【长江固收赵增辉团队】信用债流动性评估进阶指南（下）——走在债市曲线之前系列报告（十二）

主要观点总结

本文分析了同一债券在两种不同债券流动性评分体系（评分排名制和排名赋分制）中的评分差异及其原因，探讨了日常与极端行情下两体系评分波动的特征，并探讨了现有体系的局限性。基于现有体系不足，本文构建了一个新的流动性“情绪”识别模型，该模型主要关注卖盘供给、成交需求、价格偏离三个维度，并使用线性加权计算综合评分。新模型提供了投资者在复杂市场环境中识别流动性风险、优化择券决策的参考。同时，报告提供了风险提示，包括自建模型指标适配风险、自建模型阈值失效风险、原始数据偏差风险、数据滞后风险、“黑天鹅”事件突发风险、债熊周期特征变异风险、0值赋分调整风险以及债熊期间笔数乱挂风险。

关键观点总结

关键观点1: 评分排名制与排名赋分制的评分差异

两大体系对流动性指标的权重分配与评价逻辑不同，导致同一债券在两套体系中呈现出评分分化。

关键观点2: 两体系内的流动性评分波动特征

两大体系下债券流动性评分的波动都与交易行为紧密相关，且无论在哪个体系中，“市场是否达成实质成交”这一因素对债券流动性评分都有着关键影响。

关键观点3: 现有两大流动性评分模型的局限性

现有模型在聚焦交易结果呈现的同时，于流动性评价逻辑的“应然”性层面仍有优化空间，尚未完全满足投资者通过评分预判债券未来实际变现难易程度的需求。

关键观点4: 自建关于市场流动性“情绪”波动的新评价模型

新模型使用经纪商成交笔数、bid笔数、ofr笔数、bid偏离中值、ofr偏离中值、成交偏离中值六个因子，构建卖盘成交转化率、买卖盘笔数比、ofr估值偏离度、bid估值偏离度、成交偏离度五个关键指标，并使用线性加权计算综合评分。

关键观点5: 风险提示

报告提供了多项风险提示，包括自建模型指标适配风险、自建模型阈值失效风险、原始数据偏差风险、数据滞后风险、“黑天鹅”事件突发风险、债熊周期特征变异风险、0值赋分调整风险以及债熊期间笔数乱挂风险。