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    打造高水平风险监测基础设施健全债券市场风险预防预警机制

    时间：2023-01-24 08:00:04 来源：东东创业网 本文已影响人 东东创业网手机站

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    本文首先阐述了我国债券市场，特别是交易所债券市场的基本情况与特征，接着分析健全债券市场风险预防预警机制的必要性，最后指出需要打造高水平债券市场风险监测的基础设施，并给出了具体的方法论。

    我国债券市场经过规模快速增长期已进入高质量发展新阶段，债券市场服务实体经济高质量发展、促进提高直接融资比重的功能作用日益突出。与此同时，随着 2017年以来债市违约风险逐步暴露，深化债券发行制度改革、优化债券产品结构、健全风险预防预警机制成为债券市场高质量发展的重中之重，打造高水平风险监测基础设施是健全债券市场风险预防预警机制的重要一环。

    我国债券市场发展的整体情况。我国债券市场主要由交易所市场与银行间市场构成，经过30多年发展，我国债券市场已经形成门类基本齐全、品种结构较为合理、信用层次不断拓展的全球第二大债券市场。一是债券市场规模持续增长，债市服务实体经济融资能力不断提升。2021年， 国内债券发行总额为61.6万亿元，同比增长8.3%，较 2014 年末增长5.1倍；
    债券托管面值130.4万亿元，同比增长14.1%，较2014 年末增长3.6倍。同期全市场非金融债券及资产支持证券（Asset-backed Securities，简称ABS）发行15.7万亿元，托管面值30万亿元，较2014年末增长2.7倍，托管量占比 23% ；
    截至目前，我国债券市场中非金融公司信用类债券托管量为 24.9万亿元，占比19.1%；
    资产证券化产品5.1万亿元，占比3.9%；
    金融券44.4万亿元，占比34.1%;政府债券 55.2万亿元，占比42.3%。二是债券业务分市场、分券种形成“多头”监管。债券发行市场“准入”政出多门，既有不同债券品种的分部门审批，又有同种类债券的多主体监管，其中，国债的发行审批由财政部负责，金融债（含央行债）由人民银行负责（银保监会协助），企业债由国家发展改革委负责，公司债券由证监会负责，中期票据、短期融资券、定向工具等由央行主管下的银行间交易商协会负责。交易所债券市场和银行间债券市场呈现二分格局，两市场在交易主体范围、债券品种、交易方式、登记托管结算上均存在一定差异，其中，公司信用类债券含企业债、公司债和中期票据、短期融资券、定向工具，发行人高度重叠，但由于监管部门不同，因此在市场准入条件、信息披露规则、投资者保护机制、信用评级规则等方面存在差异。

    图1 我国债券业务 “多头”监管情况

    交易所债券市场发展状况与特征。交易所债券市场在不断深化改革中形成独特的发展特征。一是公司债券规模稳步增长。2022年上半年交易所债券市场共发行公司债券、资产支持证券、地方政府债券和政策性银行债券等各类债券2.65万亿元，累计净融资额6440亿元。截至2022年6月末，交易所债券市场公司债券托管面值19.14万亿元，其中非金融公司债券托管面值11.72万亿元，同比增长17.67%，较2014年末非金融公司债托管量增长1倍。此外，北京证券交易所在2022年7月以来累计发行地方政府债券379亿元，交易所债券市场建设取得了新进展。二是公司债券是以信用债为主的中长期债券。截至2021年，交易所债券市场中利率债余额占比为10%，银行间债券市场利率债余额占比为64%；
    交易所市场非金融企业发行的债券和ABS占比69%，银行间市场相应比例则为16%。2015—2020年，交易所市场非金融公司债发行12.7万亿元，占1年期以上信用债发行额的46%；
    非金融公司债净融资8.4万亿元，占社会融资增量的6%，贡献度超股票和其他信用债券。三是交易所债券市场投资者结构趋于多元，符合要求的个人投资者和机构投资者均可参与交易所债券市场投资，只有具备结算条件的机构投资者才能参与银行间债券市场投资。从交易所债券市场投资者结构来看，机构投资者占比超过99%，其中，公募类产品持债占比36%，私募类产品持债占比33%，境外机构持债占比0.5%，银行自有资金、保险、券商持债均在10%左右。交易所市场中商业银行自有资金持有债券约占11%。银行间债券市场投资者则以商业银行为主，持有债券占比达57%。四是公司债券品种的适应性、普惠性不断提升，为增强公司债券服务国家战略及实体经济的适应性、普惠性，交易所市场持续推出科技创新公司债券、短期公司债券、可续期公司债券、可交换公司债券、绿色公司债券（含碳中和债）、低碳转型公司债券、创新创业公司债券、乡村振兴公司债券、“一带一路”公司债券、纾困公司债券、疫情防控公司债券等。2022年以来，交易所科技创新公司债券发行512亿元，绿色债券发行956亿元，乡村振兴债券发行 139亿元，深化对疫情防控、低碳转型领域融资支持。

