你知道債券收益率分解么。你知道債券收益率分解中有多少不為人知的秘密么。下面由小編為你分享債券收益率分解的相關內容，希望對大家有所幫助。

債券收益率分解詳述

1利率風險

債券的價格與市場利率是反向變動關系。即利率上升，債券價格下降;利率下降，債券價格就上升。如果投資者在債券未到期前出售債券，將會受利率風險(Interest Rate Risk)影響。一般而言，長期債券價格對利率變動的敏感度高于短期債券的價格。利率上升(或下降)造成長期債券價格下降(或上升)的幅度高于短期債券價格下降(或上升)的幅度。降息周期開啟，債券市場一片繁榮，隨著利息不斷下調，債券大漲，所以債券投資最大的一個風險就是利率風險。

2再投資風險

大部分債券(零息債券等除外)每期都會收到票面利息，那么這部分利息就面臨一個再投資風險(Reinvestment Risk)。比如像現在這個利率下行的周期，利息再投資的話，就不一定能達到之前的收益率。比如前幾年保險公司債權計劃的收益率在7%以上，但現在收益率已經降至5%左右。

3贖回風險

當市場利率比較低的時候，發行公司希望提前終止。我們現在也碰到這個問題，比如現在利率下降，很多公司發的債券或者債權計劃都希望提前終止，因為他們現在能以更低的利率進行融資，所以都要求贖回。這種因債券贖回造成的風險成為贖回風險(Call Risk)。

4通貨膨脹風險

通貨膨脹上升導致市場利率上升，市場利率上升又會引起債券價格下跌。整個本金與利息收入的購買力就會降低，這被稱為通貨膨脹風險(Inflation Risk)。

5流動性風險

債券不同于股票，其流動性相對股票要差。當投資者在債券日到期前決定出售債券時，將會面臨不太容易出售的風險，我們稱之為流動性風險(liquidity risk)，因為債券不像股票一樣有一個合理的報價，當然股票也存在這個問題，就像有些小票最后的成交量也非常地低，這是股票存在的一些流動性問題，當然債券的流動性問題會更大一些，比如我們經常會遇到債券沒有交易價格的情況，因此我們只能通過估值的方式來確定債券價格。

6信用風險

債券發行人可能會違約或者倒閉，主要包括發現人無法按期支付應付利息(或者延期支付利息)。更有甚者，發行人無法支付利息或者本金。這類風險我們叫做信用風險(credit risk)。一般我們認為國債無風險，但其他債券存在信用風險。

7利率波動幅度風險

利率波動幅度的高低影響債券價格變動幅度的大小。當利率變動幅度增加時，債券價格的變動幅度增加，導致債券投資風險增加。

8匯率風險

投資非本國貨幣債券時，我們面臨匯率風險。因為在兌換成本國貨幣時，可能會由于匯率原因遭受損失。

風險價格(Value at Risk)計算

不管是債券還是股票，我們計算風險的時候一般是用VaR(Value at Risk)來計算。下面來簡單介紹Value at Risk的計算。

1風險價值概念

(一)風險價值概念

Value at Risk一般被稱為在險價值或者風險價值，它主要是指在正常的市場環境下，在一定置信區間和一定持有期內衡量某個頭寸或者某個組合所面臨的最大可能損失。我們通過定義損失分布(Loss distribution)，然后用損失分布的分位數來表示風險價值。風險價值是的時候在巴塞爾協定里面開始推廣的，然后慢慢變成一個相對比較標準的工具來衡量風險。

2風險價值計算

一般有幾種方法來計算風險價值VaR。一般有歷史模擬法、方差協方差方法和蒙特卡洛法來計算VaR值。現在不管銀行保險還是證券，大家都在使用這個方法，這還是非常流行的一個工具。

一般來說，有一個統一的方法來計算VaR值，比如現在很多工具都可以做，像國內的衡泰，國外的BARRA系統，RiskMetrics等。VaR值在計算那個市場因子的時候包含很多因素，比如說利率、股票、匯率、商品，由于我們今天介紹的是債券，所以我們只考慮債券的情況，其他因素就暫時不考慮了。如果用歷史模擬法一般就分幾個步驟，一個步驟就是比如說根據市場因子算出一個時間序列，然后前后相減得到一個市場因子，然后利用債券的定價公式模擬出市場因子的N個變化水平，然后求出投資組合的N個潛在損失，把N個損失按從小到大的順序進行排列，最后通過這個分位數求出給定置信區間的VaR值。債券計算跟股票有點不一樣，就是我們有一個損失函數或者損失分布，針對債券，我們一般用現金流映射的方法就是我們所謂的mapping的方法去做。這個方法基本上屬于比較通用的方法。根據巴塞爾協議的要求，采用內部模型計量市場風險的金融機構需要進行回測，用來檢驗VaR模型的有效性，并作為計算資本的依據。將市場風險計量方法與模型的估算結果與實際結果進行比較，并以此為依據對市場風險計量方法或模型進行調整與改進。回測檢驗就是判斷給定交易日的VaR值是否覆蓋了實際損失額，它的步驟是使用該交易日前一年(一般取250個交易日)的數據，采用相關方法(歷史模擬法、協方差方法或蒙特卡羅方法)，估計給定頭寸該交易日的VaR值，再進一步計算該交易日實際損失額，比較是否超過估計的VaR值;然后，將VaR的計算窗口、待考察的交易日不斷后移，計算并記錄各交易日的超出情況，進而計算出突破率。鑒于回測對評估VaR模型的重要性和越來越多的機構運用VaR模型計量市場風險，巴塞爾委員會要求已使用VaR內部模型的金融機構定期對其模型進行回測檢驗，以保證VaR模型衡量風險的有效性。依據突破率，巴塞爾委員會要求銀行通過設定附加因子來提高市場風險監管資本要求。

