信用研究，一方面是基本面研究，通常涉及对行业、企业的基本面和资质进行研判分析，以评估其信用风险，囊括绝对水平和相对排序；另一方面，便是信用策略，更多还涉及市场分析及预期博弈，而相应的分析框架当中离不开信用利差，其是这个过程中需要用到的重要工具。

    　　本文作为信用策略框架构建的首篇，从信用定价和利差说起，详细介绍民生固收信用利差数据库的搭建、构成及运用，以供投资者参考。

    　　从信用定价和利差说起

    　　什么是信用利差？信用利差反映的就是信用债到期收益率相较于市场无风险利率的溢价，主要包括流动性溢价和信用溢价。

    　　有哪些信用利差？具体包括：微观层面的主体利差；中观层面的城投利差（细分之下有区域利差、行政层级利差）、产业利差（细分之下有行业利差、企业属性利差）；宏观层面的全体信用债的信用利差、评级利差、期限利差；特定品种利差（如公募、私募）。

    　　为什么要研究利差？信用利差相当于是一面镜子，反映的是市场定价的锚，我们对基本面的研究需要经历市场的检验，无论是被市场错杀的还是被市场追捧的区域和主体，都能通过信用利差反映出当前的情况。

    　　我们如何搭建信用利差数据库？

    　　如何计算个券利差？个券利差=个券中债估值收益率–对应期限的国开债收益率。关于无风险利率，我们结合不同期限结构曲线形态和实操难度，首先搭建步长0.01 年的历史国开债收益率数据库，继而进一步匹配计算时所需的对应期限的国开债基准收益率，尽可能减少简单线性插值法在计算时的偏误。

    　　选取哪些样本券？为满足不同的研究需求，我们将尽可能多的个券纳入样本券，即全部已发行信用债但不包括：（1）永续债和有担保债券；（2）对应计算节点剩余期限在10 年以上个券。

    　　纳入样本的个券有哪些？截至2023-02-24，共有75427 只信用债（曾）被纳入样本券，对应到每个计算节点，样本券数量占全部存量信用债的比重基本在70%以上。需要说明的是：75427 只是目前被纳入或曾经有段时间被纳入的个券数量；具体到每个计算交易日，只有该交易日该个券仍在存续期才会有个券利差的计算。

    　　信用利差数据库有哪些构成？2015 年以来（截至2023-02-24），我们共计算有408 个交易日数据，合计555.82 万条个券利差数据池。基于池内数据，我们可以构建我们所需要的任意利差曲线。此外，我们提供三种算法：简单平均、余额加权平均和中位数。

    　　可以实现哪些特定研究需求？

    　　我们对数据池内个券均贴有10+个基本分类“标签”，这些“标签”对应属性可任意合理随机组合，满足尽可能多的研究需求。比如：地市内不同平台利差比较&省内地市主平台利差对比、各省份不同类型平台利差比较、同一主体公募债及私募债利差比较&同一主体不同剩余期限利差比较等等。

    　　风险提示：指标滞后、含权债识别偏差、数据漏损、样本偏差、信用事件影响引致数据异常、城投口径偏差。