    随着我国债券市场持续发展，在现代金融体系中的地位和作用不断提升，在促进高质量发展中发挥着重要的枢纽功能，特别是在稳金融、稳投资、稳预期方面具有独特的功效。债券市场是经济增长的发动机，同时也是金融风险的加速器，因此，健全债券市场风险预防预警机制是债券市场功能发挥的核心基础设施。当前我国债券市场风险预防预警机制面临的挑战和存在的问题，主要表现在以下方面：

    内外部形势叠加债券市场风险日趋复杂、易发。宏观形势层面，各国经济复苏、疫情防控仍不稳定、不平衡，全球经济金融动荡加剧，国际资金流向不稳，美对我遏制打压仍在继续，可能对我国金融市场形成冲击。美债收益率走高，部分中资企业在境外市场债务违约，可能对境内债券市场造成风险“倒灌”；
    从国内看，经济下行压力仍然较大，需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力持续显现，叠加房地产行业、教培产业、平台经济等政策调整、预期改变，债券市场行业性、区域性信用分化明显，一些发债主体滚动融资困难，部分领域信用风险抬头，存量、增量风险都有可能加速暴露。市场风险层面，虽然交易所债券市场“面”上的风险总体可控，违约率保持在较低水平，但是在“点”上，个体、局部风险仍处于高发多发态势，交易所市场2022年到期回售规模达4万亿元，系统性风险的防控压力增大。一是房地产风险仍在持续暴露，部分民营房企已陷入融资中断、销售回款难、出售资产慢的多重困境，融资环境改善有限，并对产业链上下游造成负面冲击；
    二是城投债风险隐患加大，一些债务率较高的区域面临财政、金融双重压力，市场认可度低、融资渠道受阻，一些弱资质、区县级城投债券滚动续发困难， 发生违约的可能性增大；
    三是部分大型企业集团，特别是一些扩张激进的大型企业现金流极为紧张，违约可能性大，且容易造成风险外溢。2022年上半年，我国债券市场新增7家违约发行人，共涉及到期违约债券32期，到期违约金额合计约192.78 亿元；
    此外，10家发行人首次发生展期，涉及展期债券22期，展期规模 204.68 亿元，较上年同期均大幅提升。截至6月底，交易所债券市场的违约未偿还金额为1199亿元，存量违约率为1.13%，12个月滚动违约率为 0.31%。

    传统技术手段无法满足风险预防预警的需要。近年来，债券发行交易中各类风险表现形式日益复杂化、隐蔽化，市场间、品种间信息联动效应不断增强，行业对于政策、舆情的传导、反应更加迅速。随着市场机构技术系统不断迭代升级，部分违规违法情况也呈现科技化、程序化特点，监管与市场间的“技术不对称”为日常监管、检查带来一定困难。此外，日常工作中各方普遍较依赖市场少数金融信息服务机构，对底层数据质量、信息处理技术的自主掌控能力较弱。总体来看，传统的监管信息技术需要进一步升级以满足债券市场风险预防预警的客观要求。

