摘要近期債市調整幅度較大，放在歷史上看，盡管利率絕對水平還未達到歷史中上水平，但此輪債市調整幅度確實在歷史上排到了高位。歷史上，這么大幅度的債市調整的觸發(fā)因素有很多，但根據(jù)我們觀察，我們認為本來債市調整可能主要還是來自市場悲觀情緒的主導。機構行為來看，交易型機構久期快速縮短，杠桿水平也有所回落。國債期貨市場反映的情緒則比現(xiàn)貨市場更為悲觀，部分情緒指標的悲觀程度達到歷史較為極端的水平。但與此同時，資金面并沒有發(fā)生趨勢性收緊，貨幣市場利率仍維持在寬松的水平，同時基本面也沒有發(fā)生太大的改善，包括貨幣政策的態(tài)度也依然是呵護流動性的態(tài)度。其實歷史上來看，債市真正能從牛市轉為熊市，往往要看到貨幣政策主動的轉向，例如2009年下半年，2011年、2013年、2016-2017年以及2020-2021年的債券“牛轉熊”，觸發(fā)因素都是市場看到了貨幣政策出現(xiàn)了較為明顯的轉向或者持續(xù)收緊的信號，我們在文中進行了具體的梳理。本次債市調整時期，貨幣政策方面則不斷釋放呵護流動性的信號，包括央行加大OMO投放、降準、表態(tài)“做好年末經濟工作提供適宜的流動性環(huán)境”等。因此，從這個角度來看，由于貨幣政策并未出現(xiàn)邊際收緊甚至轉向，債券“牛轉熊”的觸發(fā)因素也就并不成立，市場對于債牛終結的擔憂似乎顯得有些“杞人憂天”。近期債券利率的快速調整還引發(fā)了債券一級市場的取消發(fā)行規(guī)模潮。11月中旬調整劇烈的一周取消發(fā)行規(guī)模占比高達19%，超過了2021年1月的高點。全月來看，信用債發(fā)行減少導致信用債凈融資轉負。我們預計12月的信用債凈融資量可能仍維持在偏低水平。我們預計11月社融增量約僅有1.8萬億元，較去年同期2.6萬億元低0.8萬億元，社融規(guī)模增速或從上月10.3%回落到10.0%附近。我們預計12月社融規(guī)?；蛞餐瑯拥陀谌ツ晖?。歷史上，偏緊的信用融資條件往往會引發(fā)央行的寬松和收益率的重新下行。我們回顧了近年來信用債凈增量低位的幾次歷史經驗，我們看到這些時間段內信用融資條件收緊情況后，皆會看到央行依托公開市場操作等向銀行間市場投放流動性，帶動債券收益率的回落?；氐疆斍埃覀冋J為如果這次貨幣政策沒有轉向，在社融減弱后，年內央行或仍會延續(xù)穩(wěn)健偏松基調，通過加大公開市場操作投放力度等方式維護銀行間資金面平穩(wěn)，加上年底財政投放力度加大、外匯市場集中結匯，均有助于邊際改善銀行間流動性，推動資金利率回落，對債券收益率形成向下拉力。后續(xù)以及明年來看，債券市場是否會經歷“牛轉熊”的行情轉變？我們仍需要關注貨幣政策和基本面的修復情況。政策方面，建議關注12月份的政治局會議和中央經濟工作會議中對于明年財政政策發(fā)力空間的信號。首先對于政府杠桿提升的空間，需要關注是否定調仍圍繞著“提升效率”而非“擴張總量”。此外，關注會議是否提及財政節(jié)奏的變化。其次，還需關注12月會議對于明年房地產的整體定調。整體來看，我們認為不太會很快看到真正的牛轉熊的拐點。其實并不是我們覺得明年經濟比現(xiàn)在差。但我們認為如果真正要看到牛轉熊的拐點，還是需要看到三個先決條件：一是融資需求是否能夠明顯回升。如果融資需求的回升只是小幅回升，回升幅度并沒有超過資金供給的增加，那么其實也是看不到利率明顯提升的。二是要看到明年政策的發(fā)力，財政方面是否比貨幣方面力度更大。我們認為財政的力度未必有許多投資者預期的這么大，其中一個重要的原因是前期的財政負擔已經很重了。三是要看到明年的經濟基本面的確能夠切實修復。參考去年，地產、PPI、疫情以及各方面的服務業(yè)消費均不錯。但是這樣的狀況下，去年利率是下降的。因此經濟回升是否能推出利率上升或仍然存疑。因此，整體來看，我們認為近期債市的調整更多是來自于市場悲觀情緒的推動，從基本面的角度、從政策的思路來看，其實我們認為都難以孕育債市真正意義上的“拐點”。在利率調整之后，信用債融資收緊，根據(jù)歷史經驗，我們預計后續(xù)央行還會有進一步的政策舉措來呵護實體融資需求。后續(xù)來看，需要關注12月政治局和中央經濟工作會議對于明年財政政策的發(fā)力力度的定調和信號。我們認為明年可能社會整體融資需求提升的空間并不大，政府杠桿大幅提升的概率也不高，反而可能還需要在貨幣政策方面繼續(xù)發(fā)力。在貨幣政策維持相對寬松的情況下，利率回升的風險可能并不大，債券市場也難以出現(xiàn)真正意義上的“牛轉熊”拐點，明年債券牛市可能依然可期。
