2022级年轻的信评们！
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1. 国内信用债累计违约回溯
2014年以来，Wind口径下首次违约主体个数有所回落，实质性违约金额自2020年达到峰值后亦有所回落。
2021年以来，受民营地产信用危机爆发，债券展期规模大幅增长，今年以来累计已发生527亿元。截至7月24日，综合考虑展期金额，我国信用债累计违约率达到3.69%。
累计违约率=（实质违约金额+债券展期金额）/期末全市场非金融信用债余额，除金融债外分母还剔除可转债、ABS等，分子包含展期金额，故该违约率属于广义概念，高于市场一般测算，但更贴近机构考核维度。
2.商业银行贷款不良率同期表现
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我国商业银行表观资产质量较好，除2020年疫情冲击短暂升高外，不良+关注类占比自2016Q3高点后持续下降。
公用事业、类城投、个人按揭贷款长期为我国商业银行优质资产，2019年前地产-建筑链条不良率可控。
2015年起，农林牧渔、制造业、采矿业不良率上升幅度快，对债券市场相关行业违约具有一定领先效应。
截至22Q1，银行业问题资产占比处于历史较低水平，但地产的灰犀牛特征已愈发凸显，先拖住再正本已刻不容缓。
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3.信用风险：内外部现金流断链的多重组合
除微观企业自身的恶意“逃废债”个案，综合宏/中/微观视角的企业违约率攀升一般由：
1）企业盈利周期（经济增速下行甚至陷入长期衰退→企业现金流/盈利弱化后持续侵蚀资产负债表→灯尽油枯）
2）金融条件波动（信用扩张/收缩周期，债务/股权融资可得性，企业所有制歧视、信用定价分化→无米之炊）
3）杠杆安全垫（杠杆水平，杠杆增速、债务来源、债务期限、付息能力、内部战略与投融资政策等→积重难返）
4）行业生命周期（产业升级、产业转移，行业周期性，技术革新、产品替代，政策导向，竞争程度→大浪淘沙）
4.发达市场经验：违约率在经济转型或衰退期显著攀升.
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宏观层面的杠杆水平具备观察意义，分部门杠杆的变化情况反映不同国家、不同时期经济结构与政策取向。
全球化浪潮下，发达国家产业“空心化”成为必然，进入80年代后美国制造业占比快速收缩，经济稳定性减弱。金融、地产为主的服务业驱动多轮泡沫，历次关键的转型期或衰退期映射到债务市场后必然是飙升的违约率。
发达的债券市场风险定价能力强，信用利差调整速度快，而长短期国债（10年-2年）极端年份的倒挂对衰退的刻画同样清晰。08年金融危机后，伴随经济潜在增速的进一步下移、FED多轮QE后，利差的绝对与相对水平长期被压制。
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5.理论的债务可持续条件：实际资本回报率＞实际利息率
一个经济体综合的资本回报率较难准确衡量，此处假设与实际GDP增速相当，再与同期实际利率水平相比。理论上，当实际资本回报率长期低于实际利率，存量债务的可持续性已存疑，经济体进入庞氏链条的风险上升。故在新经济模式诞生前，面临持续下滑的增长中枢，降息将别无选择，而着眼于长期的主动降杠杆政策往往需兼具天时地利人和。
经济衰退与债务高增叠加期往往最为危险，其持续时长与利率政策的错位下易出现债务危机。
08年金融危机后，MMT理论牵引下的美国货币政策将实际利率水平长期压制在潜在增速以下，同期铸就了美股超十年的辉煌光景，其全球霸权仍具备收割全世界的能力，但疫情冲击后的主动缩表（政府去杠杆）面临两难窘境。
6. 警惕泡沫化：东亚模式的借鉴意义
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金融与地产行业产值/GDP越高，经济泡沫化的压力越大，金融体系的稳定性下降，债务周期波动风险加大。
97年亚洲金融危机后的韩国、08年金融危机后的日本、10年欧债危机后欧盟都曾有意稳定制造业在经济中的占比。而该指标在16年降至历史低点的美国出现了川普上台及随后的“贸易战”，虽然其下行趋势仍在延续，但疫情冲击以来，似乎全球化退潮的局面更加严峻，反映到我国的，则是“双循环”新发展格局，巩固实体经济的支柱地位意义重大。