    数据采集模式影响风险预防预警效率提升。债券监管所需的数据信息主要来自市场机构上报，并分别由证券交易所、中国证券业协会、中国结算、中证数据、中证报价等单位负责生产、采集、管理。一方面，各信息采集管理主体在数据维度、质量定义等方面存在一定差异，全条线监管数据整合不足，不同市场、不同环节的数据互联互通性较弱，存在“数据孤岛”等情况；
    另一方面，各信息采集管理主体数据治理基础存在差异，导致在数据层面协同性相对较弱，因而现有债券市场监管底层数据无法满足日常监管对于数据及时性、全面性、穿透性、一致性等方面的要求。

    信用风险预防预警的及时性有待进一步提升。由于信用风险存在较强的关联性，债券违约风险与企业的经营、合规、投融资等行为密切相关。实践经验表明，信息掌握越及时，越能在风险扩散之前进行精准拆弹防患于未然。依赖“人海战术”的信用风险监测预警已不能适应当前风险发生速度大幅提升、危机处置窗口缩短的客观要求，特别是在应对市场突发事件等问题中，及时捕捉信用风险信号、精准抓取风险事件，以实现更早、更准、更全面地对企业信用风险进行及时有效预警，就需要解决现有风险度量手段中的局限性、主观性、滞后性。

    针对不同监管环节统计分析的适配性有待加强。现有债券审核、发行、交易、存续期管理等不同监管环节对于市场的关注角度各有侧重，对于债券日常统计分析的需求也各不相同。现有债券业务统计分析注重全面性，适应不同监管环节、不同职能单位的针对性、适配性较弱，存在信息无法精准直观推送等情况。此外，现有统计分析依赖定期报送数据和书面报告文件等，展现形式较为单一，已经不能满足日益繁重的监管工作和不断提升的市场融资需求，需要借助科技手段实现数据自动归集统计、监管报告自动生成、非现场实时监管等模式创新。

    打造高水平风险监测基础设施是健全债券市场风险预防预警机制的关键环节。近年来，云计算、人工智能、机器学习、区块链等科技的广泛运用，为打造高水平债券市场风险监测基础设施提供了现实可行性和强有力支撑（见图2）。打造高水平债券市场风险监测系统，包括技术实现和组织实施两个层面。在技术实现层面，推动债券风险监测与金融科技运用深度融合，着力从以下方面形成债券市场风险监测监控的基本功能：

    图2 债券市场风险监测系统科技应用场景

    智能化报告审查。一是通过大数据、人工智能、云计算、区块链等技术，支持在海量报告中快速筛选企业信息，明确行业情况、主营业务模式及变化、企业合规情况等；
    二是支持会计指标自动计算，勾稽会计科目间关系，识别跨周期的异常变化，提示违规线索；
    三是机器多维度深度学习被监管问询的可疑企业，通过捕捉共性案例违规迹象，精准定位违规企业；
    四是提炼附注信息、外部舆情、工商信息等多维度信息，交叉比对行业公司情况，识别异常信号。

    网络信息舆情分析。以人工智能技术进行全媒体资讯自动化分析与大数据情报挖掘，实现舆情监测从“检索”到“算法”的转变，以及数据计算从“简单计算”到“深度学习” 的转变。一是精确地对文本类信息进行实体识别、语义消歧、 知识图谱构建、话题分类、自动摘要、情感分析、图片识别等；
    二是基于自然语言处理技术提升数据精准度，通过情感 分析技术获取敏感信息，实时表现舆论状态，评估舆论走向；

    三是通过事理图谱、热点聚类、文本分类等学习方法，对舆情事件的发展脉络、特征分布、风险等级进行自动阶段性总结，并给出趋势预测；
    四是知识图谱功能将已有风险归纳为经验知识，以推理计算的能力实现对未来风险的精准预测。

