债券市场概述范文篇1

关键词：债券免疫久期随机模拟

中图分类号：F230文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2014）01-153-02

一、债券免疫的概念

债券久期由Frederick.Macaulay提出，又称“麦考利久期”（简记为D），代表了固定收益债券现金流支付时间的加权平均值。1952年，英国精算师Redington首先提出基于久期的债券免疫理论，并由Bierwag、Kaufman等人发展，直到今天仍被实务界和学术界普遍使用。在不考虑债券的凸性时，其构建的基本要求包括：（1）构造的资产组合的现值之和等于已有负债的现值之和，也就是要求资产足够可以抵消负债；（2）构造的资产久期应等于负债的久期，即构造的资产组合相对于市场收益率的敏感性与已有负债是一样的。久期的计算公式如下：

债券现在的市场价格为：P=■■（1）

对应的麦考利久期为：D=■·■■（2）

久期实际上就是债券相对于利贴现率的弹性，因此利用久期就可以度量债券的价格相对于利率的波动幅度，从而测量债券的风险。所以债券久期的计算公式又可以表示为（1）式对到期利率求一阶导：

■=■■=■·■■=-■

对应的债券久期为：■=-D

显然，传统的债券免疫策略是基于马克维茨的投资组合理论，并且是建立在对利率敏感度测量的基础之上的。但是，到期利率始终保持不变这一假设使得资产免疫的效果在面对不确定性的市场变动时，显得极为脆弱。债券价格理论对于到期利率的研究表明其主要受到以下几个因素影响：（1）市场利率的变化；（2）期限长度；（3）收不到本金或利息的风险；（4）对现金收入流各种不同税收对待的影响；（5）赎回、回售条款的影响。由此带来的或然性风险有6种：市场利率风险、违约风险、提前偿还风险、通货膨胀风险、汇率风险和流动性风险。其中市场利率风险是主要风险。那么，不变的到期利率是不确定的，传统的资产免疫策略就不能完全表示出这种不确定性，但这种不确定性也不能够用概率的正态分布度量出来的，即其均值并不在一个平均值水平上下波动。作者介绍在债券组合免疫模型中采用随机模拟方法对那些存在不确定性因素的债券进行决策的方法，客观地反映了市场的变化，而大量的数据模拟解释了一种概率的结果，这是人们对传统方法中采用固定利率产生怀疑的一个很好解释。

二、随机模拟方法简介

随机模拟法（StochasticSimulation）是计算机模拟的基础。该方法来源于普丰的随机投针实验。随机模拟建立在中心极限定理论的基础上，假设先生成大量的随机值，每一次生成随机值就完成一次模拟。如果运行了n次模拟，就会生成n个随机值，其均值就是所需要的估计值。

三、债券免疫策略的随机模拟法

在一个高度市场导向的金融中介体系中，到期利率的不确定性是那些能够使公司的偿债能力处于险境中的最重要的一个因素，也是银行和保险公司管理方面的一个至关重要的问题。到期利率的预测一般而言可以采用均值决策法，但是其忽视了预计因素变动的不确定性。还有一种方法是德尔菲决策，但是将会耗用大量的人力、物力。基于Excel的水晶球软件，可以较为方便地实现债券免疫决策的仿真模拟。

1.水晶球软件概述。水晶球软件是由美国决策工程公司开发的随机模拟技术，在Excel电子表格的基础之上，提供了功能丰富的随机模拟方法。该软件较好地利用了Windows的可视化环境，将很多可见即可得的图片、表格、数据集合到了一起，形成了较为专业的技术组合。水晶球软件包的主要模拟技术含有个人电脑的随机模拟程序、时间数据模拟，以及最优化选择技术，可以在处理结果中自动生成随机模拟的最优解。

