作者 罗伯特•克里切夫
瑞士信贷的总经理，美国杠杆融资战略领域的领导者。罗伯特•克里切夫在职业生涯中，致力于许多行业和各种类型的投资和债务工具的信用分析工作，其中包括债券、银行债务、可转换债券和信用违约掉期。他还致力于指数和市场战略的产品和新兴市场信贷工作。

本书介绍了目前在企业债市场数据分析工作中经常运用到的主要工具和分析方法，并讨论了当今不同终端用户在企业债市场中运用这些分析工具时所使用的典型方法。

虽然信贷基本面分析仍然是投资过程中极其重要的一个环节，但是数据分析可以帮助投资者提高决策速度，并在投资过程中发掘重点，投资者们可以通过这些工具，从直观、相对两方面密切跟踪市场的变化，从而明确投资方向和短期内市场中的供求状态。同时，它还是衡量投资组合表现和交易部门业绩的强有力工具。

本书不是编程或系统设计的教程，但它会针对数据分析提供一些指导性建议，并展望了这些分析方法的未来发展方向。

15 市场需求指标
总体来说，在监测技术指标的动态时，应该根据自己在市场中所处的角色从不同层面分析需求。你应该从市场需求的宏观层面开始，发掘市场中对证券投资需求的上升，以及对银行账户投资和其他如货币基金等现金类投资产品需求的下降。下一个层面可能就是去发掘在证券市场中，固定收益证券的投资需求相对于股票投资是否表现强劲。但是在固定收益市场中，可能就要考虑相对于其他固定收益证券，企业债的需求如何。接下来一个合乎逻辑的步骤就是分析在企业债市场内各类债券的相对需求，如新兴市场债券、高收益债券、高收益贷款、投资级债券和借贷及问题资产等。当前的利率水平是否适合投资者通过类似于ETF和CLO这样的结构性工具进入市场？最后，在企业债市场的各个板块中，可能会存在某个板块的投资者倾向于承担更多的风险，而某个板块的投资者愿意承担的风险更低。需求分析的下一层次就是分析特定类型的投资产品或特定市场板块。比如某个特定行业的市场，或者某个特定信用评级的产品。
正如所见到的那样，我们不是在任何时间都可以获取可靠的信息，甚至有的时候在面对不同板块时根本无法找到相关的信息。然而这并不意味着不需要搜集、整理并理解市场中的琐碎信息。我们仍然需要试着将这些信息组合起来，以便分析市场中各个板块之间的需求状况，以及它们对整个市场所产生的影响。
需求数据
关于需求端的数据通常是历史数据，这种数据大多数可以找到，并且数据范围很可能仅限于部分市场参与者。当然，市场并没有规定每个投资者都要公布自己正在做什么。但是，某些产品结构确实需要对外公布数据的流入和流出。不过问题在于，这些数据远远不能反映出完整的市场信息，因为仍然有大多数市场参与者不愿意公开他们的投资信息。
详尽的需求端数据要比供应端的数据难获得的多。常规资金的流入、流出数据可以从 ETF 以及封闭式和开放式基金处拿到，此类信息投资者们可以通过多种渠道获得。此外，每个季度过后投资者们便可以获得大量的保险公司持仓信息。在美国，最近有关大投行和经纪公司的债券、贷款持仓信息也越来越容易被获取。但是，不是所有发布资金流动和需求数据的机构都是专门交易债券或者债券市场中某个子相关产品的（如高收益借贷基金或新兴市场债券基金），所以这些数据中所反映出的资金流动是否真的会对市场需求产生实质性影响也是无法确定的。
