城投债的三层次定价逻辑|东北固收地方政府财政与城投平台专题四
本首席分析师:陈康 S0550520110001
研究助理:薛进 S0550120120030
报告发布时间:2021/08/23
报告摘要
我们通过研究发现,城投债的定价逻辑具有“重地区、轻个体”的特点,本文综合地方财政实力及公司自身财务实力构建适用于城投债的打分体系,从而量化城投债的三层次定价逻辑。
1、城投债的定价逻辑:
从各地区相关层级城投债估值分布的静态角度出发,城投债所属地区及其层级(省、地级市、区县及县级市、园区)是决定该债券估值的首要因素,该城投债发行人自身的财务状况仅是该债券估值定价的次要因素;
从各地区相关层级城投债估值变化的动态角度出发,在估值压缩的观察期内,财政强省下属各地区各行政层级城投债得到了资金较为普遍的青睐,而其他多数省份仅高行政层级及发达城市下属区县城投债得到资金的偏好,所以低层级城投债所属省份、省会(单列市)地级市的财政情况也是影响该债券估值的重要因素。
因此,影响城投债定价的因素主要有三点:1、城投债所属地区的经济财政情况;2、城投债发行人所属行政层级(省、地级市、区县及县级市、园区);3、城投债发行人自身的财务状况,尤其重视其资产规模水平。同时我们也注意到,若某城投债行政层级较低,需进一步参考其所属更高行政层级地区的经济财政情况,如省会(单列市)、地级市层级城投债需参考其所属省份的经济财政情况,区县及县级市、园区层级城投债需参考其所属省份、地级市的经济财政情况。
2、城投债定价体系的构建与检验
基于城投债的定价逻辑,本文构建的城投债定价体系由三大评分模块(地区经济财政情况、行政层级高低、公司自身财务状况)及得分系数调整规则组成,其中三大模块权重合计100%。同时本文以全国31个省份(直辖市)省级城投债及江苏省等七个省份的省会级(单列市)、地级市级城投债为例进行试算,分别从静态、动态两个角度来验证城投债定价体系的适用性:①随着发行人评分的上升,相关债券估值中枢下降;②随着发行人评分的上升,在利率下行的观察期内相关债券估值下行幅度加大。因此我们的城投债定价体系能较好地刻画市场对发行人的定价结果。
风险提示:信用风险无序释放
本文综述
我们通过研究发现,城投债的定价逻辑具有“重地区、轻个体”的特点,即城投债所属地区及其层级(省、地级市、区县及县级市、园区)是决定该债券估值的首要因素,该城投债发行人自身的财务状况仅是该债券估值定价的次要因素。我们在2021年3月30日发布的《省以下财权划分解析及地方财政实力评估》中,基于各地区地方财政数据构建了适用于全国各地方、各层级的地方财政打分体系,本文将该体系进一步拓展,综合地方财政实力及公司自身财务实力构建适用于城投债的打分体系,从而量化城投债的定价逻辑。
本文结构如下:第二章根据当前各城投债估值情况探索其定价逻辑,第三章基于城投债的定价逻辑构建量化打分体系框架,第四章基于城投债定价体系对各省和江苏省等地级市城投债进行打分,以期帮助投资者全面分析比较各地区、各行政层级城投债性价比。
根据城投债估值情况探索其定价逻辑
(一) 、重点追踪债券及其估值观察时点的选择
本文选取江苏省、湖北省、湖南省、山东省、四川省等5个省份下属各地区(省、市、县)各行政层级剩余期限在1至3年之间、不含权的城投债作为重点追踪标的,并从中挑选各地区各行政层级2020年12月1日(下文称“估值观察日”)估值最低的城投债作为相关地区的代表债券,分别从静态、动态角度探索市场资金对城投债的定价逻辑:
1、静态角度方面:我们将各地区各行政层级所有代表债券估值观察日收益率估值由低到高排列,以观察各地区相关层级城投债估值分布情况。由于去年四季度信用债市场风险事件频发,各评级各期限收益率估值水平、信用利差均在11月中下旬达到高点,因此各地区代表债券2020年12月1日的估值能较充分地体现市场对不同地区、不同行政层级、不同自身资质相关发行主体的信用风险要求水平,从而反映市场资金对城投债的静态定价逻辑;
2、动态角度方面:考察各地区代表债券在2020年12月1日至2021年8月6日(下文称“观察期”)间的估值变化情况,由于从去年年底、今年年初起市场风险偏好逐步修复,伴随着利率下行的大环境,各评级各期限信用利差开始明显收窄,但不同地区、不同行政层级、不同自身资质的债券利差收窄幅度各异,因此各地区代表债券在观察期内不同的估值下行幅度能较好地刻画市场风险偏好变化,从而反映市场资金对城投债的动态定价逻辑。
