图表2：分期限额利差对比（左）与样本券主体评级分布对比（右）
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数据来源：Wind、兴业研究
注：红线左侧为2016年9月30日样本，红线右侧为2016年5月30日样本
2、行业该看流动性风险还是信用风险
（1）两种利差指数看两种债券风险
我们对各个行业的信用利差与国债收益率进行相关性分析与回归分析，通过相关性检验，且回归系数高则说明该行业的信用利差越容易受到利率，即流动性风险的影响。我们对各个行业的信用利差与各个行业的超额利差进行标准化处理、相关性分析与回归分析，通过相关性检验，且回归系数高则说明信用利差越容易受到信用风险的影响。使用2014年至今数据，将两种风险的回归系数（敏感度）标于图中。
图表3：各行业信用利差对信用风险和流动性风险的敏感度
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数据来源：Wind、兴业研究
（2）行业的风险与风险的行业
对单个行业，可从图中读出其信用利差的主要影响因素，参数敏感度越高，对应风险的影响程度越大。其中煤炭、钢铁、机械等行业对信用风险最敏感，房地产、医药、建筑装饰行业对流动性风险最敏感。对单个风险，可以从图中读出其影响最大的行业，当信用风险集中爆发时，需要优先关注左上方的行业；当流动性风险爆发时，需要优先关注右下方的行业。值得注意的是，敏感度为0表示未通过相关性检验，不代表该风险对信用利差完全无影响，而是说明没有明确的线性关系。
投资策略层面，可结合超额利差与信用利差共同分析行业配置价值。例如，在确认行业整体风险稳定或降低的前提下，若超额利差持平，信用利差走阔，表明行业受到了流动性风险的影响，具有一定的配置价值；若信用利差、超额利差均走阔，则溢价里面包含了风险错配的超额收益，更具配置价值。此外，即使无法从基本面角度确认行业风险变化，基于市场整体有效假设，仍可借助超额利差的走向辅助判断行业风险水平。
3、不同口径利差指数对比能说明什么
（1）加权口径与中位数口径的长期差异
在加权口径中，余额大的主体，其利差对整个指数的影响也较大；算术平均口径虽不受余额影响，但仍会受到极端值的影响；而中位数口径则较少受到个券体量或发行量的影响。通过比较加权口径与中位数口径的长期差异，可以简单直接地判断某类债券的风险分布。
我们对比全体产业债不同口径的信用利差与超额利差，发现2013年以来，基本呈余额加权口径<中位数口径<算术平均口径的走势。这说明：发债量大的企业市场认为其风险整体较低，因而利差较低，余额加权后结果相对于中位数口径更小。风险较高的企业，其利差的升高与风险较低的企业相比并不对称，市场对高风险更为敏感，因而尾部利差高，算术平均后结果相对于中位数口径更大。而2016年加权口径短暂地高于中位数口径，主要是由于信用风险集中爆发在钢铁、煤炭、建筑建材等大体量行业。
图表4：全体产业债信用利差（左）与超额利差（右）的不同口径结果对比
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数据来源：Wind、兴业研究
分行业来看，我们计算了主要发债行业2014年以来信用利差与超额利差的“加权口径-中位数口径”，观察其正负号，以此来表征市场对各行业企业规模的认可程度。结果表明，钢铁、化工等多数行业信用利差口径差为负，市场认为这些行业中发债量大的风险相对较小；汽车、有色等少数行业信用利差口径差为正，市场认为这些行业中发债量大的风险相对较大。此外，一个有趣的现象是，除了交运与煤炭，大多数行业超额利差口径差为正。这表明市场认知上，尽管发债规模大的企业风险相对较小，但这些企业的风险相对其评级还是被有所低估。
图表5：各行业利差的口径差方向
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数据来源：Wind、兴业研究
（2）加权口径与中位数口径的短期背离
在某一较短的时间内，两种口径的利差走势可能会存在较大的背离。我们认为，对于某行业超额利差，其加权口径忽然与中位数口径产生较大背离，则可能是发生了信用风险事件。单个主体信用事件的发生会大大提高其利差，只要其发债余额不是处于行业中位，那么用余额加权的结果必然会与中位数结果产生偏离，若涉事主体发债余额大，则加权口径会向上背离中位数口径，反之则向下背离。举例来说，今年上半年有色行业的魏桥事件，房地产行业的万达系列事件，都是由于涉事主体在行业中规模较大，导致行业超额利差出现了加权口径短期内向上大幅偏离中位数口径。
图表6：有色行业（左）与房地产行业（右）两种口径超额利差的背离
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数据来源：Wind、兴业研究
（3）加权口径与中位数口径的同步变动
尽管存在数值上的差异以及短期背离，长期来看不同口径利差的走势基本一致。与背离走势表明发生个体风险事件相反，某类利差指数两种口径的走势越接近，表明在该类债券中单个主体的利差变动易扩散到群体，风险的传播性更强。如果用某类利差指数两个口径结果的相关性系数来表征走势是否一致，那么相关系数越大，市场对个体风险事件的知悉更容易演变为对群体风险的应对，同类型债券价格更易“躺枪”受到外发信用风险事件影响。
以2016年以来的信用风险事件为例，钢铁煤炭行业，山东省区域，民营企业性质，这些类别在近两年均存在由单个风险事件引发的中观层面的利差上升。因而我们对分评级、分行业、分区域、分企业性质这四种信用利差进行加权口径与中位数口径的相关性分析。
从结果来看，分评级方面，AAA与AA评级的风险扩散性较高，AA+则相对较低，这是由于AA+的主体市场认知分歧相对更大，单一主体出现风险后也就更难套用到其他主体，因而扩散性更弱。分企业性质方面，民企与央企的风险扩散性较高，地方国企则较低，我们认为这一现象的原因与分评级的类似，都是由于首尾两端市场认知更一致造成的。分行业方面，钢铁、纺织服装、煤炭等行业自身风险较高的同时，扩散性也较高，需要关注；机械行业由于子行业众多，因而风险扩散性并不强。分区域方面，山西、四川风险扩散性较高；河南、贵州等地风险扩散性较低；与其他类别相比，区域之间风险扩散程度的差异更大。
总的来看，对于风险扩散性较高的类别，除了要关注个体风险，我们还需关注市场对于同类主体的反应；防止扩大风险敞口的同时，提前应对，寻找错杀机会。
图表7：分评级与分企业性质的风险扩散性
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数据来源：Wind、兴业研究
图表8：分行业的风险扩散性
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数据来源：Wind、兴业研究
图表9：分区域的风险扩散性
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数据来源：Wind、兴业研究
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