（金融学专业论文）主权债务评级的因素分析.pdf

摘要 随着经济一体化的不断发展，全球各国在资本市场上的合作越来越频繁，各 国政府已经成为资本市场上最大的债券发行者，国家信用评级也被看作一国公共 和私立部门状况的一项指标。因此对于影响主权债务评级的因素分析就日显重 要。本文运用计量的方法对全球最主要的评级机构之一的标准普尔所指定的国家 信用评级的决定因素进行了分析。在所分析的众多交量中，本文所选择的解释变 量具有非常重要的意义。下面五个变量与一个国家的信用评级关系最为密切：人 均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、经济发展水平以及违约史。本文通过 对2 0 0 4 年数据的回归分析得出各个解释变量对于一国主权债务评级的影响，对 2 0 0 5 年的各国主权债务评级进行预测并与标准普尔的真实数据进行比较以验证 模型预测的准确性。通过回归我们得到上述五个变量对于一国主权评级的影响都 很显著，并且用此模型进行的预期效果较好。最后，本文通过将发达国家和发展 中国家这两个群体分别作固归分析，以及将经济发展水平这一变量与其与变量相 乘所得结果再与前述变量共同作为解释变量进行回归分析这两种不同的方法对 发达国家和发展中国家主权评级的决定因素之间的区别作了研究。 关键词：主权评级决定因素线性转换对数转换 a b s t r a c t a st h ed e v e l o p m e n to fe c o n o m i ci n t e g r a t i o nc o n t i n u e s ，t h ec o o p e r a t i o n a m o n gd i f f e r e n tc o u n t r i e sh a sb e c o m em o r ea n dm o r ep o p u l a r n a t i o n a l g o v e r n m e n t sa r eb yf a rt h el a r g e s ti s s u e r so nc a p i t a lm a r k e t sa n dt h e r a t i n g o fc r e d i t w o r t h i n e s so fs o v e r e i g nb o r r o w e r sa r es e e na sa n i n d i c a t i o no fp u b l i ca n dp r i v a t es e c t o ri s s u e s s oi ti sn a t u r a lt op l a c e i n c r e a s e dv a l u eo nt h ea n a l y s i st ot h ep o s s i b l ed e t e r m i n a n t so fs o v e r e i g n c r e d i tr a t i n g s t h i sr e s e a r c he x a m i n e sd e t e r m i n a n t so fs o v e r e i g nc r e d i t r a t i n g sa s s i g n e db yt h et w ol e a d i n gc r e d i tr a t i n ga g e n c i e s ，m o o d y sa n d s t a n d a r da n dp o o r s ，i sc o n d u c t e di nt h i sp a p e rb yu s i n gl i n e a r , l o g i s t i c ， a n de x p o n e n t i a lt r a n s f o r m a t i o n so ft h er a t i n gs c a l e s o ft h el a r g en u m b e r o fv a r i a b l e st h a tc a nb eu s e d ，t h es e to fe x p l a n a t o r yv a r i a b l e ss e l e c t e di n t h i s s t u d yi ss i g n i f i c a n ti ne x p l a i n i n gt h ec r e d i tr a t i n g s n a m e l y , f i v e v a r i a b l e sa p p e a rt ob et h em o s tr e l e v a n tt od e t e r m i n i n gac o u n t r y sc r e d i t r a t i n g ：g d pp e rc a p i t a ，i n f l a t i o nr a t e ，r e a l g d pg r o w t hr a t ，l e v e lo f e c o n o m i cd e v e l o p m e n t ，d e f a u l th i s t o r y a f t e ri d e n