2.水晶球软件操作方法。

第一步：在Excel单元格中将债券久期的相关决策模型输入；

第二步：利用水晶球软件的“假设定义”功能为变量方格设定既定概率，利用“决策定义”功能定义决策变量；

第三步：在Excel单元格中，将“预测定义”功能的输出变量进行界定；

第四步：在水晶球软件的“运行参数”中设定好需要模拟的次数等具体参数；

第五步：开始进行随机模拟。

笔者举出一个简化的例子说明预测因素不同水平的变化能够影响债券免疫决策的结果。

四、债券免疫案例分析

假设投资人甲在10年后有一笔债务需要偿还，该笔债务的现值为10000元，当前市场的到期收益率r为6%，假设市场上现在有如下两种债券：

债券A：离到期日还有10年，票面利率为5.8%，面值10000元；

债券B：离到期日还有20年，票面利率为9.5%，面值10000元；

投资人甲通过对以前年度债券市场的分析得出到期收益率的一个概率分布，如表1所示：

首先构造出非随机的债券免疫模型，在Excel电子表格中设置相应的表格内容，如图1所示。其中，C11表示债券A的现值计算公式为：=PV（$C$6，C10，$C$4*C9，$C$4），C12表示用10000元现值应购买的债券A的债券面值：=$C$4/C11*$C$4，C15表示债券A的久期值：=DURATION（DATE（2008，1，1），DATE（C10+2008，1，1），C9，$C$6，1），以此类推债券B的设置。为了构造一个在债券A与债券B之间的资产组合作为免疫策略，再定义C16为固定值10表示债务的久期，C14表示应该购买的债券A的比例：=（C16-D15）/（C15-D15），D14则表示债券B的比例：=1-C14。然后，选择到期收益率作为随机变量，按照预计的概率分布，在Excel中利用水晶球软件设置随机单元格，选定运行参数为10万次、置信区间为95%和定义敏感度分析工具，然后进行仿真运算，可以得到债券A购买比例的统计数据（图2）和概率分布情况（图3）的仿真运算结果。

分析图2的随机模拟结果可知，经过10万次模拟运算后，该债券免疫方案的决策结果为：以33%的比例购买A债券，再以67%的比例购买B债券。A债券购买比例的平均期望值为0.33，并且我们还可以得到关于数据模拟的中位数、众数、方差和峰度等参数值。利用图3还可以进行风险分析，这是水晶球软件提供的随机模拟运行结果的其他有用信息。决策者可以在图3中移动图形中的一个三角图标到不同坐标，就可以较快地计算相应区间A债券购买比例的确定性概率（Certainty），图3中使得免疫策略有效，投资人甲购买A债券比例在0.13到0.41之间的概率为59.773%。对于仿真结果的精确度分析，则可以利用图2中统计表底部的均值标准差（meanstandarderror）提供的数据，真实值一般在样本值的附近变动。本案例中是在95%的置信区间内波动，所以置信区间就是0.33+1.965×0.00=0.33到0.33-1.965×0.00=0.33。随机模拟的值在置信度为95%时就是0.33，这主要是由于购买比例在小数点后两位，因此计算结果认为在该精度下没有误差。根据模拟运算的结果就可以计算出需要花费10000×0.33=3300元购买相应的A债券，花费10000-3300=6700元购买相应的B债券。

五、结论

债券投资管理本身可以说是既是一门艺术也是一门技术，需要一定的方法支持，才能最大限度地发挥债券免疫的作用。笔者在债券久期免疫理论的基础之上，进行随机模拟仿真运算对到期收益率的不变假设进行了放松，并且采用了一个简单易行的模拟软件进行计算，同时实现了免疫策略的可操作性。

参考文献：

[1]江向东，张列平.债券的定价理论评述，预测，1999（6）

[2]刘善存.Excel在金融模型分析中的应用.北京：人民邮电出版社，2004

[3]弗雷德里克.希利尔，马克.希利尔.数据、模型与决策，北京：中国财政经济出版社，2004

债券市场概述范文

关键字：地方政府债券信用风险发债规模KMV模型

一、引言

在我国，公共财政体制使得地方政府肩负着提供公共服务的任务，加之经济发展过程中国有企业的财务困境、国有金融机构的呆账坏账等问题凸显，给地方财政造成了沉重的负担。在这样的现实条件下，地方政府债券本应该是地方财政获取资金使用权让渡的有效渠道，但我国法律对地方政府发行债券是不支持的。由于现实需要及市场环境的不断完善，地方政府债券在我国也存在一定发展，早在1998年，我国就以转贷等途径发行过一些实际上具备地方政府债券特点的债券以解决过地方政府资金困难，之后，多地也曾以“准市政债券”的形式发行过一些债券，但这些债券均是以其他形式审批并发行。为了解决地方政府财政问题，地方政府自行发行债券逐步提上议程，成为解决地方财政困难的新途径。尤其在2009年，我国以地方政府作为发债主体，首次批准可由财政部代办可流通记账式地方债券。2011财政部宣布了关于上海市、浙江省、广东省、深圳市作为地方政府债券试点发行省市的消息。然而，地方政府债券在我国尚处于起步阶段，其具有的信用风险不可小视，随着中国资本市场的发展，投资者的投资经验和风险意识逐渐增强，对地方政府债券内在的风险和债权主体的信用度有很大的担忧，防范地方政府债券发行过程中的信用风险，将成为发展我国债券市场的一个新的课题。对地方政府债券信用风险的防控可以从多个方面入手，本文侧重于风险的事前防控，主要从发债规模的角度对债券风险进行防范。

