报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 聚焦现有信用债流动性评分体系，解析“评分排名制”与“排名赋分制”两大主流体系构建逻辑与操作方法，阐述主成分分析法与简单线性回归法的优劣及适配场景 [3][6] - 基于截面和时序视角，分析券种类型、主体评级等多因素对流动性评分的影响规律，总结不同体系下评分特征与波动情况，为理解信用债流动性评分逻辑提供参考 [3] 信用债流动性评分体系及打分全流程解析 - 流动性评分是利用考量债券流动性的指标数据对债券进行综合评价得出的结果，投资者实际择券时倾向参考现有体系对债券的流动性打分，简化决策流程 [17] “评分排名制”VS“排名赋分制” - “评分排名制”先综合指标数值计算债券得分，再按得分排序，不存在满分或零分债券，得分非排名线性映射 [22] - “排名赋分制”先得出债券流动性在市场中的排序，再根据排序得出分数，存在满分和零分债券 [25] “评分排名制”：利用主成分分析法，看重绝对得分 - 以“流动性是债券自身具备的客观属性”为核心逻辑，将多维度因子的绝对数值转化为分位数，利用主成分分析方法计算单券的绝对流动性得分，再以得分高低确定排名，评分流程为“分位数标准化”→“正交降维”→“主成分加权” [26] - 选取成交天数、日均换手率等十四个因子构建了十四个主成分，各主成分权重依次递减，第一主成分权重最高 [29][31] - 日均报价笔数、日均成交笔数、成交天数、指定日债券余额等因子对“评分排名制”的评分影响较大 [39] “排名赋分制”：利用简单线性回归，看重相对位置 - 以“流动性高低体现市场交易行为中的相对表现的优劣”为核心，按各流动性因子表现对债券进行顺序排名，将排名分位数标准化，线性加权得到综合评分，再依照排序位次得出具体得分，评分流程为“分位数标准化”→“线性赋值”→“排序再赋分” [40] - 经纪商成交笔数权重最高，是评分的核心驱动因子，复现拟合度显著高于“评分排名制” [43][45] “主成分分析”VS“简单线性回归” - 主成分分析法用于多相关指标整合与降维，构建综合评分模型，自动正交变换消除多重共线性，按主成分方差加权保留核心信息，评价更综合，但因子权重随正交化变动，稳定性弱 [49] - 简单线性回归法用于建立变量线性关系，通过固定系数加权求和计算结果，未处理指标相关性，存在多重共线性时易导致评分偏差，逻辑简单，计算过程易理解、易解释 [49] 两体系历史流动性评分数据统计性分析 基于截面视角的两体系历史流动性评分数据统计 - 券种类型维度：两种评分体系均呈现“金融债＞产业债＞城投债”的规律，“评分排名制”体系下各券种评分相对保守，“排名赋分制”体系下评分普遍上移 [55] - 剩余期限维度：“评分排名制”中剩余期限 0 - 1 年的债券流动性评分最低，“排名赋分制”下该期限债券评分常常最高，长期信用债在两体系中相对排名也存在分化 [58] - 主体评级维度：两体系下债券的流动性评分均与发行主体的信用评级呈正相关关系，主体评级高的金融债流动性评分最高，主体评级低的金融债流动性评分最低，金融债评分收缩幅度远大于城投债与产业债 [64] - 债券发行特征维度：两体系下担保债流动性评分低于非担保债，公募债流动性评分高于私募债，永续债流动性评分普遍高于非永续债 [69][70] - 债券余额维度：两体系下债券的流动性评分均与债券余额规模呈正相关关系，余额规模大的债券流动性好，规模小的债券流动性下降 [72] - 城投债分隐含评级分行政级别维度：两体系下省级城投债流动性评分普遍高于地市级，地市级又高于区县级，区县级流动性整体偏弱且内部差异大 [77] - 产业债分企业属性维度：两体系下产业债按企业属性的流动性评分呈现“中央国有企业＞地方国有企业≈其他企业＞民营企业”的格局 [81] - 产业债分隐含评级分行业属性维度：各隐含评级评分的相对区间与所处行业较为相关，流动性评分与债券市场规模较为相关，但存在某些行业在不同评级间表现各异的情况 [85] - 分省份分行政评级维度：不同行政级别城投债的流动性评分呈现区域差异，与各地的债券市场规模高度相关，同一省份内部也存在分化 [88] 基于时序视角的两体系历史流动性评分数据统计 - 从城投债分省份统计：两体系下省份间的流动性稳定性均存在差异，稳定性与债券余额大小关联度不强，两种体系对地区的评分排名关联不大 [91][93] - 从产业债分行业统计：“评分排名制”行业间流动性分层比“排名赋分制”更稳定，两体系下债券余额大的行业评分稳定性普遍更高，两种体系对行业的评分排名具有一定的关联性 [96][100]