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经济政策的不确定性会推动CDS利差扩大吗?

Tomasz Piotr Wisniewski⁎，Brendan John Lambe¹

莱斯特大学管理学院，英国莱斯特LE1 7RH大学路Ken Edwards大楼

摘要

本研究分析了经济政策不确定性变化与信用保护成本波动之间的动态互动关系。研究发现，iTraxx和CDX指数的差异是由政治环境的变化引起的格兰杰效应。在向量自回归框架内，脉冲响应函数显示CDS利差对政策风险冲击的显著反应。这些发现暗示了国家层面的风险可以渗透到企业的可能性。此外，金融机构和交易员应密切关注政治动向，以便更好地预测CDS溢价。

关键词 信用保护经济政策的不确定性

1.介绍

政治决策影响经济环境和金融市场。经济结果往往是执政党意识形态立场的产物(Hibbs, 1977)，在职者可能有动机操纵商业周期，以保持权力(Nordhaus, 1975)。他们的决定在综合了所有相关信息的普通股票价格中产生反响(santa clara amp; Valkanov, 2003;Booth amp; Booth, 2003)，也可能影响外国直接投资的流动(见Harms amp; Ursprung, 2002)。令人惊讶的是，迄今为止几乎没有证据表明政治环境的变化与信用保险价格之间的关系。当我们考虑到CDS市场的规模时，这种意识的缺乏多少有些令人困惑。根据国际清算银行的数据，2013年12月，信用违约掉期合约的名义本金价值超过21万亿美元，远高于美国同年生产的全部商品和服务价值。

本研究的目的是解决这一显著的差距在实证研究。为此，我们关注经济政策不确定性和信用保险成本之间的动态相互作用。我们对iTraxx和CDX指数中的欧洲和美国信用违约互换市场进行了综合表征。由Markit编制，并在向量自回归(VAR)框架内对其进行建模，以理解它们如何与潜在的政治风险相关。我们发现政治不确定性的变化导致了上述指数的第一个差异。此外，一个标准差冲击的差异不确定性措施，减少了统计上显著的积极响应的债务保护成本。无论我们是否在模型中包含了理论上相关的外生变量，结果都是相同的。

许多研究者对CDS价差决定因素进行了实证研究，但主要集中在公司层面的特征上。事实上，信用风险的结构性模型在很大程度上鼓励了这种努力。然而，这种关注忽视了一个事实，即普遍存在的更广泛问题，尤其是政治因素，可能也会影响CDS溢价。不称职的政治决策所造成的危害可能会影响到微观层面。公司和投资者的行为和表现会受到不利影响，从而改变信贷市场的状况。

这项研究属于一个特殊领域，因为它审查的是信用违约指数，而不是单个参考实体。迄今为止，只有很少的论文处理了CDS指数建模的问题，最著名的是Bystrouml;m(2005)和Alexander and Kaeck(2008)，我们从中借鉴。同样重要的是要注意，我们通过考虑经济政治不确定性指数作为可能的决定因素之一，增加了进一步的洞察力。据我们所知，只有Aizenman、Hutchison和Jinjarak(2013)试图控制财政纪律这一孤立的政治因素。他们使用衡量财政平衡和债务的指标，用以解释CDS对主权债务利差的行为。在这种特殊情况下，很明显，借款人的债务应该是驱动因素之一，然而，在本研究中，我们能够证明政治风险更具传染性和一般性的特征。具体来说，当我们转向考虑公司违约溢价时，这种风险似乎就会显现出来。

对我们的发现进行简要反思，可能会突出一系列实际影响。首先，债券收益率因经济政策不确定性而上升并不完全出人意料，因为这种上升将补偿固定收益投资者所承担的风险。然而，CDS市场提供了一个在不承担政治风险的情况下获利的机会，因为没有要求持有合约的标的资产。通过证明根据历史政治信息CDS价差是可预测的，我们暗示了产生异常交易利润的可能性，并指出了对有效市场假说的违反。其次，违约保险价格与经济政策不确定性显著共同变化，对投资组合多元化具有重要意义。政治风险升高导致股票和债券价格下跌(Berkman amp; Jacobsen, 2006;高amp;齐，2013)，并在投资组合中持有cds，可以缓冲此类下跌。虽然可以为特定的政治事件(如没收、战争或恐怖袭击)订立量身定制的保险合同，² 这些合约过于具体，无法反映市场感受到的政治不确定性的总体水平。我们相信，信用违约互换是分散投资的优良工具。

