本文在前人研究票交所时代票据市场发展情况的基础上, 构建票据税后净收入理论模型框架, 并利用某银行 2018 年 1 ~10 月的票据相关运行数据对该模型进行数据模拟与模型检验。

本文旨在通过票据净收入模型及相关数据分析论证票交所新形势下各种票据交易模式优劣势, 探索实现银行票据净收入、 持票资产估值和交易效能最大化的票据交易模式组合。结果表明, 本文构建的票据净收入模型为票交所新形势下选择最优票据交易模式实现票据税后净收入最大化提供有效的模型理论及实践分析基础。

同时, 最优票据交易模式组合应最大程度实现市场利率风险可控、 资金规模利用最大化、 单位融资规模效能最大化、 再贴优先库存票最小化、 动态调整保持仓位最优化以及票据资产周转率最大化六大目标。

一、 票交所新形势下票据市场发展特征

2016 年 12 月 8 日, 上海票据交易所 (以下简称票交所) 正式挂牌成立, 中国票据市场发展开启了新的篇章。 近年来, 我国票据市场持续发展,规模快速扩大, 票据市场在快速发展过程中也存在市场透明度低、 交易效率不高、 基础设施发展滞后、 部分金融机构内控薄弱以及票据中介风险累积等问题。 票交所的成立, 也是中国票据市场从 “乱” 走向 “治” 的标志性事件。

2017 年以来, 在经济金融新常态发展的大背景下, 票交所新时代票据市场发展的新常态也将逐步显现, 其内涵主要表现为以下三个方面: 第一,票据业务回归本源, 与经济结构调整和融资结构优化相适应, 票据市场将在拓宽战略性新兴产业、 新能源汽车制造业以及高科技信息产业等行业企业融资渠道中发挥更大的作用, 银行票据贴现业务将在加强风险防控的基础上更加注重支持实体经济发展和结构调整; 第二, 票据市场规范经营,与经济金融增速新常态下的变化调整相适应, 票据市场融资规模增速预计将由先前 20% ~30% 的高速增长转变为中速的稳定增长; 第三, 票据市场多元化发展, 与金融市场脱媒和跨市场业务创新趋势相适应, 票据市场将呈现出票据融资脱媒和市场参与主体增多、 票据资金化运作越加明显、 票据跨市场创新和跨界发展更加深入、 电子票据发展逐步加快以及金融机构票据业务差异化经营和盈利模式更趋多元的新常态。

2018 年, 票交所新形势下票据市场发展特征具体表现为以下几个方面:第一, 10 月票交所全面完成纸电融合, 进一步奠定票交所票据市场核心地位; 第二, 票据市场纳税规则、 票据权利追索规则、 新会计准则以及票据风险资产计量规则等重要规则发生变化; 第三, 票据市场信息日益透明,通道资本受限, 民间票据平台化发展; 第四, 票据贴现利率长期低于贷款基准利率, 银行贷款票据化、 票据电子化发展趋势日益显著; 第五, 票据市场呈现票据交易集中化、 短期化、 智能化和衍生化四大趋势发展。

二、 票据净收入模型框架的建立

(一) 模型设定与指标选取

本文认为, 影响票据税后净收入的因素主要为持票规模、 转卖交易规模、 利差和加权平均剩余期限这四个因素。 根据占用票据融资规模和资金规模情况的不同以及资金成本的不同, 本文将票据资产总持票量 (P) 分为库存票 (K)、 正回购暂出票 (H)、 再贴票 (Z)、 逆回购票 (N) 和持有到期非标票 (F)。 假设某银行票据融资规模为 Lt, 票据资金规模为 Jt, 则

P = K + H + Z + N + F

Lt = K + H + Z

Jt = K + N + F

一般来说, 各家行每个月分配的票据融资规模 Lt 和资金规模 Jt 都是相对较为稳定的, 因此 Lt 和 Jt 值一般为稳定值, 且 P = Lt + Jt - K。 设票据资产加权平均利率为 R, 库存票 FTP 当月平均利率为 r, 当月 3 ~ 6 个月 FTP平均利率为 Ft, 票据转贴卖断规模为 Y, 转卖利率为 Rt, 转卖票据加权平均剩余天数为 St, 则

t 月当月的转卖税后非息为　0. 94Y × (R - Rt) × St/360t 月当月的税后净息为　库存票 t 月票据净息为　 K × (R - r) /12由于某银行正回购暂出票在资金端较库存票可多赚取平均 25 个基点息差, 故正回购暂出票据 t 月净息为

