主页君按：
本篇为笔者近期于清华金融评论发文，主要对相同类型证券发行人的股票及其信用债风险收益特征的关联特征和隐含预期信息进行分析讨论，供各位读者参考
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2022年伴随着地产行业持续出清以及城投平台信仰难持续等因素，投资者关注的品种转向金融机构次级债和资产支持证券等具备品种溢价的信用类资产。以“高成长债”“科创债”为代表的新兴行业品种进入投资者视野，由于该类发行人以AH股上市公司为主，在证券发行人基本面分析中与股票等资产有一定的共性特征，因此可以借鉴股票的分析视角进行观察。本文将以此为观察起点，对两类资产的风险溢价规律进行总结和讨论，作为投资参考。
直观地看，股票和信用债都是投资者基于证券发行人持续经营成果的利益分配，并以合同契约形式确定双方的权利、责任和义务。当上市公司经营绩效表现良好时，能够给股东带来超额经济利润，同时也是债权人还本付息的重要保障；当公司陷入困境和景气度低谷时，股东则难以获得回报，极端情况下也会影响债权人的本息兑付。一个常见的比喻是，债权人是企业资产的“优先级份额持有人”，对经济利润具有优先但固定的索取权利；而股东则是企业资产的“劣后级份额持有人”，仅对支付债权人利益后的剩余价值具有索取权利，但上不封顶。结合自上而下的视角看，投资者对两类资产的要求回报水平通常还会考虑无风险利率、通胀水平、风险偏好等因素的影响。从这个意义上来看，两类资产的回报和风险来源具有一定同质性。在实践中，投资者对股票的要求回报率一般高于信用债，一是由于两者承担的权利义务存在差异；二是因此导致的两类资产价格对公司基本面变化的敏感度差异形成的“确定性差价”；三是两类资产的投资者结构差异所致。关于股债风险溢价，接下来我们要讨论的问题是：对于相同证券发行人的股票与信用债，其公允的风险溢价/预期回报率的差值应该如何确定？对相关资产的研究又有何指导意义？美联储估值模型（Fed model）是一种经典的股债估值方法，模型是将股票的收益与长期政府债券进行比较，该模型根据股票与债券的风险溢价差值走势作为是否买卖股票/债券的决策依据。作为重要的资产配置思想，其核心理念在于，当股票的预期回报率/风险溢价/分红收益率相对债券收益率更高时超配股票，反之则超配债券。从而形象地刻画出股债的“相对吸引力”。根据这一海外成熟的资产配置方法的相关结论，国内市场的应用一般以股票指数的市盈率倒数（或股息率）作为风险溢价/预期回报的代理变量，并以此和债券收益率作差进行比较。而在长周期维度来看，基于市盈率倒数标准的计算结果显示，国内的股票与债券的相对风险溢价水平存在明显的“均值回归属性”（见图1），这也与FED模型的相关推论吻合。图1 股票市盈率倒数-国债收益率相对走势
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从2009年至今国内市场的实际情况来看，“股债回报差”的区间运动规律大体是成立的。以Fed模型常规的表现形式来看，股票相对国债的风险溢价水平长期在-2%—4%区间，且在极端值附近出现相反的方向性变化（股债相对行情反转）的概率较大。下面我们进一步观察以信用债和不同股票指数交叉组合计算的股权风险溢价变化趋势（见图2）。考虑到上证50、沪深300和中证500对应的成分股信用质地存在差异，这里分别以隐含评级AAA-\AA+\AA作为模糊的中枢基准处理。来源：Wind
从近10年的历史情况来看，上证50和沪深300相对信用债的风险溢价水平同样具有较强的均值回复属性，且总体趋势和万得全A-国债收益率（见图1）的走势一致。而中证500的风险溢价则呈现出趋势向上的态势，表现出了明显的风格差异，且2019年以前的数据显示，和AA信用债收益率相比，其相对风险溢价长期为负。笔者认为，这种差异本质上反映的是中证500指数的“成长性溢价”（见图3）。图3 中证500（左）和上证50（右）历史盈利及预期
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从盈利预测的角度看，中证500成分股的增速水平显著高于上证50，这也意味着两者市盈率（PE）倒数代表的经济意义并不完全相同。FED模型中直接使用E/P作为股票预期回报的代理变量，是基于美国经济体整体已经进入低增长阶段，大量上市公司已经处于企业生命周期的成熟甚至衰退期，而国内经济增速仍然较高，以中证500为代表的中小盘股票具备更高的成长性，因此并不适合直接套用E/P，还应该考虑其估值的“隐含增长率”。以现金流折现估值模型（DCF）估值的视角来看，对于零增长且净利润等于自由现金流的企业来讲（美股接近这一标准的资产远多于A股），其PE倒数约等于要求回报率/折现率，也更接近风险溢价的概念；而对于较高增速的企业而言，即使预期回报率/折现率相同，其理论静态PE水平也会相对低增长企业更高。因此FED模型在国内的应用可能需要进一步的“本土化调整”。以DCF二阶段增长模型为基础，将自由现金流替换为企业净利润（初始值标准化为1），第一阶段增长率为g1，第二阶段永续增长率为g2，折现率为r，第一阶段增长年份为n1，计算结果如表1所示。可以发现基于不同的增长率水平在相同折现率下对应的PE值也将存在显著差异。表1 二阶段增长模型参数及结果的敏感性分析
