投资者在境外的投资布局，从投资 产品的角度来看，公开市场股票投资占比为 38.90%，固定收益 投资占比为 17.70%，可见中投公司的境外投资较为看重股票市 场的高收益性，同时又配置固定收益等风险较低的投资产品，使 得资产组合整体较为稳健。在境外股票投资中，主要是对于美国 股票的投资，占比达到 55.20%，主要由于美国股票市场相对较 为成熟，可以进行价值投资；非美发达国家股票配置占比为 32.70%，而新兴市场配置较少，主要是由于新兴市场稳定性较差， 市场波动较大，具有更大的风险。 图 39 截至 2020 年中投公司投资产品和市场情况 资料来源：Wind. 从中投公司境外投资行业布局来看，对于资讯科技的投资最 多，占比达到 17.9%，金融和医疗板块配置也比较多，但对于房 地产、公用事业等领域布局较少。 图 40 截至 2020 年末中投公司海外投资行业分布 资料来源：Wind. 以上指标均表明，我国债市开放度不断提高，增添了我国债 市的活力。在“引进来”维度上，2005 年熊猫债市场的出现是 我国债市对外开放的第一步，熊猫债存量规模也在政策鼓励下， 于 2016 年开始加速发展。此外，2018 年作为中国债券市场的牛 市年，政府陆续出台了多个对外开放的政策，境外机构通过债券 融资的成本不断下降，吸引了越来越多的境外机构在境内发行债 券，境外投资者的持债规模也在政策刺激下增长迅速。在“走出 去”维度上，近年在全球低利率的环境下，我国企业及政府开始 走向境外发行债券以实现融资，海外债券发行量也有大幅增长， 中资美元债指数稳定增长。 （三）总指标编制 1.主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是利 用数学上降低维度的思想，将实际问题中的多个变量重新组合成 一组新的少数几个综合指标来代替原来变量的方法。这样在分析 多变量的过程中，就可以只考虑少数几个主成份，同时也不会损 失太多的信息，主成份分析过程中主成份所包含的信息是用该主 成份的方差来衡量的。在研究问题时，主成份分析法既能减少变 量的个数又能获得主要的信息，因此越来越为人们广泛应用。 在统计学中，主成分分析是一种简化数据集的技术。它是一 个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得 任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上， 第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分 分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集对方差贡献最 大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。 这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不 是一定的，要视具体应用而定。 一个研究对象，往往是多要素的复杂系统。变量太多无疑会 增加分析问题的难度和复杂性，利用原变量之间的相关关系，用 较少的新变量代替原来较多的变量，并使这些少数变量尽可能多 的保留原来较多的变量所反应的信息，这样问题就简单化了。 主成份分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综 合成较少几个综合指标，通常综合指标有以下几个特点： （1） 主成份个数远远少于原有变量的个数。原有变量综合成少 数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模， 这将大大减少分析过程中的计算工作量。 （2） 主成份能够反映原有变量的绝大部分信息。因子并不是原 有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会 造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大 部分信息。 （3） 主成份之间互不相关。通过主成份分析得出的新的综合指 标之间互不相关，因子参与数据建模能够有效地解决变量信 息重叠、多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 （4） 主成份具有命名解释性。通过主成份分析法得到的新的因 子往往具有实际含义，具有命名解释性。 