H × (R - r + 0. 25%) /12

再贴票 t 月净息为

Z × (R - r + Ft - 2. 25%) /12

由于逆回购市场报价一般高于某行 FTP 25 个基点左右, 故逆回购票据 t月净息为

N × 0. 25% /12

一般来说, 各家行对持有到期非标的 FTP 定价按照期限匹配法, 假设持有到期非标加权平均 FTP 为 Rf, 则持有到期非标 t 月净息为

F × (R - Rf) /12

直贴税 t 月为

Lt × R/12 × 6%

综上所述, 本文将票据税后净收入模型设定为

JSRt = [ K × (R - r) + H ×(R - r +0.25%) + Z × (R - r + Ft -2.25%) +N × 0.25%]/12 + F × (R - Rf) /12 - Lt × R/12 × 6% + Y × (R - Rt) × St/360 = [Lt × (0. 94R - r) + (Ft - 2. 25%) × Z + (H + N) × 0. 25% + F ×(R -Rf)] /12 + Y × (R -Rt) × St/360

(二) 模型检验与数据描述

为了保持数据统计口径的一致性, 本文使用的数据均是取自某行月底报表上公布的统计数据。 本文以某行 2018 年 1 ~10 月的历史数据回测检验了票据税后净收入模型的准确性, 2018 年 1 ~10 月的历史数据回测结果最大误差均保持在 8%以内, 下面以 6 月回测数据为例, 展示票据税后净收入模型准确性的过程如下:

1. 参数指标的选取。 6 月该行的融资规模为 42. 12 亿元 (可参见 6 月报表月底融资余额数据), K 为 21. 66 亿元 (见报表 1026 科目), H 为 2. 38 亿元 (2030 科目), Z 为 18. 08 亿元 (1030 科目), R 为 4. 65% (参见票据系统数据), r 为3. 65% (见 FTP 定价曲线), F6 (即6 月 Ft) 为4. 54% (见3 ~6 个月 FTP 定价曲线), F 为 17. 79 亿元 (1074 科目), Y 为 16. 01 亿元(1030 科目), St 为 133 天 (参见票据系统数据)。

2. 回测检验结果。 [216600 × (4. 65% -3. 65%) +23800 × (4. 65% -3. 65% + 0. 25%) + 180800 × (4. 65% - 3. 65% + 4. 54% - 2. 25%) +177900 × (4. 65% - 4. 3%)] /12 - 421200 × 4. 65% × 6% /12 + 160100 ×(4. 65% -4. 35%) ×133/360 = 832. 38 万元, 6 月实际税后净收入为 841. 06万元, 则回测结果误差仅为　832. 38 -841. 06 = -8. 68 万元, 该模型 6 月数据估测结果相对较好, 误差率仅为1%。

这说明该模型在预测估算票据税后净收入具备较强的理论和实践上的准确性, 为票交所新形势下选择最优票据交易模式实现票据税后净收入最大化奠定了有效的模型理论分析基础。

三、 票据交易模式分析

根据上述票据税后净收入模型可以看出, 影响银行净利息收入的最重要因素为持票规模 (P)、 转卖交易规模 (Y)、 利差 (包括融资余额息差和转卖交易价差) 和加权平均剩余期限 (S), 其中持票规模 P = K + H + Z +N + F, 由于 6 月某行再贴现息差为 R - r + F6 - 2. 25%, 高于库存票息差160 个基点左右, 持票规模 P 中最重要的因素为再贴规模 Z。 因此, 为实现

票据利润最大化, 本文认为融资规模等资源必须首先向再贴现倾斜, 尽量以再贴现业务优先。 由于正回购息差高于库存票息差 25 个基点左右, 而逆回购息差 25 个基点且不占用融资规模, 因此持票规模 P 中正回购规模 H 和逆回购规模 N 次之。

(一) 买断式直贴 + 转贴卖断交易模式

2018 年票据业务回归本源, “买断式直贴 + 转贴现卖断” 传统票据交易模式成为各大股份制商业银行做市商最主流的票据交易模式。 该种交易模式简单有效, 能最大程度规避利率风险, 实现票据无风险直转利差, 但随着票交所场内交易利率日趋透明化, 直贴市场竞争日益激烈, 直贴利差越来越薄, 大部分资金成本较高的银行直转利差远远无法覆盖行内风险资产计提和拨备成本。