t i f y i n gt h ee f f e c t so f e x p l a n a t o r yv a r i a b l e so ns o v e r e i g nc r e d i tr a t i n gb yr e g r e s s i o na n a l y s i so f d a t ai n2 0 0 4 ，t h i sa r t i c l ep r e d i c t sr e s u l t so ft h es o v e r e i g nc r e d i tr a t i n g s a n dt e s t st h er e s u l t sb yc o m p a r i n gt h er e a lr a t i n g sp u b l i c i z e db ys t a n d a r d a n dp o o r s f i n a l l y , i tp o i n t so u tt h e d i s c r e p a n c y b e t w e e nt h e d e t e r m i n a n t si nd e v e l o p e da n dd e v e l o p i n gc o u n t r i e sw h i c hi n f l u e n c et h e s o v e r e i g nc r e d i tr a t i n g sb yr e g r e s s i o na n a l y s i s k e y w o r d s ：s o v e r e i g nc r e d i tr a t i n g s ，d e t e r m i n a n t s ，l i n e a rt r a n s f o r m a t i o n ， l o g i s t i ct r a n s f o r m a t i o n 。 i l 一、简介 随着全球金融市场的不断发展，各国政府已逐渐成为资本市场上最大的债券 发行者，而国家信用评级也被看作反映一国公共和私立部门状况的一项重要指 标，因此对于一国的主权信用评级变得越来越重要。目前全球各国的主权信用评 级主要来源于专业的评级机构，其中最主要的评级机构是标准普尔和穆遮两家公 司。专业的评级公司在进行主权评级时主要考虑的因素包括宏观经济环境、结构 和政治结构等等多种因素。一国政治体制的稳定性、大众参与政治的程度、经济 资源、储蓄率及收入分配结构、财政政策和预算的灵活性、货币政策和通货膨胀 压力、公共部门和私营部门债务负担以及偿债记录等都是影响主权评级的重要原 因。另外，还要考虑到一国的政策和经济状况对该国公共和私人部门外债的影响， 该国的外汇储备规模，以及该国从国际货币基金组织和其他一些国际组织获得资 金的能力等等。我们可以看到，作为专业评级公司的主权债务评级所涉及的因索 非常多，分析过程也非常复杂。因此，我在本文中希望能够建立一个简单的模型， 用较少的因素来分析和预测一国的主权评级。目前致力于把国家评级问题模型化 的金融文献非常少。 a f o o ( 2 0 0 3 ) 通过对2 0 0 0 年全球7 2 个国家的主权评级数据进行回归分析了 影响主权评级的诸因素，并且利用2 0 0 1 年的数据进行了预测，并与2 0 0 1 年标准 普尔和穆迪给出的实际评级进行比较，验证了预测模型的准确性。 c a n t o r 和p a c k e r ( 1 9 9 7 ) 利用1 9 9 5 年4 9 个国家的宏观经济数据，以及当年标 准普尔和穆迪对这4 9 个国家的主权评级，进行回归分析，得出影响一国主权评 级的主要的六个因素。通过对1 9 9 5 年这4 9 个国家的主权评级和他们发行的债券 收益率进行回归分析，验证了一国主权评级对于其债券收益率直接的决定作用。 c o s s e t 和r o y ( 1 9 9 1 ) 利用1 9 8 7 年7 1 个国家的经济数据，以及 e u r o m o n e y ) ) 和 i n s t i t u t i o n a li n v e s t o r ) ) 这两家杂志1 9 8 7 年9 月公布的各国主权评级，通过回 归来验证一国主权评级的决定因素。此文共采用了9 个解释变量来对主权评级进 行回归，最后验证的结果显著的有人均g n p ，投资倾向，外债与出口比例这三 个变量。并且通过分析得出g e u r o m o n e y ) ) 和i n s t i t u t i o n a li n v e s t o r ) ) 在公布一国 主权评级时所参考的因素是基本一致的。 c r u c e s ( 2 0 0 4 ) 将一国的主权评级看作为一国预期偿付能力的函数，通过分析 此函数的统计性质来研究国主权评级的相关性质，并且利用i n s t i t u t i o n a l i n v e s t o r ) ) 给出的各国主权评级进行实证验证。这些性质对于评估长期的国际投 资风险具有很重要的作用。 h o t i 和m c a l c c r ( 2 0 0 2 ) 根据预测、评估国家风险的统计学和计量经济学标准， 对已有的针对国家风险进行实证分析的5 0 篇论文进行了评估，来分析各个评级 机构决定国家风险评级时所参考的经济、金融、政治风险以及联合风险。