正文近期債市調整幅度較大，市場情緒較為悲觀，許多投資者認為債券市場迎來了“牛轉熊”的拐點，但也有投資者認為可能僅是一波短期調整，債市分歧加大。本期報告試圖剖析本輪債市調整的原因，進而探究未來債市利率走勢。
本輪債市調整強度如何？近期，隨著“金融16條”出臺、防疫政策優(yōu)化調整、資金面收緊等影響因素下，債市出現(xiàn)回調。從調整幅度和節(jié)奏來看，此次調整大致從11月7日開始，整體短端調整幅度要大于長端，信用債調整幅度大于利率債。比較此輪回調中各類債券最大調整幅度，商業(yè)銀行二級資本債（AAA-）、企業(yè)債（AAA）、中短期票據(jù)（AAA+）、國開債1年期收益率調整幅度均超過50bp，最高的1年期商業(yè)銀行資本債調整幅度達到70bp，信用債整體調整幅度高于利率債。而各類債券10年期普遍調整幅度在20bp以上，遠低于短端收益率。
此外，各類債券調整節(jié)奏也略有不同，此次短端先于長端開始調節(jié)，并較早達到局部高點。具體來看，可以將此次回調分為兩個階段，利率債以及短端信用債更加明顯，從11月16日或17日達到局部高點受到降準信號以及債市情緒階段性回升影響，債市小幅回落，而本周再次回調。長端利率債在第二次回調的帶動下繼續(xù)上行到新高點，而短端利率債明顯動力不足，回調幅度減弱，并未超過先前高點。長端信用債則始終保持上行趨勢（圖2）。
圖表1：11月8日至今各類債券收益率變動幅度
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月1日
圖表2：各類債券回調節(jié)奏略有不同
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月1日
放在歷史上看，盡管利率絕對水平還未達到歷史中上水平，但此輪債市調整幅度確實在歷史上排到了高位。我們以10年期國債上行時間為標準，取自11月8日起共計連續(xù)17個交易日的增長幅度，計算近期各類債券在連續(xù)17個交易日內的增長幅度在歷史上的分位數(shù)，最近一段時間各類債券的漲幅均達到了歷史高位，1年期和10年期國債最高達到了歷史76%和62%的高位，1年期和10年期國開債分別達到61%和62%，1年期和10年期中票（AAA+）收益率達到66%和57%，1年期和10年企業(yè)債（AAA）收益率分別達到66%和58%，而信用等級相對較低的商業(yè)銀行二級資本債（AAA-）各期限基本達到了歷史最高點（圖3）。
圖表3：此輪債市調整幅度排歷史中高位
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月1日歷史上，調整幅度較強的幾次在2009年1-2月、7-10月，2010年11月，2011年2月，2013年7-11月，2014年7月，2016年12月，2017年，2019年4月，2020年5-7月。具體來看：- 2009年春節(jié)前后以及7月初出現(xiàn)了快速回調，春節(jié)前后金融信貸數(shù)據(jù)高增，新增人民幣貸款連續(xù)兩個月創(chuàng)新高（圖4），經濟企穩(wěn)跡象明顯抬升，市場風險偏好回升，長端利率回調明顯，短端利率回調幅度不如長端利率。7月初，隨著IPO重啟以及央行重啟央票等政策推出，收緊信號明顯，債市再次大幅回調，此次短端收益率回調超過60bp，債市徹底轉向。
圖表4：2009年初新增貸款高增
資料來源：Wind，中金公司研究部- 2010年11月，受到通脹超預期上升的影響，央行連續(xù)上調存貸款基準利率，上調存款準備金率，引發(fā)市場動蕩，債券收益率特別是短端收益率大幅回調。- 2011年2月初，隨著通脹壓力再次顯現(xiàn)，央行在春節(jié)前后分別上調存款準備金率以及加息（圖5），債市收益率在小幅回落后再次上行。
圖表5：2010年末開始存款準備金率連續(xù)上調