    智能风险监测预警。一是集成交易、资金、舆情、监管等数据，利用数据挖掘等技术可以梳理清、分析透海量金融数据资源的逻辑关系和层次结构，从非结构化的数据中精准识别有效信息，并通过可视化界面实时展示分析结果，提升风险分析效能。二是通过构建监测指标体系，实现风险动态监测跟踪预警。根据不同业务订制风险监测指标体系，通过大数据、人工智能等技术建立智能预警模型，不仅可以实现风险自动化预警、提升预判能力，还可以进行风险模拟、提前制订预案防范风险，强化风险动态监测跟踪。三是实现跨账户、跨市场、跨境债券交易的实时监控，利用数据挖掘有效识别新型交易行为，提示违法违规情形，通过刻画机构间的网络拓扑结构，掌握风险传导路径，自主实施压力测试。

    企业全景画像及信用评价。利用网络技术和现代信息，建立各市场、各监管业务条线间的信息关联，构建机构客户全景画像与关联图谱。依托算法从系统、数据、模型三个层面建立信用风险评价工具，通过大数据、机器学习的系统框架，完善财务、融资、偿债、资信等多方面的基础数据，在企业经营的复杂系统中将信用评级与企业投资、新闻舆情等多层面、多角度的信息相关联，准确而完善地展现企业的真实面目，最大限度地减少人的非理性因素，实现实时、主动、 理性的风险预警与风险控制，实现与人工审查评价信用结果的相互校准。

    运用区块链技术构建安全共享体系。区块链是数字化转型的关键技术和重要基础设施之一，是集智能合约、共识机制、分布式账本和各种信息技术融合的成果。通过区块链建立数据安全共享体系，保障链与链相互之间有效数据信息资源共享与服务协作。目前行业暂未形成基于区块链的数据共享总体框架模型，但类似探索能够为解决多方信息报送难题，服务交易所、结算机构等信息传递及向证监会同步报送监管信息提供思路。

    在组织实施层面，以完善债券市场风险预防预警处置机制为方向，着力打造集中统一的公司债券市场风险监测核心基础设施。建设集中统一的债券市场风险监测系统，首先要基于债券业务流程和监管目标需求，构建覆盖债券市场全业务链、全监管链的数据生态，形成审核注册、存续期管理、日常监管、企业画像、市场监测、统计分析六个功能模块（见图3）。

    图3 债务业务数据生态

    其次要发挥中国证券业协会和银行间市场协会等自律组织作用，健全完善债券市场数据治理体系，打破“数据孤岛”和“市场分割”，整合沪、深、北证券交易所和银行间市场数据，建设覆盖交易所市场、银行间市场及中美美元债市场的监测模块，形成发行人及资产支持证券/公募房地产信托投资基金（Real Estate Investment Trusts，简称REITs）原始权益人综合画像、分市场交易数据实时交互、跨市场风险预研预判、中介机构执业能力贯通评价等数据治理体系，实现对各类债券品种的整体兑付安排、异常交易行为、市场舆情信息、跨市场风险传染的监测监控。最后是借鉴经金融稳定理事会（Financial Stability Board，简称FSB）认定、由中证报价建设运营的交易报告库技术系统和专业规范，以债券业务数据生态和数据治理体系为依托，形成集市场数据归集、统计分析、风险预警、异常交易提醒、新闻舆情报送等功能于一体的自动化、可视化综合数据应用工作平台；
    借鉴沪深证券交易所上市公司画像系统，加强数据信息的整合重构，引入机器学习等人工智能算法，建立覆盖发行人、资产支持证券/公募REITs原始权益人及中介机构的企业画像模块，实时全景展示企业风险、市场风险动态，打造高水平债券市场风险监测基础设施，提高债券市场风险预研预判能力，健全债券市场风险预防预警处置机制。

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