从票据净收入模型来看, 为实现票据非息收入的最大化, 可从直转交易量、 直转利差和加权平均剩余期限三方面提升: 第一, 在权衡行内票据风险资产计提和拨备成本情况下, 全面提升有效直贴量和转贴现卖断量,加快票据周转率; 第二, 通过金融科技产品拓展高价值直贴客户, 在提升直贴买断利率的同时拓宽转贴现渠道降低转贴现卖断成本; 第三, 通过票据产品组合有效提升转卖票据加权平均剩余期限。

(二) 回购式直贴 + 质押式/ 买断式回购交易模式

目前来看, 各家行均以买断式开展直贴业务, 回购式直贴业务在票据市场上较为罕见, 但随着票交所新时代的到来, 各种票据产品制度也不断完善, 2018 年 10 月票交所全面完成纸电融合项目, 质押式和买断式回购交易将进一步活跃。 随着票交所相关制度的建立和完善, 企业商票信用环境将大幅改善, 目前商票融资成本较高, 商票的回购式直贴和买断式回购交易在一定程度上有效地规避了买入银行的企业信用风险, 因此, 随着券商和基金公司等非银金融机构参与票交所交易, 后期票交所时代商票的回购式直贴和买断式回购的交易市场潜力相对较大。

(三) 票据资管投资交易模式

2018 年 11 月 2 日票交所下发 《关于明确非法人产品申请接入中国票据交易系统材料报送要求的通知》 (票交所发 〔2018〕 77 号), 明确符合相关法律法规和监管规定的非法人产品可通过中国票据交易系统开展电票交易。

目前来看, 各家行票据资管分交易类和持有到期类两类, 票据持有到期类资管在投资期限上不同于交易类, 投资到期日即为票据止息日。 票据交易类资管相对来说期限更灵活、 利差更高。 票据资管交易模式主要为 A银行将已贴现的票据资产转贴现卖断给票交所非法人产品, 然后 B 银行投资该非法人产品为底层资产的票据资管收益权, 该种模式只占用各家行的资金规模。

(四) 正回购库存票 + 逆回购他行票交易模式

由于正回购只占用融资规模、 逆回购只占用资金规模, 而库存票不仅占用融资规模还占用资金规模, 因此可将 1 亿元在库票转换成 1 亿元正回购 +1 亿元逆回购, 这样每转换 1 亿元在库票的票据交易可实现息差增长 50个基点左右, 即每转换 1 亿元在库票可实现每月净息增长 4. 17 万元, 同时票据总持票量增加 1 亿元实现不加杠杆的增仓效果。

以某行2018 年6 月某一天的数据为例: 库存票 K =17. 43 亿元、 正回购暂出票 H =2. 38 亿元、 再贴票 Z =17. 29 亿元、 逆回购票 N =7. 45 亿元和持有到期非标票 F =14. 27 亿元, 票据资产总持票量 P = 17. 43 + 2. 38 + 17. 29+7. 45 +14. 27 =51. 82 亿元, 融资规模占用 L =17. 43 +2. 38 +17. 29 =37. 1亿元, 资金规模占用 J =17. 43 + 7. 45 +14. 27 =39. 15 亿元。

本文引入仓位的概念, 仓位 = P/ 满仓理论持票量, 该行某天满仓理论持票量为 83 亿元, 故该天时点仓位为 51. 82/83 = 62. 43%。 从票据资产结构来看, 库存票 K 过高而正回购 H 和逆回购 N 中该行票过低, 导致持票仓位较低。 由于正回购 H 相对过低, 导致资金规模接近上限但融资规模空 6亿元, 故应通过将部分库存票做正回购交易减少资金规模占用后再叙做适量逆回购。 由于存储再贴票、 小票、 财司票和商票等高价值票需要, 库存票量不宜过低, 本文认为库存量保持在满仓值的 10% 左右为宜, 故理论上可增加 15 亿元正回购和 16 亿元逆回购, 即理论上该票据交易模式将票据资产运作到极致每月可增加 64. 59 万元净息。

(五) 转卖库存票 + 逆回购他行票 + 月底转买等量票交易模式

首先, 转贴现卖断库存票与月底转买票量保持相等, 则银行票市场利率风险是保持不变的。 从理论上来说, 非息、 净息和持票资产价值之间是可以互相转换的: 该模式通过月初转贴现卖断库存票可降低持票资产价格转换为非息, 实现非息最大化; 通过某城商行 7 天或 14 天逆回购不断做高票价然后月底买回等量票可将净息转换成持票资产价格的提高; 月中选择少赚净息做高票价然后再卖断可将净息转换成非息。 因此, 该模式在市场利率风险不变的前提下可实现票据非息最大化。

