基于统计分析和信用关系的评级标准理论与实践
时间：2021-02-12 14:03:56 来源：达达文档网 本文已影响 人 
倪鹏 郑露 孙聪
摘要：评级标准是各家机构开展信用评级业务的核心竞争力之一。本文阐述了评级标准制定的要点与难点，对两种定量评级标准制定方法进行了介绍和验证，并引入了定性原则对评级标准进行补充，以期为相关研究提供参考。
关键词：信用评级 评级标准 违约率 信用关系
对于债券市场而言，信用评级是信用风险防范、投资价值挖掘乃至信用风险定价的必备工具。为此，各家机构的信用评级至少需要滿足一致性和区分度两个要求。一致性是指在同一年份中，信用风险相近的企业信用级别也应相近;同一家企业在不同年份中，如果没有发生明显的经营或财务变化，信用级别应总体保持稳定。区分度是指所有企业不能只有一个级别，评级结果应该保持足够的级别分散度。
为满足一致性和区分度要求，各家评级机构均需制定一套评级标准，并隐含体现在该机构对不同发行主体的评级结果中。一套落于纸面的评级标准，有助于同一机构内部达成共识，也有助于对不同主体评级一致性的提升。然而，制定一套评级标准存在诸多难点。本文将以一般工商企业评级为例，借助国际三大评级机构的信用级别体系，阐述评级标准制定的要点及难点，并以实证为基础，提出一些建议。
评级标准的制定
所谓评级标准，是指符合某些标准组合的企业，可以被评定为特定级别的规则。那么，为制定评级标准，首先需要明确级别定义。
（一）级别定义及分析
级别定义除了包括级别符号，更应该包括对该级别对应信用风险水平的解释。国内评级机构的级别定义主要来自2006年发布的《中国人民银行信用评级管理指导意见》（银发〔2006〕95号），其中关于信用级别的含义（定义）如表1所示。
信用评级在很大程度上是为投资服务的，因此，评级结果应力求能够回答类似这样的问题：这家公司5年期的中期票据可不可以买？3年期的企业债呢？1年期以内的短期融资券或者超短期融资券呢？上述提问隐含的问题是：所给定的信用级别在不同期限下的信用风险有多大，能否满足本机构的风险偏好？很显然，国内外评级机构的级别定义目前尚难以很好地回答这些问题。
不过，级别高低与投资风险之间确实存在相关关系。表4为标普使用1981—2019年全球一般工商企业的违 约数据拟合而来的五个关键性级别随时间累积的违约率分布情况。穆迪、惠誉也曾发布过类似的违约率分布计算结果，其数值虽不尽相同，但三家机构的结果有一个共同点，即级别越低的企业，伴随时间的拉长，其违约率上升幅度越大。需要注意的是，表4中的违约率为后验统计数据，而非先验理论值。
即便采用相同的评级方法，在不同的环境下也会呈现出不同的统计违约率。例如，在2014年以前的中国，即便国际评级机构使用其评级方法进行评级，无论评级结果如何，事实都是未发生过债券违约。
虽然目前刚性兑付已被打破，但中国债券市场的违约概率仍很难从定量角度与国际三大评级机构的全球数据进行直接比对，表4数据只宜作为定性分析参考。
为进行评级标准的研究，本文借鉴国际评级机构的信用级别体系，参考标普提供的违约率数据，尝试对五个关键性级别进行定义（见表5），并通过级别定义回答投资经理可能提出的前述基本问题。
接下来，本文将尝试以上述定义为基础，讨论并制定评级标准。下文中，BB+、BB、BB-被统称为BB序列。
（二）评级标准制定的要点与难点
制定一套好的评级标准，其要点在于：一是要尽可能涵盖企业各种复杂的信用风险要素，信用级别又要能够实现高度概括，不陷入琐碎;二是应该尽可能客观，要最大限度地压缩自由裁量空间，从而减少不同分析师在评级实践中的分歧。
为制定尽可能客观的评级标准，定量信息是首选素材，但相关工作面临如下五个难点。
