基于市场隐含法的企业债券风险成本测算方法比较

我国债券市场经过40年的发展取得了长足进步,但风险防控有待进一步强化。要确保债券市场化运作风险可控,要求金融租赁等债券信用机构对债券发行人的违约概率进行严格精算,并通过风险收益模型来测算损益情况。随着我国债券市场中信用风险事件和违约事件的增加,债券交易“市场价格”中包含了丰富的风险信息和利率基准信息,由此,本文拟通过包含市场信息的到期收益率曲线估计的不同方法,选取NSS模型、样条函数模型和神经网络模型三种计算方法比较计算债券到期收益率。本文经过比较计算认为,神经网络模型拟合效果最好,在拟合过程中不必设定初始值,且结果以及拟合的图形都比较稳定。因此,使用神经网络模型和公开的市场信息来估测各类潜在客户的风险成本是适当的,同时,这一结论也同样可用于金融租赁公司等债券发行机构模型拟合目标客群的收益率曲线,作为日常定价参考。