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债券市场综合统计分析

摘要:我国债券市场是世界上规模较大、结构最复杂的市场,导致综合统计工作的开展存在一定难度。文章通过梳理全球金融业和债券市场统计的先进经验,结合我国债券市场综合统计的开展现状,针对法律基础、金融基础设施、统计信息标准、监管协调与信息共享等方面提出相应建议。

关键词:债券市场;综合统计;国际标准

一、背景与意义

债券市场综合统计工作是指覆盖债券市场参与机构和业务活动的统计管理和运行机制。2018年4月,国务院发布了《关于全面推进金融业综合统计工作的意见》(以下简称《意见》),制定了相关工作的目标范围、原则和未来规划。《意见》提出结合国际标准和我国监管实际,统一金融机构编码、金融工具编码、交易对手方编码,并建立国家金融基础数据库。《意见》明确了现阶段的主要任务是推进债券市场统计制度建设,统一债券统计分类、接口规范和报送规则,强化数据系统内在的有效关联。债券市场是我国金融体系最重要的部分,完善债券市场综合统计工作是我国金融市场建设的重要步骤。一是夯实我国债券市场基础设施建设;二是辨析市场相互关联的程度,强化系统性风险管控;三是完善金融市场信息披露制度,强化市场治理。在人民币国际化和金融资产全球配置的趋势下,综合统计工作需要做好与国际标准对标的准备,一方面引进国际经验有助于调高我国金融市场的运转效率,另一方面越早参与国际标准修订的相关工作有助于提高我国在国际市场的话语权。鉴于各国债券市场具有不同特点,综合统计工作必然依照本国投资者类型、产品结构和资金流向等设置相应规则,以分析债券市场的发行风险、市场风险、信用风险和流动性风险。