一是财务数据作为最标准化的定量信息，存在财务粉饰的问题。大量违约企业在违约前均进行了严重的财务粉饰。
二是财务数据仅是历史的写照，很难单独用来预测。而评级是要评价企业未来的信用风险。
三是许多经营性数据难以进行跨行业比较。在制定一般工商企业统一的评级标准时，这些数据难以直接发挥作用。
四是对于信用级别的评定，需要分析师对非结构化的定性信息进行深入解读，而评级标准很难将定性信息完美纳入其中。纳入定性信息过多则过于琐碎，缺乏概括性;纳入定性信息过少则过于笼统，缺乏具体性。
五是评级标准难以被检验。评级是否合理缺乏标准答案，唯一的标准答案即企业是否违约，但这难于实现及时验证，而且违约与否本身也存在一定的偶然性，违约企业在违约前的信用风险并不必然大于未违约企业。
两种定量评级标准制定方法
本文首先提出两种定量评级标准制定方法，并验证其表现。相关数据全部来自万得（Wind）。
（一）比例法评级标准的制定与验证
部分投资机构所采用的评级标准源自比例法，即根据经验划分出不同级别的比例关系，作为初始级别依据，然后再根据具体的评级实践进行调整。比例法的要点一在于排序，二在于比例切分。
1.排序
各家机构均能依靠自有的评级方法和评级模型对指标进行排序，虽然具体的指标选取和计算方式各不相同，但大体都需要涵盖如下因素：规模、杠杆率、盈利能力、获现能力、流动性。本文则具体选取了如下五个指标：归属于母公司的所有者权益、资产负债率、总资产利润率、三年平均经营性净现金流/总有息债务、货币资金/总有息债务。
选定指标后，对单个指标打分：以样本企业选定时间内指标数值为基础取百分位值（0至1之间的小数），得到五个指标的基本分。接下来，对两个指标再做一定调整：资产负债率排序取反值，即“1-资产负债率百分位值”;货币资金/总有息债务的百分位值大于0.5时取0.5，再乘以2，即“min（货币资金/总有息债务的百分位值，0.5）×2”，以减少虚假货币资金带来的额外加分。将五个指标的分数平均后得到企业得分，分值越高表明信用资质越好。
上述打分方法虽略为简单，但指标选取相对全面，且算法也避免了极值影响，因此不太会出现明显偏差，可基本满足本文的验证需求。
2.比例切分
由于缺乏理论支持，在进行比例切分时很难得出具有普适性的比例关系，只能从评级历史数据出发给出经验值。
截至2020年4月末，在标普对全球一般工商企业的评级中，BBB-及以上、BB序列、B+及以下占比分别为35%、18%、47%。基于此，本文结合中国债券市场实际情况，对市場中一般工商企业给出的经验性比例为：BBB-及以上占20%，BB序列占30%，B+及以下占50%。
3.对比例法评级标准的验证
对比例法评级标准的验证手段较为简单，即观察违约案例在该体系中的得分分布，以考量该标准的排序能力和比例切分适宜度。
首先，全样本设为：截至2020年5月10日，我国债券市场中仍有存续债券的一般工商企业（剔除地方政府投融资平台、房地产企业、金融机构），且披露了2015—2018年完整财务数据的发行人，本文以在Wind中其“固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧”科目不为0（在Wind中该科目缺乏数据时显示为0）作为判断依据。
经筛选，共得到1518个样本企业。各项指标百分位值的计算基础数据池为全样本企业2017—2019年的数据。由于2019年年报数据尚不完整，因此本文对2018年全样本企业进行打分和评级。