資料來源：Wind，中金公司研究部- 2013年7月和8月，債市在連續(xù)兩次回調，在上半年經歷了密集監(jiān)管事件和“錢荒”事件，市場情緒本就不穩(wěn)定，而央行在重啟逆回購操作并下調利率后再度發(fā)行央票，引起市場情緒波動，投資者加大對資金面收緊以及政策未來走向的擔憂。10月末，債市再度大幅回調，且幅度更大，10月中旬，央行暫停逆回購以及國庫現(xiàn)金投放，且正值繳稅走款，資金面收緊再度引發(fā)市場恐慌情緒。- 2014年7月下旬，債市再次出現(xiàn)快速上行，此次上行原因主要是受到季節(jié)性影響，利率債在三季度迎來供給高峰（圖6），而流動性有所收緊，債市供求不均衡帶來債市季節(jié)性回升，同時經濟數(shù)據(jù)也有所回升，更進一步推動利率的抬升。
圖表6：二、三季度為利率債供給高峰期
資料來源：Wind，中金公司研究部- 2016年末，債市遭到嚴重的流動性沖擊，房地產投資監(jiān)管以及信貸監(jiān)管政策密集出臺，加上年末MPA考核，以及貨基大量贖回，流動性收緊，加上外部美聯(lián)儲加息帶來的人民幣貶值，貨幣政策收緊預期抬升，債市出現(xiàn)大幅回調。- 2017年基本全年熊市，2月、4月、10月、11月出現(xiàn)快速上行階段。2月MLF、OMO利率連續(xù)上調，LCR考核導致銀行同業(yè)存單規(guī)模提高，加上通脹超預期，債市回調。而4月左右，銀監(jiān)會“三三四”政策出臺，市場進入嚴監(jiān)管階段，銀行委外加大贖回力度，流動性大幅收緊。最后10月份開始，市場流動性不斷收緊，較為強烈的緊張情緒引起了市場大跌。- 2019年4月，基本面明顯回升，PMI、通脹以及出口數(shù)據(jù)同時走強，疊加債券供給抬升，流動性收緊，債市出現(xiàn)明顯回調。- 2020年5月和7月均出現(xiàn)過明顯回調，5月經濟數(shù)據(jù)自疫情以來首次向好，利率隨之回升，而7月隨著股市大漲引發(fā)資金流向股市、基本面回升等因素，債市特別是長端利率再次回調。總結來看，債市出現(xiàn)超調觸發(fā)因素包括季節(jié)性流動性壓力、債券供給不平衡、信貸數(shù)據(jù)超預期向好、市場情緒悲觀以及貨幣政策收緊等。
債市悲觀情緒或是本輪調整的主因其實從央行的調控態(tài)度，以及從貨幣市場利率的走勢來看，本輪債市的調整均并非來自貨幣政策的主動收緊（圖7）；并且從經濟高頻數(shù)據(jù)來觀察，經濟現(xiàn)實仍然疲弱，也并非基本面的驅動。因此，實際上，本輪的債市調整主要還是源于市場的悲觀情緒所致，也就是所謂的“弱現(xiàn)實，強預期”。
圖表7：債券利率比資金面利率上升更多
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日首先，市場情緒的走弱表現(xiàn)在交易型機構的杠桿水平和久期水平上。根據(jù)我們測算，中債托管口徑下的基金和券商11月以來久期均快速下降（圖8），經過10月以來的快速回落，已經從年內高位快速回落至年內的低位；且從全市場回購成交量來看，杠桿水平也位于年內偏低水平（圖9）。
圖表8：近期券商基金久期均降至年內低位
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日
圖表9：近期市場杠桿率也有所回落
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日國債期貨市場反映的情緒更為悲觀。首先，從國債期貨的持倉情況來看，情緒回落反映得更為明顯，月中情緒最悲觀的兩周內出現(xiàn)了4天在現(xiàn)券上漲的情況下期貨下跌的情況，如果用“期跌現(xiàn)漲”作為情緒指標反映期貨市場的悲觀情緒的話，那么這一悲觀情緒也是創(chuàng)了年內新高的（圖10）；國債期貨的持倉量近期也下降至年內低位（圖11）。其次，從國債期貨跨期價差上看到，近期持有收益大幅下降的同時，跨期價差出現(xiàn)快速上行（圖12），這個現(xiàn)象較為罕見，上一次出現(xiàn)這樣的情況還是在2016年末，當時市場情緒極度悲觀，國債期貨一度跌停，當時在極度悲觀的市場情緒影響下，空頭主動移倉積極性增加，同時多近月空遠月的套利操作增加，共同推動跨期價差偏離持有收益而上行。
圖表10：11月中旬甚至有4天現(xiàn)貨上漲的同時期貨也是跌的
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日
