新冠病毒感染率对“一带一路”沿线国家主权债务违约率的影响
前文“一带一路”沿线国家主权债务违约风险解析对“一带一路”沿线国家主权债务的信用评级变化、信用互换价格变化和预期违约率做了分析。这篇文章通过建立面板回归模型，进一步对“一带一路”沿线国家主权债务信用违约互换变动与新冠病毒（Covid-19）感染率做了敏感性分析。此次分析的主要目的在于了解和总结新冠病毒感染率对其各国主权债务违约率产生了多大的影响。
在66个“一带一路”沿线国家中，我们选取了35个有信用违约互换和 Covid-19 数据的国家。黎巴嫩因为已经处于违约状态，因此不包括在回归模型的样本中。我们选取3月11日（WHO定义 Covid-19 疫情为“全球大流行”）至6月30日期间34个国家的周数据建立面板数据 （panel data）回归模型。我们发现，在混合估计模型下，当对所有国家的数据不做区分时，信用违约互换的变动与 Covid-19 感染率之间没有显著的相关性。当我们引入财政约束变量时，我们发现财政能力较弱的国家的主权信用违约互换与 Covid-19 感染率之间存在正的相关性，财政能力较强的国家的主权信用违约互换与 Covid-19 感染率之间则存在负的相关性。财政能力较强的国家的 Covid-19 感染率每增加1 (1000个人中)，主权信用违约互换价格平均会下降70个基点，而财政能力较弱的国家的 Covid-19 感染率每增加1（1000个人中），主权信用违约互换价格则平均会增加75个基点，即财政能力较弱的国家会在财政能力较强的国家的基础上额外增加145个基点。
这些初步证据表明市场预期财政能力较强的国家可以较快地从疫情中恢复，而财政能力较弱的国家的经济受到疫情的影响更为严重，也需要更长的时间恢复到正常水平。
下面我们对样本选取和分析的结果做详细的介绍。
一，国家选取
“一带一路”沿线国家中，我们选取以下35个有信用违约互换和 Covid-19 数据的国家进行分析。
二，变量介绍
本文分析主要用到的变量为各国主权信用违约互换的变动，Covid-19 感染率以及财政约束变量。其中主权信用违约互换的变动为信用违约互换的周变动率。Covid-19 感染率为某个国家1000个人中 Covid-19 的每周新增感染人数。对于财政约束变量，我们选取标普国家主权评级、GDP 增长率、失业率、政府总债务占 GDP 的比率、国家储蓄率、政府总开支占 GDP的比率这六个因素来对每个国家的财政能力进行衡量。其中标普信用评级、GDP 增长率和国家储蓄率越高，表明该国财政能力越好；而失业率，政府债务占 GDP 的比率，政府开支占 GDP 的比率越高，则表明该国财政能力越弱。由于数据的可获取性，标普信用评级截止到6月30日，其他因素则选自2019年10月世界银行的经济报告。
三，数据透视
下图为截止到6月30日35个国家的感染率情况，其中卡塔尔的累计感染率最高为34.9，泰国的感染率最低为0.05，感染率中位数为0.91。
下图为各国的主权信用违约互换在3月10日至6月30日期间最大的变动率情况。其中泰国的变动率最高为4.72，立陶宛的变动率最低为0.17，中位数为1.81。感染率的高低与信用利差曲线的变动幅度不一致，即信用利差的变动并不由感染率因素唯一决定，每个国家的财政能力、卫生条件、经济情况以及资本市场的自由程度都会影响信用利差曲线的变动幅度。本文主要分析国家的财政能力对信用利差曲线的影响。
为建立每个国家的综合财政能力指标，我们先对标普信用评级，GDP 增长率，国家储蓄率，失业率，政府债务占 GDP 的比率，和政府开支占 GDP 的比率这6个因素的每一个做标准化的处理。具体方法为：对于每个因素我们算出35个国家中的最大值和最小值的差值，然后用每个国家的数值减去样本的最小值（或者最大值减去每个国家的数值）后除以这个差值。因此，对于每个国家，6个因素的数值区间均为0到1。我们选取6个标准化的因素的平均值作为每个国家的综合财政约束能力指标。如下图所示，数值越高表明该国的财政能力越弱。
35个“一带一路”沿线国家中，黎巴嫩的财政能力最弱，政府负债占 GDP 比率高达到155%，失业率达到11.35%，而 GDP 增长率仅为0.2%。该国政府于今年3月宣布停止偿还12亿的欧洲美元债券，标普已将其主权债信用评级降至 SD ，即选择性违约。而最近的黎巴嫩首都爆炸事件更是使该国的经济雪上加霜。
这里需要解释一下虽然标普在今年5月20日把斯里兰卡的主权债评级调至 B- (垃圾级)，但是我们用6个影响因子计算出来的斯里兰卡的财政约束指标却在中位值以下，即我们在模型中认为斯里兰卡的财政能力处于平均水平。这是因为我们采用的衡量财务能力的指标都基于2019年10月份世界银行的经济报告，从而没有考虑到最新的数据的变化，也表明我们的财务指标在衡量财政约束能力是有一定的限制。为了更好的提高模型的解释度，我们也许可以赋予评级更大的权重，因为评级可以反应至6月份的国家的财政情况，而且评级本身已经包含了不仅仅限于我们提到的更多影响财政能力的因素。
四，主权债信用违约互换变化的敏感性分析
下图展示财政指标小于中位数（即财政较强）的国家的主权债 CDS 价格的变化情况。
我们发现财政较强的国家的主权债 CDS 价格的弹性较大，恢复能力较强。我们选取3月11日（WHO定义 Covid-19 疫情为“全球大流行”）至6月30日期间的周数据建立面板回归模型，发现财政较强的国家的主权信用互换变动与 Covid-19 感染率之间则存在负的相关性。财政能力较强的国家的 Covid-19 感染率每增加1 (1000个人中)，主权信用违约互换平均会下降70个基点。这个回归结果与下图选取的财政能力较强的国家的主权信用违约互换的变动趋势一致，即随着时间的变化（累计感染率上升），财政能力较强的国家的主权信用违约互换的变动呈大幅下降趋势，即市场预期财政能力较强的国家可以较快地从疫情中恢复。平均来看，6月30日的信用违约互换在峰值（3月20日左右）的水平上下降了近65%。
对于财政能力较弱的国家，我们的面板回归模型表明财政较弱的国家的主权信用违约互换与 Covid-19 感染率之间存在正的相关性。财政能力较弱的国家的Covid-19感染率每增加1（1000个人中），主权信用互换则平均会增加75个基点。下图为财政指标大于中位数（也就是财政较弱）的国家的主权债信用违约互换的变化情况。回归结果和下图各国的信用违约互换的变化情况都表明市场预期财政能力较弱的国家的经济所受到疫情的影响更为严重，也需要更长的时间恢复到正常水平。
另外我们考虑到3月份美元的流动性冲击对信用互换曲线的影响，我们在回归模型中加入了各国对美元的汇率作为解释变量，模型表明美元升值与信用利差曲线呈现负相关关系，同时我们在回归中加入每周的时间虚拟变量作为解释变量。