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债券估值的套路2(市价法,收盘价)来源:资管九日君

时间:2017-10-20 20:02:27      阅读:1037      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:流动性   华夏   air   img   www   收益率   src   基本   不能   

前文里面说了:债券这东西,有时候类似于股票,它具有一个公开的市场,有时候个别债券的成交很活跃,一天能成交上百笔,比如170210;有时候又类似于一台机器,一年也没几笔成交,比如大多数中低评级信用债、私募债;因此对于债券这类资产的估值就有学问了:你可以用收盘价来估值,但是那些一年也没几笔成交的债券就有可能估飞;你也可以用现金流贴现来估值,但是贴现率不能拍脑袋;实在不行,你还可以用买入时的成本加上票息增值(成本法)来估值,但是需要变现的时候可能有较大偏离。

对于债券的估值方法,可以分为“成本法”和“市价法”两大类。

 

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所谓“市价法”就是用市场认可的价值来对债券进行估值,对于证券来说一般可以选用交易所最新的收盘价(也就是上个交易日的最近成交价)来确认价值。有朋友会说了,这个好啊!这是真金白银的成交价啊,这个才是债券最公允的市价!朋友,快醒醒!

上面的话看似不假,然而却忽视了一个问题:债券的交易场所和流动性。

首先,只有在交易所竞价系统交易的债券才能取到债券的收盘价(也就是你们平时炒股的那个交易场所),而在什么上交所固收平台、深交所大宗、银行间这些地方成交的债券价格都无法被市场参与机构的前、后台系统抓取到;其次,有不少债券一两年可能都没有成交,最新一个收盘价可能是2年前刚债券刚发出来那会儿的100元(净价),2年过去了也许债市收益率上了100bp,真要变现可能要98元(净价)才有人来买;

举个栗子:如果你持有了一个托管在交易所的城投15任丘债(127298.SH),你会发现它的成交非常清淡,2016年11月25日交易所竞价系统有一笔净价107元的成交后近半年的时间没有成交,如果用收盘价对这只债券进行估值则其在2016年11月25日至2017年5月18日这段时间里都是净价107元,然而在2017年5月19日就因为一笔新的成交一瞬间从107元变成了102.5元!

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如果一个组合就只持有了这只债券并用收盘价进行估值,则其净值表现将会因为成交的清淡、交易的不连续、收盘价估值的漏洞而出现大幅波动: 

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而且,对于竞价系统债券来说,收盘价有时候还真是可以造假的,比如一只债券在一天的交易时间中在97元钱成交了几笔总计2000万,结果在2点59分有人跑进去维护一下价格,花1000元钱买了1手债券成交价100元,最后当天的这个收盘价就变成了100元,你说找谁说理去?

比如下面这位:

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在某个交易日,这只债券全天的成交基本上都集中在96.8元,成交了近1400万,然而这只债在当天交易的最后时间(2点59分)被人花了1000元买了1手,成交价97.5元。这样一来全天基本真实的成交价(也就是实际可以变现的价格)96.8元就被掩盖了,当天的收盘价被定在了97.5元。

 

另外,对于非公开发行的债券,你根本取不到它的最新成交价,所以它的净价收盘价会永远是100元,如果用收盘价对非公开发行的债券进行估值,则其净值表现将会类似成本法(这也是某些市价法估值的资管账户降低净值波动的秘TAO方LU)。

再举个栗子:如果一个组合在2016年8月10日买了一个期限1年的非公开发行公司债16华夏09,这只债券已经于2017年8月5日到期(用它做栗子人畜无害),买入是通过一级市场投标买入的,因此买入价格为100元。如果账户用收盘价作为估值方法,则该组合的表现是这样的:

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图中红色的线就是用市价法-收盘价估出来的组合净值,看上去熟不熟悉?是不是很像上篇中成本法估值出来的组合净值?

这个净值表现是漂亮,但是如果你在2016年12月19日要把这个债券卖掉(当时正好是债灾),那么当时本来这个组合的“市价法”净值是1.0138元、债券估值100元,一卖出债券可能只能按照99.3元卖出,此时净值就会变成1.00元。这其中的原因就是收盘价并不能完全反应债券的变现价值。

 

由此看出,收盘价也不是完全就公允的,需要考虑债券的交易场所和流动性:对于交易所上市和托管的债券可以取到收盘价数据,但是只有那些流动性好的、交易频率高的的债券用收盘价估值才有参考意义;对于银行间的债券就没法取到收盘价数据并用“收盘价估值”;所以这种时候就需要“第三方估值机构”来帮我们估值了。

综上,对债券的市价法估值方法主要有“收盘价”估值和“第三方估值”两大类,“第三方估值”又因估值机构不同主要分为“中债估值”和“中证估值”两类;那么有小伙伴就喊了:既然如此,那我就都用第三方估值好啦!第三方机构总不能套路我吧?

债券估值的套路2(市价法,收盘价)来源:资管九日君

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原文地址:http://www.cnblogs.com/testpy1003/p/7700953.html

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