当然，诸多市场参与者不会对自己手中管理的资产做出任何信息披露。此外，许多将资产委托机构管理的投资者并没有专注于投资企业债市场，而是经常因投机目的参与进企业债市场，此类资金通常被我们称为游资。这类资金的管理者也包括对冲基金和平衡型基金。一些大型的股票类基金也会在投资组合中持有部分企业债，而广义普通债券类基金的投资也可以在各种不同种类的固定收益证券之间任意切换。我们经常看见分析师试图确定在某种资产的投资总额中，游资和战略型投资的资金量各为多少。这样能判断出哪些资金是专注于长期投资资产的，而哪些资金只是为了暂时性的投机回报。
CLO 的动态是市场中贷款需求端中十分重要的部分。尽管 CLO 也经常会投资一些抵押债券，但是投资者们仍然需要跟踪 CLO 的动态来掌握这个特定市场的技术指标。公开披露的数据中常常没有关于 CLO 的资金数据，但是一般 CLO资金活动都会发布声明，因为这与不同债券的市场营销相关。CLO（以及相关的CDO 和 CBO）能够带来市场对借贷产品的长期需求。由 CLO 造成的借贷产品需求的上升是短期的，因为 CLO 为抵押贷款募集资金的时间通常相对很短。然而，有时你看到一两只 CLO 在市场中发行时，其他投资者也会追随其进场，因为CLO 的发行表示当前市场环境有利于投资这类产品。近些年来对于 CLO 需求的
增长已经成为了杠杆银行借贷市场增长的一个重要因素。
影响市场需求的其他因素
在需求端，不该忘记再投资对固定收益债券市场的影响，尤其是其对高收益证券市场。我们即使只观察某只较大规模的高收益债券基金（如一个 100 亿美元的基金），并且假设平均 8% 的票息和相对较低的 50% 再投资率，这也将造成每年 4 亿美元的新增需求。请记住，企业债市场是一个万亿美元级别的市场。所以这个例子告诉我们，即使市场中没有显著的新资金流入，仅依靠再投资也完全能制造出健康的需求水平。
其次，市场中还存在着去杠杆化的影响。许多仍未偿还债务的公司，尤其是那些身处高杠杆行业中的公司，都希望能通过偿还债务来逐渐降低自己的财务杠杆。这些用于偿债的资金可能来自于新股发行，或者公司通过自身运营、出售资产等产生的自由现金流。无论公司以哪种方式偿还债务，当这些债务被偿还后，原本持有这些债务的投资者有将所得的现金再投资的需求，从而为市场制造出更多的债券或者贷款需求。这种类型的需求一般在健康的经济周期开始时增加，或者在股市上涨阶段增加。
毋庸置疑的一点是，媒体广泛的关注和报道也会影响对某些特定资产的需求，虽然我个人认为这些媒体对股市的影响更大些。一些报道可能会大呼小盘股的股价过高，或者高收益债券的收益率太低。问题在于这些文章的信息来源质量本身就参差不齐，而且几乎每周都可以看到很多结论相反的意见。这类报道会暂时性地影响市场的技术面，但是这并不意味着这些传统的观点真的是正确的，特别是从长期的角度来看。但是如果要把自己手中的工作做到最好，那么这些影响因素也应该给予关注并做出分析。
虽然无论是供给还是需求的技术指标都很难做到精确监测，但是基于现有的可用信息源，获取翔实的需求端信息要相对更加困难些。