本文的其余部分组织如下。下一节将考察与信用违约互换市场相关的研究以及政治对金融市场影响的分析。第3节概述了我们的方法方法，而第4节提供了变量、数据源和汇总统计数据的定义。我们实证调查的大部分内容包含在第5节中，接下来是进一步的考虑。最后一部分对全文进行了总结，并提出了一些思考和建议。

2.文献综述

2.1 信用违约互换(CDS)和信用违约掉期(CDS)息差较大

信用违约互换(cds)是最受欢迎的信用衍生品之一，与大多数衍生品一样，它是通过双边合同创造的零和游戏。买方支付保费，对已发行债券或已获得贷款的参考实体的信用事件提供保险。作为定期支付保费的交换，如果参考实体陷入无法履行其债务义务的境地，保护卖方有义务为交易对手方弥补损失。³ 这种溢价通常在信用事件或合同到期前按季度支付，每100个货币单位的年化等价物被称为CDS利差。如果发生此信用事件，保护买方可以按其面值交付参考资产，或收到相当于资产面值与当前市场价值之差的现金支付。信用违约互换(cds)是一种有用的工具，因为它可以将信用风险转移到愿意承担风险的一方。在2007-2008年的金融危机之前，这个市场是高度不受监管和不透明的，许多人认为，信用违约互换(cds)是加剧衰退的根本原因之一。信用违约掉期可能会降低监管贷款人和与困难公司协商重组的动机，同时也会形成一个暴露网络，在这个网络中，一家机构的问题可能会蔓延到更广泛的金融系统(见Stulz (2010)为讨论一些问题)。危机后，美国采取了更严格的监管措施，美国颁布了多德-弗兰克法案(Title VII)，以提高CDS市场的透明度和问责制(Tang amp; Yan, 2013)。根据国际清算银行(Bank of International Settlements)提供的数据，从2004年12月到2007年同月，这个市场的名义本金从大约6.4万亿美元增长到了58.2万亿美元。危机之后，这一规模有所下降，到2013年底达到21万亿美元。

CDS市场以单名合约和指数为特色，其中包括一组成分。虽然这两种金融工具有许多相似之处，但一个指数成员的信用事件并不会导致合约到期。相反，相关的成分股被排除在指数之外，合约继续以较低的名义金额交易(Alexander amp; Kaeck, 2008)。不同公司CDS合约的平均指数是可用的，例如，欧洲(iTraxx欧洲)和美国(CDX北美投资级)。⁴ 以iTraxx欧洲公司为例，5个行业中流动性最强的参考实体的125个CDS利差被同等加权来构建该指数。同样，CDX对来自一系列行业的125个液体参考实体进行了平均。这些指标是我们这里调查的主要焦点。

在我们的实证研究中，我们选择使用CDS而不是债券利差，这可以归因于几个原因。首先，债券利差需要根据无风险利率计算，选择它可能会证明是有问题的(Annaert, Ceuster, Van Roy， amp; Vespro, 2013)。其次，债券可能具有内嵌期权，其收益率可能包含税收溢价(Tang amp; Yan, 2010;Pan amp; Singleton, 2008)。第三，CDS利差不受债券契约、息票和到期日的影响(Stulz, 2010)。最后，Blanco, Brennan和Marsh(2005)认为CDS市场在价格发现方面领先于信用价差。

文献被两种与信用风险定价相关的理论方法所主导。两种方法中较近期的一种——简化形式方法——没有指定违约的原因，而是使用风险率对其时机进行建模(jarow amp; Turnbull, 1995;贾罗，兰道，和特恩布尔，1997;Duffie amp; Singleton, 1999)。由于它没有为信用事件的出现提供经济上的合理性，它没有像第二个理论框架(即结构模型)那样在从业者和学者中得到那么多的欢迎。该方法起源于具有开创性的Black and Scholes(1973)期权定价模型，Merton(1974)将该模型应用于破产环境中。在结构模型中，当公司的负债超过特定的阈值时，就会出现违约。Mertonrsquo;s(1974)违约概率是杠杆率、波动性和利率的非线性函数。波动率的高值提高了跨越违约边界的可能性，而杠杆决定了违约障碍(Blanco等，2005)。此外，利率增加了企业的风险中性漂移，从而降低了破产的可能性(Longstaff amp; Schwartz, 1995)。