他们对 分别来自六个不同地理区域的1 2 个国家的国家风险评级进行了国际比较。 l a r r a i n , h e l m u t ，和m a l t z a n ( 1 9 9 7 ) 利用格兰杰因果检验法对国家主权评级和 主权风险之间的关系进行了研究，他们认为我们不能过高的估计一国主权评级在 长期内对其主权风险的预期，也就是说，往往是一国主权风险的变化决定了其评 级的变化，而并非都是一国的主权评级提前预期了其违约风险和风险溢价。同时， 他们研究了新兴市场国家主权评级与其债券收益率之间的关系，得出当主权评级 发生不利变化时，对其债券收益率会产生明显的影响，而当其发生有利变化时， 则影响不是很显著。 m o o n 和s t o t s k y ( 1 9 9 3 ) 以1 9 8 1 年8 9 2 个城市的债券评级为样本，研究分析 了穆迪和标准普尔在对各城市债券进行评级时所依据因素的区别。他们发现在分 析穆迪的评级时“自选择”有着非常明显的作用，而对于标准普尔则不然。两个 机构在进行城市债券评级时所依据的因素也并不是一致的。 通过对前述文献的分析研究，我们可以看到一国的宏观经济状况对于其主权 评级有着非常重要的影响。发达国家总体上的主权评级均要高于发展中国家，这 也是一国主权评级的影响因素之一。而一国曾经的违约情况也很明显的会影响其 目前的评级状况。因此，本文选取了人均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、 经济发展水平以及违约史这五个变量作为解释变量，通过对2 0 0 4 年以及2 0 0 5 年各国数据的分析对在国家信用评级中起重要作用的决定因素做了研究。本文收 集了包括发达国家和发展中国家共8 1 个国家的定性和定量的指标以及标准普尔 公布的自1 9 7 5 年以来各国评级的历史数据。有了这些局部的研究样本，本文试 图运用对评级进行线性、对数变换的方法去重新验证标准普尔对各主权国家所作 的评级。最后，本文通过将发达国家和发展中国家这两个群体分别作回归分析， 以及将经济发展水平这一变量与其与变量相乘所得结果再与前述变量共同作为 解释变量进行回归分析这两种不同的方法对发达国家和发展中国家主权评级的 决定因素之间的区别作了研究。在估计发展中国家的主权评级时，人均g d p 、 通货膨胀率、实际g d p 增长率、以及违约史都起着决定性的作用。而发达国家 主权评级的决定因素就只剩下最重要的人均g d p 了。并且，发达国家与发展中 国家相比，同一单位人均g d p 的变化，发展中国家主权评级的变化将大于发达 国家的变化。而同一单位实际g d p 增长率的变化，也将引起发展中国家主权评 级更大的变化。 论文的基本结构如下：第一部分简要描述了普遍使用的主权债务评级的符号 体系；第二部分分析了影响主权评级的因素并推测出了评级的模型；第三部分对 数据进行了回归、预测并进行比较得出结果。最后一部分对全文结论进行总结。 二、主权评级体系 主权信用评级作为一国债务风险评价的标准受到了广泛的使用。它不仅反映 了一国对于债务利息及本金的偿还能力，评价了一国经济、金融和政治的发展状 况，更是一国经济发达水平的有效标尺。一国较低的主权债务评级会提高风险溢 价，使得国家不得不以较高的利率借贷外债，因此增加了政府的融资成本。 全球有很多信用评级公司，最著名的有标准普尔( s t a n d a r d p o o r s ) 1 、穆 迪( m o o d y si n v e s t m e n ts e r v i c e ) 、德富国际( d u f fp h e l p sc r e d i tr a t i n gc o ) 和 惠誉国际( f i t c hi n c a , i n c ) 2 而其中标准普尔和穆迪提供了全球近8 0 的评级 服务，成为评级市场上的双寡头。附表1 给出了标准普尔和穆迪的评级体系以及 对于获得此评级的债券的描述，其中a a a 级和a a a 级分别是标准普尔和穆迪给 出的最高评级。以标准普尔为例，它将一国主权评级由高至低依次分为a a a ， 从+ ，a a a a _ ，a + ，a ，a - ，b b b + ，b b b ，b b b - ，b b + ，b b ，b b 一，b + ，b ，b - ，c c c + ， c c c , c c c - 级别。 本文使用的数据是标准普尔公司公布的各国2 0 0 4 年、2 0 0 5 年的主权评级， 使用的样本共8 1 个国家，包括2 4 个发达国家和5 7 个发展中国家3 。各国的信用 评级如附表2 所示。 以标准普尔2 0 0 5 年的数据为例，我们可以看到在8 1 个国家中，共有1 8 个 国家的信用评级在a a 级以上( 包括a a 级) ，占样本数据的2 2 2 2 ；而在a - 级别以下的国家共有“个国家，占样本数据的5 4 3 2 。同时我们应该看到有 3 8 2 7 共3 1 个国家的信用评级是低于投资的最低评级标准b b + 级的。 可以看到，作为信用评级的符号都是定性的变量，而我们要做的实证分析则 是需要定量的数据。