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一分六合官方--2在信用债一级发行市场中

2019年11月12日 06:53:29来源:一分六合官方编辑:乐玩彩票注册

乏力的信评与有效的市场

本文首发于微信公众号:债券圈。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。滴滴调整顺风车规则:所有顺风车用户服务截止时间均到晚8点

*数据来源:《网络约车与传统出租车服务过程中犯罪情况司法大数据专题报告》,最高人民法院下属中国司法大数据研究院,2018年9月。

滴滴同时也向外界分享了对顺风车安全上的一些思考。以下为滴滴的分享全文:这次的试运营方案中,顺风车永久下线了个性化头像、性别、长文评价等涉及到用户隐私的一切敏感信息;合乘前车主需经过人脸识别,司乘双方上车前均需进行信息核验。长距离出行场景下,会增加车主人脸识别次数、提醒用户设置紧急联系人、自动对行程进行录音等。顺风车用户准入环节目前已经实现了全实名,顺风车车主和快车专车司机一样要进行三证验真、背景筛查和人脸识别,而失信被执行人将无法注册成为顺风车车主。

感谢所有批评、关心和帮助滴滴顺风车的朋友,大家的意见我们都会认真研究,尽最大努力提供安全、经济、顺风、顺心的出行服务。

我们深知,过多的规则会伤害车主和乘客的合乘体验,但平台仍需要全力防范人性的不确定因素,尽一切可能把安全风险挡在外面。由于顺风车是私家车合乘,车主和乘客是互助合乘关系,车内属于车主私人空间,无法像快车专车一样强制安装摄像设备以及对车主定期进行线下安全培训,提升夜间安全的可行举措有限。

对序列B进行Manner-Kendall(M-K)---突变检验,发现该序列存在突变点,而且突变点不止一个。再对比最早突变点发生时间和该债券相同发行人债券一级发行时间,发现突变点发生时间显著领先后者。

根据顺风车过往安全投诉数据统计,我们发现20:00-23:00、23:00-5:00两个时间段,涉性类投诉数量比5:00-20:00分别高45%和465%。

然后找到企业首次违约债券历史估值时间序列的异常值,把该异常值作为一个明确“违约信号”可以有效甄别存量债券的信用风险。

2、在信用债一级发行市场中,存在机构参与者较少和债券发行期数频次较低的现象。与企业合作深入的银行机构发现企业出现问题后,在悄悄出售持有的存量债券时,还有配合企业进一步获得外部资金支持的意愿。两个因素共同导致二级市场比一级市场更能有效地甄别信用风险。

3、由于违约样本数据较少,“违约信号”仍需要进一步验证,随着违约样本数据的增大,“违约信号”也将更显著。

滴滴方面表示,公布了顺风车试运营的方案,其中一项关于用户夜间服务规则(女性用户5-20点、男性用户5-23点),引发了大家的讨论和批评。在方案公布前,并没有就这一规则面向公众做评议讨论,没能充分听取各方意见。同时因为考虑不周,沟通不当,给大家造成困扰了,对此深表歉意。

选定阈值="x",124个有效样本序列中有118个异常值超过"x"。二、现实意义解释1、银行间信用债市场参与主体以银行为主。银行不仅在信用债一级发行承销、资产配置和二级交易中为市场主流机构,而且与债券发行主体在传统信贷业务上有更深入的接触,银行在获得企业真实运营情况信息上具有先天优势。企业一旦出现问题,与之合作的银行机构首先发现并抛售流动性最好的该企业信用债券,将对二级市场估值产生第一次冲击;之后头部非银机构基于强大信评能力或能发现问题并在二级市场悄悄抛售,对该债券二级市场估值产生第二次冲击,以此类推会直至该债券发生违约。

(注:“企业首次违约债券历史估值”序列下文简称“序列A”,该数据为企业首次发生违约的债券在存续期间内的历史估值;“个券信用利差”序列下文简称“序列B”,该数据通过“序列A”减去AA评级企业债收益率曲线获得,能反映债券存续期间内个券信用利差;“个券信用利差变动值”下文简称“序列C”,该数据通过对“序列B”临近两个工作日数据倒减获得,更能充分反映个券单日信用利差变动情况,也是我们最终找到“违约信号”的目标数据。

三、结论与问题1、二级市场可以有效地甄别信用风险。个券估值信用利差波动幅度超过26BP时,是一个显著的“违约信号”。

蓝鲸TMT频道11月7日讯,滴滴宣布,在听取各方意见后,决定调整顺风车试运营规则。在顺风车小范围试运营期间,为最大程度保证试行产品服务的安全性,对所有顺风车用户提供服务的时间均调整为5:00-20:00。试运行期间(不收信息服务费),产品服务规则可能还会不断迭代优化。

此外,向用户提供平等的服务,是我们应当遵守的原则,同一时间段应该统一提供服务或者暂时不提供服务,这一点我们的考虑不周,决策有错误,也深感抱歉。

来源:债券圈作者:闫国涛(zybank)摘要当前信用债市场规模非常庞大,经济下行期出现信用债券违约事件已呈常态。目前银行间市场机构信评能力参次不齐,特别是中小型金融机构信评能力普遍较弱。本文用统计学模型对139条企业首次违约债券的历史估值波动进行统计分析,发现当个券单日信用利差变动幅度超过26BP时,是一个显著的“违约信号”。再对存量债券进行检测,通过寻找“违约信号”可以有效地甄别信用风险。

截至2019年11月3日,市场累计出现139个债券违约主体。可以找到124条“企业首次违约债券历史估值”时间序列数据。对该数据处理后得到 “个券信用利差”时间序列数据,再对“个券信用利差”数据进一步处理得到 “个券信用利差变动值”时间序列数据。

正文一、研究方法及统计模型运用首先判断企业首次违约债券历史估值是否存在估值突变现象,如果存在,尝试找到估值突变发生的时间。分别比较估值突变发生时间与债券实质违约时间和该企业一级市场最后发行债券时间,如果估值突变发生时间显著领先,则说明估值的变动可以作为一个债券实质违约的领先信号。

试运营时间调整为5:00-20:00,一定不是最完美的方案,但确实是我们在各种条件下权衡做出的选择,我们也考虑过统一调整到23:00,但基于上面提到的安全数据,我们还是决定选择相对保守的方案,请大家谅解。

进一步对“序列C”进行异常值检测,找到124个有效样本异常值μ,使得“序列C”数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为99.73%。

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