其次，违约样本设为：在2014年3月1日至2020年5月10日Wind披露的首次违约的155个发行人中，剔除地方政府投融资平台、房地产企业、金融机构，再剔除财务数据不完整的样本。经筛选，共得到109个违约样本企业。以其违约前最新财务报告数据作为打分依据，财务报告选用规则为：对于6月30日以前违约的企业，选用其T-2年的财务报告;对于7月1日以后违约的企业，选用其T-1年的财务报告。即在2018年的违约企业中，对于6月30日以前违约的企业，选用其2016年的财务报告;对于7月1日以后违约的企业，选用其2017年的财务报告。计算结果见表6。
由表6数据可见，70%～80%违约样本的得分集中在0.55以下，即全样本的50分位数以下，或比例法评级标准中的B+序列及以下。这表明前面所设计的简单评级模型对违约样本具有一定的区分能力，并且按照经验拟定的比例切分具备一定的合理性。
不过很明显，对比例法评级标准的验证方式过于简单，即便验证结果表现良好，也不能作为该评级标准在实践中运用良好的充分条件。而且，在评级实践中，按照经验进行比例切分的做法仍将面临级别切分理论依据不足的问题。
（二）定量明斯基法评级标准的制定与验证
1.制定过程
有鉴于比例法存在的理论不足问题，笔者继续尝试基于海曼·明斯基的信用关系分类来制定评级标准。
明斯基在其《稳定不稳定的经济》一书中，曾将信用关系分为投资关系、投机关系和庞氏关系。投资关系中，债务人能够通过自身经营，在借款期内实现对债务的还本付息;投机关系中，债务人无法通过自身经营在借款期内实现对债务本金的偿还，但其利润仍足够支付债务利息，本金的偿还需要通过借新还旧来实现;庞氏关系中，债务人的利润尚不足以支付利息，本息的偿还需要通过不断扩大再融资实现。
本文认为，明斯基界定的投资关系、投机关系、庞氏关系可以与前文的BBB-及以上、BB序列、B+及以下信用级别分别对应。本文更进一步设定：BBB-及以上企业有能力在7年内实现债务的还本付息（7年为经验值）;BB序列企业无法在7年内实现债务的还本付息，但其利润和现金流能够保障利息的支付;B+及以下企业利润或现金流已经无法保障利息支付，需要不断通过扩大再融资来维系债务滚动。
此前的违约案例研究表明，利润对债务的支持比资产更重要，而现金流又比利润更重要。因此，本文为定量明斯基法拟定的财务指标门槛如下。
BBB-及以上企业：“剔除非经常性损益后的税息折旧及摊销前利润（以下简称‘剔非后EBITDA）/总有息债务”应在0.18（含）以上，即假定利率为6%，在7年内对100元债务进行等额本息还款，每年需偿还18元;“三年平均经营性净现金流（CFO）/总有息债务”应在0.15（含）以上，此临界值小于上述的0.18，是因为处于发展期的企业，其现金流表现通常稍逊于利润。
BB序列企业：“剔非后EBITDA/总有息债务”应在0.08（含）以上、0.18以下;“三年平均CFO/利息支出”应在1.5（含）以上。
B+及以下企业：“剔非后EBITDA/利息支出”和“三年平均CFO/利息支出”都难以保障在1以上。
2.对定量明斯基法评级标准的验证
本部分将使用全样本和违约样本数据验证定量明斯基法评级标准的有效性。
具体验证过程为：使用2018年全样本数据，计算“剔非后EBITDA/总有息债务”“三年平均CFO/总有息债务”“三年平均CFO/利息支出”，并按前述标准将样本分别归为BBB-及以上、BB序列和B+及以下三类。计算结果见表7。
表7结果显示，定量明斯基法对样本的比例切分与比例法大致相当，这表明从信用关系出发的评级标准与实践经验不谋而合。同时，定量明斯基法评级标准同样将70%～80%的违约样本归入B+及以下，体现出与比例法评级标准相近的排序和分类能力。