(二) 、静态看城投债定价逻辑的三个层次
本节根据江苏省、湖北省、湖南省、山东省、四川省等5个省份省级、省会级(单列市)、地级市级、区县及县级市级、园区级代表债券估值观察日收益率估值水平由低到高排列,各地区各行政层级代表债券估值分布情况如下:
根据各省份下属各地区、各行政层级城投债估值的分布情况,我们发现城投债的定价明显遵循三个层次:
首先,财政强省代表债券估值水平整体较低。江苏省下属各地区、各行政层级代表债券估值多数低于5.5%,整体估值水平较低,估值高于5.5%的多为省内经济财政较弱的地级市下属区县的相关债券;而湖北省、湖南省、山东省、四川省各代表债券估值多数高于4.5%,整体估值水平较高。
第二,高行政层级代表债券估值水平整体较低。省级及省会级(单列市)城投债方面,各省代表债券估值均低于4.5%;地级市级城投债方面,各代表债券估值主要依据所属地级市经济财政的强弱呈现高低分布,估值多数低于5.5%;区县及县级市级、园区级城投债方面,各代表债券多数高于4.5%,部分省会(单列市)、强地级市下属债券估值低于4.5%。
第三,同一地区、行政层级自身资质较强(尤其是资产规模、营业收入规模较大)的城投公司估值水平较低,而自身资质相近的公司却因为所处地区不同而估值大相径庭。
例如:
① 江苏交通控股有限公司与江苏省铁路集团有限公司同属江苏省省级城投平台,尽管后者偿债能力、管理效率、获利能力指标整体优于前者,但前者资产规模、营业收入分别约为后者的2.3倍、21倍,在当地同层级城投平台中处于优势地位,其较强的自身资质使其相关债券估值处于相对较低水平:“13苏交通MTN2”、“20江苏铁路GN001”在2020年12月1日剩余期限均约为2.3年,对应估值分别为3.7259%、3.921%;
② 广西铁路投资集团有限公司与甘肃省公路交通建设集团有限公司分别为广西、甘肃省级城投平台,虽然两家公司资产规模、营业收入及其他财务指标水平相当,但两者所属省份经济发展水平差距较大,2020年广西省GDP总额2.2万亿远高于甘肃省的0.9万亿,前者相对较好的区位优势使其相关债券估值处于较低水平:“18桂铁投MTN003”、“20甘交建MTN001BC(品种一)”在观察日剩余期限均约为2.5年,估值分别为4.064%、4.4323%。
综上所述,从各地区相关层级城投债估值分档的静态角度出发,城投债所属地区及其层级(省、地级市、区县及县级市、园区)是决定该债券估值的首要因素,该城投债发行人自身的财务状况仅是该债券估值定价的次要因素。
(三) 、从估值变化动态看城投债定价逻辑
由于去年底至今年资金面较为平稳,且今年上半年债券市场在风险偏好下降的情况下可配的资产并不多,各评级、各期限信用债收益率自去年年末起至今整体呈下行趋势。相较于2020年12月1日(“估值观察日”),当前城投债估值整体下行,但不同地区、不同行政层级间的估值变化幅度出现明显分化,通过比较各省份下属各地区、各行政层级代表债券2020年12月1日估值水平与在观察期内的估值变化幅度之间的关系,我们发现市场资金在观察期内着重对估值观察日估值处于4.5-5.5%区间的代表债券进行择券,在不同省份、地区之间有选择性地进行信用下沉:
首先,财政强省代表债券估值下行幅度整体较大。观察期内,江苏省下属各地区、各行政层级代表债券估值多数下行,下行幅度普遍高于50BP;湖北省、湖南省、山东省、四川省各代表债券估值变化情况分化明显,部分估值下降幅度较小甚至上行。
第二,估值观察日估值处于4.5-5.5%区间的代表债券整体估值下行幅度相对更大。当估值观察日估值水平低于5%时,该日估值水平与观察期内估值变化幅度呈现较为明显的正相关关系,当估值观察日估值水平高于5%时,该日估值水平与观察期内估值变化幅度呈现一定的负相关关系,因此估值处于4.5-5.5%区间的债券估值下行幅度更大。
第三,估值观察日估值处于4.5-5.5%区间的省会(单列市)/强地级市及其下属层级的代表债券估值下行幅度更大。估值观察日估值低于4.5%的代表债券估值收益率压缩幅度约为50-150BP,部分估值观察日估值处于4.5-5.5%区间的代表债券估值收益率压缩幅度达100-200BP,这部分债券主要是省会(单列市)/强地级市及其下属层级的代表债券,而另一部分估值观察日估值处于4.5-5.5%及高于5.5%的代表债券估值下行幅度相对有限甚至上行,这部分债券主要是弱地级市及其下属层级的代表债券。
