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浅谈“债券估值”初篇

债市小白菜 债市投研笔记 2022-07-15

 




碎碎念:这两天闲的刷报告,看到一篇“方正”旧文,某债基(不点名了)重仓持有“19方正SCP002”的大兄弟“18方正09”,2019年12月2日,“19方正SCP002”违约后,其估值大砍70%,该债基次日净值大跌7%(债基都这么难了,哭)。“18方正09”并未真正违约,惨遭连累跌掉这么多,那么债券到底如何估值呢?方法又是怎样?瞎扯一扯吧。


 

 

写在前面的话:

债市投研,长路漫漫,才刚刚上路……关于债券估值,本小白菜更是研究尚浅,姑且允许我卖个关子,分个初篇、中篇、下篇和终篇好了(就是不知道何年何月写好就是了),初篇先入个门吧……

 

 

什么是估值?

 

用老百姓的话说,估值就是当前你手上有某个资产,如果卖掉,估计能卖多少钱。

 

说起买&卖,问题就来了,那就是“好卖”和“不好卖”。“好卖”自然不必多说,可以直接用收盘价来估值(如股票);而“不好卖”的就会出现没完没了“讨价还价”的过程。这时候,可能就要借助一些理论模型来估值,如采用未来的现金流来估值(即现金流贴现模型),或者用买入的成本价减去每年的折旧来估值(成本法)。

 

对于债券这类资产而言,整体算是处于“好卖”与“不好卖”中间的地带吧,一言难尽,估值方法下文再议。

 

 

为什么需要估值?

 

对于交易员而言:债券估值可作为交易基准,也就是二级交易中的参考价。“估值附近谈”,对于交易来说,应该算是“口头禅”了。实操中,二级谈价格时,往往会参考前一交易日的估值,控制其偏离度。债券最终成交价格是交易员“博弈”的结果,而估值为其“博弈”提供了判断的基准。(交易员口中的估值,一般指的是中债or中证估值,当前市场普遍认可了的“锚点”。)

 

对于持有者而言:在用真金白银买入投资标的后,已经付出了固定的成本,在未实际卖出之前,无法确定其变现价格,债券估值可帮助其产品持仓期间的净值计算

 

对于投标人而言:类似于交易基准作用,投标人一级投标时,需要个参照,再做出投标价格决策。

 

对于研究员而言:投研投研,研究归根到底只是服务于投资,若不能帮助投资赚到钱,费那么大劲研究来研究去的意义何在呢?因此,估值对于研究员而言,可以帮助其在合适的时间找到低估值的优质债券

 

 

资管新规净值化管理,估值是核心

 

资管新规明确了未来资管产品净值化的管理模式,仅仅对小部分封闭式产品适当容忍可采取摊余成本法估值。在此背景下,估值是核心。

 


资料来源:政府官网《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》

 

 

债券估值有哪些方法?

 

估值——估计的价值,既然是估计的,那就是有争议的。张三说90,李四说100,那到底听谁的呢?

 

对于股票市场而言,流动性较高,可以直接采用最新的收盘价进行估值,但对于活跃度明显偏低的债券市场而言,合理的估值是件麻烦事儿。

 

债券的估值方法目前主要有两大类:成本法和市价法。成本法又分为买入成本法和摊余成本法;市价法分为收盘价估值和第三方估值。

 

资料来源:小白菜整理

 

简而言之,成本法就是用买入价来估值,市价法则是用市场普遍认可的用脚投票的结果来估值

 

 

(1)买入成本法

 

先来扯扯“买入成本法”,特点就是简单粗暴!是以债券的买入价格加上应计利息来进行估值。

 

但是这个方法最大的缺陷就是没有考虑债券买入时的折溢价,从而导致债券估值严重偏离其公允价值。

 

举个栗子,某债券基本信息如下:

 

面值

100

票面利率

8%

剩余期限

1Y

买入时间

2020年1月1日

到期时间

2020年12月31日

 

某产品买入上述债券,全价为95元(折价买入),持有1年到期后,发行人兑付债券本息合计108元,该产品的收益为:①108-95=13元或②票息8+溢价5(100-95)=13元。若在兑付前一日按照“买入成本法”进行估值,估值全价=买入成本95元+票息8元=103元,导致其明显低于市场价值。同理,若溢价买入,则会虚高。

 

 

(2)摊余成本法

 

“摊余成本法”相较于“买入成本法”而言,则优化了折溢价这点,是指按照票面利率或商定利率并考虑买入时的折溢价情况,在其剩余期限内平均摊销,每日计提收益

 

上述例子中,按照“摊余成本法”进行估值,则每日计提收益=(5+8)/366,等到债券兑付日前一天,其估值全价为108元。

 

“摊余成本法”估值虽然能够平滑产品净值,但是也有其缺陷:无法及时反映市场波动对净值的影响,比如债券市场价格下行时,则可能虚高了债券的净值,投资者无法通过产品净值走势来判别持仓标的的风险。

 

 

成本法小结

 