因此在进行回归分析之前，我们必须对已有的定性评级数据 进行从定性向定量的转换。本文采取两种方式进行转换，将在第三部分中分别进 行回归分析。方法一是线性转换，我们赋予变量r a t i n g 从1 到1 9 的数值，来 代表从c c c 到a a a 共1 9 个级别的评级，其中数值1 代表最低级别c c c - ，数 值1 9 代表最高级别a a a 。方法二是对数转换，具体的赋值方法将在第三部分的 对数转换回归中详述。对标准普尔评级的具体赋值信息列在表1 中，此赋值方法 与之前的研究文献基本一致。 仍然以2 0 0 5 年的数据为例，在此样本中包含了e u 2 5 国中的1 8 个国家， 其中除了波兰评级为b b b + ，其余1 7 个国家的评级都在a 以上，并且有1 1 个国 家的评级为a a a 级的最高级别。我们在看看发达国家的评级情况，按照i m f 的 分类，8 1 个国家中发达国家共有2 4 个，其中除了以色列评级为a - 级，韩国评级 1 标准普尔( s t a n d a r d 矗p o o r s ) 的历史可以追溯到1 8 6 0 年亨利v 普尔的美国铁路与内河航运史在美 国出版。 2 更多关于全球评级公司的信息可以在亚洲发展银行的网站上找到，h t t d ：a d c a d b o r a 。 3 发达国家、发展中国家分类根据来源于i m f ，h t t d ：w w w i m f o r “。 一3 一 为a 级以外，其余的2 2 个国家的评级都在a a 以上，其中评级为a a a 级的共 有1 6 个国家。由此，我们可以看出一国的评级与该国的经济发达水平有着非常 明显的相关关系。 表1 ：标准普尔评级的线性和对数转换 s p c c c -c c cc c c +b bb +b b 一 线性变换 l234567 对数变换 - 2 9 4 42 1 9 7- 1 7 3 5- i 3 8 6 一i 0 9 9- 0 8 4 7- 0 6 1 9 s p b bb b +b b b -b b bb b b +a a 线性变换 891 01 1 1 21 31 4 对数变换 - 0 4 0 5- 0 2 0 1o 0 2 0 10 4 0 50 6 1 90 8 4 7 s pa +从一从 从+a m 线性变换 1 51 61 71 81 9 对数变换 1 0 9 9i 3 8 6i 7 3 52 1 9 72 9 4 4 三、主权评级的决定因素 评估一个国家的信用评级，我们需要考虑诸如一国的偿付能力、国家政权和 政治体系的稳定性以及该国在全球经济金融市场上的独立性等诸多因素。并且， 我们需要注意到主权国家与企业不同的地方，当主权国家发生违约情况时，并不 会像企业那样被起诉从而接受法律制裁。因此，我们考虑主权评级的决定因素应 与一国的基本经济状况、外部偿债能力、一国经济发展水平以及违约史相关。一 国的政治稳定性、之前是否有过违约、经济基本面的表现情况以及该国的发达水 平都会对主权评级产生非常显著的影响。在这之前的学术文献也对此问题进行了 研究，e d w a r d s0 9 8 4 ) ，h a q u ec ta 1 ( 1 9 9 6 ) ，和c a n t o r 、p a c k e r ( 1 9 9 6 ) 研究了这些决 定因素的基本原理。h a q u c ，m a r k ，和m a t h i e s o n ( 1 9 9 8 ) 贝u 是对影响主权评级的政治 因素进行了分析讨论。 通过基本的分析研究，依据之前的相关研究文献，考虑各个影响因素与被解 释变量主权评级之间的相关关系，本文选择了以下五个变量作为解释变量：人均 g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、经济发展水平以及本国违约史。通过数 据的回归来检验其对于被解释变量主权评级的影响是否显著。 于是，回归模型如下： r a t i n g j = a o + a l g d p p c i + a z l n f l4 - a 3 g d p g r i + a 4 d e v e l o p i + a s d e f a u l t i ( 1 ) 其中： 4 对数转换的赋值方法在第三部分中有详细叙述。 r a t i n g = 根据线性转换和对数转换所得到的反映一国评级的数值 g d p p c = 人均g d p i n f l = 通货膨胀率 g d p g r = 实际g d p 增长率 d e v e l o p = 1 ( 发达国家) ；0 ( 发展中国家) d e f a u u - 1 ( 一国曾发生过违约事件) ；0 ( 一国未曾发生过违约事件) 根据各个解释变量与被解释变量一国主权评级的关系，我们可以初步判断各 个回归系数的符号：1 、a 1 0 ( 人均g d p ) ：2 、a 2 o ( 实际g d p 增长率) ；4 、a 4 o ( 经济发展水平) ；5 、i l l 5 o ，说明随着一国人均g d p 的提高，本国主权债务的评级也会随之升高；a 2 o ，一国较高的实际g d p 增长率提高了国家偿付外债 的能力，从而对一国的信用评级有正面的影响；a 4 0 ，发达国家获得的数值为1 ， 发展中国家获得的数值为0 ，发达国家会获得比发展中国家更高的评级，这也是 符合现实情况的；a s o ，a 2 0 ，a 4 0 ，a 5 0 。 