其次, 通过转贴现卖断国股票或受市场欢迎期限票, 然后回购国股直贴城商票或大商票, 获取国股和城商之间 25 个基点左右的信用溢价, 这样可提升银行非息 + 净息 + 持票资产价值的总值, 该票据交易模式可提升票据区间估值, 进而在一定程度上提升交易效能。

再次, 由于 7 天或 14 天逆回购的资金成本理论上一般比在库资金成本低, 从某银行 2018 年 1 ~10 月 FTP 来看, 其 7 天 FTP 比在库资金成本低 89个基点, 因此, 扣除某城商行收取的回购和税费该模式下资金成本 r 低于放库存成本 45 个基点, 因此, 当库存票 FTP - 7 天 FTP > 26 个基点 (按票价4. 0%计算税费为 24 个基点) 时, 该票据交易模式将库存规模 K 转换成 7天逆回购可实现资金成本 r 最小化进而实现税后净息最大化。

最后, 由于逆回购只占用资金规模, 库存票不仅占用融资规模还占用资金规模, 从理论上来说, 为使交易效能最大化应充分占满资金规模, 同时减少融资规模占用。 假设按照 6 月某银行日均融资规模 35 亿元计算, 每1 亿元库存规模转换成逆回购至少可实现交易效能提升 2. 94%。 6 月库存规模在 20 亿元左右, 理论上月均至少可转换 7 亿元为逆回购, 因此, 理论上该模式可将银行交易效能提升 25%。

(六) 逆回购 + 月底等额转贴买断交易模式

假设某银行某日持票资产余额为 53. 42 亿元, 加权平均剩余期限为 131天, 理论上平均每月到期 8. 8 亿元, 按照某行主要靠直贴进票的模式是远远满足不了其票据到期补仓以及直转实现非息需要的, 需要直贴买入和转贴买入双核驱动才能改变其目前仓位始终过低的局面。 因此, 月初就开展等额当月到期票量的逆回购 + 月底等额转贴现买断的交易模式, 一方面, 月初就可实现提前补仓, 月中直贴就可全部直转出去实现更多非息而不用考虑用直贴票补仓的问题; 另一方面, 可充分占满资金规模, 在 2018 年资金相对宽松、 票据上涨概率不大、 空间不多的市场环境下可多实现近一个月的利润, 假设不考虑票价波动因素, 按照 6 月的转贴市场国股平均利率4. 1%和其库存 FTP 计算, 理论上按照该模式一个月可多实现 66. 73 万元利润。

(七) 高位增仓和低位减仓交易模式

从某银行 1 ~10 月数据来看, 其可交易票据资产仓位一直在 40% 以下,仓位相对过低, 前 10 个月在转贴利率下行过程中因大部分直贴票为满足再贴现及到期补充票据需要而无法通过直转实现超额非息, 且在转贴现利率下行期各家大银行都会以更低的利率在贴现市场上抢票, 补仓难度进一步加剧。 因此, 在转贴利率下行前期仓位不宜过低, 否则将导致票据非息实现难度大幅增加。

直贴买入、 转贴现买/ 卖断、 再贴现、 正回购以及逆回购等票据资产交易组合只是手段, 目的是寻求实现各个时点仓位最优化以及非息、 净息、票据资产价值、 交易效能最大化的最优解。 理论上来说, 通过最优的票据交易保持各个时点仓位的最优化就可实现票据净收入和票据资产价值的最大化。 保持仓位最优化就要求银行根据票据转贴现市场利率变化情况运用各种票据交易模式合理调整各个时点的票据资产仓位。

仓位的调整主要有两个维度: 第一, 持票规模; 第二, 加权平均剩余期限。 增仓就是通过票据交易增加实际持票规模和拉长票据资产加权平均剩余期限。 增仓在持票量维度理论上可通过以下三种方式: 第一, 表外行外代持; 第二, 表内只占资金规模的回购他行票 + 月底买断等额票; 第三,通过直贴买入或转贴现买入 + 正回购的票据交易。 在加权平均剩余期限维度理论上可通过以下三种方式: 第一, 直贴或转贴买入长期限票据; 第二,回购他行票 + 月底买断足年票; 第三, 转贴卖断短期票 (含托收票)。 反之则为减仓的交易模式。

由于持有到期资管票据无法运作流转且只能自然到期, 因此上文中某银行该日的仓位应剔除持有到期非标的影响可运作的票据资产仓位应为(51. 82 -14. 27) /83 =45. 24%。 回顾 1 ~10 月该银行的仓位情况不难看出,该行平均仓位远小于融资限额/ (融资限额 + 资金限额) (即 L/ (L + J))。