二、综合统计工作的国际经验

1.综合统计框架。2009年,二十国集团(G20)发布了《金融危机与信息缺口》报告,认为当时统计数据的及时性、真实性存在缺陷,影响了政策制定者和市场参与者对信息的有效反馈,如识别金融部门风险、评估国际金融网络关联程度、监测外部脆弱性和强化监管部门信息共享等。针对信息缺口问题,G20制定了20条政策建议,最终目标是形成监测全球金融业与非金融业资本流动与头寸管理的全球信息系统,该目标的第一阶段(DGI-1)任务已于2015年完成。第一阶段构建了金融统计的基础框架,主要包括构建债券市场和影子银行监测体系、实施加强版数据公布特殊标准(SDDSPlus)等,使统计数据在支持本国、跨境、国际金融稳定性分析和宏观政策决定中发挥出重要作用。2015年,G20开展第二阶段(DGI-2)工作,并计划于2021年完成。为了进一步满足政策制定者风险监测、信息共享的需要,DGI-2将进一步完善最低标准的通用数据集合、提高数据质量、完善数据定期收集交换机制,并强化在金融脆弱性、关联性和溢出效应分析。DGI-2将通过分析国际投资头寸、全球流动性和外汇敞口,强化金融数据在宏观金融政策制定中的应用。其中,G20关于债券市场发展行动计划聚焦于数据质量的提升,建议在《证券统计手册》(HSS)的框架下按照部门、币种、利率类型、原始期限、发行场所等,并根据SDDSPlus报送数据。HSS即证券市场统计框架的指导性文件,由国际清算银行(BIS)、欧洲中央银行(ECB)和国际货币基金组织(IMF)联合发布。HSS定义了债务证券和权益证券的主要特征,规范了证券发行及持有数据的统计工作,并分别就证券识别、分类、估值、头寸和流动性等设置了相应标准。在《国民账户体系》(SNA)的框架下,HSS推荐使用四式记账法,即交易双方依据权责发生制采用复式记账法同时记录资产负债余额变动情况,无法识别的数据将被记入误差项。从国际实践看,美国、欧元区、日本通过资金流量账户记录各经济实体的资产负债余额及交易量数据,其优势在于考察金融市场活动的整体变化,但难以判断微观变化的趋势和潜在风险。因此,HSS建议各国在提供债券发行数据、债券持有数据的基础上,提供“发行和持有交互表”(From-whom-to-whom),以反映不同部门之间的资金流动。从国际实践来看,发行和持有交互表的信息量极大且数据较难获取,且对数据精度和数据统计细分的要求较高(李静萍,2015)。从这一点而言,全面推进债券市场产品和参与者的国际分类标准有助于进一步优化统计结果。2.国际标准。国际编码标准是HSS框架下数据编制的基础,更是金融基础设施提供市场监测服务的关键。从国际实践看,金融产品交易结算流程中,国际编码能够提升金融市场风险防范的能力。从金融交易要素来看,包括金融产品、交易场所、交易主体等环节均需与基础数据库实时连接,以便动态掌握金融市场活动,强化风险识别与管理。目前,金融服务领域的国际标准制定工作主要由国际标准组织(ISO)下属的TC68技术委员会负责。主要的国际标准包括国际证券识别码(ISIN)、金融工具分类码(CFI)、金融工具缩写码(FISN)、市场识别码(MIC)、法人识别码(LEI)、金融业通用报文方案(ISO20022)、SDDSPlus(IMF,2012)等。随着上述标准的广泛应用,TC68衍生出国际证券编码机构协会(ANNA)和全球LEI基金会(GLEIF),为金融统计工作中的技术指标发展提供后续服务。(1)金融产品识别标准。金融产品识别标准主要包括ISIN、CFI和FISN三类标准。其中,ISIN基于ISO6166编制,提供覆盖权益证券、债务证券和金融衍生产品的十二位全球通用识别码,除前两位国家码和最后一位检查码外,中间九位数字由各国定义;CFI基于ISO10962编制了78种全球通用的金融产品类别,并依据金融产品的特征分配六位(字母)全球通用分类码,每一位字母均对应金融产品的类别及其属性;FISN基于ISO18774编制,由ANNA提供注册服务,其目的在于提供一个附带发行人和金融产品描述的名称缩写,ISO18774将金融工具分为七大类、二十五小类,并分别七大类产品制定了编制规则。(2)法人识别标准。