同样，为了验证对数转换模型的正确性，我们选取2 0 0 5 年作为预测期，根 据各国人均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、是否发达国家、是否曾经有 过违约史这五个变量来预测估计各国的主权债务评级，并与标准普尔2 0 0 5 年公 布的各国实际信用评级进行比较，来再一次验证对数转换模型预测的效果。与之 前一样，我们还是通过考察预测值与真实值之间的误差以及误差绝对百分比来对 模型进行检验。附表6 中将一国主权债务评级的预测值、真实值、以及预测值与 真实值之间的预测误差列出。 利用对数转换对2 0 0 5 年的数据进行预测，其误差绝对百分比为1 5 3 2 ，我 们可以看到这个数值是要小于利用线性转换得出的误差绝对百分比。接下来我们 详细分析一下预测误差。在我们预测的8 1 个国家中，最大的预测误差绝对值是 5 ，这只在两个国家身上发生，他们是博茨瓦纳( b o t s w a n a ) 和黎巴嫩( l e b a n o n ) 。 其中对于博茨瓦纳的预测低估了它的实际主权评级，而黎巴嫩的评级预测值则是 高于标准普尔给出的实际值。预测误差为4 的共有1 0 个国家，预测误差为3 的 有1 2 个国家，预测误差为2 的有1 6 个国家，预测误差为1 的有2 4 个国家，而 预测值与真实值准确无误的共有1 7 个国家。我们可以看到，在8 1 个国家中，共 有5 7 个国家的预测值与真实值之间的误差不超过2 ，这也略大于线性转换的5 4 个国家的结果。预测误差的绝对值之和是1 4 2 。 我们再来关注一下发达国家的预测结果。在2 4 个发达国家中，最高预测误 差为4 ，但是只有一个国家的预测结果为最大误差，它是以色列( i s r a e l ) 。误差 为3 的有两个国家，他们分别是冰岛( i c e l a n d ) 和韩国( k o r e a ) 。误差为2 的 有两个国家( 或地区) ，他们是中国香港( h o n g k o n g ，c h i n a ) 和日本( j a p a n ) ， 这远远小于线性回归时的7 个国家。而对数回归中预测误差为1 或0 的国家共有 1 9 个，这也高于线性回归时的1 4 个国家。与之前的叙述相同，对数转换在预测 时对于发达国家的预测结果相对于整体的预测评估显得更为准确一些。这里面的 原因之一是因为发达国家大多数的评级都比较高，处于评级体系的顶端部分，而 正如我们之前提到过的对数转换的优势就是对于评级体系中两个极端部分的模 拟更加符合实际。 为了进一步验证对数转换模型对于评级体系顶端的回归预测更为贴近实际 数值，我们再来看看对于真实评级为1 8 、1 9 的国家预测效果如何。真实值、预 测值和误差如附表7 所示。 正如我们所看到的，真实评级为1 8 、1 9 的共有1 8 个国家，最大的预测误差 为1 ，共有1 0 个国家的预测与真实值之间偏离了1 ，而预测准确无误的共有8 个国家。这也进一步证明了对数变换对于评级顶端的回归预测更为符合实际。 ( 三) 对于发达国家、发展中国家的回归、预测及分析 通过之前的分析，我们可以看到一国的发达水平对其主权评级有着非常明显 的影响。那么发达国家和发展中国家作为两个分类不同的经济群体，他们的主权 评级在决定因素上有没有什么不同呢? 为了验证这个问题，我将8 1 个国家分为 发达国家( 共2 4 个) 和发展中国家( 共5 7 个) 两组，并对其分别进行回归分析， 来看看他们的结果有什么不同。表4 列出了对发达国家和发展中国家分别进行回 归结果( 以线性转换为例) 。 表4 ：发达国家、发展中国家2 0 0 4 年回归结果畿性转换 解释变量 发达国家发展中国家 1 5 9 7 5 5 3 料6 0 7 2 9 7 料 常数( ao ) ( 1 2 7 6 )( 7 4 9 ) 6 2 5 e 0 5 木 0 0 0 0 5 3 9 幸木 g d p p c ( a 1 ) ( 2 3 5 )( 6 0 5 ) 3 0 8 2 9 7 1- 1 3 4 4 6 2 宰 i n f l ( a2 ) ( 1 7 2 )( 一2 0 0 ) 一2 4 8 0 1 92 9 3 5 6 5 4 木 g d p g r ( a3 ) ( - 1 3 8 )( 2 4 8 ) - 1 4 8 9 0 3 宰 d e f a u l t ( 1 15 ) n a 5 ( 一2 0 4 ) 修正r 2 值 0 3 1 3 6 40 4 8 7 7 1 7 f 检验值 4 5 0 3 3 7 21 4 3 2 8 6 4 注释：参数数值下的括号内注明了t 检验值。代表致信区间为5 或1 0 # 代表致信区间为l 。 根据以上的回归结果，我们可以看到发达国家和发展中国家在主权评级的决 定因素上有着很明显的区别。对于发展中国家，加上常数共五个参数，他们的符 号都与我们之前的预测与验证相吻合，并且五个参数都显著不为0 。可以看到， 在估计发展中国家的主权评级时，人均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、 以及违约史都起着决定性的作用。