对公司级CDS利差的大量研究已经证实了结构性模型的预测(见例如Ericsson, Jacobs， amp; Oviedo, 2009;Blanco等人，2005年;Greatrex, 2008)。由于隐含波动率具有前瞻性，一些学者更倾向于使用隐含波动率而非实际波动率(Tang amp; Yan, 2010;曹，于，钟，2010)。其他人也考虑了流动性等变量(Annaert et al.， 2013;唐燕，2013;Bongaerts, De Jong， amp; Driesses, 2011;Fabozzi, Cheng， amp; Chen, 2007)，会计数字(Chiaramonte amp; Casu, 2013;唐燕，2010;Zhang, Zhou， amp; Zhu, 2009)和信用评级(Fabozzi等，2007;Zhang等人，2009;Greatrex, 2008)。Das、Hanouna和Sarin(2009)认为，最成功的CDS利差模型包括会计指标和市场指标。

我们的研究关注的是指数级而不是公司级CDS利差。只有几篇论文采用了这一观点。他们在撰写论文时，从单个公司的会计数据出发，只关注结构模型的基本要素。Bystrouml;m(2005)指出，iTraxx指数是一个自回归过程，与股市指数收益及其波动性相关。虽然使用了不同的方法，但Alexander和Kaeck(2008)选择的行列式与Bystrouml;m(2005)中有很多相同之处。虽然Tang和Yan(2010)本身没有建立一个指数模型，但他们分析了单个公司的平均信用违约掉期息差，并在此过程中利用了宏观经济总量。尽管这些研究很少，但它们对我们自己的研究起到了启发和指导作用。

我们努力考虑上述研究中忽略的另一个因素，即经济政策不确定性的波动。在接下来的内容中，我们将展示这个用来衡量国家关注的变量，对企业也有影响。现存文献中仅有的与之相关的研究是Aizenman等人(2013)的研究，该研究表明财政平衡和债务相对于税基可以部分解释主权债券CDS利差的变化。我们的研究至少在两个方面与此有所不同。首先，我们关注的是公司债息差，而不是主权债息差，而且我们能够证明，政治风险会从宏观层面渗透到微观层面。我们使用不同的衡量政治不确定性的方法，即贝克、布鲁姆和戴维斯(2013)最近构建的指数。从科学的角度来看，这个指数特别有趣，因为它汇集了实际和感知的政治风险水平。

2.2 政治的影响

之前的许多研究都考察了股市回报和政治发展之间的关系。由于政党的目标将取决于支持它们的选民的偏好，潜在的经济结果可能因政治派别而异。倾向左翼的政党通常倾向于低失业率-高通胀的星座，而那些表现出右翼倾向的政党则倾向于菲利普斯曲线另一端的政策(Hibbs, 1977)。有趣的是，Santa-Clara和Valkanov(2003)认为，美国股市的超额回报在民主党总统任期内显著高于共和党总统任期。这种回报差距使投资者能够基于这种异常情况设计有利可图的交易策略(Hensel amp; Ziemba, 1995)。虽然这些结果在美国的背景下似乎令人信服，但它们不容易推广到其他国家(Cahan, Malone, Powell， amp; Choti, 2005;Bohl amp; Gottschalk, 2006;Douml;pke amp; Pierdzioch, 2006;Bialkowski, Gottschalk， amp; Wisniewski, 2007)。⁵

学者们还研究了具体的政治事件及其对股权价值可能产生的影响。Berkman和Jacobsen(2006)举例说明了国际冲突的负面影响，他们认为国际冲突每年会抑制全球股市收益约4个百分点，并增加投资风险。Frey和Kucher(2000)进行了类似的分析，他们研究了二战期间债券价格对关键事件的反应。Diamonte, Liew，和Stevens(1996)研究了政治风险的升级和降级，并得出结论，他们导致了重大的股价波动。此外，Wisniewski和Moro(2014)研究表明，欧洲理事会发布的communiqueacute;s的语言特征与传播日期前后的股票市场收益相关。

我们自己的研究中特别有趣的是利用贝克等人(2013)构建的经济政策不确定性指数的研究。该指数的创造者在自己的论文中辩称，它与实际经济活动有关。对该指数的积极冲击导致了工业生产和就业在统计上的显著下降。这与Karnizova和Li(2014)的研究结果一致，他们认为该指标在预测未来美国经济衰退方面表现良好。因此，Leduc和Liu(2014)将政策不确定性指数中的积极创新与消极的总需求冲击进行了比较，因为它们都产生了类似的宏观经济结果。

其影响不仅限于宏观经济，也延伸到金融市场。据报道，政策不确定性会导致更高的股票波动(Paacute;stor amp; Veronesi, 2013)，并与股市回报负相关(Antonakakis, Chatzianton

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