前沿拓展：

差異率計算公式

直接人工效率差異計算公式為直接人工效率差異＝實際產量*（實際單位工時－標準單位工時）*標準工資率。直接人工效率差異即直接人工的數量差異，是實際工時按標準工資率計算的人工成本與標準人工成本之間的差額。

摘 要

違約率作為反映市場違約狀況與信用風險的客觀標尺，對債券市場各方參與者均具有重要意義。在國外成熟債券市場，違約率得到廣泛使用。隨著我國債券市場的不斷成熟，違約率在國內市場也愈發受到高度重視。近期，《****銀行 國家發展改革委 ** 銀** **關于促進債券市場信用評級行業健康發展的通知》指出，信用評級機構應當長期構建以違約率為核心的評級質量驗證機制。違約率作為風險監測、評級質量檢驗的核心指標，在級別檢驗、風險計量等層面有著廣泛應用。本文對違約率相關概念、應用價值及國內外數據表現進行了全面、細致的介紹，以期幫助讀者提升對違約率的認識和理解。

關鍵詞

債券市場 違約率 評級質量 比較研究

違約率愈發受到監管與市場的重視

違約是債券市場成熟的必然產物，違約率1作為衡量市場信用風險的客觀標尺，對債券市場各方參與者均具有重要意義。國際債券市場發展較為成熟，債券違約經歷了完整的經濟與信用周期，違約數據的積累具有長周期、大樣本的優勢，違約率也因此具備更強的準確性與指導性，并得到了市場各方的廣泛重視與使用。歐美監管機構很早便意識到違約率的重要性，并強制要求評級機構披露違約率數據，作為反映其評級質量的信息之一；國際評級機構積極測算并披露違約率，將其作為開展質量檢驗工作的重要工具；銀行監管準則巴塞爾協議提出，風險加權資產的計算可以參照累積違約率分配權重；境外債券市場投資人普遍參考違約率衡量信用風險與投資決策等。

我國債券市場起步較晚，且早期一直未打破剛兌，直至2014年才出現首只公募債券違約，而違約率的合理測算需要基于相對長期的違約數據積累。當時我國債券市場尚不具備成熟的違約率測算與應用條件，也并未引起足夠的重視。近年來，隨著債券市場的不斷發展與成熟，違約主體數量逐漸攀升，國內債券市場呈現違約常態化趨勢，至今違約數據已積累近8年之久，覆蓋了信用周期的不同階段，相對完善的數據積累強化了違約率測算結果的可靠性，違約率逐漸具備了更強的參考意義。鑒于此，違約率也逐漸得到了監管、評級機構、投資人等各方參與者的高度重視。隨著國內債券市場風險的暴露，國內評級機構級別虛高的情況愈發凸顯，加強對評級質量的監管要求刻不容緩。可以預見，未來違約率在質量檢驗領域將發揮關鍵作用，國內評級機構也將逐漸重視違約率的測算、披露與內部質量檢驗，投資人也逐漸將違約率指標納入內部風險管控與投資系統。從整體看，違約率在我國債券市場正在發揮越來越重要的作用。

違約率的含義與應用

（一）違約率的含義

違約率是指根據受評主體實際發生債券違約的情況統計得到的歷史違約頻率。違約率不是單一的概念，而是一系列違約相關概念與計算指標的**。根據應用場景的不同，在實務中對于違約率的使用與解讀也是多元化的，主要體現于違約率類別與計算口徑的差異。

常見的違約率類別有年度邊際違約率、TTM（Trailing Twelve Months）違約率、平均累積違約率等。年度邊際違約率指的是在一年中新發生違約的主體數量占當年初有效主體數量的比例，通常用來衡量不同年份市場總體的違約風險水平；TTM違約率則是在年度邊際違約率的基礎上做了平滑處理，將監測頻率增加至月度，能更精準地反映不同階段違約風險的動態走勢；平均累積違約率衡量的是特定級別的主體在特定期限內發生違約的可能性，通過構建違約率矩陣反映評級機構對于不同級別序列風險水平的揭示是否準確、區分度是否明顯，主要用于監管或評級機構檢驗評級質量。

常見的違約率計算口徑包括主體數量和債券金額兩類，以主體數量口徑計算的違約率可理解為對主體違約概率的測算，反映了債券主體違約的可能性，相對而言更符合評級機構與投資人的需求；以債券金額口徑計算的違約率，更關注債券違約的情況，能夠反映企業違約對債券市場的影響范圍，相對而言更符合監管機構的需求。需要注意的是，基于違約金額計算的違約率易受到異常值的影響，例如對于存續債規模相對龐大的違約企業而言，其違約可能給債券金額口徑的違約率帶來更大的沖擊，一定程度上將放大違約的嚴重性。