圖表11：國債期貨持倉量也明顯回落
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日
圖表12：國債期貨持倉量也明顯回落
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日因此，綜上來看，市場情緒短期快速走弱，部分指標已經表現(xiàn)得較為極端。但其實與此同時，資金面并沒有發(fā)生趨勢性收緊，11月以來多數(shù)時間，中介反映的資金面情緒指數(shù)多數(shù)時間內仍然位于偏寬松的水平（圖13）。同時隔夜回購利率下半月在1%附近，12月以來在1.5%附近，持平9月中樞，但5年國開收益率已經從9月的2.5%附近上升至2.9%附近了。也就意味著，在基本面、資金面并沒有發(fā)生太大的變化的情況下，債券市場的悲觀情緒已經將收益率向上推升了一個臺階。
圖表13：資金面情緒指數(shù)多數(shù)情況偏松
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日上海國際貨幣經紀，Wind，中金公司研究部；截至2022年12月2日
歷史上多數(shù)的債券熊市均源于貨幣政策的主動轉向歷史上來看，債券真正能從牛市轉為熊市，往往要看到貨幣政策主動轉向，例如2009年下半年，2011年、2013年、2016-2017年以及2020-2021年的債券“牛轉熊”，觸發(fā)因素都是市場看到了貨幣政策出現(xiàn)了較為明顯的轉向或者持續(xù)收緊的信號。具體來看，- 2009年，在前期貨幣政策大幅寬松以及“四萬億”刺激政策的帶動下，國內經濟迅速V型反彈，在這種情況下，央行貨幣政策開始由此前的極度寬松轉向適度寬松，而到了2009年下半年，央行重啟央票發(fā)行，貨幣政策逐漸轉向中性化。貨幣政策轉向疊加基本面向好的情況下，2009年債券收益率結束下行趨勢，開始重新走高。- 2010-2011年，在前期刺激政策推動下國內通脹壓力明顯加大，央行貨幣政策明顯轉緊并開始嚴格控制表內信貸。在此期間，央行先后8次上調存款準備金率，法定比例上升到歷史高位，同時3次上調存貸款基準利率共0.75個百分點，在資金面明顯收緊的情況下，債券收益率尤其是短端收益率出現(xiàn)了明顯的上行。- 2013年，在“防風險”的政策重心指引下，央行通過收緊貨幣政策抬升資金利率水平來倒逼金融機構去杠桿和規(guī)范同業(yè)業(yè)務。央行于6月4日、18日和20日發(fā)行3個月央票并維持正回購操作，市場恐慌情緒激發(fā)了“620”錢荒，當天1年期國債上行30bp，10年國債和10年國開分別上行15BP和18BP。貨幣政策的明顯轉緊導致市場謹慎情緒持續(xù)，債券市場步入漫漫熊途，2013年下半年債券收益率水平整體上行。- 2016年四季度，特朗普當選后全球風險偏好提升，美元走強，匯率層面上我國面臨持續(xù)貶值壓力，貨幣政策受制于匯率、資產價格等因素以及去杠桿、防風險的政策要求。在這種情況下，央行“鎖短放長”，市場流動性邊際收緊。2017年進入金融嚴監(jiān)管的一年，央行三次上調公開市場操作利率并正式將表外理財納入廣義信貸管理，嚴監(jiān)管和流動性明顯收緊的情況下，機構紛紛自保引發(fā)市場踩踏，債券收益率快速上行。- 2020年下半年開始，由于經濟從上半年的疫情沖擊中穩(wěn)步復蘇，政策層面也開始向防風險轉變。央行為打擊“空轉套利”和“渾水摸魚”現(xiàn)象開始邊際收緊流動性，貨幣政策更多是縮短放長，貨幣市場利率快速回升，債市因此開始轉入熊市。整體來看，過去幾次債券“牛轉熊”拐點出現(xiàn)，都需要看到貨幣政策出現(xiàn)較為明顯的收緊甚至轉向，比如通過上調基準利率或公開市場操作利率、上調存款準備金率、引導貨幣市場利率上行、發(fā)行央票、進行正回購操作、控制信貸規(guī)模等手段收緊市場流動性，進而導致債券收益率上行。然而從目前的情況來看，在疫情擾動下經濟基本面仍偏弱，貨幣政策持續(xù)保持適度寬松狀態(tài)，并未出現(xiàn)拐向及收緊的信號。央行近期已加大OMO逆回購投放量，并帶動回購利率邊際回落，更進一步地，央行宣布于2022年12月5日降準0.25個百分點，釋放長期資金約5000億元，可以看出央行維持貨幣政策適度寬松以呵護市場流動性的意圖較為明確。