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债券违约频发 多家机构借助AI“排雷”

2019-12-16 12:22:24  来源:中国金融商报     编辑:csjrw

近年来,信用债违约事件频发,引发市场广泛关注。数据显示,截至12月14日,2019年发生的违约债券已有173只,违约本金合计高达1373.87亿元,超出上一年的1209.61亿元,再创历史新高。

在此背景下,不断提高信评和投研能力也成为各家机构应对债券违约的必要手段。据中国基金报记者了解,目前已有不少机构借助人工智能(AI)手段,对信用债进行“排雷”、定价与风控等。

多家机构已使用AI信评系统

据了解,AI信评系统已在平安资管、华泰证券、浙商基金等机构实现落地。

平安资管相关负责人表示,该公司已组建AI专家团队,发力智慧债券投资。目前,公司在努力构建端到端债券投资一体化平台,通过智慧投研支持、智慧信用分析、智慧交易运营、智慧组合分析等多维度聚合数据资源和模型能力,打造精准预测、智能决策的债券智慧投资能力。大数据、智能问答、NLP、机器学习等技术成果已在组合管理、信用分析、风险预警等多个业务场景中实现落地,集专家经验、大数据和AI技术为一体的“人机合一”投资体系已初步形成。具体在信用分析方面,公司着力探索数据与模型驱动的市场全面覆盖、大数据风险穿透等能力,将定性因子进行量化入模,经过严格的分类统计学检验,训练出高稳定性的量化评级模型,预警命中率100%,平均提前预警200天,覆盖超过7000家发债主体。

华泰证券自2017年开始筹备建设信用分析管理系统,这是一个结合了大数据、AI技术和信用研究业务经验的信评AI系统。据公开信息,2018年以来全市场有64家发行人主体发生首次违约,而使用该系统可以平均提前1年以上对绝大多数企业发出预警。

另据了解,国君资管近日成立了信用评估部,该部门以前是以小组形式存在,现在独立成一个部门。这个部门的主要职能是拟订公司信用风险管理制度、定各类信用风险标准以及信用债、可转债、ABS等标准化投资类债权资产的尽职调查等。

把智能投顾应用到信用债投资领域的还有浙商基金。据浙商基金总经理助理、固定收益部总经理叶予璋介绍,该公司从2017年开始搭建AI信用研究体系,首创了五因子模型,即通过市场因子、财务因子、行业因子、区域因子、舆情因子等五个因子对信用债进行定价。通过机器学习,能够及时有效的对各个因子的权重进行调整。每个因子的背后,蕴含了很多的子因子,并需要结合了专业投资人员的历史经验和一些非结构化数据。

效果或有待更长时间观察

一般而言,AI应用于量化投资领域比较多,AI跟固定收益投资能碰撞出哪些“火花”?借助AI对信用债投资“排雷”效果如何呢?

叶予璋告诉记者,股票市场上的技术分析、量化分析之所以没有广泛应用到债券市场上,除了债券市场的流动性劣势之外,还有得不到透明的量价,因此做量化交易和深度技术分析就会有缺失。

据其介绍,2015年浙商基金新的管理团队到位,就明确了浙商基金未来走智能投资道路,科技驱动价值的投资理念与经营思路。AI对投资的赋能也是全方位的,不仅仅是主动权益,也包括被动指数、固收投资和大类资产配置。当下AI在浙商基金固收中的应用,主要采用的是类似于AlphaGO的模式:第一阶段是吸收公司内部专业投资人员和研究人员的投研经验,形成标准化的信用分析流程和投资策略;第二阶段,需要学习其他领域更广阔的经验,例如行研或者量化在权益、海外投资方面的经验;第三阶段则是需要做更深入的机器学习算法和智能金融知识图谱,目前浙商基金正努力从第二阶段向第三阶段迈进。

“目前,AI在浙商基金固收投资中已经起到了很好的效果。例如,通过行业因子的变化,我们有效把控住了信用行业的轮动;通过庞氏指数(即经营现金流对有息债务的覆盖程度是否符合行业特征),基本可排除绝大多数网红和违约企业。”叶予璋说。

虽然AI赋能固定收益投资很大的发展空间,也有业内人士指出,其未来之路还很漫长。

西部利得基金高级信评研究员翟济川表示,使用AI技术辅助金融机构进行信用研究及投资决策是大势所趋,多家大型金融机构也在布局,但目前来看还有很长的路要走,还存在一些障碍。例如数据的可得性,AI算法的进化基于大量数据的获取,尤其是神经网络与深度学习算法。而与消费金融不同的是,中国信用债市场的参与者,金融机构占了绝对多数,数据的获取难度相对较大。

据翟济川介绍,虽然智能化是金融机构信评体系的发展趋势,但目前智能化的应用还较为初步,更多用于投后管理,投前的信用决策应用相对有限。

此外,虽然目前AI信评系统已在多家机构实现落地,但市场上也有一些声音认为,中国的债券发行史尚短,用AI来预测违约还要再过几年才会更具准确性。

沪上一家基金公司固收部相关人士指出,虽然2017年开始中国债券市场的违约明显增加,各种“信仰”被接连打破,但与成熟的金融市场相比,中国的债券市场违约率还是偏低。“所谓违约频发,只是和之前整体刚兑和信仰普遍存在的情况相比,刚兑开始被打破,还远谈不上有效定价。我甚至认为1~2年的数据积累都不足以让AI决策有长足的进步,需要至少3~5年,经历1~2个完整经济周期才有可能。”

对此,叶予璋表示,AI在债券投资中的应用,并不是为了取代人类,而是需要相辅相成、人机互动。“AI技术可以极大提高投资研究人员的工作效率,释放有效劳动力。但同时,也有一些工作和突发事件,需要投研人员的主观判断。例如,主动调整民营属性、股权质押等因子的风险溢价,若全依据机器,调整节奏可能就比较缓慢,当下肯定还是需要人为进行调整的。”

(文章来源:中国基金报)

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