與違約率相對應的概念是違約概率（Probability of Default，PD）。違約概率是預計發債主體在未來一定時期內不能按要求償還債務本息或履行相關義務的可能性。理論上，同一信用級別的主體應具有相同的違約概率。違約概率與違約率所不同的是：違約率是歷史情況的真實反映，而違約概率是對某一類主體違約可能性的推斷，不能直接觀察或者事先準確計算得到，需要利用歷史違約率統計數據進行統計檢驗。

（二）違約率的應用

1.歐美成熟債券市場中，監管機構早期便將違約率作為衡量評級機構級別準確性的標準

信用評級作為準公共產品，評級準確性影響著金融市場的效率和秩序，歐美等成熟債券市場早期便充分意識到違約率的重要性，特別是在2008年全球金融危機后，市場普遍認為評級機構在評級歷史表現方面的信息披露不足，各國監管機構均加強了對評級機構違約率的披露要求。2011年5月，美國**提出立法提案，對提高評級透明度提出幾方面要求，其中之一就是建立評級質量的標準化披露制度，信用評級機構必須按照100％披露原則公布等級遷移矩陣和違約率，發行人付費機構在級別評定后12個月后公布，非發行人付費機構在級別評定后24個月后公布。歐洲的評級機構監管部門，歐盟證券與市場管理局（E**A）在2012年建立了**信息平臺，評級機構需按要求提供信息，由E**A進行統一監管，要求披露的信息大致可分為兩類：一是評級基本信息，如評級數量、評級調整數量等；二是評級質量信息，即違約率和遷移率。此外，由于違約數據可能隨著經濟周期的波動而發生改變，因此E**A還提醒投資人在使用較短期限的違約率時應持謹慎態度，建議將其與多年期違約率數據進行比較使用。

2.巴塞爾協議的發展體現了評級機構違約率對于銀行風險資本衡量的作用日益增強

巴塞爾協議是國際通用的銀行監管標準，其提出了可以采用標準法（又稱外部評級法）衡量風險權重，在分配風險權重的過程中，重點參考合格的外部信用評級機構（ECAI）的評級結果所對應的歷史違約率。實踐中，銀行可以將內部評級與合格的外部評級機構（ECAI）的評級結果進行映射，基于外部級別對應的歷史違約率計算各個級別對應的違約概率，并將其與內部評級進行對應。與此類似，違約率在我國的商業銀行監管實踐中同樣發揮了重要作用。結合國際監管標準與國內實際情況，原銀監會于2012年發布《商業銀行資本管理辦法（試行）》，規定商業銀行采用內評法時可以通過內部違約經驗、映射外部數據、統計違約模型三種方法估計每個級別平均違約概率。其中，映射外部數據通過將內部評級映射到外部信用評級機構或類似機構的評級，將外部評級的違約概率作為內部評級的違約概率，進而估計每個級別債務人的平均違約概率，并最終作為測算風險加權資產的一部分。

3.境外投資人普遍使用違約率作為衡量債券風險、投資決策的重要參考因素

對于債券市場投資人而言，違約率不僅可以用于比較不同評級機構評級結果的準確性和可信度，還可以作為信用風險計量中重要的輸入變量，有利于投資者利用評級結果與違約率確定投資風險，進行投資組合和投資決策。境外投資人普遍使用違約率作為衡量債券風險、投資決策的參考因素，例如，著名的信用風險計量模型CreditMetrics在計算信用資產VaR值時，就需要歷史統計的平均累積違約率作為輸入變量，用來代表同一信用級別中債務人的違約概率。又如，CreditPortfoView模型認為違約概率受宏觀經濟波動的影響較大，利用Logit模型與違約率數據建立違約概率與宏觀經濟變量的模擬方程估計違約概率，從而評估投資組合面臨的系統性信用風險。