此外，央行在三季度《貨幣政策執(zhí)行報告》中也提到仍要加大穩(wěn)健貨幣政策實施力度，保持流動性合理充裕，并且下一階段會“為鞏固經濟運行實現(xiàn)最好結果、回穩(wěn)向上態(tài)勢、做好年末經濟工作提供適宜的流動性環(huán)境”、“加強對流動性供求形勢和金融市場變化的分析監(jiān)測，靈活開展公開市場操作”，顯示年末央行加大逆回購等常規(guī)性政策工具投放量以穩(wěn)定資金面的可能性在提升，因此中短期來看，銀行間流動性可能仍維持相對寬松。因此，從這個角度來看，由于貨幣政策并未出現(xiàn)邊際收緊甚至轉向，債券“牛轉熊”的觸發(fā)因素也就并不成立，市場對于債牛終結的擔憂似乎顯得有些“杞人憂天”。
利率的快速調整引發(fā)了信用債凈增量轉負近期債券利率的快速調整還引發(fā)了債券一級市場的取消發(fā)行規(guī)模潮。從取消發(fā)行規(guī)模占總計劃發(fā)行規(guī)模比重來看，11月中旬利率調整最劇烈的那一周，取消發(fā)行的信用債指數(shù)高達45只，取消發(fā)行規(guī)模高達352億元，支數(shù)占比高達21%，規(guī)模占比高達19%。這個比例已經超過2021年1月的高點，創(chuàng)了新高了。全月來看，信用債發(fā)行減少導致信用債凈融資轉負，11月信用債凈融資量約為-1200億元左右，是繼2021年5月融資政策收緊導致的信用債單月負凈增之后，首個信用債凈融資轉負的月份（圖14）。
圖表14：11月信用債凈融資轉負
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年11月31日歷史上，信用債凈增量轉負，一般主要有三類原因：一是受到利率快速上行的沖擊，二是信用事件的沖擊，三是融資政策明顯收嚴。11月信用債凈增量轉負，主要原因還是利率變化的沖擊，信用事件方面，11月新增違約主要是兩家房企，對市場擾動比較小；融資政策方面，也并沒有看到明顯收嚴。可以看到，歷史上來看，利率快速上行的時候，信用債取消發(fā)行往往跟隨增加，而利率上行沖擊的大小也與取消發(fā)行的規(guī)模高度相關（圖15）。這其實是源于信用債市場上的發(fā)行人普遍屬于信用資質較好的企業(yè)，他們擁有相對更廣泛的融資來源，比如貸款等其他資金來源的融資條件相對比較穩(wěn)定，所以當債券利率上升較快時，這些企業(yè)可以轉而尋求其他貸款等融資支持。實際上，我們看到，對于AAA級別的優(yōu)質企業(yè)，其信用債發(fā)行量的多少往往取決于這些企業(yè)發(fā)債利率相對貸款利率的性價比（圖16），當債券利率低于貸款利率的時候，信用債發(fā)行量就會增加，反之則相反，也就是目前的情況，信用債的利率其實是高于貸款利率的，尤其是11月利率快速上升之后發(fā)債性價比就更低了，因此減少了信用債的發(fā)行。根據(jù)貸款和債券的比價和信用債凈增量的歷史關系，目前來看，我們預計12月的信用債凈融資量可能仍維持在偏低水平。
圖表15：信用債取消發(fā)行的增加往往因利率快速上升，近期取消發(fā)行規(guī)模占比創(chuàng)新高
資料來源：Wind，中金公司研究部；截至2022年11月31日
圖表16：優(yōu)質企業(yè)發(fā)債融資取決于債券相對貸款性價比
資料來源：Wind，中金公司研究部；備注：優(yōu)質企業(yè)貸款利率估計，根據(jù)央行公布的LPR減點的貸款占比估算貸款利率平均較LPR下浮的比例，進而根據(jù)LPR的值推算實際貸款利率。2022年4季度凈增量為根據(jù)歷史關系預測值，最優(yōu)利率以2.7%估計，5年AAA以最新估值估計。由于11月信用債凈融資的大幅下降（11月信用債凈融資約-1200億元，遠低于去年同期4006億元），加上貸款受疫情影響，我們預計貸款新增約1萬億元（去年同期1.3萬億元），因此我們預計11月社融增量約僅有1.8萬億元，較去年同期2.6萬億元低0.8萬億元，社融規(guī)模增速或從上月10.3%回落到10.0%附近。12月來看，即便信用債融資回正（我們預計維持負增長概率不低），但考慮到政府債券的高基數(shù)，今年12月政府債券同比或少增近0.9萬億元，整體社融規(guī)?；蛉缘陀谌ツ晖?。