二、文献综述

在国外，关于债券风险的防范一直受到金融界的高度重视，对于地方政府债券信用风险的研究较为深入，研究的范围主要包括：影响地方政府债券收益率的因素、发债模式和发展规模分析等。地方政府债券的研究主要有两个方向：一个是关于地方政府债券利率及相关制度等与地方政府债券风险相关因素的分析。[1]Chalmers[2]提出地方政府债券的高收益率源自其相对公司债较高的违约率。另外一个是关于地方政府债券风险度量的研究。其中：BlackandScholes[3]提出的思路是将股权看作是看涨期权，形成了以莫顿模型[4]为代表的现代信用风险模型，他的研究迈出了定量研究信用风险重要的一步，后来该研究思路也应用在地方政府债券信用风险研究。

在国内，随着我国发行地方政府债券的条件逐渐成熟，关于我国发行地方政府债券的可行性和必要性、风险防范的研究逐渐受到重视，多位学者多进行过类似研究，但大都停留在定性分析的角度，定量分析研究相对滞后。韩立岩、郑承利、罗雯、杨哲彬等[5]研究了美国地方政府债券概况，并且根据我国地方政府债券的现状提出了地方政府债券违约风险的概念，在研究中应用KMV模型理论的基本思路，据此构造地方政府债券信用风险模型，将原模型中企业资产价值这一变量替换为地方财政收入，提出了针对地方政府债券的信用风险测度模型。在此基础上，以北京和上海为例，研究了两市合理的发债规模，这是国内最早对地方政府债券定性研究的探索。金永军，陈柳钦，万志宏[6]侧重于定性分析，根据制度博弈的理论分析了我国地方政府债券的法理基础、制度约束及其属性进行分析，提出地方政府应该要建立独立财权，并对完善地方政府债券的发行制度提出了建议，同时提出了地方政府独立财权的确立。

三、模型构建

发行地方政府债券是以地方财政收入作为履约保证，地方财政收入在不同年度之间并无直接关系，不存在相互影响，符合随机游走特征。地方财政收入中扣除必要支出后可用于担保的部分MT用一般函数表达为：■。其中■，是t时刻地方财政收入中扣除必要支出后可用于担保的部分，■为随机变量，f为待定函数。

根据KMV模型的基本思想将其用于地方政府债券信用分析：当地方公债到T期，地方公债的价值为■，若此时地方财政收入Mr小于地方公债■，即■，则将发生地方公债违约事件。违约概率用P表示，则

■；由于ωt～N（0，1）即标准正态分布，上式可表示为：p=P[ωt

具体模型建立过程如下：

首先，假设MT服从几何布朗运动过程：

■（3-1）

其中：M——地方政府财政收入；dM——地方财政收入的变动量；dωt——随机变量，服从维纳（Wiener）过程，标准几何布朗运动增量，dωt=ε，ε～N（0，l）；g——地方财政收入的增长率；σM——地方财政收入的变动率。

令t=0，M0=M，t>0时刻地方财政收入可以表示为：

■（3-2）

■（3-3）

其中■，此时MT服从对数正态分布，其均值和方差分别为：

■（3-4）

■（3-5）

在实证过程中一般假设t=1来进行推论，也就是来衡量一年以后地方公债的违约概率，可以得到：

■（3-6）

■（3-7）

因为地方财政收入服从对数正态分布，所以此时违约距离与违约概率分别为：

■（3-8）

■（3-9）

四、实证分析

本文中选取了广东省1978-2012年共35年的财政收入数据预测2013年广东省地方财政收入，其中各项数据来源于：广东省统计年鉴、广东省统计局。

测算广东省2013年地方政府债券适度发债规模，首先要预测2013年广东省地方财政收入。2013年地方财政收入可通过经济计量方法预测得到，关于地方财政收入的预测方法目前已经有很多计量的方法可以使用，如选取各类宏观经济因素进行回归预测、时间序列预测等，本文采取时间序列预测中的ARIMA模型预测得到广东省2013年度的地方财政收入。