4.我國債券市場各方也將逐漸提高對違約率的重視程度

近年來，隨著債券市場違約常態化趨勢的呈現，國內市場各方參與者也逐漸提高了對違約率的重視程度。監管機構方面，2019年底《信用評級業暫行管理辦法》出臺，規定信用評級行業主管部門組織建立違約率檢驗系統對信用評級結果進行事后檢驗，并建立違約率檢驗和通報機制。2021年8月，《****銀行 國家發展改革委 ** 銀** **關于促進債券市場信用評級行業健康發展的通知》明確指出，信用評級機構應當長期構建以違約率為核心的評級質量驗證機制，政策自2022年8月6日起施行，并于2022年底、2023年初開始強制施行。評級機構方面，伴隨著違約風險的逐步暴露，監管要求愈發嚴格，近年來國內評級機構紛紛重視違約率的測算與披露，探索建立以違約率為核心的質量檢驗機制，并在最新監管政策的指引下，完善違約率檢驗機制，致力于評級技術與評級質量的提升。投資人方面，隨著監管、評級機構對違約率的日益重視，國內投資人也逐漸加強了對違約率的認可與使用，將違約率應用于風險管理、資本定價與投資決策等各相關領域中。

國內外債券市場違約率的比較

在介紹完違約率的含義與應用之后，為幫助大家了解違約率的實際情況，本文還測算并對比了國內外市場的違約率數據表現，包括年度邊際違約率、TTM違約率以及平均累積違約率，具體如下所示1。

（一）年度邊際違約率與TTM違約率

年度邊際違約率是最為直觀的反映不同時點下市場信用風險水平變化的指標，可以通過對年度邊際違約率的監測判斷市場風險的走勢情況。一般來說，除特殊說明外，債券市場中最為常用的違約率就是年度邊際違約率，因此該指標也受到市場與監管的廣泛重視。

從年度邊際違約率數據走勢來看，我國自2014年出現首單公募債券違約以來，年度邊際違約率呈現出波動起伏態勢。具體來看，我國2014年度邊際違約率為0.17％，2015年、2016年度邊際違約率先后升至0.68％和0.52％，達到階段性高點。2017年由于產能過剩行業盈利和融資環境好轉，年度邊際違約率降至0.13％。2019年，受債券集中到期及投資人偏好趨于保守影響，年度邊際違約率再度走高。2020年，盡管突發的****給發債企業經營帶來了很大的不確定性，但受益于前期低資質主體風險的逐步出清，以及國家流動性支持下相對寬松的融資環境，年度邊際違約率降至0.55％。截至2021年8月末，2021年度邊際違約率為0.35％，與2020年同期持平。

對比同期的全球年度邊際違約率來看，盡管我國近年來違約率總體水平有所提升，但仍低于全球平均水平。參照穆迪年度邊際違約率數據，其全球違約率在2014至2020年期間基本維持在1％以上的水平，總體為1％～3％（見圖1）。其投機級違約率水平更是維持在2％以上的水平，并且波動幅度更大，總體為2％～7％。從走勢上看，與國內存在一定反差，國外違約率數據呈現先增后降再增的趨勢。2018年的年度邊際違約率水平是階段性低點，穆迪全球數據為1.15％，投機級數據為2.40％，與國內同期0.88％的違約率水平相對接近。但隨后國內外的走勢出現了反轉，我國憑借著優秀的防疫工作以及寬松適度的政策支持，違約率水平不升反降，而國外違約率水平則是一路走高，2020年穆迪全球違約率數據為3.14％，投機級違約率數據為6.71％，兩者均達到了近10年來的最高點，違約風險加速暴露。

對比完總體數據后，本文還分別計算了行業與區域口徑的年度邊際違約率數據。為了便于比較**前后違約率水平的變化情況，我們分別選用了總體均值與2020年后的均值數據作對照。

先看行業口徑，從總體水平來看，我國機械設備、食品飲料、輕工制造、國防軍工、汽車、有色金融等行業違約率水平較高，2014年—2021年8月的總體違約率均值為1％左右，信用風險水平相對較高。2020年以來，受**、貿易摩擦等事件的沖擊，汽車、通信、交通運輸等行業違約率水平明顯走高。其中受海航系違約影響，截至2021年8月，交通運輸行業的年度邊際違約率已達到了2.65％，在所有大類行業中處于最高水平。而在國家“房住不炒”的房地產調控政策下，房地產行業的信用風險也逐步暴露，違約率水平顯著升高。國外方面，同樣以穆迪全球年度邊際違約率數據為例，其行業違約風險水平明顯受**影響更大。2020年以來，國外廣告、印刷和出版行業的年度邊際違約率達到了15.26％，上升到總體均值水平的2倍，是2019年水平的4倍有余。受國際油價劇烈波動影響，石油和天然氣行業的違約率水平也達到了13.10％，上升到總體均值水平的1.6倍。此外，零售、酒店、消費者服務等消費類行業的違約率也達到了8％～12％。由此可見，**對于國外傳統媒體、能源類、消費類等行業的沖擊非常大。