我们再看看发达国家，由于发达国家都未曾发 生过违约情况，这时解释变量就只剩下人均g d p 、通货膨胀率和实际g d p 增长 率。而在这三个变量中，只有人均g d p 的系数显著不为0 ，并且符号符合我们 之前的分析，而通货膨胀率和实际g d p 增长率的系数，不仅符号与我们之前的 验证相反，t 检验值也不够显著。因此，发达国家主权评级的决定因素就只剩下 最主要的人均g d p 了，这与发展中国家是有着非常明显的区别的。 5 发达国家均未发生过违约情况。 接下来，我们再通过另一种方法来比较发达国家和发展中国家的主权评级在 决定因素上的区别。我们将人均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、经济发 展水平以及违约史这五个变量分别与经济发展水平这个虚拟变量相乘，所得乘积 再与原来的五个变量共同作为解释变量做回归，来解释一国的主权评级，从中看 看能获得怎样的结果。由于经济发展水平这个虚拟变量与其本身相乘所得的结果 依然是他自己，因此这一项乘积在回归中就被省略了；而所有的发达国家都未曾 有过违约史，这使得违约史与经济发展水平这一变量的乘积变成了全部为0 的一 列数，因此最后只有人均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率这三个变量与经 济发展水平的乘积有意义。我们利用人均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、 经济发展水平、违约史、人均g d p 与经济发展水平的乘积、通货膨胀率与经济 发展水平的乘积以及实际g d p 增长率与经济发展水平的乘积这八个变量作为解 释变量来解释一国的主权评级，回归的结果如表5 所示。 表5 ：发达国家、发展中国家2 0 0 4 年比较回归线性转换 解释变量 参数 6 0 7 2 9 7 水 常数( d0 ) ( 8 0 8 ) 5 3 9 e - 0 4 木 g d p p c ( o1 ) ( 6 5 3 ) 一1 3 4 4 6 1 9 掌 i n f l ( 2 ) ( - 2 1 6 ) 2 9 3 5 6 5 4 木丰 g d p g r ( o3 ) ( 2 6 8 ) 9 9 0 2 5 6 1 木 d e v e l o p ( a4 ) ( 5 4 3 ) 一1 4 8 9 0 2 8 木 d e f a u l t ( a5 ) ( - 2 2 0 ) 一0 0 0 0 4 7 7 枣木 g d p p c d ( q6 ) ( 一5 3 1 ) 4 4 2 7 5 8 9 i n f l d ( a7 ) ( 1 8 0 ) 一5 4 1 5 8 4 8 宰 g d p g r d ( a8 ) ( 一2 0 7 ) 修正r 2 值 0 8 2 8 6 3 9 f 检验值 4 9 3 5 6 4 9 注释：g d p p c d , i n f l d g d p g r d 分别代表人均g d p 、通货膨胀率、实蕲g d p 增长率与经济发展水平的 乘积。参数数值下的括号内注明了t 检验值。代表致信区间为5 ；代表致信区间为1 。 从表中可以看到，g d p p c , i n f l , g d p g r ，d e v e l o p , d e f a u l t 这五个变量 的系数以及显著性均符合我们之前的验证。而g d p p c d ，i n f l d ，g d p g r d 这三 个变量中除了i n f l d 以外，其余两个变量都显著不为0 。他们的系数符号说明 了发达国家和发展中国家的主权评级在决定因素上的不同。我们再来看一下这个 回归方程，变量g d p p c d ，i n f l d ，g d p g r d 代表了人均g d p 、通货膨胀率、实 际g d p 增长率与经济发展水平的乘积。而我们用来表示一国经济发展水平的虚 拟变量赋予发达国家数值1 ，赋予发展中国家数值0 。当一国是发展中国家时， g d p p c d ，i n f l d ，g d p g r d 这三个变量其实并未对最初的回归方程产生影响， 而当一国是发达国家时，这三个变量的系数则改变了g d p p c ，i n f lg d p g r 影 响一国主权评级的斜率我们可以看到，g d p p c d 的系数符号小于0 ，这表示当 一国是发达国家时，这将减慢人均g d p 影响一国主权的速度。也就是说，发达 国家与发展中国家相比，同一单位人均g d p 的变化，发展中国家主权评级的变 化将大于发达国家的变化。同样的道理，g d p g r d 的系数符号也小于o ，这说 明发达国家与发展中国家相比，同一单位实际g d p 增长率的变化，将引起发展 中国家主权评级更大的变化。 五、结论 本文旨在通过对各国2 0 0 4 、2 0 0 5 年的数据以及标准普尔在2 0 0 4 、2 0 0 5 年给 与各国的主权评级的回归、预测及分析来讨论一国主权债务评级的决定因素。我 们选取了人均g d p 、通货膨胀率、实际g d p 增长率、经济发展水平以及违约史 这五个变量作为解释交量，通过回归分析，我们可以看到这五个变量对于一国的 主权评级都有着非常明显的决定作用。