credit-analysis

name credit-analysis description 固收与信用分析：信用债评级、利差分析、违约风险评估、城投债研究、可转债定价与策略。 category analysis Credit Analysis Skill — 固收与信用分析 适用场景 当用户提出以下类型问题时，优先调用本 skill： 债券定价、YTM 计算、久期/凸性分析 企业信用评级、违约概率估算 信用利差分析与交易策略 城投债、ABS/MBS 信用评估 利率风险管理（DV01、关键利率久期） 中国固收市场结构分析 一、信用分析框架 1.1 信用评级体系 主体评级 vs 债项评级 类型 定义 评级对象 主体评级（Issuer Rating） 发行人整体偿债能力 企业、政府、金融机构 债项评级（Issue Rating） 特定债券的信用质量 具体债券，考虑抵押品、优先级、契约条款 债项评级可高于或低于主体评级（取决于担保结构）。 标准普尔 / 穆迪 / 中国评级对照 S&P Moody's 中国评级 含义 AAA Aaa AAA 最高信用质量，极低违约风险 AA+/AA/AA- Aa1/Aa2/Aa3 AA+/AA/AA- 高质量，极低违约风险 A+/A/A- A1/A2/A3 A+/A/A- 较高信用质量 BBB+/BBB/BBB- Baa1/Baa2/Baa3 BBB+/BBB/BBB- 投资级下限（IG/HY分水岭） BB+及以下 Ba1及以下 BB+及以下 高收益/投机级 D D D 违约 中国特点 ：国内评级虚高，AA级在国内约等同于国际BBB-，需结合评级展望（正面/稳定/负面）综合判断。 1.2 Altman Z-Score 模型 用于预测企业财务困境，原始模型适用于上市制造业： Z = 1.2×X1 + 1.4×X2 + 3.3×X3 + 0.6×X4 + 1.0×X5 变量 计算公式 含义 X1 营运资本 / 总资产 流动性 X2 留存收益 / 总资产 盈利积累 X3 EBIT / 总资产 盈利能力 X4 股权市值 / 总负债账面值 财务杠杆 X5 销售收入 / 总资产 资产效率 判断区间 ： Z > 2.99：安全区（低违约风险） 1.81 < Z < 2.99：灰色区（需深入分析） Z < 1.81：危险区（高违约风险） 改进版本 ： Z'（私有企业）：X4改用股权账面值，临界值2.90/1.23 Z''（非制造业/新兴市场）：去掉X5，临界值2.60/1.10 局限性 ： 基于历史数据，滞后性强 不适用金融类企业（杠杆定义不同） 中国市场需重新标定参数 1.3 Merton 结构化模型 将公司股权视为对公司资产的看涨期权（执行价格=债务面值）： 核心假设 ： 公司资产价值 V 遵循几何布朗运动： dV = μV dt + σ_V V dW 债务为零息债，面值 D，到期日 T 违约仅在 T 时刻发生（欧式违约设定） 股权定价（BS公式） ： E = V·N(d1) - D·e^(-rT)·N(d2) d1 = [ln(V/D) + (r + σ_V²/2)T] / (σ_V·√T) d2 = d1 - σ_V·√T 违约概率（风险中性） ： PD = N(-d2) 距违约距离（DD, Distance to Default） ： DD = [ln(V/D) + (μ - σ_V²/2)T] / (σ_V·√T) 信用利差估算 ： 信用利差 ≈ -ln[N(d2) + (V/D·e^(rT))·N(-d1)] / T 参数估算方法 （联立方程组）： E = V·N(d1) - D·e^(-rT)·N(d2) σ_E·E = N(d1)·σ_V·V 1.4 KMV 模型（预期违约频率 EDF） KMV 是 Merton 模型的商业化实现，由穆迪收购： 步骤 ： 用股价和股权波动率反推资产价值 V 和资产波动率 σ_V 计算违约触发点（Default Point）： DP = 短期债务 + 0.5×长期债务 计算距违约距离： DD = (V - DP) / (V × σ_V) 通过历史违约数据库将 DD 映射为 EDF（非正态映射） 与 Merton 的区别 ： 违约触发点不是全部债务，而是短期+半长期 DD→EDF 映射基于实证数据库，非正态分布假设 EDF 是真实世界概率，而非风险中性概率 EDF 参考区间 （约）： EDF < 0.1%：投资级 0.1%–1%：BBB-BB 级 1%–5%：B 级 EDF > 5%：CCC 及以下 1.5 信用评分卡方法论 适用于零售信贷/ABS 底层资产分析： 建模流程 ： 数据准备 ：收集历史贷款数据，定义违约标签（如逾期90天+） 特征工程 ：WOE（Weight of Evidence）编码 特征选择 ：IV值（Information Value）筛选，IV>0.02保留 模型训练 ：Logistic Regression（主流）、XGBoost 评分转换 ： Score = A - B×ln(odds) ，通常基准分600，PDO=20 WOE 和 IV 计算 ： WOE_i = ln(好样本比例_i / 坏样本比例_i) IV_i = (好样本比例_i - 坏样本比例_i) × WOE_i 总IV = Σ IV_i IV 参考标准 ： IV < 0.02：无预测力 0.02–0.1：弱预测力 0.1–0.3：中等预测力 IV > 0.3：强预测力 二、固收产品分析 2.1 国债与政府债 收益率曲线分析 即期利率曲线（Zero Curve） ：各期限无风险零息债收益率，通过 Bootstrap 方法从附息债提取。 