再從區域口徑來看，國內各省份之間的違約率水平同樣呈現一定差異。總體來看，南北方區域差異明顯，北方省份的違約率水平相對更高。在違約率平均水平靠前的10個省份里，除海南省和青海省外，有8個北方省份。2020年以來，海南、寧夏、天津等省份的違約率水平有一定程度的上升。受海航系違約事件的影響，截至2021年8月，海南的邊際違約率已經達到了25％，區域信用風險水平較高。

TTM違約率數據的計算邏輯與年度邊際違約率基本相同，但由于對數據進行了12個月滾動處理，一定程度上平滑了數據的周期波動，同時更為重要的是，大大提高了對違約率數據的監測頻率。具體來看，國內外2014—2021年8月的TTM違約率數據走勢大體與年度邊際違約率一致（見圖2）。國內同樣呈現出雙峰的變化趨勢，國外數據同樣是先增后降再增，并且數據區間也大體相似。值得注意的是，由于大大增加了數據的頻率和平滑度，國內外數據走勢間的關系更為清晰。以2018年1月左右為分界點，國內外TTM違約率數據走勢由明顯的正相關變為負相關。統計顯示，國內違約率與穆迪全球數據的相關系數由2018年1月之前的0.74變為之后的-0.47。上述情況在一定程度上說明我國近年來的供給側結構性改革，以及相對**的經濟和金融政策有效釋放了信用風險，并實現了市場更為健康良好和可持續發展，從而積極助力我國企業在**期間渡過難關，有效化解并避免了系統性風險。

（二）平均累積違約率

國際評級機構方面，考慮到穆迪的統計數據樣本量大、穩定性好、統計周期長，其累積違約率數據具有較強的借鑒意義，本文選取穆迪1983—2020年期間的平均累積違約率數據進行分析。國內評級機構方面，本文選取2014年1月至2021年6月我國債券市場公開發行的公司類存量信用債券為樣本，計算全市場評級機構不同級別序列的1—5年期平均累積違約率。需要說明的是，由于統計算法的特性，平均累積違約率的結果表現與樣本量相關性很高，一般來說計算周期越長、樣本量越大，違約率數據表現越好。與國際評級機構幾十年的數據積累相比，我國市場數據還相對有限，因此國內外平均累積違約率數據并不完全可比，本文對比結果僅供參考。

先對比整體的數據表現，得益于計算周期跨度長、樣本量大，以及評級準確性較高，穆迪的平均累積違約率表現出了良好的單調性與完整性特征，違約率隨級別的降低呈現明顯的上升趨勢。國內評級機構一方面由于違約數據積累周期較短、樣本量小，違約率數據統計趨勢不夠顯著；另一方面由于存在級別虛高、預警不及時、級別大幅下調等情況，低級別序列樣本缺失嚴重，違約率數據完整性較差。國內評級機構的高級別違約率數據較為完整，與信用等級之間出現了一定程度的負相關，即隨著級別的降低，相應的違約率逐步提高，但違約明顯集中于高級別，部分低級別樣本缺失導致違約率數據異常，整體也沒有表現出較好的單調性。

再以具有代表性的3年期平均累積違約率數據來進一步比較（見圖3）。相較于穆迪，國內評級機構違約率數據呈現出高級別序列偏高、低級別序列偏低的平緩性特征，級別序列區分度相對不足。其中高級別序列違約率偏高，一方面是由于評級標準存在差異，國內評級機構采用的是**區域評級標準，而穆迪采用的是全球評級標準；另一方面，高級別序列數據偏高也顯示出國內評級機構普遍存在級別虛高現象。而低級別序列違約率偏低，一方面是由于我國債券市場整體違約水平顯著低于國際市場，違約樣本數量不足；另一方面，低級別序列數據偏低也從側面反映出我國評級機構普遍存在評級調整滯后問題。

啟示

（一）作為債券市場的信用風向標，正確認識和使用違約率對于債券市場各方參與者均具有重要意義

正確使用違約率對于債券市場各方參與者均具有重要意義。對于監管機構而言，違約率可以作為宏觀調控與監管政策的參考因素，可以用來評價評級機構表現與評級質量；對于評級機構而言，違約率可以作為質量檢驗的有效手段，不斷提升評級質量與技術水平；對于投資人而言，違約率可以作為投資決策、風險防控的重要參考指標。建議市場各方參與機構進一步提高對違約率的重視程度，正確認識并使用違約率。