用Eviews软件对原始数据时间序列进行分析，可知该时间序列是一个非平稳序列，这里选择构建ARIMA模型对2013年的财政收入进行预测。经单位根检验，可知该序列经过二阶差分才可成为平稳时间序列。分别观察样本的ACF值和PACF值，易见，PACF值都呈现出二阶拖尾的特点，ACF值呈现出一阶拖尾的特点，通过对模型的多次测试，ARIMA（2，2，0）模型的各项指标最优，作为最终构建的模型进行预测。

在模型设定过程中，Yt表示广东省第t年的财政收入，通过Eviews软件得到预测模型：

■

R2=0.24DW=2.03p-Q=0.55

以此预测广东省2013年的财政收入Y2013=7018.78亿元。根据政府的职能需要，并非所有地方财政收入均可为地方政府发行债券进行担保，需要留出部分作为必要开支，留存部分取为30%，用于对到期债券进行担保的那部分地方政府财政收入M2012为1868.46亿元。

将M2013=1868.46亿元带入公式（3-6）、（3-7）可求得：g=0.156611，σM=0.12443。

接下来，估计广东省地方政府债券的违约距离DD和预期违约概率EDF。假设广东省2013的市政债券发行量为1000、1200……2800、3000亿元，可求得广东省2013年应偿还的市政债券本息和。违约距离DD和预期违约概率EDF是分别将以上求得的财政收入σM、地方财政收入的增长率g、地方财政收入的变动率σM、偿还本息和BT代入公式（3-8）、（3-9）中去，得出的结果如表一所示：

表一违约距离DD及违约概率EDF的计算

■

图一预期违约概率EDF

KMV公司依照大量历史数据和实际情况考量给出的信用等级界定，公司债的信用等级在标准普尔BBB-或者穆迪Baa3之上方为安全的，此时预期违约概率小于0.4%。地方政府债券的发债主体是地方政府，就信用等级而言，要优于公司债，因此，上述标准应该是衡量地方政府债券信用等级的最低标准。从以上的分析结果可以看出，违约距离DD与发债规模呈反比例关系，而预期违约概率EDP与发债规模呈正相关关系。当广东省发债规模小于1500亿元时，违约概率是很小的，违约风险几乎为零。而当发债规模超过2400亿元时，违约概率很高，几乎造成违约风险。

作为试点省市之一，广东省各项财政收入长期位居全国第一，还本付息资金保障较为充足；且运作管理过多个大型融资项目，具备相应的人员团队和较为丰富的运作管理经验，为其自行发债提供了前期准备和经验积累；此外，广东省经过多年的发展，经济和社会发展水平相对发达，活跃的资本市场和充裕的市场资金也是广东自行发债的有利保证。由此来看，广东省是很具有发展潜力和空间的地区，可在能控制的范围内发行适当规模的地方政府债券。

五、结语

基于KMV模型思想应用于地方政府债券发债规模度量模型具有较为严密的理论基础，具有理论上的合理性，模型中参数数据较易获得，计算相对简便，能够获得合理的发债规模；同时应用性和可操作性较强，可以作为地方政府债券信用风险控制的技术手段，有着很好的推广前景。但是，在发债主体选择的问题上看，我国目前各地政府的财政收入能力、宏观经济管理形势、金融产品的设计和推广能力等方面均有着较大差异，因此，有必要对发债主体进行科学选择，从而在保证发债主体具有良好资质的前提下，降低其发债后信用风险的可能。

发债规模的大小直接影响了地方政府债券的违约风险，从上文实证分析中可以看出随着发债规模的扩大，违约风险呈现出几何级数倍增大的态势。发行以地方政府税收收入为主要偿还保证的一般责任债券很可能使中央政府成为最终的债务人，风险较大。因此，在发债规模上面应做严格控制。我国发行地方政府债券尚处于起步阶段，应该多多借鉴国外的成功经验，完善外部环境。同时，地方政府债券市场的建立和发展是一个循序渐进的过程，障碍因素有很多，目前，在我国全面发展地方政府债券的条件尚不具备，应当先从条件相对成熟经济相对发达的省市入手，待条件全面成熟时再大规模推出。

参考文献

[1]李景峰，王继光.基于KMV模型的地方政府债券信用风险问题研究[J].广东金融学院学报，2001，26（5）：23-31.

