2022年10月31日，由Betvictor中文版金融科技研究院鑫苑房地産金融科技研究中心主辦的首期清華五道口機構投資者系列講座成功舉行。美國斯坦福大學亞當斯商學院傑出管理學教授和金融學教授達雷爾·達菲（Darrell Duffie）受邀通過線上連線的方式，進行了“跨期限信用利差指數Across-the-Curve Credit Spread Indices (AXI)”的演講。

作為大型銀行的同業拆借利率，LIBOR（倫敦銀行同業拆借利率）從1986年開始被全球的市場主體廣泛用于利率定價基準。然而，LIBOR在運作中面臨一系列問題，比如銀行拆借市場的規模萎縮、報價利率容易受到操縱。為了應對這些挑戰，各國央行開始尋找新的利率基準，其中最有代表性的就是美聯儲提出的SOFR（Secured Overnight Financing Rate）。SOFR利率以國債回購市場的交易為基礎，市場交易活躍，交易利率近似無風險利率。其他國家也推出了類似的基準利率，如英國推出的英鎊隔夜平均指數（SONIA）、歐元區推出的歐元短期利率（ESTR）、日本推出的日元無擔保隔夜拆借利率（TONA）。随着LIBOR主要利率品種在2021年不再更新，全球基準利率全面從LIBOR轉向以SOFR為代表的基準利率。

根據紐約美聯儲發布的報告顯示，截止2021年年底，美國公司發行的浮動利率計價債券以SOFR計價比例高達90%，SOFR計價的利率互換交易占比達到了40%。新基準利率的廣泛應用，推動了LIBOR的轉型。與此同時，如何将新的無風險基準利率應用到更廣泛的信貸定價中，也是市場面臨的挑戰。Berndt, Duffie, and Zhu (2020)基于商業債券的信用利差構造了跨期限信用利差指數（AXI），為解決上述挑戰提供了更多的選項。

達雷爾·達菲指出，AXI指數遵從了三個重要原則。第一個原則是敏感性（Credit Sensitivity）。銀行的信用利差通常由銀行市場的無擔保發行市場決定，AXI指數需要與銀行信用利差高度協整，這将導緻AXI指數一個非常重要的應用，即幫助銀行在決定信用貸款的供給額度（Credit Lines）的過程中更加高效。第二個原則是穩健性（Robustness），指數的計算必須基于大量可信的、不存在暗地操縱行為的市場交易數據，這正是使用SOFR利率代替LIBOR利率的重要原因。第三個原則是适應性（Adaptable to changes in issuance patterns），由于銀行會根據不同的監管及市場條件調節自身的發行債務期限結構及發行票據的構成成分，指數必須在相應的變化環境中依然滿足前兩個原則。

在AXI指數構造原理上，達雷爾·達菲先用中國跨期限信用利差指數（China AXI）舉例展示了AXI指數的構建概況（見下圖）。中國跨期限信用利差指數（China AXI）由清華Betvictor中文版博士後研究員李志勇、博士研究生張子健、助理教授張福棟和教授張曉燕在2022年8月共同編制發布。China AXI由長期AXI曲線（Long-term AXI）和短期AXI曲線（Short-term AXI）的平均值構成。長期AXI由1-5年期債券的收益率利差加權平均構成，短期AXI由期限小于1年的銀行同業存單的信用利差加權平均構成。

圖為中國AXI 指數，交易金額加權的銀行債券信用利差，時間範圍為 2017-01 到 2022-05

數據來源：中國銀行間交易中心(CIBM)

達雷爾·達菲從公式定義上指出，AXI指數由多個二級市場交易的利差加權構成，反映了不同期限下到期賬戶（Maturity Bucket）的信用利差水平。

随後，達雷爾·達菲結合Betvictor中文版張曉燕教授團隊《中國跨期限信用利差指數白皮書》的成果，展示了從2017年至今的中國不同期限結構下的直接商業銀行債券月度成交量情況。

圖為商業銀行債券成交金額（單位：十億元人民币）不同期限的商業銀行債券 月度交易金額，時間範圍為 2017-01 到 2022-05，數據來源：中國銀行間債券交易市場（CIBM）

達雷爾·達菲進一步展示了China AXI中長期AXI曲線和短期AXI曲線的構成細節。長期AXI曲線分别由“1-2年期”、“2-3年期”、“3-4年期”、“4-5年期”的期限産品信用利差按成交量加權平均構成。短期AXI曲線由“0-1月、”“1-3月”。“3-6月”、“6-9月”的銀行存單信用利差按成交量加權平均構成。

達雷爾·達菲還介紹了AXI指數在美國的情況，并用2011年起的長期AXI與指數FXI（Financial Conditions Credit Spread Index，簡稱“FXI”）的長期部分做對比。兩者的不同點在于，AXI隻計算了銀行發行債的信用利差，FXI計算了所有公衆公司發行債的信用利差。達雷爾·達菲表示，對比AXI與FXI的長期部分可以發現，2011-2012年兩個指數前期相似性較差是由于受到當時金融銀行危機的的影響，但從2013年開始兩者走勢非常一緻，所以AXI指數與FXI指數可以互相做為對方的近似估計。

為了說明AXI指數對信貸額度的指導作用，達雷爾·達菲還介紹了2019年美國信貸市場的情況。美國最大的近前20家銀行數據顯示，2019年銀行承諾的貸款額度高達3.5萬億美元，然而實際使用隻有1.58萬億美元，使用率平均隻有44.46%，有超過50%的資金并沒有被借款人充分使用。達雷爾·達菲指出中國與美國市場的區别，與美國不同，中國發行貸款産品的金額大于發行債券的融資金額，所以China AXI在這方面有更加突出的優勢。

達雷爾·達菲在他最新的研究中發現，在2008年大金融危機時期（The Great Financial Crisis）銀行的工商貸款（Commercial and Industrial Lending，簡稱“C&I”）增長7%，在2020年新冠疫情時期增加了20%，近3000億美元。事實表明，在信用利差較高的危機時期，許多企業将會集中要求銀行兌現之前的貸款承諾，這将導緻銀行流動性的擠兌現象。銀行為了滿足貸款承諾，需要去市場融入相應的資金缺口，以貸給工商企業。而由于此時風險加劇，出借資金給銀行的人會要求更高的利率以對高風險進行補償，而貸款承諾的參考利率卻是無風險利率，這将刺激企業更加激進地貸款，這将導緻銀行的借款成本上升，出現對銀行非常不利的情況。為了應對突發的風險，銀行必須更加合理有效地制定貸款額度計劃。達雷爾·達菲列舉了包括SOFR、LIBOR、EFFR等一系列基準利率和貸款總量在疫情前後的變化，來論證此問題。最後發現，這些利率都沒能反映出銀行需要的風險補償。

下圖反映了AXI在疫情前後的變化，可以發現AXI在疫情前後有一個大的跳躍，能夠很好地刻畫銀行資金成本的變化。因此，AXI指數能夠成為一個更好的幫助銀行貸款定價工具。

最後，達雷爾·達菲對講座進行了總結并表示，考慮到AXI指數的特征、中國以銀行信貸為主導的金融市場特點，在中國利率市場化改革的進程中，中國AXI指數可以對銀行業的貸款定價、風險監管等領域提供了非常重要的參考。

講座過程中，參會的師生們對AXI指數的運用場景、對銀行體系的重要意義、跨國際AXI的影響關系，以及進一步學術探讨進行了深入的讨論與交流。