（二）國內市場總體違約率水平低于國外市場，走勢上從正相關逐步變為負相關，并且在不同行業間呈現出一定差異性特征

通過對比國內外債券市場的年度邊際違約率數據與TTM違約率數據可以發現，盡管2021年以來國內市場違約率總體水平有所上升，但仍低于全球平均水平，并且**后我國市場的違約水平表現要顯著優于國外市場。在走勢上，隨著我國供給側結構性改革的推進與相對**的經濟金融政策的實施，有效釋放了信用風險，并實現了市場更為健康良好和可持續發展，國內外違約率由正相關逐步變為負相關。行業層面上，國內外行業受**影響的程度也顯著不同，我國除汽車、通信、交通運輸行業外，其余行業受**沖擊并不明顯，而國外市場傳統媒體、能源類以及零售、酒店等消費類行業違約率水平出現了大幅度上升。

（三）相較于國際評級機構，國內評級機構的平均累積違約率走勢相對平緩，單調性表現相對較差，級別區分度仍有待提升

通過對比國內外評級機構平均累積違約率數據發現，相較于國際成熟評級機構，國內發行人付費評級機構的平均累積違約率走勢相對平緩，單調性表現相對較差，級別區分度不足，這一方面是由于違約數據積累周期較短、樣本量小，違約率數據統計趨勢不夠顯著；另一方面由于存在級別虛高、預警不及時、級別大幅下調等情況，低級別序列樣本缺失嚴重，違約率數據完整性較差。總體來看，國內評級機構的評級質量有待進一步提高，特別是需要矯正國內級別虛高、區分度不足等問題。

（四）本土評級機構應建立與完善以違約率為核心的評級質量檢驗體系，根據違約率表現不斷完善評級方法與標準

隨著我國債券市場逐漸成熟，違約進入常態化階段，違約率統計已具備了一定的數據基礎，建立以違約率為核心的評級質量檢驗機制的可**作性越來越強。當前政策背景下，監管層面對于評級結果區分度提出更高要求，這不僅是促進我國信用評級行業健康發展的基礎性工作，更有利于在行業內建立起真正符合市場規律的優勝劣汰機制。評級機構應致力于保證評級結果真實準確地反映信用風險，違約率應隨著期限的增加單調遞增、隨著級別的增加單調遞減，同時各級別間違約率水平應存在顯著差異。評級機構建立以違約率為基礎的評級質量檢驗體系，應對不同信用風險的評級對象賦予不同的信用級別，形成“高等級、低風險”的體系，并根據違約率表現不斷完善評級方法與標準，以提高自身級別的說服力。（本文僅為作者個人觀點，不代表所在機構看法）

本文源自債券雜志

拓展知識：

差異率計算公式

材料成本差異率計算方法如下：
材料成本差異率=（期初材料成本差異+當月入庫成本差異）/（期初原材料計劃成本+當月入庫材料計劃成本）× 100%。

材料成本差異額，是指材料的實際成本和計劃成本之間的差額。正數表示超支差額率，負數表示節約差額率。實際工作中，材料成本差異率的計算是通過編制“材料成本差異計算表”來完成的。上月材料成本差異率= 月初結存材料的成本差異/月初結存材料的計劃成本 X 100%。本月發出材料應負擔的成本差異=本月發出材料的計劃成本 X 材料成本差異率。

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差異率計算公式

材料成本差異率是指材料成本差異額與材料計劃成本的比例，通常用百分比表示。 材料成本差異額，是指材料的實際成本和計劃成本之間的差額。正數表示超支差額率，負數表示節約差額率。 其計算公式如下： 材料成本差異率=（期初材料成本差異+當月入庫成本差異）/（期初原材料計劃成本+當月入庫材料計劃成本）× 100% 實際工作中，材料成本差異率的計算是通過編制“材料成本差異計算表”來完成的。 上月材料成本差異率= 月初結存材料的成本差異/月初結存材料的計劃成本 X 100% 本月發出材料應負擔的成本差異=本月發出材料的計劃成本 X 材料成本差異率 本月發出材料的實際成本=本月發出材料的計劃成本 ± 本月發出材料應負擔的成本差異 本月結存材料的實際成本=本月結存材料的計劃成本 ± 本月結存材料應負擔的成本差異 本月結存材料的實際成本=（月初結存材料的計劃成本 + 本月增加材料的計劃成本 — 本月發出材料的計劃成本）X （1+材料成本差異率）

參考資料：
http://baike.baidu.com/view/1173429.htm?fr=ala0_1

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差異率計算公式

差異率計算公式