一国人均g d p 提高，本国主权债务的评 级也会随之升高；一国较高的通货膨胀率会影响本国的信用评级，从而获得一个 较低的评级；一国较高的实际g d p 增长率提高了国家偿付外债的能力，从而对 一国的信用评级有正面的影响：发达国家将获得比发展中国家更高的评级，这与 现实情况符合；曾经发生过违约情况对于一国的信用评级将会产生负面影响。 我们利用2 0 0 5 年的数据进行预测，并与标准普尔给出的实际评级进行比较 分析，从而检验模型预测的准确性。在线性转换中，8 1 个国家中预测误差不超 过2 的共有5 4 个国家，而在对数转换中共有5 7 个国家的预测误差小于或等于2 ， 模型的预测结果比较不错。无论是在线性转换中还是在对数转换中，我们对于发 达国家的预测效果都要略好于对于发展中国家的预测效果。 通过比较线性转换和对数转换，我们可以看到对数转换更加接近于现实情 况。线性转换的预测误差绝对百分比为1 6 8 3 ，而对数转换只有1 5 3 2 。线性 转换的预测误差绝对值之和为1 5 6 ，这也大于对数转换的1 4 2 。这其中，尤其以 对数转换对于评级两端的预测更为符合实际，因此也更为准确。 作为发达国家和发展中国家这两个不同的群体，他们的主权评级在决定因素 上也有着明显的区别。在估计发展中国家的主权评级时，人均g d p 、通货膨胀 率、实际g d p 增长率、以及违约史都起着决定性的作用。而发达国家主权评级 的决定因素就只剩下最重要的入均g d p 了。并且，发达国家与发展中国家相比。 同一单位人均g d p 的变化，发展中国家主权评级的变化将大于发达国家的变化。 而同一单位实际g d p 增长率的变化，也将引起发展中国家主权评级更大的变化。 在本文的研究当中，一国的外债、外汇储备、财政政策、政治风险等因素并 未加入到模型当中来，这些因素在专业的评级公司进行评级时都作为参考因素， 以后的研究可以针对以上因素进行分析。另外，今后的研究可以收集关于国家主 权评级变化的时间序列数据，用来分析评估影响一国主权评级上升或下降的因 素。 参考文献 a f o n s o , a ，2 0 0 3 ，“u n d e r s t a n d i n gt h ed e t e r m i n a n t so fs o v e r e i g nd e b tr a t i n g s ： e v i d e n c ef o rt h et w ol e a d i n ga g e n c i e s ”，j o u r n a lo fe c o n o m i c sa n d f i n a n c e v o l u m e2 7 。n u m b e r1 。s p r i n g2 0 0 3 c a n t o r , r ，a n dep a c k e r , 1 9 9 6 ，“d e t e r m i n a n t sa n di m p a c to fs o v e r e i g nc r e d i t r a t i n g s ”f e d e r a lr e s e r v eb a n ko fn e w y o r ke c o n o m i cp o l i c yr e v i e w2 ：3 7 5 3 c a t a o ，l ，a n db s u t t o n ，2 0 0 2 ，“s o v e r e i g nd e f a u l t s ：t h er o l eo fv o l a t i l i t y ”，i m f w o r k i n gp a p e r c o s s e t ，j - c ，a n dj r o y 1 9 9 1 “t h ed e t e r m i n a n t so fc o u n t r y 蹦s kr a t i n g s ”j o u r n a l o fi n t e r n a t i o h a lb u s i n e s ss t u d i e s2 2 ：1 3 5 - 1 4 2 c r u c e s ，j ，2 0 0 4 , “s t a t i s t i c a lp r o p e r t i e so fc o u n t r yc r e d i tr a t i n g s ”，e m e r g i n gm a a e m r e v i e w7 ( 2 0 0 6 ) 2 7 - 5 1 h o t i sa n dm m c a l e e r , 2 0 0 2 ，“c o u n t r yr i s kr a t i n g s ：a ni n t e r n a t i o n a lc o m p a r i s o n ， d e p a r t m e n to fe c o n o m i c s ，u n i v e r s i t yo fw e s t e r n a u s t r a l i a l a r r a i n , g ，r h e l m u t ，a n dj m a l t z a n ，1 9 9 7 ，“e m e r g i n gm a r