歷史上，偏緊的信用融資條件往往會引發(fā)央行的寬松和收益率的重新下行信用債融資的下滑不利于金融支持實體，因此我們看到歷史上，信用債融資量下滑之后，央行往往都會有一些應對舉措：歷史上來看，近年來信用債凈增量分別在2016年5月、2016年12月至2017年6月、2018年5月、2020年12月和2021年5月降至負區(qū)間（圖17），其中歷年5月信用債凈融資為負主因發(fā)行量季節(jié)性回落（圖18），而在2016年12月至2017年6月和2020年12月出現(xiàn)信用融資轉負，2018年9月信用債凈融資量回落至0附近。這些時間段內信用融資條件收緊情況后，皆會看到央行依托公開市場操作等向銀行間市場投放流動性，帶動債券收益率的回落。具體來看，
圖表17：信用債凈增量轉負后通常會看到債市收益率回落
資料來源：同花順，中金公司研究部；注：圖中收益率為月度均值數(shù)據(jù)，截至2022年11月
圖表18：歷年5月信用債發(fā)行量季節(jié)性回落
資料來源：同花順，中金公司研究部；注：此處信用債統(tǒng)計范圍包括企業(yè)債、公司債、政府支持機構債、短融、中票、非公開定向債務融資工具；數(shù)據(jù)截至2022年11月- 2016年12月至2017年6月，社融分項中企業(yè)債券凈融資僅在3-4月小幅為正，剩余月份均處于負值區(qū)間，7個月合計償還近5000億元。彼時在金融去杠桿監(jiān)管背景下，隨著信用債的明顯萎縮，債券市場融資功能削弱，央行貨幣政策在2017年6月邊際轉松，體現(xiàn)在6月未再跟隨美聯(lián)儲加息，并于6-7月通過超額續(xù)作MLF和逆回購操作向市場凈投放資金近5800億元，使得資金面寬松情況好于市場預期。債市情緒也隨之轉暖，6-7月收益率曲線整體回落逾15bp（圖19），其中短端回落幅度明顯高于長端，信用債收益率回落幅度較利率債更為明顯。
圖表19：2017年6-7月債市收益率整體回落逾15bp
資料來源：同花順，中金公司研究部；注：圖中數(shù)據(jù)區(qū)間為2017年6月初至7月末- 2018年9月，社融中企業(yè)債券凈融資回落至僅14.7億元，當時民企違約多發(fā)，金融系統(tǒng)風險偏好大幅下降，民企債券融資困難。10月15日，央行降準100bp。10月22日，央行創(chuàng)設了“第二支箭”，設立民營企業(yè)債券融資支持工具來支持民營企業(yè)債券融資。- 2020年10月華晨汽車債券宣告違約，此后沈公用、永煤和紫光相繼違約，引發(fā)國企信仰動搖，市場風險偏好快速下降，2020年11、12月信用債融資大幅下滑至400-800億元的低位。隨著信用風險逐漸向流動性風險蔓延，央行在11-12月同樣通過超額續(xù)作MLF和逆回購投放加碼等操作維護銀行間流動性平穩(wěn)，兩個月合計凈投放8000億元，帶動資金價格回落，也推動債券收益率回落逾20bp（圖20），同樣呈現(xiàn)出短端降幅大于長端、信用債利率降幅大于利率債的特征。
圖表20：2020年11-12月債市收益率整體回落逾20bp
資料來源：同花順，中金公司研究部；注：圖中數(shù)據(jù)區(qū)間為2020年11月初至12月末回到當前，我們認為如果這次貨幣政策沒有轉向，在社融減弱后，年內央行或仍會延續(xù)穩(wěn)健偏松基調，通過加大公開市場操作投放力度等方式維護銀行間資金面平穩(wěn)，并且如我們之前在報告《資金面修復將帶動利率回落》中分析，年底財政投放力度加大、外匯市場集中結匯，均有助于邊際改善銀行間流動性，推動資金利率回落，對債券收益率形成向下拉力。近期隨著國內疫情防控政策優(yōu)化、房地產融資政策密集出臺，市場對于后續(xù)經濟預期明顯走強，債券收益率出現(xiàn)快速回升。我們認為疫情政策優(yōu)化和地產融資政策雖然會對經濟產生積極的邊際影響，但是尚不足以改變基本面偏弱的格局。一方面，雖然疫情防控政策優(yōu)化大方向明確，但各地在具體優(yōu)化措施方面仍處于探索階段，在此階段疫情反復帶來的生產生活不確定性尚未消除，加上天氣因素，居民消費、企業(yè)投資等或仍會受到影響，經濟弱復蘇現(xiàn)狀或仍持續(xù)。另一方面，雖然融資政策有助于緩解房地產企業(yè)短期資金壓力，但是如我們之前在報告《房地產融資紓困政策對債市影響幾何？》中分析，解決企業(yè)資金問題的根本在需求端的改善，當前居民購房能力和購房意愿不足，銷售改善空間受限，房地產企業(yè)融資或仍面臨較大壓力。如果12月進入政策觀察期，而實體經濟修復情況不及當前市場預期得那么樂觀，那么我們認為預期差下12月債市利率可能會出現(xiàn)一定回落。