[2]JohnM.R.Chalmers.DefaultRiskCannotExplaintheMuniPuzzle：EvidencefromMunicipalBondsThatareSecuredbyU.S.TreasuryObligations[J].TheReviewofFinancialStudies，1998，11（2）：281-308.

[3]BlackF.，ScholesM..Thepricingofoptionsandcorporateliabilities[J].JournalofPoliticalEconomy，1973，81（3）：637-654.

[4]MertonR.C..OnthePricingofCorporateDebt：TheRiskStructureofInterestRates[J].JournalofFinance，1974，29（2）：449-470.

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一、香港人民币企业债券特性

自2007年7月12日国家开发银行在香港发行第一只人民币债券至今，已有303只人民币债券在香港发行，募集金额达3548亿元，其中企业债（含金融债）275只，占比91%，募集金额达2824亿元，在总募集金额中占比80%。本文从发行利率、发行期限、发行人类型角度对人民币企业债券发行现状进行分析，样本选取2011年1月1日至今在香港发行的233只固定利率计价的人民币企业债券，期限以中短期为主，票面利率波动较大，发行利率低于内地融资利率，显著高于香港人民币存款利率，发行人以非金融类企业为主，平均单笔融资额高于金融类企业。香港人民币债券发行人以规模大的成熟上市公司为主，此类公司由于信息更透明，从而更容易取得市场投资者信任（陈晓莉和樊庆红，2012）。图2显示，2011年至今发行的233只人民币企业债券中，期限在5年期及以下的达216只，在所有企业债券中占比达93%，其中3年期及以下的债券有176只，在所有企业债券中占比达76%，根据Berger，Espinosa-Vega，Frame&Miller（2004）的研究结论，较之其他风险公司，成熟上市公司更倾向于使用短的债务期限。图3显示，自2011年1月至今，内地债券发行利率与内地银行贷款利率一直高于香港人民币债券发行利率。究其原因，主要是通过间接方式（即通过在香港的子公司）在香港发行人民币债券面临资金回流障碍，内地企业选择在香港发债也需要报送发改委审批，程序繁琐，导致多数内地企业仍然选择内地发债这样一种融资方式，内地债券市场供给显著多于香港市场，利率走高。香港人民币存款利率相对稳定，显著低于香港人民币债券发行利率，平均低于人民币债券发行利率362个基点，香港人民币债券市场的发展将有利于香港人民币资金回流。图4显示，非金融类企业占据在香港进行人民币债券融资企业的主力位置，发行只数达156只，占比2/3。结合图5可以看出，非金融类企业融资额达1691亿元，占比高达79%，平均单笔融资额高于平均水平18%，是银行类企业的1.8倍，非银行金融机构的3.5倍。究其原因，非金融企业资金来源渠道匮乏，较之银行缺乏存款、同业拆借等资金渠道，股权融资、债权融资以及银行贷款是其主要资金来源。前述分析指出，非金融企业的银行贷款利率较之债券发行利率高出2个百分点，非金融企业在自身条件满足的情况下，会优先选择发债融资，甚至以债还贷调整企业融资结构。金融类企业的资金来源包括存款、同业拆借等，存款利率与香港人民币债券发行利率相差无几，例如5年期香港人民币债券按规模加权平均发行利率为4.3%，按承销平均费率0.3%计算，银行进行债券融资的总成本为5.8%，融资成本及融资渠道的差异导致人民币债券发行人中非金融类企业占据主导地位。