k e tr i s ka n ds o v e r e i g n c r e d i tr a t i n g s ”，o e c dd e v e l o p m e n tc e m r e ，t c c h n i c a lp a p e r1 2 4 , a p r i l m o o d y s ，2 0 0 4 ，“m o o d y sr a t i n gm e t h o d o l o g yh a n d b o o k , m o o d y si n v e s t o r s s e r v i c e m o o n , c ，a n dj s t o t s k y , 1 9 9 3 ， t e s t i n gt h ed i f f e r e n c e sb e t w e e nt h ed e t e r m i n a n t so f m o o d y sa n ds t a n d a r da n dp o o r sr a t i n g s ：j o u r n a lo fa p p u e ae c o n o m e t r i c s8 ： 5 1 6 9 s t a n d a r da n dp o o r s ，2 0 0 7 ，“s o v e r e i g nc r e d i tr a t i n g sh i s t o r ys i n c e1 9 7 5 ”，s t a n d a r d a n dp o o r s v a r m a ，p ，r c a n t o r , d h a m i l t o n ，d l e v e y , s o u ，a n dvt r u g l i a , 2 0 0 3 ，“s o v e r e i g n b o n dd e f a u l t s ，r a t i n gt r a n s i t i o n sa n dr e c o v e r i e s ( 1 9 8 5 - 2 0 0 2 ) ”，m o o d y s i n v e s t o r ss e r v i c e 1 4 数据来源 各国主权评级：s 只h t t p ：w w w s t a n d a r d a n d p o o r s c o m 人均g d p ：i m f ，h t t p ：w w w i m f o r g 通货膨胀率：w o r l db a n k ，h t t p ：w w w i m f o r g 实际g d p 增长率：w o r l db a n k ，h t t p ：w w w i m f o r g 经济发展水平：发达国家、发展中国家分类根据来源于i m f ，h t t p ：w w w i m f o r g 违约史：各国的违约史数据来源于s & bh t t p ：w w w s t a n d a r d a n d p o o r s c o m , m o o d y s ，h t t p ：w w w m o o d y s o d m ，i m f ，h t t p ：w w w i m f o r g 附录 表1 ：标准普尔及穆迪主权评级体系 r a t i n g c h a r a c t e r i z a t i o no fd e b ta n di s s u e r ( f r o mm o o d y s ) s 巾 m o o d y s b o n d st h a ta r ej u d g e dt ob eo ft h eb e s tq u a l i t y t h e yc a r r y t h es m a l l e s td e g r e eo fi n v e s t m e n tr i s ka n da r eg e n e r a l l y r e f e r r e dt oa s g i l te d g e d i n t e r e s tp a y m e n t sa r ea 从a a a p r o t e c t e db yal a r g eo rb ya ne x c e p t i o n a l l ys t a b l em a r g i n a n dp r i n c i p a li ss e c u r e b o a d st h a ta r ej u d g e dt ob eo fh i g hq u a l i t yb ya l l 从+a a l s t a n d a r d s t o g e t h e rw i t ht h ea a ag r o u p ，t h e yc o n s t i t u t e w h a ta r eg e n e r a l l yk n o w na sh i g h g r a d eb o n d s t h e ya r e a aa a 2 r a t e dl o w e rt h a nt h ea a ab o n d sb e c a u s em a r g i n so f p r o t e c t i o nm a yn o tb ea