金融危机后,G20为加强金融机构管理,防止部分机构进行多种复杂交易时的交易对手识别问题,提出制定标准化格式识别全球范围内的金融交易机构,强化对法人实体的行为监管。全球LEI体系包括监管委员会(ROC)、GLEIF和地方运营系统。其中,ROC由各国监管机构组成,其职责是完善法人识别标准;GLEIF汇总各国LEI数据,确保全球LEI体系的有序运行;地方运营系统需获得国际互认,依据法人识别标准提供注册、查询、下载等服务。LEI基于ISO17442和GLEIF规则编制,依据40项描述内容编制成二十位数字和字母组成的法人识别码,其中前四位为地方运营系统识别码。从国际实践看,全球目前共有32家地方运营系统,其中11个国家的地方运营系统职能由中央证券存管机构承担,3个国家地方运营系统职能由当地证券交易所承担,我国地方运营系统为全国金融标准化委员会。截至2018年3月末,全球注册数量超过100万个,我国共注册955个法人识别码。(3)交易场所识别标准。交易场所申请MIC的前置条件是获得LEI编码。MIC基于ISO10383编制,目的在于区分不同的交易场所以便于产品信息的自动化处理,ISO授权环球同业银行金融电讯协会(SWIFT)为MIC的注册机构。截至2018年3月末,全球注册数量1616个。其中,英国、美国、日本分别注册交易场所397个、272个和44个;我国共注册13个交易场所,全部为全国性和跨境交易场所,不包含地方性交易场所。(4)数据披露和共享标准。目前,全球范围内应用最为广泛的国际标准是SDDS,该标准于1996年公布,旨在提升财政、金融等数据披露的及时性和全面性。在此基础上,IMF于2012年提出SDDSPlus,并于2014年正式执行。SDDSPlus针对全球系统重要性金融中心建设,提供了经济和金融数据的公布标准,以提升国内和国际金融稳定性。截至2017年末,全球共14个国家加入SDDSPlus,我国于2012年加入SDDS,尚未加入SDDSPlus。(5)债券交易业务统计。金融稳定理事会(FSB)针对证券融资交易的金融统计问题,分别于2015年发布《国际证券融资数据收集与汇总的标准与流程》、2018年发布《证券融资交易报告指引》(以下简称《指引》)等文件,为证券融资交易的数据采集工作提供了参考。从全球债券市场发展来看,债券借贷与回购业务是一种非常活跃的交易行为。尽管不同国家的交易形式有所差别,但《指引》特别强调交易对手方是交易数据的重要来源,对于中央清算交易来说,中央对手方则是主要的数据提供方。同时,各国监管机构作为本国数据的汇总人应确定本国数据的涉密级别,并在月末后15个工作日内,与全球总汇总人共享月度数据。3.各国综合统计经验。(1)法律基础明确。美国、欧洲先后出台多部法律法规明确监管部门采集数据的权力和范围,同时为不同部门采集数据时的协调工作提供了法律基础。如美国《多德-弗兰克法案》为监管机构的数据统计权力、范围、频率提供了法律基础。(2)数据报送机构集中。在债券市场统计方面,主要的数据报送机构为交易所、清算所、中央证券存管机构等,即各国的交易平台和提供交易后端服务的金融基础设施。由于清算所和中央证券存管负责债券交易的清算和结算,掌握债券市场的核心交易数据,因而在债券市场数据统计工作中发挥至关重要的作用。从各国债券交易的实践来看,G20国家除中国、巴西、阿根廷、印度、土耳其之外的所有国家都呈现出集中统一的金融基础设施架构。其中,欧洲于2006年提出建设T2S平台统一欧洲证券结算系统的建议,并已于2017年9月完成全部阶段建设,实现泛欧金融市场证券结算平台的一体化建设。(3)信息共享机制健全。美国、欧洲、英国等通过法律制度安排、谅解备忘录形式或者跨部门组织的协调下完成信息共享工作。如美国各监管部门在金融稳定监督委员会(FSOC)的指导下,强化信息采集与共享工作;欧洲通过谅解备忘录形式与欧盟统计局、欧盟银行监管委员会等共享信息;英国各监管部门根据《金融监管改革法案》采集和共享信息。(4)各国统计标准严格。美国、欧洲、日本等国均依据SNA框架编制债券市场持有、发行及交互表数据,并根据BIS、IMF、ISO等国际组织对统计要素的修订,及时更新本国的统计数据方法,如欧洲央行采用HSS作为欧元区证券统计标准。

