失信风险传染会影响债券定价吗？——基于担保网络大数据的实证研究

在债券定价研究中不仅应该考虑企业自身的信用风险,还应该考虑相关网络组织的传染风险。本文基于43万笔非金融企业间的担保数据,构建了企业信用担保网络,发现失信风险作为一种广义的信用风险,在担保网络中具有传染效应,该传染效应能够影响债券的信用利差。企业的失信行为产生了三类传染效应,一是直接传染效应,无论是发债主体的担保人出现失信行为,还是被担保人出现失信行为,都会引起发债主体的信用利差上升;二是局部感染效应,如果局部担保网络中失信主体的占比提升,可能引起投资者对发债主体的“团体处罚”,导致信用利差上升;三是全局扩散效应,失信信息沿担保网络向整个市场扩散,导致债券信用利差上升。从企业所有制来看,民营企业主要受微观的直接传染效应和中观的局部感染效应影响;而国有企业主要受全局扩散效应影响;被担保人的失信风险对两类企业都有显著影响。失信风险传染效应会降低企业的再融资能力,其中局部感染效应导致企业次年的借款融资额下降,全局扩散效应导致企业次年的债券融资额下降。     

Technical analysis,spread trading,and data snooping control

This paper utilizes a large universe of 18,410 technical trading rules (TTRs) and adopts a technique that controls for false discoveries to evaluate the performance of frequently traded spreads using daily data over 1990–2016. For the first time, the paper applies an excessive out-of-sample analysis in different subperiods across all TTRs examined. For commodity spreads, the evidence of significant predictability appears much stronger compared to equity and currency spreads. Out-of-sample performance of portfolios of significant rules typically exceeds transaction cost estimates and generates a Sharpe ratio of 3.67 in 2016. In general, we reject previous studies’ evidence of a uniformly monotonic downward trend in the selection of predictive TTRs over 1990–2016.     

首要城市主导产业扩散效应研究：基于京津冀城市群的实证

为拟合京津冀城市群中核心城市的扩散与回流效应，利用2005-2019年京津冀城市群8个城市面板数据，构建以北京、天津为单核心或双核心的城市主导产业对外围城市关联产业以及高产值产业的扩散效应模型，分析得出3个结论：①首都对外围城市的回流效应导致外围城市产业发展低端化，并制约首都高端制造业发挥扩散效应；②首都与区域内中小型城市发展差距大，使第二大城市承接发展转移的中介功能得到提高，并通过与首要城市的连结促进承接发展转移的中介城市产业发展；③回流效应影响主导产业向外关联性拓展，导致外围城市产业发展仍需依托聚集经济，相同产业的大量集聚影响产业多样性，制约产业集群发展。基于此，建议通过提升外围城市公共服务与基础设施水平、加速主导产业升级以及强化第二大城市中介功能，提升城市间产业协作水平。