总之，主成份分析法是研究如何以最少的信息丢失将众多原 有变量浓缩成少数几个因子，如何使因子具有一定的命名解释性 的多元统计分析方法。 优缺点： 1.优点 （1）可消除评价指标之间的相关影响。因为主成分分析在 对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实 践证明指标之间相关程度越高，主成分分析效果越好。 （2）可减少指标选择的工作量。对于其它评价方法，由于 难以消除评价指标间的相关影响，所以选择指标时要花费不少精 力，而主成分分析由于可以消除这种相关影响，所以在指标选择 上相对容易些。 （3）当评级指标较多时还可以在保留绝大部分信息的情况 下用少数几个综合指标代替原指标进行分析。主成分分析中各主 成分是按方差大小依次排列顺序的，在分析问题时，可以舍弃一 部分主成分，只取前后方差较大的几个主成分来代表原变量，从 而减少了计算工作量。 （4）在综合评价函数中，各主成分的权数为其贡献率，它 反映了该主成分包含原始数据的信息量占全部信息量的比重，这 样确定权数是客观的、合理的，它克服了某些评价方法中认为确 定权数的缺陷。 （5）这种方法的计算比较规范，便于在计算机上实现，还 可以利用专门的软件。 2.缺点 （1）在主成分分析中，本文首先应保证所提取的前几个主 成分的累计贡献率达到一个较高的水平（即变量降维后的信息量 须保持在一个较高水平上），其次对这些被提取的主成分必须都 能够给出符合实际背景和意义的解释（否则主成分将空有信息量 而无实际含义）。 （2）主成分的解释其含义一般多少带有点模糊性，不像原 始变量的含义那么清楚、确切，这是变量降维过程中不得不付出 的代价。因此，提取的主成分个数 m 通常应明显小于原始变量个 数 p（除非 p 本身较小），否则维数降低的“利”可能抵不过主 成分含义不如原始变量清楚的“弊”。 （3）当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函 数意义就不明确。 2.因子分析 主成分分析是一个压缩和解释数据的过程，常被用来寻找判 断某种事物或现象的综合指标，并且给综合指标所包含的信息以 适当的解释。主成分分析是利用降维（线性变换）的思想，在损 失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标 （主成分），即每个主成分都是原始变量的线性组合。 鉴于主成分分析现实含义的解释缺陷，统计学斯皮尔曼又对 主成分分析进行扩展。因子分析在提取公因子时，不仅注意变量 之间是否相关，而且考虑相关关系的强弱，使得提取出来的公因 子不仅起到降维的作用，而且能够被很好的解释。 主成分分析和因子分析的关系是包含与扩展。当因子分析提 取公因子的方法是主成分（矩阵线性组合）时，因子分析结论的 前半部分内容就是主成分分析的内容，而因子旋转是因子分析的 专属（扩展），主成分分析是因子分析（提取公因子方法为主成 分）的中间步骤。从应用范围和功能上讲，因子分析法完全能够 替代主成分分析，并且解决了主成分分析不利于含义解释的问题， 功能更为强大。 3.总指标构建 根据指标体系和数据可得性，我们采用流动性、波动性和有 效性指标进行总指数构建（开放度指标由于变化过于剧烈，加入 总指标会掩盖其他方面表现，因此单独附加构建开放度总指标）。 同时，我们采用主成分分析和因子分析两种方式构建指标，并进 行比对。 （1）利率债总指数 ①主成分分析 用流动性、波动性和有效性指标进行总指数构建。首先对因 子进行相关性检验，巴特利球形检验结果，拒绝相关系数矩阵为 单位阵的原假设，变量之间存在公因子；，因子间有较强的相关 性，支持进行主成分分析。 类别 流动性 表 9 构建利率债市场质量总指数的指标体系 变量名称 变动方向 类别 变量名称 变动方向 换手率 同向 波动性 活跃券久期 反向 HH 比率 交易量月增速 发行量月增速 质押杠杆水平 十年国开债和国债 利差 反向 同向 同向 反向 反向 有效性 r007 标准差 收益率波动率 收益率偏度 国债一阶序列 反向 反向 反向 反向 根据主成分分析结果，取第 3 个因子累计贡献率达到 85.51%， 超过 85%，因此选取前三个因子作为主成分，进一步得到主成分 因子载荷。 