1 ~10 月可交易票据资产仓位过低主要原因有: 第一, 受直贴市场竞争加剧、 资本计提规则改变、 票据客群薄弱以及业务推动力度不够等因素影响,直贴量远远不足以支撑票据的到期及直转业务需要。 以该行 6 月数据为例,按平均每月直贴 12. 5 亿元, 上文中已计算出可交易票平均每月到期 8. 8 亿元左右, 持有到期非标票平均每月到期 4. 2 亿元, 另外还有每月 4 亿元再贴票源以及直转业务需要, 因此, 保守估计每月 27 亿元直贴量才能勉强满足业务需要, 但其平均每月直贴量连上述要求的一半都达不到。 第二, 该行1 ~10 月通过转贴现买入方式补仓的票据月均不超过 1 亿元, 对于票据交易模式灵活运用以及仓位、 转贴现市场把握和认识均不够到位。

因此, 建议可将每个月看成一个个小波段, 在每个月的相对高位增仓、在相对低位减仓。 考虑到市场利率风险以及存储再贴票、 商票、 小票、 财司票等高价值票需要, 假设票价保持不变时的合理可交易票据资产仓位应该为 L/ (L + J) + 30 天/ 加权平均剩余期限/2, 公式中 30 天/ 加权平均剩余期限/2 表示每个月到期票据资产百分比的一半。 同时, 在每个月月初或相对高位建议在此仓位上适当增仓 10%, 否则反之。 以某银行 6 月数据为例, 其6 月应保持的合理仓位为43/ (43 + 40) +30/131/2 =63%, 月初或

相对高位仓位应适当超过这个比例 10%。 在市场平稳的情况下, 合理的仓位可使银行享受超额净息的同时根据直贴情况有选择地卖断部分市场受欢迎的票实现超额中收; 假设遇到利率大幅上升的情况, 该行可通过卖断适量当月托收票、 季内票或部分高价票来逐步化解市场利率上升带来的非息亏损风险。 若遇到利率下行的情况, 该行可根据需要卖断高价票实现超市场预期的中收。

按照某银行 2018 年 1 ~10 月的数据来计算, 2 月 1 日该行持票资产余额为 48. 66 亿元, 加权平均剩余期限为 133 天, 票据利率低于市场平均利率32 个基点, 即 2 月 1 日该行票据资产价值低于市场平均利率水平下资产价值 575 万元; 7 月 1 日该行持票资产余额为 53. 42 亿元, 加权平均剩余期限为 131 天, 票据利率低于市场平均利率 18 个基点, 即 7 月 1 日该行票据资产价值低于全行平均利率水平下资产价值 350 万元。 可以看出, 7 月该行票据资产价值水平较 2 月初提升 225 万元左右。

四、 结论

为实现银行票据净收入、 持票资产估值和交易效能最大化, 票据交易模式应具体实现以下六大目标: 第一, 市场利率风险可控目标: 充分利用正回购和逆回购业务组合增仓, 根据业务需要在融资规模和资金规模之间转换, 建议保持任何时点市场利率风险可控, 不建议表外代持增仓, 切忌盲目利率预判满仓或空仓操作; 第二, 资金规模利用最大化目标: 通过逆回购使用资金规模一般来说能产生至少 25 个基点以上的利润, 在票据资管投资不断到期无法叙做的情况下, 资金限额内最大程度用足资金规模对银行来说收益较为可观; 第三, 单位融资规模效能最大化目标: 由于融资规模为交易效能的分母, 上文已计算出每减少 1 亿元融资规模可提升近 3% 的效能, 应通过票据交易买入高定价票源、 卖出低价票, 提升单位融资规模效能产出; 第四, 再贴最优先、 库存票最小化目标: 再贴业务利差最高,库存票不仅占融资规模还占资金规模且利差还最小; 第五, 保持时点仓位最优化目标: 本文认为在利率相对平稳阶段, 票据资产仓位应保持在 L/ (L+ J) +30 天/ 加权平均剩余期限/2, 在利率相对高位应在上述标准仓位的基础上增加 10%左右, 在利率相对低位应通过卖断交易将仓位维持在上述标准仓位下降 10%左右; 第六, 票据资产周转率最大化目标 : 每个月融资和资金规模是相对固定的, 只有不断地加大直贴买入、 转贴买入、 转贴卖出、 正回购以及逆回购业务量才能在有限的融资和资金资源里实现利润和票据资产价值的最大化。

——招商银行　方雄平