下一步，建議關注中央經濟工作會議和政治局會議的信號根據(jù)上文的討論，我們可以看到過去幾輪真正意義上的債券“牛轉熊”拐點的出現(xiàn)需要看到貨幣政策出現(xiàn)較為明顯的收緊和轉向。此外，也需要經濟基本面明顯恢復，實體融資需求較為旺盛，因為只有在這種情況下，各經濟主體才能承受利率水平的上行，這樣的利率回升才是可持續(xù)的。然而從目前的情況來看，疫情擾動下國內經濟基本面仍偏弱，而貨幣政策仍保持適度寬松的狀態(tài)，從各方面來看都未構成債券“牛轉熊” 的條件。因此，這一次債市的調整明顯是情緒主導的典型意義上的超調，債券“牛轉熊”的拐點尚未出現(xiàn)。那么后續(xù)以及明年來看，債券市場是否會經歷“牛轉熊”的行情轉變？我們仍需要關注貨幣政策和基本面的修復情況。根據(jù)央行近期貨幣政策操作以及《貨幣政策執(zhí)行報告》中對下一階段工作的定調，我們可以明確接下來貨幣政策仍會保持適度寬松，甚至不排除存在進一步邊際放松的可能。那么未來債券市場的走勢可能更需捕捉12月份的政治局會議和中央經濟工作會議中對于明年財政政策發(fā)力空間的信號。這里的邏輯在于，經濟基本面的修復依靠實體債務杠桿的大幅提升，在疫情沖擊導致居民和企業(yè)債務杠桿提升乏力的情況下，經濟修復就依賴于政府債務杠桿的提升，也就是說，需要看到財政赤字出現(xiàn)較為明顯的擴張。那么接下來的政治局會議和中央經濟會議，我們需要關注哪些政策信號呢？首先對于政府杠桿提升的空間，從近兩年中央經濟會議和12月政治局會議對于財政政策的定調上來看（圖21），基本措辭圍繞著“增質提效”、“精準可持續(xù)”等展開，而對于地方隱形債務化解也均有所提及。從次年實際財政政策力度來看，在增質提效、財政政策可持續(xù)的要求下近兩年財政赤字率呈現(xiàn)出下降的趨勢，而在防范地方債務風險的要求下近兩年專項債新增額度持平甚至略有下降。整體來看，中央對于財政赤字的使用是較為克制的，對財政工具的使用更多圍繞著“提升效率”而非“擴張總量”。因此如果今年中央經濟工作會議以及12月政治局會議上對于財政政策的定調未出現(xiàn)大幅的調整的話，那么明年財政赤字可能也難以出現(xiàn)較為明顯的擴張。此外，我們還可以關注會議是否提及財政節(jié)奏的變化，例如2021年中央經濟工作會議上提到“適度超前開展基礎設施投資”，意味著專項債發(fā)行節(jié)奏會有所加快。而從我們的角度來看，明年財政赤字難以出現(xiàn)較為明顯的增長，畢竟最近幾年赤字規(guī)模臺階式上升后，國債和地方債余額和每年付息規(guī)模都以15%以上增速增長，遠快于財政收入的增長，導致政府債務壓力也相應上升。
圖表21：中央經濟工作會議及12月政治局會議對財政政策定調
資料來源：Wind，中金公司研究部其次，由于房地產相關融資需求在整個社會融資需求中占比較高，我們還需關注12月會議對于明年房地產的整體定調。近幾年中央經濟工作會議以及政治局會議對于房地產的定調持續(xù)圍繞著“房住不炒”的基本方針（圖22），房地產行業(yè)監(jiān)管整體偏嚴，地產銷售和投資也持續(xù)處于偏弱的狀態(tài)。然而近期房地產紓困政策陸續(xù)出臺，市場對于明年房地產提振抱有較高的預期，因此12月會議對于明年房地產的定調是否發(fā)生明顯的變化值得關注。需要注意的是，放松房地產監(jiān)管可能是提振地產的必要條件而不是充分條件，因為地產開發(fā)資金來源中最大的一頭是預售款和按揭貸款，只有地產銷量明顯改善的情況下，地產行業(yè)景氣度才能出現(xiàn)較為明顯的提升，而地產明顯銷量的改善依賴于居民收入的恢復以及居民加杠桿意愿和能力的提升，這就需要看到疫情防控方針出現(xiàn)進一步優(yōu)化，而且即便疫情防控明顯優(yōu)化，居民收入和消費行為的改善也需要一定時間。
圖表22：中央經濟工作會議及12月政治局會議對地產政策定調
資料來源：Wind，中金公司研究部