表 10 总指数主成分分析结果 序号 指标名称 第一主成分系数 第二主成分系数 第三主成分系数 1 换手率 -0.0181 -0.0752 0.0385 2 hh 0.005 -0.0071 -0.0105 3 交易量月增速 0.0518 0.5033 0.2724 4 发行量月增速 0.0601 0.8004 0.1879 5 质押杠杆水平 -0.0028 0.0006 0.0029 6 利差_m -0.0722 -0.0477 0.2848 7 活跃券久期 0.0639 0.0762 -0.3041 8 r007 标准差 -0.0526 -0.2868 0.8433 9 收益率波动率 0.0001 0.0008 0.0079 10 收益率偏度 0.9906 -0.0999 0.0604 11 国 债 一 阶 序 列 -0.0053 -0.0017 0.023 相关系数 指数构建中三个主成分占比分别为 49%、31%和 20%。第 1 主 成分中收益率偏度、第 2 主成分中的交易量月增速、发行量月增 速和第 3 主成分中的利差、活跃券久期、r007 标准差，共 6 个 指标是权重影响比较大的指标。 通过主成分分析法得到的利率债市场质量指数表达式如下： 图 41 2010-2020 利率债市场质量指数（基于主成分分析） ②因子分析 通过因子分析法实现了指标降维从 11 个指标组降到 5 个公 因子，累计贡献率为 69.52%。 序号 指标名称 1 换手率 2 hh 3 交易量月增速 4 发行量月增速 5 质押杠杆水平 6 利差_m 7 活跃券久期 表 11 总指数因子分析结果 公因子 F1 公因子 F2 公因子 F3 公因子 F4 上的载荷 上的载荷 上的载荷 上的载荷 0.6431 -0.4713 0.2275 -0.1306 0.1134 -0.0798 -0.795 -0.0178 -0.0113 0.9039 -0.0028 0.0955 -0.0302 0.9003 0.0901 -0.1033 0.1628 0.0484 -0.1269 -0.2414 0.8715 0.0408 -0.0195 -0.1307 -0.8515 0 0.0293 -0.2326 公因子 F5 上的载荷 -0.0368 0.1101 0.0399 -0.0204 -0.6033 -0.0354 0.0744 8 r007 标准差 0.4625 9 收益率波动率 0.1798 10 收益率偏度 -0.0418 11 国债一阶序列相 -0.0106 关系数 -0.101 0.0091 0.0452 0.0285 0.0692 0.7486 -0.0757 0.0372 0.4916 0.0663 -0.1228 0.8831 -0.0244 0.0891 0.8379 -0.0328 公因子组成:公因子 F1 中载荷较大的指标有换手率、利差、 活跃券久期、r007 标准差，公因子 F2 中载荷较大的指标有换手 率、交易量月增速、发行量月增速，公因子 F3 中载荷较大的指 标有 HH 比率、收益率波动率，公因子 F4 中载荷较大的指标有 r007 标准差、国债一阶序列相关系数，公因子 F5 中载荷较大的 指标有质押杠杆水平、收益率偏度。较主成分分析的权重指标增 加了换手率、HH 比率、质押杠杆水平和国债一阶序列相关系数 4 个指标。 通过因子分析法得到的利率债市场质量指数表达式如下： 图 42 2010-2020 利率债市场质量指数（基于因子分析） （2）信用债总指数 ①主成分分析 用流动性、波动性和有效性指标进行总指数构建。首先对因 子进行相关性检验，巴特利球形检验结果，拒绝相关系数矩阵为 单位阵的原假设，变量之间存在公因子；，因子间有较强的相关 性，支持进行主成分分析。 表 12 构建信用债市场质量总指数的指标体系 类别 变量名称 变动方向 流动性 换手率 同向 交易量月增速 同向 发行量月增速 同向 质押杠杆水平 反向 波动性 AAA 级产业债信用利差波动率 反向 AA＋级产业债信用利差波动率 反向 AA 级产业债信用利差波动率 反向 有效性 价格信息反应速度 1（delay1） 反向 价格信息反应速度 2（delay2） 反向 债券价格信息预测能力 同向 债券价格异质性信息含量 1（rsqr1） 反向 债券价格异质性信息含量 2（rsqr2） 反向 根据主成分分析结果，取第 2 个因子累计贡献率达到 94.19%， 超过 85%，因此选取前两个因子作为主成分，进一步得到主成分 因子载荷。 