远期利率曲线（Forward Curve） ： f(T1, T2) = [(1+r2)^T2 / (1+r1)^T1]^(1/(T2-T1)) - 1 期限利差 ： 10Y-2Y：经济周期预判指标，负值通常预示衰退 10Y-1Y：流动性偏好衡量指标 30Y-10Y：超长端供需判断 收益率曲线形态 ： 形态 特征 经济含义 正斜率（Normal） 长端>短端 经济扩张预期 平坦（Flat） 各期限相近 经济转折点 倒挂（Inverted） 短端>长端 衰退信号 驼峰（Humped） 中端最高 流动性分层 中国国债收益率曲线特点 基准曲线：中国国债（CGBs）+ 国开债（Policy Bank Bonds） 关键点位：1Y/3Y/5Y/7Y/10Y/30Y 10Y国债为核心基准利率 2.2 企业债分析 核心指标 票面利率（Coupon Rate） ：发行时约定，按面值计息。 到期收益率 YTM（Yield to Maturity） ： 使 债券现值 = 市场价格的内部收益率： P = Σ [C/(1+y)^t] + F/(1+y)^n 其中 C=票息，F=面值，y=YTM，n=期数。 当期收益率（Current Yield） ： CY = 年票息 / 市场价格 （忽略本金损益） 修正久期（Modified Duration） ： MD = -dP/P ÷ dy = Macaulay Duration / (1+y/m) 含义：利率每变化1%，债券价格变化约MD%（反向）。 凸性（Convexity） ： CX = [Σ t(t+1)·CF_t/(1+y)^(t+2)] / P 价格变化修正：ΔP/P ≈ -MD·Δy + 0.5·CX·(Δy)² 债券价格公式（实现） 定价函数是仓库里的实测代码，直接 import， 不要在会话里重新手写 ： from src.quantlib.fixedincome import bond_price bond_price(face= 100 , coupon_rate= 0.05 , ytm= 0.04 , n_periods= 5 , freq= 1 ) # -> 104.4518... 5年期、票息5%、YTM=4%、年付 两个约定在这里是 显式参数 ，不是隐含假设： compounding ： "discrete" （默认，每年 freq 次离散复利，即上面 P = Σ C/(1+y/m)^t 的形式）或 "continuous" 。 日算基准： bond_price 按整数付息期贴现，因此返回的是 付息日 的价格（净价，应计为 0）。 非付息日结算要另加应计利息才是全价（脏价）： import datetime as dt from src.quantlib.fixedincome import accrued_interest accrued = accrued_interest( face= 100 , coupon_rate= 0.05 , freq= 2 , last_coupon=dt.date( 2024 , 1 , 15 ), settlement=dt.date( 2024 , 4 , 15 ), next_coupon=dt.date( 2024 , 7 , 15 ), day_count= "30/360" , # ACT/365F(默认) | ACT/360 | ACT/ACT | 30/360 | 30E/360 ) # -> 1.25 dirty_price = bond_price( 100 , 0.05 , 0.04 , 10 , 2 ) + accrued 2.3 可转债（纯债部分） 可转债的转股期权部分详见 convertible-bond skill，本节聚焦纯债价值。 纯债价值（Bond Floor） ： 纯债价值 = Σ [票息/(1+r_straight)^t] + 面值/(1+r_straight)^n 其中 r_straight 为同评级同期限直债收益率。 转股溢价率与纯债溢价率 ： 转股溢价率 = (可转债价格 - 转股价值) / 转股价值 纯债溢价率 = (可转债价格 - 纯债价值) / 纯债价值 下修条款信用含义 ： 下修转股价可能导致摊薄，需评估公司意愿（强赎冲动 vs 回售压力）。 