但是不管是“买入成本法”or“摊余成本法”,成本法估值存在即合理,毕竟净值不会跌(应该没哪个金主爸爸不喜欢吧),因此成本法估值一般适用于买入持有到期策略,那也就无所谓市价波动不波动了。

 

总而言之,成本法用得好是规避净值大幅波动的蜜糖,用不好则有可能变成个某些机构的砒霜。不过前述资管新规之下,未来除了部分封闭式产品采用摊余成本法进行估值外,“成本法”基本“凉凉”了。

 

 

(3)收盘价

 

顾名思义,按照债券真实交易产生的收盘价进行估值。

 

上述例子中,若这只债2020年6月1日有成交,最终的收盘价为98元,那么若产品采用收盘价估值,则当日的估值即为98元。

 

以收盘价估值看上去很公允,但是也问题多多:

 

l  长期无交易的债(不连续):一只债长期没有发生交易,若此期间市场环境发生变化亦或该发行人信用资质发生变化,若以收盘价估值,无法反应其“真实性”。

l  交易量很小的债:若一只债,交易量相较于其存量微乎其微,若人为进行一些野路子操作,以较大偏离价格成交,对于债券估值影响较大。

 

不管是长期无交易,还是交易量很小,本质都是债券市场交易偏弱的结果。真金白银如果砸的不连续、砸的少了,就无法形成有效价格。

 

因此,收盘价仅仅适用于流动性较好、交易频率较高的债券。

 

 

(4)第三方估值

 

第三方估值,也就是第三方机构帮助进行的估值,目前市场上主要有中债估值、中证估值、上清所估值、CRETS估值以及YY估值

 

目前,中债估值和中证估值基本是市场约定俗成的“锚点”,当然近来后起之秀YY估值也备受瞩目。

 

 

关于第三方估值,不管是哪家,大致思路可以分为以下两大步:

 

第一步:收集市场数据,进行有效处理后,编制不同的标准(如债券品种、信用评级等)的收益率曲线;

第二步:定位合理的收益率曲线和相应利差,确定个券的收益率(折现率),利用现金流折现模型对个券进行估值。

 

从上述步骤中,我们可以看出,其债券估值模型的精髓在于折现率的确定,这也是中债和中证估值等最核心的部分,收益率曲线所用模型不同,得出的收益率也不同,则进一步导致了同一只债估值的差异。

 

 

 

既然上述步骤中也提及了现金流折现模型,那就简单说下:

 

债券的价值是债券未来一系列现金流折现值之和,包括利息收入和到期偿还的本金。

 

 

其中,P为债券价值;C为票面利率;y为贴现率;n为到期期限;m为付息频率。

 

从该公式中,可以看出债券价值影响因素主要有:①债券面值和票面利率;②计付息间隔;③贴现率等,当然也包括如债券嵌入式期权条款、税收待遇等也会影响债券价值。

 

 

 

虽然第三方估值是市场主力,但第三方估值也有其缺陷,从各家估值的差异也说明了彼此的分歧。比如:仍然受到债券市场整体流动性影响、折现率取值未必公允等等。

 

对于第三方估值各家的情况本文不再赘述,放在下一篇再扯。

 

 

各估值方法对比案例

 

最后,我们以“16龙湖01”(代码:136195.SH)举个栗子,简单看下上述几种估值方法对应的估值情况(第三方估值仅以中债和中证为代表)。

 

PS:由于无论采取何种估值方法,债券应计利息是相同的(按照票面利率计息),因此仅对比债券估值净价的不同。

 

这里假设某产品在2017年5月9日以97.40元的净价在二级市场买入“16龙湖01”,计划于行权日2019年1月25日行权兑付。在持有期间,“16龙湖01”在不同的估值方法下净价走势如下图。

 

 

资料来源:Wind

 

下面来段看图说话:

 

(1)“买入成本法”和“摊余成本法”净值走势极为平稳。(适合风险偏好低的客户,但不能及时反映市价的波动)

 

(2)收盘价的变化极不连续且较为滞后。(在对不活跃券进行估值时,应注意其收盘价并不能准确反映其实际价值,如私募债、高收益债等)

 

(3)第三方估值“中债估值”、“中证估值”走势较为相似。

 

 

强行来段总结

 

债券估值真的太南了!!

 

尤其是第三方估值,涉及模型的选择、参数控制、数据筛选等等多个环节,从原始数据到最终估值的产生复杂的不要不要的,最重要的是还没个标准答案,可能等投资人亏完了就能知道实践检验真理的结果了吧……

 

总结下:

(1)“买入成本法”简单粗暴,未考虑折溢价。

 

(2)“摊销成本法”优化考虑折溢价,债券收益率走高、价格下跌的情况下,估值虚高;反之偏低。

 

(3)资管新规之下,未来除了部分封闭式产品,(1)和(2)送上一首“凉凉”。

 

(4)收盘价:有“看得见的价格”固然好,问题就在于多数没有!!!

 

(5)第三方估值彼此有分歧,张三还是李四,爱信谁信谁。

 

写到这里,对于债券估值也有了基础的了解,下一篇《浅谈“债券估值”中篇》将认真地瞎扯扯第三方估值,有兴趣的请继续关注公众号吧。

 

 

 

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