三、我国发展现状与政策建议

截至2018年3月末,我国债券市场规模76万亿元,政府债券、金融债券和公司信用类债券余额分别为28万亿元、29万亿元和19万亿元,分别较去年同期增长24%、12%和15%。目前,我国债券市场规模全球第三、信用债券市场全球第二,出于服务于维护金融稳定的目的,深化我国债券市场统计需贯彻最优统计成本原则并满足监管工作需要。1.建设现状与主要问题。(1)上位法有待完善。2018年4月,国务院颁布《意见》,明确了债券市场统计工作的重要性和迫切性,明确了人民银行牵头完善债券市场统计的任务。同时,2003年《中国人民银行法》对人民银行统计数据的范围限定在银行业金融机构;《证券法》对债务证券的定义也过于狭隘。此外,银保监会、证监会有相应的行业性数据统计系统,包含债券市场微观主体的投融资等信息。(2)统计信息零散、割裂。针对债券市场统计工作,人民银行、证监会联合发布了《债券统计制度》,明确报送机构包括四家交易所、三家中央证券托管机构和一家指数公司,并为其他有关机构预留了政策空间。与其他国家相比,我国债券市场登记托管机构分散导致市场割裂、信息割裂、市场服务机构割裂的问题,无疑增加了债券市场统计的难度与精度,不利于快速获取和把握债券市场整体情况。此外,这种重复建设也加剧了我国债券市场的割裂,难以形成有效的风险监测、评估和处置机制,降低了债券市场的安全和效率。(3)统计标准不一。2012年《金融业“十二五”规划》对金融业综合统计体系建设提出了初步要求,制定了我国金融统计标准,如《金融工具统计分类及编码标准》、《金融工具常用统计术语》等。监管部门间不同的统计口径也降低了信息使用的便利性和信息的可比性。信息标准差异容易引起误读,增加了金融市场的运行负担。此外,中国先后采用数据公布通用标准(GDDS)和特殊数据发布标准(SDDS),以规范信息披露工作。从实践来看,我国数据公布、透明度标准较SDDS的差距较大(叶文辉,2016),如缺乏统一的统计分类,无法直接与他国金融活动、金融结构相比较。(4)信息共享机制有待加强。目前信息共享的充分性和及时性不足,既存在监管信息未充分共享,不同部门重复建设系统、采集信息,造成资源浪费的情况,也存在部分信息收集出现盲区的问题。由于信息共享的不充分和标准不一致等问题,导致目前监管信息呈现碎片化趋势。2.政策建议。(1)健全金融统计法律法规。一是建议推动金融统计法律法规的出台,同步修订人民银行法、银行业监督管理法、证券法、保险法等法律法规。二是建议在推进《证券法》修订工作中,整合债券市场制度规则,完善证券法律制度。如修订证券的定义范围,纳入符合证券属性的相关产品,并兼顾不同交易场所的特征差异,为指令驱动交易和报价驱动交易预留差异化风险控制细则的空间。(2)统筹规划金融基础设施发展。一是建议结合国际金融基础设施发展的水平整合趋势和现代化趋势,优先推动我国形成统一的证券托管结算体系,推动金融市场的一体化发展,改善债券市场割裂的现状。二是建议参照他国金融基础设施在国际标准应用中的角色,推动我国金融基础设施在执行国际标准中的作用,如申请成为LEI地方运营系统等。三是研究建设数字化金融监管平台,在加强信息共享和统一标准的基础上,完善数据利用。探索大数据、云计算在债券市场统计中的应用,基于数据标准化与互联互通,引导各类金融基础设施深入挖掘数据,发现潜在风险及时与监管部门沟通;设置风险预警指标,提升监管的前瞻性和有效性。(3)推动数据信息标准化。一是建议基于HSS统计方法,明确各类债券品种性质,研究建立统一的数据信息统计标准,提升数据信息的可比性。目前,与HSS产品定义类型相比,我国债券品种较少,如资产价格联结债券等,设置相应标准时应为产品创新预留足够空间。二是建议加入SDDSPlus,推动法人机构识别标准LEI在我国的应用,提高数据报送的全面性、准确性和规范性。三是建议尽早编制债券发行和持有交互表,在信息标准化的基础上,强化债券市场关联程度分析。(4)强化监管协调与信息共享。一是建议在金融稳定委员会下成立专门小组,基于现有行业格局和监管框架研究明确各部门的数据收集范围、信息共享内容和实践要求,清理重复收集数据,建立规范的跨部门定期信息共享机制和监管协调合作机制,全面扩大数据共享范围。二是建设跨部门的电子化数据传输平台,对数据采集、使用、传输的全流程进行规范。监管部门之间建立公平的、职责一致的、适当的数据获取流程,以确保及时、有效地获取相关数据。

参考文献:

[1]CPSS-IOSCO.Principlesforfinancialmarketin-frastructures[DB/OL].Site:www.bis.org/c-pmi/publ/d101a.pdfDate:2017-12-26.

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[4]方增平,叶文辉.金融业综合统计的国际实践及启示[J].征信,2016,34(8):88-92.

[5]阮健弘.完善金融业综合统计体系[J].中国金融,2017,(2):85-87.

作者:陈涛 陈明利 单位:中央国债登记结算有限责任公司

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