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利率 | 寻找不确定中的确定——利率互换对冲效果分析

2019-11-30 18:00:00 来源:扑克投资家

本文来自中国货币市场,作者:陈潇静 浙商银行金融市场部。如需转载,请联系原作者。更多精彩内容,请下载扑克财经App(iOS及安卓版本均可下载)。


2019年3月以来,国内债券市场深度调整,利率风险对冲工具再次引起大家关注。利率互换作为国内唯一初具规模的利率风险管理工具,得到的关注度最高,实际对冲效果如何却值得深思。


一般认为对冲效果取决于基差(即利率互换与债券收益率之差)的稳定性。令人困扰的是,基差通常变幻莫测,具有不确定性。那么接下来的问题是,面临市场调整,基差的变化是否有一定的规律?


本文尝试用实证分析的方法研究市场调整时基差的变化规律,从而寻找相对确定的交易契机。


1


各类市场调整下的基差变


通常,我们聚焦三类市场调整:一是市场的流动性冲击,流动性冲击是指资金市场流动性紧张,表现为非银融资利率明显高于银行;二是收益率曲线整体上行,代表无风险利率显著抬升;三是利率曲线陡峭化,预期未来利率上行。上述三类市场调整在实际观察中常对基差产生影响。


基差的定义:同期限利率互换与国开债收益率之差,基差(i)= [IRS(i)-YTM(i)],其中i=1,5,表示1、5年期限利率互换与国开债的基差。


从历史数据梳理中我们发现,在不同类型市场调整下的基差变化呈现规律性。第一,流动性冲击使得基差先扩宽后缩窄;第二,无风险利率抬升使得基差先扩宽后缩窄;第三,利率期限结构陡峭化使得基差先缩窄后扩宽。


第一类市场调整:流动性冲击。一般R007-DR007扩大,市场流动性较为紧张,基差先扩宽后回调。


如图1,在缴准、缴税和跨年的关键时点,基差常在冲击后出现大幅度扩宽。


图1 流动性冲击与基差


表1 流动性冲击时1年基差调整情况


第二类市场调整:以十年期国债收益率为代表的无风险利率水平上行,基差先扩宽后回调。


如图2,大多数无风险利率抬升的行情中(除2016年利率互换超调以外),5年基差先扩宽后回调。


图2 无风险利率水平与基差


表2 无风险利率水平提升时5年基差调整情况


第三类市场调整:利率期限结构陡峭化,预期未来利率上行,基差缩窄后回调。


如图3,当利率期限结构显著陡峭化时,1年基差在大部分情况下先缩窄后增加。


图3 曲线形态变化与基差


表3 利率期限结构陡峭化时基差调整情况


2


基差的VAR模型与估计结


从历史数据中初步发现,流动性冲击、无风险利率变化以及利率期限结构陡峭化对基差的影响有一定规律。为进一步研究基差与上述三个因子之间的动态变化关系,采用VAR模型对向量时间序列进行建模。


我们选用2015年-2019年周度数据的时间序列作为样本,建立向量自回归模型并进行格兰杰检验。


将置信区间设置为95%的结果是,流动性冲击和无风险利率水平变化是1年基差调整的格兰杰因;无风险利率水平变化和利率期限结构变化是5年基差变化的格兰杰因。


3


脉冲反应及贡献度验


(一)脉冲分析


  • 年基差的脉冲反应


实证结论:无风险利率水平抬升和流动性的冲击时,1年基差在一定时间内先减小后变大,如表4所示。


表4 1年基差的脉冲结果


在资金面主导的利率显著抬升中,抛售短期债券资产+“收取短期固定利率+支付浮动利率”可以在半个月的时间窗口中获取相对稳定的资本利得。


以上结果和交易直觉相悖。这是因为,流动性冲击常常出现在跨季、跨月或者货币政策转向的时点,相比较而言,银行拥有较低的资金成本、更加准确的关于流动性的市场信息和更强的估值风险承受能力。在流动性冲击初期,银行根据资金市场优势信息判断资金情况,若存款类机构间融资成本仍然较低,通过“收取固定利率+支付浮动利率”进行事件性交易的意愿增加。


非银机构操作往往相反,在流动性冲击时,担忧在过程中逐渐升级。甚至在极端情况下,需要抛售活跃债券进行融资,陆续通过“支付固定利率+收取浮动利率”套保资金成本,但有限的敞口对市场的冲击力度有限。


  • 年基差的脉冲反应


实证结论:无风险利率水平抬升和利率期限结构的陡峭化,使得基差在一定时间内先减小后变大,如表5所示。


表5 5年基差的脉冲反应结果


在无风险利率显著抬升及未来预期抬升的行情中,抛售长久期债券资产+“收取长端固定利率+支付浮动利率”可以在半个月的时间窗口中获取相对稳定的资本利得。


利率互换经过13年发展,与债券市场交易量仍然相差悬殊,2018年利率互换市场交易量21.49万亿,而金融债市场交易量是其5倍以上。因此,在利率整体抬升的市场行情中,具有巨大存量的债券市场,无法利用较小体量的利率互换进行完全对冲,资产组合降低久期、防风险甚至止损的策略引发的恐慌和抛售,使得债券收益率的走高必然更加剧烈。


(二)方差分解分析


在VAR模型的基础上使用方差分解可以进一步分析解释量冲击的贡献度。分别对1年基差、5年基差进行方差分解,流动性冲击、无风险利率水平变化以及利率期限结构变化对基差变化的贡献度如表6、7所示。


表6 1年基差的方差分解结果


表7 5年基差的方差分解结果


从1年基差的方差分解来看,流动性冲击、无风险利率水平变化对1年基差变化的影响较大,并且对1年基差的贡献度逐渐递增,当冲击发生时,在2周以内建仓效果较好,3周之后的冲击影响逐渐消失。


从5年基差的方差分解来看,无风险利率水平对5年基差变化的影响最大,流动性冲击及利率期限结构的影响有限。当无风险利率抬升时,在2周以内建仓效果较好,3周之后冲击影响逐渐消失。


4


结论


基差的变化说明,利用利率互换对冲债券头寸存在基差风险,对冲效果存在不确定性。但是,银行作为利率互换市场风险敞口的主要贡献机构具有信息优势,决定短端基差面对流动性冲击先减小后增加;利率互换市场的交易量不及债券市场,决定在无风险利率抬升时长端基差先减小后增加。


另外,通过实证分析发现,在以上特定的基差变化中能够寻找一定交易契机:


在资金面主导的利率显著抬升中,抛售短久期国开债+“收取短期固定利率+支付浮动利率”组合策略在冲击发生后的2周内执行,获取相对稳定资本利得的可能性较高。


在无风险利率显著抬升且曲线陡峭化的行情中,抛售长久期债券资产+“收取长期固定利率+支付浮动利率”组合策略在冲击发生后的2周内执行,获取相对稳定资本利得的可能性较高。


然而,利率互换市场在近几年迎来广义基金的陆续参与,入市成员占比超过40%,未来市场主要敞口的贡献机构将发生变化。和广义基金的资产负债相匹配,利率互换的对冲价值体现将越发灵活、多元,基差变化必将更加复杂。


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