債券收益率因子分解

一般來說，我們債券收益率分成三個部分，一是income return，即應計利息的收益。二是paydown return，即提前償付后得到的收益，三是price return，即債券的價差收益。我們都知道，一部分債券是持有到期，一部分是進行交易的，交易的話就存在價差。一般來說，券商、基金跟保險、銀行的操作風格是完全不一樣的，保險和銀行可能更偏重于持有到期，持有到期的比重是非常高的，但是券商基本上都是賺交易的錢而不是通過持有到期，所以說他們的風格是完全不一樣的。價差的收益又可以細分成三個方面，一是對持有到期的一個收斂的受益，二是期限結構的收益，三是價差的收益。R=R(income)+R(paydown)+R(price)

這里我們考慮一個美國企業債的案例：債券的票面利率是9.125，每半年付息，到期日為5月15日。考慮時間區間10月30日和11月30日，在10月30日的全價是V(t-1)=108.38，價格在這一時間區間償付了部分本金，所以P(p，t)=100，本金F(t-1)=295333，本金F(t)=28587,11月30日債券交易的凈價P(t)=106.19。

R=[106.57+0.5*9.125+0.033*(100-106.19)-108.38]/108.38

=2.35%

1應計利息收益(income return)

income return是根據應計利息來計算的。它的計算方式一般來說就是票面利息。票面利息是在某一段時間，比如說在時間t到t-1這段時間內，我們一般算的這個收益率就是指在這一段時期的一個收益率。根據上面的案例R(income)=(0.5*9.125+0.38-4.17)/108.38 =0.71%

2提前償付收益(paydown return)

Paydown return，即提前償付利息。有些債券，比如償債基金、分期支付債券或者是抵押貸款，像MBS，還有可贖回債券就存在提前贖回這種情況。提前贖回時，因為提前贖回的價格跟你到期時的價格可能會存在一個價差，如果這個價長了，我們就管它叫paydown return。R(paydown)=[0.033*(100-106.19)/108.38 =-0.19%

3價差收益(price return)

收斂收益率(Rolldown Return)：Price return最重要的一個是收斂收益。隨著時間推移，在不存在信用風險情況下，債券收益率最后一定向票面利率收斂，它靜態的值跟理論上達到的期待值中間會有一個收益率，這就是收斂的一個收益率。重新考慮前面的案例，假設利息是4.17，初始的凈價為108.38-4.17=104.21，我們假設此時P(stattic)=104.68，那我們得出：R(rolldown)=(104.68-104.21)/108.38=0.43%.期限結構收益率(Term structure return)：利率期限結構是指某個時點不同期限的即期利率與到期期限的關系及變化規律。 由于零息債券的到期收益率等于相同期限的市場即期利率，從對應關系上來說，任何時刻的利率期限結構是利率水平和期限相聯系的函數。因此，利率的期限結構，即零息債券的到期收益率與期限的關系可以用一條曲線來表示，如水平線、向上傾斜和向下傾斜的曲線。甚至還可能出現更復雜的收益率曲線，即債券收益率曲線是上述部分或全部收益率曲線的組合。收益率曲線的變化本質上體現了債券的到期收益率與期限之間的關系，即債券的短期利率和長期利率表現的差異性。根據上表：R(term)=0.00%+0.02%+0.04%+0.11%+0.35%+0.76%+0%+0% =1.28% 價差收益率(spread return)：這里講的比較多的就是凈利差，不同的等級就會有不同的定價標準。AAA標準跟A標準肯定是不一樣的。 上面的案例：R(spread)=0.12%。 最終我們得到： R(Price)=0.43%+1.28%+0.12% =1.83%。 根據上面的案例，我們得出以下的債券收益率分解表：這種債券計量方法市場用得相對比較少。平時用的比較多的是做個評級去買債券，并且以前基本都是剛兌的，不存在信用風險，連信用利差都不考慮，但現在這兩年特別今年開始出現違約的情況，現在越來越多的時候大家開始考慮信用風險的問題。現在國內評級市由于沒有違約數據對應主標尺，基本上評級都是打分之后做一個排序進行評級。國內僅有商業銀行內部有數據可以支撐對PD進行建模。現在國內央行的征信數據是最全和最權威的信用風險建模數據，我們這里呼吁央行可以放開征信數據，至少可以放開學術研究使用央行征信數據。