综上所述,从各地区相关层级城投债估值变化的动态角度出发,在估值压缩的观察期内,财政强省(如江苏省)下属各地区各行政层级城投债得到了资金较为普遍的青睐,而其他多数省份(如湖北省、湖南省、山东省、四川省)仅高行政层级及发达城市下属区县城投债得到资金的偏好,所以低层级城投债所属省份、省会(单列市)、地级市的财政情况也是影响该债券估值的重要因素。
(四) 、城投债定价逻辑小结
通过本章的论述,可以发现城投债的定价逻辑具有“重地区、轻个体”的特点,影响城投债定价的因素主要有三点:
1、城投债所属地区的经济财政情况;
2、城投债发行人所属行政层级(省、地级市、区县及县级市、园区);
3、城投债发行人自身的财务状况,尤其重视其资产规模水平;
同时,我们也注意到若某城投债行政层级较低,需进一步参考其所属更高行政层级地区的经济财政情况,如省会(单列市)、地级市层级城投债需参考其所属省份的经济财政情况,区县及县级市、园区层级城投债需参考其所属省份、地级市的经济财政情况。
三层次城投债定价体系的构建
我们3月30日的专题报告【省以下财权划分解析及地方财政实力评估丨地方政府财政与城投平台专题一】中基于各地区全辖经济、财政数据构建了地方财政打分体系,本文将沿用该体系中的相关指标,并在此基础上增补、修改部分指标及相关规则,以构建城投债定价体系,对各地区、各行政层级城投债进行打分。
由于城投债定价逻辑具有“重地区、轻个体”的特点,所以本文构建的城投债定价体系由三大评分模块(地区经济财政情况、行政层级高低、公司自身财务状况)及得分系数调整规则组成,其中三大模块权重合计100%,同时本文以全国31个省份(直辖市)省级城投债及江苏省、广东省、湖北省、湖南省、山东省、四川省、浙江省等七个省份的省会级(单列市)、地级市级城投债为例进行试算,具体相关指标、评分标准如下文所述。
(一)、评分模块一:债券所属层级对应地区经济财政情况(权重50%)
债券所属层级对应地区经济财政情况的评分由主体评分指标和辅助评分指标两部分构成,先通过主体评分指标对各地区进行打分,其后根据辅助评分指标及相关规则对各地区经济财政得分进行调整,最后按照该模块权重50%调整其在总体评分体系中的最终得分。
一、主体评分指标及相关规则
债券所属层级对应地区经济财政情况主体评分指标涉及5个指标,每个指标先根据不同标准按照“十分制”进行打分,其后按各指标权重对得分进行调整,各指标满分合计100分。
1、GDP(权重40%):本文选取各地区2020年GDP规模作为观测指标。地方GDP规模是衡量各地区经济体量的最佳指标,反映了各地区的总体经济实力和市场规模。
2、人均GDP水平(权重20%):由于2020年人均GDP规模尚未披露完全,故本文选取2019年数据作为观测指标。人均GDP水平相较于GDP规模更能反映各地区经济的发达程度和质量,综合观察GDP规模和人均GDP水平能对各地区经济发展水平有更全面的判断。
3、GDP增速(权重10%):本文选取各地区2018年至2020年GDP复合增长率作为观测指标,GDP增速反映了各地区的经济发展势头。
二、辅助评分指标及相关规则
1、全辖税收收入占比:本文选取各地区2020年全辖税收收入占比作为观测指标。税收收入在一般公共预算收入中所占比例可以衡量各地区收入的稳定性水平。若该指标得分低于2.5分(含),即税收收入占比低于65%,则在主体评分指标总分上扣减5分。
①全辖地方政府性债务/GDP:由于部分地区全辖财政数据中上级补助收入或上解支出数据披露情况较差,而这两项数据对某些省份、地级市财力影响较大,会影响判断地方债务率水平(地方政府性债务/地方财力),故本文选取各地区法定地方政府负债率水平作为观测指标,即2020年全辖地方政府性债务(一般债余额+专项债债务余额)与GDP之比。
②本级地方政府性债务/(一般公共预算财力+政府性基金预算财力):由于省级(地级市级)城投平台实际上由省级(地级市级)政府进行管理,而根据各省省内(各地级市市内)财权划分规则,省级(地级市级)城投平台理应由省本级(市本级)财力进行支持,同时本级政府财力也理应对应本级政府法定债务余额,故本文选取各地区2020年本级政府(省本级/市本级)法定债务率作为全辖负债指标的补充观测指标。区县及县级市、园区级城投债由于行政层级较低,无需考虑该指标。