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如果只看E/P水平，我们便无法解释为何50%增速的公司对应43倍市盈率和10倍市盈率的零增长公司“风险溢价”为同一水平。但根据DCF二阶段增长模型的输出结果，便可以更清晰的理解不同预期增速企业股票的估值差异。那么问题来了，对于成长性较强的公司，以“高成长债”的收益率作为基准，是否还存在长期可比的“股权风险溢价”？Fed模型应该如何优化以适应风格结构的差异？Fed模型的应用，是用来帮助投资者判断股债的相对价值，对于高成长企业，还需要跳出E/P范式寻求差异化的对比方法，同时可参考历史中枢对股票和信用债相对预期回报/风险溢价做出合理估计。更进一步的是，如果能够确定“公允的股权-信用风险溢价”，便建立了两类资产估值连接的桥梁，甚至可以通过一类资产评估另一类资产的定价合理性。下面我们以信用债收益率和股票盈利增速两个核心估值参数为例，试图探寻两者相互验证的可行性。为了讨论简便我们做出如下假设：（1）以DCF二阶段增长模型作为基础，并以净利润作为自由现金流的代理变量（现实中只能估算自由现金流（FCF）的大致比例）；（2）所有公司均按二阶段增长模型计算盈利和估值，一阶段增长年限为5年，且永续增长率均为3%（现实中难以估计，依赖线性外推）；（3）高成长企业作为一个整体，其股票相对信用债的“理论风险溢价”，一般高于低增长或零增长企业；（4）同类公司的信用债和股票的预期回报差值存在均值回复属性。可参考历史中枢。下面我们对第三条假设的合理性作简要解释。历史统计表明，更高的预期增速也往往意味着更大的不确定性，即较高的盈利预期增速，也意味着更高的“被证伪”概率。如图5所示，预期增速10%—15%的股票最终低于预期的概率为47%，而预期增速40%—45%的股票有81%最终低于预期。一个合理的解释是，高增长预期背后往往是由于短期供需缺口带来的高资本回报率，即超额经济利润，长期看必然会吸引新增资本涌入和更多潜在竞争者，最终回归市场平均回报的均衡状态。因此这一假设的底层逻辑是，与高成长属性相伴而生的“低确定性”需要更高的收益补偿，而非成长性本身（对于稀缺的“高成长高确定性”企业并不适用）。图5 不同预期增速股票低于预期的占比（2010—2021年）
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那么根据“确定性溢价”原理，高成长/低确定性股票理应具有更高的股权风险溢价。虽然这种不确定性某种意义上已经反应在了“高成长债”的信用利差中，但在一般情况下（持续经营假设，尚无信用违约预期）信用债定价对企业经营基本面的敏感程度远低于股票，因此低确定性与高确定性公司相比，其股债的风险补偿差价应该更大。另一个可参考的例证是，信用利差曲线期限结构存在“非线性特征”，即随着期限的拉长（信用类证券的期限越长，“股性”越强，如永续债、优先股），低确定性的信用期限结构溢价增长速度显著快于高确定性公司。这里取上证50指数代表“低增长企业”与高成长企业进行对比。根据历史平均值，上证50指数相对隐含评级AAA-高等级信用债的风险溢价均值为5.3%（2011年以来）。根据上述讨论，简单假设高成长债券发行人股票的合理溢价水平为6%。根据DCF公式和给定的PE水平、信用债收益率和股权风险溢价便可以倒推出公司在该假设下隐含的一阶段盈利增速（见表2）。表2 部分高成长债收益率反推出的隐含盈利增速
当然，现实中以上假设很难同时成立，因此计算结果并不具备指导投资的能力，但这样做的意义在于：一是建立了同一证券发行人的信用风险溢价推导其隐含利润增速的模糊路径，反过来看已知盈利增速亦可推导高成长债券的发行定价；二是当股票和信用债两类资产估值显著偏离中枢水平时，通过这一路径可进行交叉验证（例如推导增速显著低于预测增速，则相对债券其股价可能被高估）；三是假设收益率和利润增速均为输入变量，将股权风险溢价作为输出变量，检验其在不同主体上的规律差异，是否能验证本节的第三个假设，等等。下面我们把一致预期增速作为输入参数，尝试求解上市公司“高成长债券”的理论定价水平，并与现实情况进行对比。考虑到一致预期数据时间维度多为3年，因此将绝对估值模型的一阶段时间由5年调整为3年，仍以6%作为合理溢价，计算示例见表3如下：表3 部分高成长债券发行人盈利增速推导信用定价示例
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从盈利增速推导的信用债收益率来看，与实际值仍然存在明显偏离，但考虑到其背后隐含的强假设，似乎误差也在可以接受的范围内。基于测算过程我们进一步总结可优化的方向和应用局限性。第一，高成长债券6%的溢价水平假设过于简单，没有考虑到不同公司行业特性、资本结构和经营确定性的差异。正如我们之前讨论的，单就“经营确定性”差异的维度便应该给予不同确定性的公司差异化的股债风险溢价。例如以历史一致预期的偏差程度作为确定性的衡量尺度，采取分档打分并加权的方式进行定性评价（见表4）。表4 公司经营确定性对股债风险溢价的映射关系示例
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以上示例为笔者基于主观经验判断，实践中还可以考虑将同类确定性评价结果的资产参数（市盈率、一致预期增速、信用收益率等）进行统计，并对特定经营确定性下的股权和信用风险溢价的映射关系（加法或乘法）进行回归，最后选取解释度最高的一组参数作为信用收益率和盈利增速的推断依据。第二，虽然从总量角度看，股票资产相对信用债的风险溢价水平确实存在实证角度的均值回归属性，但这一整体性规律具体到特定证券发行人的股票和信用债之间是否仍然存在还有待论证。第三，DCF二阶段模型需要根据实际情况调整参数，部分企业存在不符合永续经营假设的情况，必要时需要使用其他合理的估值方法进行验证。![]()
封面摄影：深圳湾文化广场