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 表 13 总指数主成分分析结果 指标名称 第一主成分系数 第二主成分系数 发行量月增速 -0.0033 -0.0158 交易量月增速 -0.0001 -0.0306 换手率 0.0025 -0.0007 质押杠杆水平 0.0006 0.0005 AAA 级产业债信用利差波 0.3898 0.6554 动率 AA＋级产业债信用利差 0.6498 0.3013 波动率 AA 级产业债信用利差波 0.6526 -0.6915 动率 价格信息反应速度 1 -0.0008 0.0109 （delay1） 价格信息反应速度 2 -0.0011 0.0131 （delay2） 债券价格信息预测能力 0.0004 0.0002 债券价格异质性信息含 -0.0003 0.0034 量 1（rsqr1） 债券价格异质性信息含 -0.0008 0.0082 量 2（rsqr2） 指数构建中两个主成分占比分别为 89%和 11%。两个主成分 中的不同等级信用利差波动率等 3 个指标是权重影响比较大的 指标。 通过主成分分析法得到的利率债市场质量指数表达式如下： 图 43 2010-2020 信用债市场质量指数（基于主成分分析） ②因子分析 通过因子分析法实现了指标降维从 12 个指标组降到 4 个公因子， 累计贡献率为 85.78%。 序号 指标名称 1 发行量月增速 2 交易量月增速 3 换手率 4 质押杠杆水平 5 AAA 级产业债信 用利差波动率 6 AA＋级产业债信 用利差波动率 7 AA 级产业债信 用利差波动率 8 价格信息反应速 度 1（delay1） 9 价格信息反应速 度 2（delay2） 10 债券价格信息预 测能力 11 债券价格异质性 信息含量 1 （rsqr1） 12 债券价格异质性 信息含量 2 （rsqr2） 表 14 总指数因子分析结果 公因子 F1 公因子 F2 公因子 F3 上的载荷 上的载荷 上的载荷 0.0019 -0.0407 0.9071 0.0249 0.0035 0.912 -0.8932 0.0915 -0.1348 -0.1309 0.1781 0.0511 0.0649 0.8763 -0.0943 -0.0397 0.9506 -0.0056 -0.0661 0.8971 0.0468 0.9952 0.0034 -0.0167 0.9948 -0.0012 -0.0149 0.1905 0.0645 -0.0099 0.9815 0.0006 -0.0145 0.9925 -0.0022 -0.0104 公因子 F4 上的载荷 0.0068 0.0195 0.0783 0.7775 0.1208 0.0403 0.0544 0.0558 0.0461 0.8107 0.0264 -0.0007 公因子组成:公因子 F1 中载荷较大的指标有换手率、价格信息反 应速度 1（delay1）、价格信息反应速度 2（delay2）、债券价格 异质性信息含量 1（rsqr1）、债券价格异质性信息含量 2（rsqr2）， 公因子 F2 中载荷较大的指标有 AAA 级产业债信用利差波动率、 AA＋级产业债信用利差波动率、AA 级产业债信用利差波动率， 公因子 F3 中载荷较大的指标有发行量月增速、交易量月增速， 公因子 F4 中载荷较大的指标有质押杠杆水平、债券价格信息预 测能力，较主成分分析的权重指标增加大量有效指标。 通过因子分析法得到的信用债市场质量指数表达式如下： 图 44 2010-2020 信用债市场质量指数（基于因子分析） 附表：开放度总指标 利率债市场开放度主成分分析 我们选取境外机构持有国债占比、境外机构持有国开债占比、 RQFII 投资额度、QFII 投资额度、中债境外机构投资者指数作为 开放度因子，通过主成分分析构建开放度总指标。 首先对因子进行相关性检验，巴特利球形检验结果，拒绝相关系 数矩阵为单位阵的原假设，变量之间存在公因子；，因子间有较 强的相关性，支持进行主成分分析。下表是开放度主成分分析的 结果： Component Comp1 Comp2 Comp3 Comp4 Comp5 表 15 开放度主成分分析结果 Eigenvalue Difference Proportion 1366527 1365668 0.9994 859.1160 854.5360 0.0006 4.5798 4.5798 0.0000 0 0 0.0000 0 . 