總結來看，債市牛轉熊的拐點，需要哪些先決條件？整體來看，我們認為不太會很快看到真正的牛轉熊的拐點。其實并不是我們覺得明年經濟比現(xiàn)在差，其實明年經濟大概率我們認為還是會比今年好，包括地產也會有所恢復，疫情影響也會有所減輕。但我們認為如果真正要看到牛轉熊的拐點，還是需要看到三個先決條件：
一是融資需求是否能夠明顯回升。首先融資需求邊際上還是會隨著疫情和經濟的恢復而有一定的修復，當然這可能會在明年更晚一些的時候出現(xiàn)。但如果融資需求的回升只是小幅回升，回升幅度并沒有超過資金供給的增加，那么其實也是看不到利率明顯提升的，因為歸根結底，利率是融資需求和供給共同決定的。比如20多萬億元的貸款是否能完全投放出去？如果能較為輕松的投放出去，還未滿足的部分需求還需要通過借非標、債券等途徑才能滿足，那么可能才需要提升利率來借錢。否則，如果表內貸款投放就已經能滿足融資需求了，那么其實是不容易看到利率抬升的。
二是要看到明年政策的發(fā)力，財政方面是否比貨幣方面力度更大。明年的政策在推動刺激經濟修復方面還會進一步發(fā)力，但我們如果能夠看到財政力度更大，才容易看到利率的回升。其實我們認為財政的力度未必有許多投資者預期的這么大。其中一個重要的原因是前期的財政負擔已經很重了，國債地方債的余額增速和利息增速均遠遠快于財政收入的增速，對于財政而言，連續(xù)快速的上臺階擴張債務，很容易透支這個財政未來的空間。實際上，我們認為，今年的政策里面也是貨幣的力度更大也是這個邏輯。今年的央行利潤上繳、政策性金融工具的啟用（政策性金融本身也是個貨幣政策工具，靠貨幣政策工具去引導利率下降刺激經濟的融資需求）等，都是貨幣政策供給端在發(fā)力。所以一個現(xiàn)象就是M2不斷創(chuàng)新高，而社融則低位徘徊。而如果要看到利率回升，需要像2020年下半年那樣看到財政發(fā)力更猛，貨幣政策這種情況下是可以邊際上退出一些，才可以看到利率的回升。
三是要看到明年的經濟基本面的確能夠切實修復。我們其實可以思考一下去年的情況。其實我們可以看到，去年的經濟其實是不錯的。一是地產比今年好，PPI持續(xù)攀升創(chuàng)新高，地產許多指標也處于歷史高位；第二個，就是疫情以及各方面的服務業(yè)消費，也比今年好（去年應該是在連續(xù)三年里面最好的一年，疫情沒有全時段的大范圍的這個傳播，只是局部的，而且有相當長一段時間，全國范圍是沒有疫情的。所以去年大家看到旅游，服務業(yè)消費其實恢復的還挺好，雖然離2019年水平還有一定距離）。但是去年這樣的狀況下，其實利率都是下降的。去年尤其是上半年，市場普遍預期債券利率是要上的，事后來看并不是。如果明年經濟的確會變好一些，但我們其實擔心能不能回到去年上半年這么好的水平，因此單純從去年的經驗來講，經濟回升是否能推出利率上升，這是要打個問號的。
因此，整體來看，我們認為近期債市的調整更多是來自于市場悲觀情緒的推動，從基本面的角度、從政策的思路來看，其實我們認為都難以孕育債市真正意義上的“拐點”。在利率調整之后，信用債融資收緊，根據(jù)歷史經驗，我們預計后續(xù)央行還會有進一步的政策舉措來呵護實體融資需求。后續(xù)來看，需要關注12月政治局和中央經濟工作會議對于明年財政政策的發(fā)力力度的定調和信號。我們認為明年可能社會整體融資需求提升的空間并不大，政府杠桿大幅提升的概率也不高，反而可能還需要在貨幣政策方面繼續(xù)發(fā)力。在貨幣政策維持相對寬松的情況下，利率回升的風險可能并不大，債券市場也難以出現(xiàn)真正意義上的“牛轉熊”拐點，明年債券牛市可能依然可期。文章來源本文摘自：2022年12月3日已經發(fā)布的《以史為鑒，近期債市超調后利率有望回落》分析員 陳健恒 SAC執(zhí)業(yè)證書編號：S0080511030011 SFC CE Ref: BBM220分析員 韋璐璐 SAC執(zhí)業(yè)證書編號：S0080519080001 SFC CE Ref: BOM881分析員 李 雪 SAC執(zhí)業(yè)證書編號：S0080519050002聯(lián)系人 耿安琪 SAC執(zhí)業(yè)證書編號：S0080121070209聯(lián)系人 祁亦瑋 SAC執(zhí)業(yè)證書編號：S0080122080199
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