随着韩国正式被认证为“发达国家”，日韩在产业升级完成后长期主动抑制经济泡沫化，其商业银行不良率近年来持续处于低位，债务周期一定程度被熨平，金融体系的安全性较本世纪初大为增强。
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7.行业研究之大用
从国际三大的历史累计违约数据看，不同行业在不同时期、不同国家表现出的违约率差距较大，反映出不同行业内在的经营模式、生命周期、竞争格局以及抗风险能力均存在较大差异，故想成为合格的信用分析师，一定要成为所覆盖行业的专家，中观行业是连接微观个体与宏观环境的关键一环，切不可轻视。
信评“第一道防线”的难点在于风险的预见性，痴迷于财务分析往往导致静态裹足，对主体和行业的历史过于看重，导致“火鸡错觉”，而预见性需要的是“模糊的正确”，能力源自足够的量与时间的积累，以及成熟严密的逻辑框架。
信评“第二重价值”在于定价能力的修炼，打通从研究到投资的输出通道，经历个券判断到组合构建的路径。在当前极低的利差环境下，更要耐着性子、培养能力，重视团队的建设，警惕超预期风险也要做好捕捉错误定价的储备。
8. 信评建模不神秘
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两类建模思路：传统打分卡 VS 统计模型（多元回归分析）
建模终归只是“术”层面的修养，但对入行的新人来说在前人基础上进一步完善和升级模型是十分必要的。模型要解决的核心问题是行业内信用资质的充分客观评价，得出相对合理、稳定的资质排序。
模型的校准问题：内评与市场定价（隐含评级）、不同行业间的评级校准、周期维度上的评级迁徙……
人工干预的“道”，即为信评的艺术性，存在一定的经验饭特征，也有人说像中医问诊，但其实权益投研也是如出一辙，想得到祖师爷赏饭，前提一定是量的足够积累，而质的飞跃更需要长期、深度的思考。
建模常见误区：1）统计模型肯定比简单打分卡好；2）评价指标越多越好；3）构建出一劳永逸、无需人工干预的评级模型；4）直接使用隐含评级替代外评即可，无需内评建模；5）统计模型下无经济意义指标的适用性……
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9. 信用分化之不可逆？
2018年“资管新规”以来，违约逐步常态化，市场刚兑打破，而机构刚兑思维仍坚硬，导致信用赛道越来越卷、利差逼仄到历史极低水平。对违约的极度恐惧，导致部分投降缴械，转而主攻转债市场，但去年以来的剧烈波动说明，从风险收益特征来看，转债无法有效替代纯债，研究是相通的，信用债研究不好，转债同样好不到哪里。
区域分化、行业分化、所有制分化已成趋势，但过犹不及，此时隐含的市场再调整压力尚在集聚，信用的重定价需要新一轮事件冲击，公募城投债的违约大概率将是最关键的稻草。
表：中债隐含评级2022年迁移矩阵
10.信用的涟漪与圈层
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小Moody有幸见证了信用市场从粗放到精细，从闭眼买到谨慎挑，去过煤矿钢厂，也曾走遍大半中国，见证了多轮潮起潮落，回忆起来都是弥足珍贵。即便现在个券看得没那么多了，很多经理都在往转债上靠，年纪也上去了，但说起信评这些事，心中还是热潮涌动，入行的第一份工作，曾经以为可以做一辈子的事业……
经济转型的大背景下，似乎风险事件在行业内、不同行业间、所有制区别、地区分布等都有一定的圈层特征，从最弱的一环开始层层推进，由风险中央向外围扩散，而每一次出清归于平静后，又总会出现新的涟漪与圈层，新的风险与爆发……但经验主义者总是刻舟求剑，投研的境界差距在于提升应对不确定性的能力，后视镜下总有一些规律被多次提及，他山之石亦可攻玉，但小小涟漪也可能是海啸的预示，机构信用端最大的风险在于击穿既有评级序列的黑天鹅事件，以及由此引发的存货问题，而唯有持续学习、深刻认知身处其中的经济、市场、企业和人事，重视和利用团队能力，才能真的实现质的飞跃。现如今，大家都在呼吁不要内卷，其实Low卷是拿自己和别人比，不断卷自己、和过去的自己比是另一重境界！阳明先生云“此心光明，亦复何言？”
写在后面：
1）公众号忽然多了好多年轻的看官，也留言问了些可爱的入行问题，小Moody闲来无事，随便送你们10张PPT吧！
2）感谢中金、标普、中债资信、Wind等数据和图表源。
3）在《约翰·克里斯朵夫》的结尾，老年约翰背着一个小孩，出现了一处对话
“孩子，你到底是谁？”
“我是即将到来的日子。”
再次欢迎年轻的固收朋友们，尤其是你们中的小信评们，晚安！