0.0000 Cumulative 0.9994 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 根据开放度主成分分析结果，取第一个因子累计贡献率达到 99.94%，超过 85%，因此选取第一个因子作为主成分，进一步得 到开放度主成分因子载荷。该主成分主要体现 RQFII 投资额度和 QFII 投资额度。 表 16 利率债开放度主成分因子载荷 序号 指标名称 第一主成分系数 1 境外机构持有国债占比 0.0000 2 境外机构持有国开债占比 0.0000 3 RQFII 投资额度 0.9930 4 QFII 投资额度 0.1181 5 中债境外机构投资者指数 0.0065 最终按照因子累计贡献率加权，得到开放度总指标： 最后，基于开放度总指标，我们画出 2015—2020 年间银行间债 券市场开放度变化。 图 45 2010-2020 利率债市场开放度（基于主成分分析） 利率债市场开放度因子分析 在因子分析中，选取第一个因子构建开放度指数，累计贡献率为 92.52%，结果如下。 表 17 利率债市场开放度因子分析结果 序号 指标名称 公因子 F1 上的载荷 1 境外机构持有国债占比 0.9703 2 境外机构持有国开债占比 0.8969 3 RQFII 投资额度 0.9657 4 QFII 投资额度 0.99 5 中债境外机构投资者指数 0.9836 公因子 F1 中五个变量载荷都处在较高水平，较主成分分析 法增加了境外机构持有国债占比和境外机构持有国开债占比两 个重要指标。 图 46 2010-2020 利率债市场开放度（基于因子分析） 信用债市场开放度主成分分析 我们选取境外机构持有企业债占比、境外机构持有中期票据 占比、RQFII 投资额度、QFII 投资额度、中债境外机构投资者指 数作为开放度因子，通过主成分分析构建开放度总指标。 首先对因子进行相关性检验，巴特利球形检验结果，拒绝相关系 数矩阵为单位阵的原假设，变量之间存在公因子；，因子间有较 强的相关性，支持进行主成分分析。下表是开放度主成分分析的 结果： Component Comp1 Comp2 Comp3 Comp4 Comp5 表 18 信用债市场开放度主成分分析结果 Eigenvalue Difference Proportion Cumulative 1366527 859.116 4.57979 0 0 1365668 854.536 4.57979 0 . 0.9994 0.0006 0 0 0 0.9994 1 1 1 1 根据开放度主成分分析结果，取第一个因子累计贡献率达到 99.94%，超过 85%，因此选取第一个因子作为主成分，进一步得 到开放度主成分因子载荷。该主成分主要体现 RQFII 投资额度和 QFII 投资额度。 表 19 开放度主成分因子载荷 序号 指标名称 第一主成分系数 1 境外机构持有企业债占比 0 2 境外机构持有中期票据占 0 比 3 RQFII 投资额度 0.993 4 QFII 投资额度 0.1181 5 中债境外机构投资者指数 0.0065 最终按照因子累计贡献率加权，得到开放度总指标： 最后，基于开放度总指标，我们画出 2015—2020 年间银行间债 券市场开放度变化。 图 47 2010-2020 信用债市场开放度（基于主成分分析） 信用债市场开放度因子分析 在因子分析中，选取前两个因子构建开放度指数，累计贡献率为 87.44%，结果如下。 表 20 信用债市场开放度因子分析结果 序号 指标名称 公 因 子 F1 公 因 子 F2 上的载荷 上的载荷 1 境外机构持有企业债占比 -0.3346 0.8188 2 境外机构持有中期票据占比 0.5077 0.6814 3 RQFII 投资额度 0.9573 -0.0735 4 QFII 投资额度 0.9875 -0.0537 5 中债境外机构投资者指数 0.9834 0.0235 因子分析较主成分分析增加了境外机构持有企业债占比和境外 机构持有中期票据占比两个重要指标，但累计贡献率有所下降。 图 48 2010-2020 信用债市场开放度（基于因子分析） 参考文献 时文朝,张强.基于结构突变理论的中国银行间债券市场流动性 的长期趋势分析[J].世界经济.2008 时文朝,张强.透明度对银行间债券市场流动性变化趋势的影响 [J].金融研究.2008 Jack Bao, Jun Pan, Jiang Wang. 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