二、香港人民币企业债券发行定价的影响因素分析

综合债券定价文献以及香港人民币债券的相关资料来看，本文考虑的影响因子有无风险利率、违约距离、价差、债券期限、人民币升值预期及内地债券发行利率，同时为避免由于一级、二级市场的相互影响导致计量结果存在多重共线性，本文将影响因子分为一级、二级市场两类来进行回归分析。一级市场影响因子包括债券期限、人民币升值预期、内地债券发行利率、违约风险（违约风险采用KMV模型计算出的违约距离表示）；二级市场影响因子包括无风险利率、流动性风险。实证模型采用多元回归及格兰杰因果检验模型分析，无风险因素采用3年期及以下中央政府债券指数一阶差分值作为代替无风险利率的解释变量，数据来源于中国银行（香港）；违约风险采用违约距离表示，计算所需原数据来源于发行人资产负债表及H股股价；特殊影响因素中内地金融债发行利率数据来源于Wind数据库，债券信息来源于彭博数据库；人民币升值预期以人民币兑美元1年期NDF报价的一阶差分值表示，数据来源于Wind数据库；流动性风险选择价差指标，计算所需数据来源于香港债务工具中央结算系统。由于部分数据的手工处理，以上所有数据均选取2013年7月至9月这一时间段，频率上采用与发行债券日期相匹配的日度数据，分析使用的债券为2013年7月至9月发行的81只债券。1.违约距离的计算结果KMV模型计算企业违约距离的公式如下：本文按照上述模型计算出的违约距离结果如表1所示。从表1可以看出，发行人资质较好，违约距离较大，违约风险极低，采用标准正态分布对应计算出的违约概率接近于0。因此，发行人形成了良好的信用。目前香港人民币债券发行人多侧重于短期融资，发行债券以5年期及以下的中短期债券为主，而与短期债券利率相比长期债券发行利率低且平稳，因而，说明香港人民币长期债券发行条件已然具备且势在必行，企业选择在香港市场进行长期融资的时机已经成熟。下文中笔者进一步采用违约距离作为违约风险的表征，按照30以下、30-330、330-420、420-460、460-500标准对发行人分类，选用4个虚拟变量进行回归分析。2.影响因子的实证分析结果一级市场解释变量包括期限、人民币升值预期、内地债券发行利率情况、违约风险，其中由于回归分析采用的81只债券多为金融债券，内地债券发行利率情况参考金融债券发行利率，人民币升值预期采用美元兑人民币1年期NDF报价一阶差分值表示，数据来源于Wind数据库；违约风险以违约距离表示；二级市场解释变量包括无风险利率、流动性风险，分别采用中央政府债券指数（中国银行编制）一阶差分值和价差表示，债券指数来源于中国银行（香港）网站；价差采用各做市商的报价数据计算得出，做市商的报价数据来源于香港债务工具中央结算系统（CMU）。所有数据频率均为日度，回归方程如下：其中，（1）式为一级市场影响因子回归分析方程，（2）式为二级市场的回归方程，a0~a6及b0、b1为系数，变量含义、数据频度及来源如表2所示，所有数据样本期均为2013年7月至9月。表3显示，分析所用的时间序列平稳，可以用于下一步的多元回归分析，结果如表4所示。表4显示，在1%的显著性水平下，一级市场影响因子中债券期限、人民币升值预期t值显著，影响债券发行定价，违约风险以及内地债券发行利率t值不显著。违约风险t值不显著反映了在发行人信用状况均良好的情况下，违约风险已不足以成为票面利率的显著影响因素，这与HuangJ&HuangM（2012）所指出的“违约风险在决定投资级债券票面利率中的作用微小”的研究结论相吻合，进一步说明长期债券发行的信用条件已趋成熟；内地债券发行利率t值不显著主要系两地债券发行流程存在时间与审批程序的差距，导致同期内地金融债发行利率对香港人民币债券发行利率没有显著影响，下文对两地债券发行利率做格兰杰因果关系检验分析跨期影响，结果如表5所示。在滞后25阶，①以10%的显著性水平内地金融债发行利率是香港人民币债发行利率的格兰杰原因，反之则不成立，说明内地债券发行利率通过发行人的融资地点选择行为对香港人民币债券发行利率产生跨期影响。由于资本项目管制，目前香港人民币产品市场尚不具有足够规模，在推动内地金融市场建设乃至利率市场化方面没有发挥应有作用。二级市场影响因子中，中央政府债券指数（即无风险利率）在p值为1%的水平下十分显著影响发行定价，但香港3年期及以下人民币债券的久期值在0.07-2.69之间，均值为1.46，低于香港市场美元债券的久期均值4.5，①反映出人民币债券价格对利率的敏感性较低，利率的作用有限。这与二级市场影响因子的低R2值吻合。流动性价差t值不显著，主要系较之其他外币债券人民币债券收益高风险小，60%的机构投资者更愿意长期持有，②导致香港人民币债券二级市场流动性匮乏，二级市场对一级市场的反馈作用不显著。综上所述，无风险利率、违约风险、流动性风险三大影响因素中仅无风险利率对香港人民币债券发行利率产生有限影响，违约风险及流动性风险未有明显影响，主要系目前在港发债融资企业的信用状况均较好，二级市场规模及流动性有限，不足以对发行利率产生显著影响。其他因素中，债券期限、人民币升值预期以及内地发债成本也影响香港人民币债券发行利率。概括来看，由于多数机构投资者的长期持有行为，一级市场的影响力度高于二级市场。

三、结论及政策建议