2.4 ABS/MBS 分析 底层资产分析框架 资产质量指标 ： 加权平均票息（WAC） 加权平均剩余期限（WAM） 加权平均贷款价值比（LTV） 历史逾期率（DPD 30/60/90+） 累计违约率（CDR，Cumulative Default Rate） 早偿率模型 ： CPR（Conditional Prepayment Rate）：年化早偿率 SMM（Single Monthly Mortality）：月早偿率 CPR = 1 - (1 - SMM)^12 SMM = 1 - (1 - CPR)^(1/12) PSA 模型：标准早偿假设（PSA100 = 前30个月线性增至6%/年，之后6%/年恒定） 分层结构（Tranche）分析 ： 优先级（Senior）：最先受偿，评级最高 夹层（Mezzanine）：次级受偿 劣后级（Equity/Junior）：首先吸收损失，超额利差归属 关键风险指标 ： 增信倍数 = (底层资产池规模 - 优先级规模) / 优先级规模 超额利差 = 底层资产池利率 - 优先级融资成本 - 服务费 2.5 城投债信用分析 城投债（LGFV，地方政府融资平台债）是中国固收市场特有品种。 分析框架 四维评估模型 ： 维度 核心指标 权重 区域财政实力 一般公共预算收入、GDP规模、财政自给率 40% 平台层级 省级>市级>区县级，级别越高隐性支持越强 25% 平台地位 是否唯一城投、资产注入力度、业务多元化 20% 债务结构 有息负债规模、短期债务占比、再融资压力 15% 隐性债务风险信号 ： 城投货币资金/短期债务 < 0.5（流动性紧张） EBITDA利息覆盖率 < 1（依赖外部融资付息） 非标融资占比>30%（再融资风险高） 区县级城投、弱区域（负债率>100%） 城投估值溢价结构 （参考）： 城投利率 ≈ 同期国债 + 流动性溢价(30-50bp) + 区域溢价(0-200bp) + 平台溢价(0-100bp) 政策风险 ：2023年城投化债政策后分化加剧，关注： 一揽子化债进度 平台转型（城投转企业） 区域名单管理政策 三、利率风险管理 3.1 久期体系 Macaulay Duration（麦考利久期） 时间加权现金流现值之和，单位为"年"： D_mac = Σ [t × CF_t/(1+y)^t] / P Modified Duration（修正久期） 利率敏感性度量： D_mod = D_mac / (1 + y/m) ΔP ≈ -D_mod × P × Δy Effective Duration（有效久期） 适用于含权债券（可赎回债、MBS等）： D_eff = (P_down - P_up) / (2 × P_0 × Δy) 其中 P_down/P_up 为利率下移/上移Δy后的价格。 Dollar Duration（久期金额） Dollar Duration = D_mod × P × 面值 3.2 凸性（Convexity） 衡量久期对利率的敏感性（二阶效应）： C = Σ [t(t+1) × CF_t/(1+y)^(t+2)] / P 价格精确估算： ΔP/P ≈ -D_mod·Δy + 0.5·C·(Δy)² 凸性的价值 ：正凸性使债券在利率下行时涨幅大于预期（利率上行时跌幅小于预期），因此正凸性债券比负凸性债券（如可赎回债、MBS）更受青睐。 3.3 DV01（基点价值） 利率变动1基点（0.01%）导致的价格变化： DV01 = D_mod × P × 0.0001 组合层面： Portfolio DV01 = Σ (DV01_i × 持仓量_i) 用途 ：利率对冲比率计算 对冲比率 = DV01_被对冲头寸 / DV01_对冲工具 3.4 关键利率久期（Key Rate Duration, KRD） 衡量收益率曲线各关键期限平行移动1bp对价格的影响： 常用关键点：1Y, 2Y, 3Y, 5Y, 7Y, 10Y, 20Y, 30Y KRD_i = -ΔP/(P × Δy_i) （仅第i个关键利率变动1bp） Σ KRD_i ≈ D_mod （各关键利率久期之和约等于修正久期） 应用 ： 识别组合对特定期限利率的暴露 精确对冲非平行移动风险（扭曲/蝶式） 3.5 免疫策略 久期匹配（Duration Matching） ： 使资产组合久期 = 负债久期，对利率平行移动免疫。 条件： Σ (w_i × D_i) = D_liability 现金流匹配（Cash Flow Matching） ： 直接匹配每期现金流，彻底消除再投资风险，但灵活性差、成本高。 条件免疫（Contingent Immunization） ： 当组合价值超过安全底线时主动管理，跌至底线时切换为被动免疫。 再平衡频率 ： 久期随时间漂移，需定期（季度/月度）再平衡 利率大幅变动（>50bp）后立即再平衡 四、信用利差分析 4.1 信用利差的构成 信用利差（Credit Spread）= 违约风险溢价 + 流动性溢价 + 税收溢价（部分市场） 组成部分 影响因素 量化方式 违约风险溢价 评级、行业、财务状况、宏观周期 CDS报价、模型测算 流动性溢价 发行规模、剩余期限、市场深度 买卖价差、换手率 税收溢价 国债免税优惠（部分国家/投资者） 利率差异分析