其中一般公共预算财力、政府性基金预算财力的算法参照《新增地方政府债务限额分配管理暂行办法》(财预〔2017〕35号)逻辑,即:本级一般公共预算财力=本级一般公共预算收入+上级一般公共预算补助收入-一般公共预算上解+一般公共预算下级上解收入-一般公共预算下级补助支出;本级政府性基金预算财力=本级政府性基金预算收入+上级政府性基金预算补助收入-地方政府性基金预算上解+地方政府性基金预算下级上解收入-地方政府性基金预算下级补助支出
2、省会级(单列市)、地级市级地区方面,各省省内评分分布呈现较大差异:广东、湖北、湖南、四川省内各市评分差异较大,江苏、山东、浙江省内各市评分差距较小,同时各省会(单列市)得分在所属省内有明显优势。
(二)、评分模块二:债券所属行政层级(权重20%)
(三)、评分模块二:城投债发行人自身的财务状况(权重30%)
一、评分指标及相关规则
城投债发行人自身的财务状况是影响城投债定价逻辑的次要因素,其评分指标涉及5个指标,每个指标先根据不同标准按照“十分制”进行打分,其后按各指标权重对得分进行调整,各指标满分合计100分,最后按照该模块权重30%调整其在总体评分体系中的最终得分。本文选取全国31个省份(直辖市)省级城投债及江苏等七个省份省会级(单列市)、地级市级城投债共计576家发行人2020年的财务数据进行打分,若无2020年数据则以最近财年数据替代。
二、重点关注地区城投债发行人自身的财务状况评分结果
根据重点关注地区576家城投债发行人自身的财务状况结果,各发行人评分结果分布于3至92分之间,各地区、各行政层级间评分差异较大,总分越高说明该发行人自身资质情况越好:
(四)、各模块得分系数调整规则
本文构建的城投债定价体系在三大评分模块(地区经济财政情况、行政层级高低、公司自身财务状况)的基础上,进一步引入得分系数调整规则,用以调整较低行政层级城投债打分结果,使其打分结果与市场定价选择具有更高的一致性,省级(直辖市)得分无需调整,具体的调整规则如下:
1、对于省会(单列市)、地级市层级城投债,引入系数 对其三个模块合计得分结果进行调整,即:省会(单列市)、地级市层级城投债最终得分 = Kp*(债券所属层级对应地区经济财政得分*50%+债券所属行政层级得分*20%+城投债发行人自身的财务得分*30%)。
我们在3月30日的专题报告【省以下财权划分解析及地方财政实力评估丨地方政府财政与城投平台专题一】中已基于各省全辖经济、财政数据得到了各省的分档结果,本文沿用该分档结果对系数Kp进行赋值,财政实力越强的省份,Kp值越高,表示其下属层级城投债评分能够因隶属于较强的高层级地区而得以提升,Kp具体赋值情况如下:
Km值同样参照《省以下财权划分解析及地方财政实力评估》中的评分规则对所有省会(单列市)、地级市进行分档,并根据分档结果对系数Km进行赋值,财政实力越强的省会(单列市)、地级市,Km值越高。由于我们尚未对所有地级市进行打分分档,故本文Km具体赋值情况从缺。同时本文重点关注全国31个省份(直辖市)省级城投债及江苏等七个省份的省会级(单列市)、地级市级城投债情况,Km值暂缺不影响本文城投债定价体系的试算。
基于城投债定价体系的试算结果
(一)、重点关注地区城投债评估体系评分结果
1、省级城投债方面,各发行人评分总体分布于49至94分之间,差异较为显著:广东、北京、福建、上海、山东、安徽、浙江等省份发行人评分普遍高于85分,西藏、宁夏、贵州、吉林、广西、青海、甘肃等省份发行人评分普遍低于70分,其余省份发行人评分分布于70至85分;
2、省会级(单列市)、地级市级城投债方面,整体来看,广东、江苏、山东、浙江发行人平均评分约为75分,湖北发行人平均评分为66分,湖南、四川发行人的平均评分约为58分;但各省省内发行人评分分布呈现较大差异,江苏、浙江省内发行人评分离散程度较小,广东、四川省内发行人评分分化较为严重,湖北、山东、湖南省内发行人评分分散度尚可。
(二)、城投债定价体系适用性的验证
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