与比例法评级标准相似，即便定量明斯基法评级标准验证结果表现良好，也不能作为该评级标准在实践中运用良好的充分条件。而且需要认识到，定量明斯基法评级标准虽然基于明斯基信用关系理论建立，但指标过于单一，对抗财务粉饰的能力和预测能力均有所不足，在实际应用中仍需加入其他考量因素。
引入定性原则的评级标准制定
由上文对比例法和定量明斯基法评级标准的研究可见：纯量化的方法体现出一定的区分能力，但仍然将超过20%的违约样本纳入了相对低风险的级别。这表明纯定量指标难以完整刻画企业的信用特征。完整的评级标准必然需要对定性信息进行描述。同时，定量明斯基法评级标准的进步之处，在于从信用关系理论中找到了划分级别的抓手，更易于解释具体企业的级别评定问题。因此，可对定量明斯基法加以完善形成明斯基法，制定兼有定量、定性考量的综合性评级标准。明斯基法级别定义具体设定如下。
BBB-及以上：经营性竞争力很强，具备穿越周期的生存能力，通常为行业大型龙头企业。在周期中性假设下，具备快速的债务收敛能力，有能力在7年内清偿全部有息债务。在极度不利的经营环境中，虽可能陷入短暂亏损，但获现能力仍能满足债务利息支付需求。
BB序列：经营性竞争力较强，具备一定的抗周期能力，通常为行业中小型龙头企业。在周期中性假设下，能够完成利息支付，并实现债务本金的缓慢收敛。在不利的经营环境下，偿债资金对融资的依赖度较高，通常能够实现债务的借新还旧，市场认可度尚可。其中，BB+企业信用资质更加接近BBB-，未来可通过修复资产负债表、提升经营稳定性等方式提升信用资质，并达到BBB-;BB-企业信用资质更加接近B+，一旦潜在不利因素发酵或负债扩张失败，企业信用资质将进一步受损，从而降至B+;BB企业信用资质介于BB+和BB-之间。
B+及以下：经营性竞争力较弱，实际上长期处于亏损状态或盈利稳定性很低。从长期来看，面临持续、经常性的扩大再融资需求，且融资能力较弱，资金链随时有断裂可能。
在使用明斯基法评级标准过程中，如果所评企业没有财务造假、不面临行业周期波动、财务表现十分平稳，则其评定级别与使用定量明斯基法评级标准所评级别较为接近。但在实际操作中，通常需要通过定性判断去调整和预测企业债务变化、利润和现金流情况，最终判断企业偿债能力并评定级别。在前述框架之外，还要特别关注以下三个调整因素。
一是治理风险。治理风险往往体现为实际控制人的经营决策不以企业利益最大化为考量，存在主动或被动损害企业利益的可能。治理风险较高的企业，不宜归为BBB-及以上;当治理风险很高以致威胁企业融资链时，企业应归为B+及以下。
二是外部支持。外部支持主要体现为股东对企业潜在的资金支持，既包括股东直接注资或借款，也包括企业在股东的显性或隐性背书下，从金融机构获取较低成本的融资。根据外部支持的强度和稳定性，可适当提升公司信用等级。
三是流动性。银行长期借款是最稳定的的债务融资来源。对债券或非标融资依赖度过高的企业，再融资受市场情绪或政策波动影响较大。当市场可能形成负面一致预期或政策环境严重恶化时，流动性风险将急速上升，应适当调低这类企业的信用等级。
小结与展望
评级标准是各家评级机构进行信用评级的核心竞争力之一，也是信用评级工作的难点之一。在当前违约事件不断增加的背景下，对评级标准的研究与更新应成为各家评级机构保持并强化自身竞争力的重要手段。
本文尝试制定了两个定量评级标准，并在此基础上补充了定性评级标准，在借鉴定量评级标准优势的同时，弥补其不足。应当说明的是，相关方法虽然具备一定的参考价值，但尚未经历有效的验证，并且评级标准本身也应随违约形态的变化而动态变化。因此，未来对评级标准的探索任重而道遠。
作者单位：新华资产信用评估部
中邮理财风险管理与审查审批部
建设银行青岛分行总审计室
责任编辑：刘颖 罗邦敏