第一部分  引言
01  数据分析概述    /3
企业债市场为什么要运用数据分析    /3
什么是数据分析    /4
数据分析的使用方法及与信用分析之间的区别    /5
案例    /6
本书的结构    /7
02  企业债有何不同    /10
企业债的特性    /10
数据的来源    /14
定价数据    /16
案例    /17
03  项目管理和人员管理    /20
沟通在数据分析中的重要性    /21
数据记录    /23
结语    /24
第二部分  你必知的企业债相关常识和基本工具
04  企业债相关术语     /29
估值相关术语    /29
使用收益率和息差的时间与方法    /30
波动率相关术语    /32
关于久期的进一步讨论    /33
债务编列术语    /34
信用评级术语及使用    /36
行业分类术语和定义    /37
05  企业债数据分析基本工具    /38
图表数据    /39
趋势分析    /40
回归分析    /41
相关性    /43
用表格数据支持图表    /44
查询和排序    /44
06  数据挖掘    /46
什么是数据挖掘    /46
邻域运算    /48
聚类分析    /48
决策树和神经网络    /49
数据挖掘技术在企业债分析中的应用    /50
结语    /51
第三部分  企业债投资市场和参与者
07  企业债投资市场    /55
投资级企业债    /55
高收益企业债券    /56
杠杆借贷    /56
新兴市场及国际债券和借贷       /57
信用违约掉期    /59
08  市场参与者    /60
发行人    /61
投资银行与经纪公司    /62
基金经理与机构投资者    /64
资产分配师和顾问    /66
系统经理和程序员    /67
结语    /67
第四部分  指数数据分析
09  关于指数的基本知识    /71
为什么指数如此重要    /71
计算方法    /75
10  建立指数    /79
指数建立：选择标准    /81
指数建立：要求    /83
11  企业债券指数的其他问题    /89
新发行债券的影响    /89
违约    /90
发行规模    /91
高流动性指数    /93
可投资的指数    /93
指数与投资组合    /95
结语    /95
第五部分  宏观市场数据分析
12  自上而下分析    /99
市场比较——回报    /99
波动率    /100
相关性    /101
市场间比较——相对价值    /103
离差    /103
久期    /104
关于使用历史数据的其他建议    /104
关于权重的其他建议    /105
13  市场分析    /107
按照风险划分    /108
自定义板块    /109
行业分析    /110
构建行业股票监控器    /111
我们能从市场冲击中学到什么    /112
交易拥挤    /113
14  信用选择数据分析    /114
信用筛选数据    /115
关于查询和排序的几点建议    /117
案例    /118
金融指标    /119
运营数据     /121
公司财务流动性以及信用分析与数据分析之间的区别    /122
信用评分    /125
相对价值的分析方法    /128
价格变化    /132
股票市场数据的应用    /134
维护契约    /136
非财务信息及相关分析方法    /137
结语    /138
第六部分  市场技术分析
15  市场需求指标    /143
需求数据    /144
影响市场需求的其他因素    /145
16  市场供给指标    /147
分析信贷供给的其他方法    /148
定价过程分析    /150
发行后交易    /153
供求关系对市场的影响    /154
结语    /155
第七部分  特殊工具
17  流动性债券指数    /159
什么是流动性债券指数？为什么要投资它    /160
流动性债券指数相对于常规指数的优点与缺点    /160
18  信用违约掉期与指数    /164
投资者用于衡量企业债市场的其他工具    /164
什么是 CDS ？什么是 CDS 指数    /165
理解 CDS 定价——息差和价格    /168
CDS 指数是如何构建的    /169
从 CDS 价格定价和偏离中我们能检测到什么    /170
市场中有哪些参与者    /172
CDX 概要及其局限性    /174
19  企业债 ETF    /176
什么是 ETF    /176
ETF 的构建机制    /178
资产分配中 ETF 的作用    /181
ETF 作为市场中的技术衡量指标    /182
结语    /182
第八部分  贷款抵押债券
20  贷款抵押债券简介    /187
什么是贷款抵押债券    /187
为什么贷款抵押债券对于你很重要    /187
影响贷款抵押债券发行的基本因素    /189
贷款抵押债券的类别    /189
21  典型贷款抵押债券的结构    /191
更多分析方法：测试和指标    /193
通过分析 CLO，我们能得到什么    /195
结语    /195
第九部分  投资组合分析工具
22  投资组合分析    /199
投资组合分析的目的    /199
你的投资目标和投资目的分别是什么    /201
投资组合分析 / 绩效评估的组成内容    /202
23  绩效归因    /206
资产配置效应    /208
选择效应    /211
交互效应    /212
总效应    /214
绩效归因分析中的双因子方法    /215
基于板块做绩效归因分析的挑战    /216
结语    /217
第十部分  数据分析前景
24  未来企业债市场数据分析展望    /221
债券数据和基本面数据    /221
金融数据第三方供应商    /222
文字识别使用的需求增加    /223
协议分析    /223
多场景分析    /224
数据挖掘    /225
指数    /225
定价和流动性    /226
对数据分析的担忧    /227
结语    /227