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固定收益专题报告：超长信用债如何定价？超长信用债发行量大幅度上升，亟需合理定价手段作为交易参照。但超长信用债期限长， 受多种因素影响，定价难度较大，传统方法难以有效应对其复杂性。改进后的收益率曲 线拟合法可以提供一个相对可靠的参照。

传统的超长债定价方法存在局限性：插值法能够提供平滑的拟合曲线，但无法进行区间 外预测，难以对新发行的或交易不活跃的超长债进行定价；静态拟合法依赖模型设定， 难以反映市场趋势，且部分模型在刻画短端复杂的倒挂现象时存在不足。

在传统静态 Nelson-Siegel 模型基础上引入 Diebold-Li 模型 (D-L 模型)，并结合数值优 化和数据趋势性处理的方法，大幅度提升了预测精度。D-L 模型的方程中包含三个因子， 分别控制了曲线的水平高度、斜率和曲率，通过对水平因子、斜率因子和曲率因子的刻 画，可以展现不同债券的期限结构特点。

D-L 模型是特殊版本的 Nelson-Siegel 模型，能够有效控制期限结构形态，并且对数据 的要求较低。对长债的定价需要充分发挥 D-L 模型能够有效控制期限结构形态的能力， 针对不同类型的债券分类优化求参使得长债定价精确性进一步提升。

为进一步提高定价预测能力，可以对 D-L 模型进行三方面的改进，具体包括参数设定， 正则化处理，以及数据趋势性处理。在参数设定改进中， 针对不同债券评级、不同债 权类型对关键参数进行细致的设定和优化，确保模型能有效控制曲线的曲率和斜率；在 正则化处理时，加入 L1 正则化处理，提高模型对长端的泛化预测能力并减少过拟合的 现象；对数据趋势性处理时，考虑到债券价格对经济因素变化的滞后性，报告对不同数 据进行加权处理，在一定时间范围内能够有效跟踪超长债价格的趋势性变化。

为更准确地预测个券价格，我们对债券进行了细化分类，将信用债区分产业债和城投债， 在城投债中加入了隐含评级分类、是否永续债分类、是否担保发行分类、是否公募发行 分类；产业债则在此基础上进一步加入了行业划分。细化分类后的数据能够使模型更精 准地捕捉到每个细分类别下对收益率产生影响的关键因素，从而提高预测的精度。

报告选取了三个不同场景下的案例进行分析，验证了改进后的 D-L 模型的有效性，具体 包括：首次发行的超长债、交易价格和中债估值偏差较大的债券、交易价格和中债估值 偏差较小的债券。

为了检验模型的有效性，我们在不同的应用场景下，随机选取了不同时间、不同债券的 交易信息进行测试。具体来说，对于首次发行且缺乏交易信息和机构估值的超长债，模 型仍然取得了较好的估价精度，并通过预测其后续收益率走势验证了模型的定价能力。

对于已经存续的有估值和交易信息的债券，若债券初始交易价格和中债估值偏差较大， 本模型能够预测价格后续趋势性调整，在误差范围内做到事先预测而非事后调整；对初 始交易价格和中债估值偏差较小的债券，模型预测价格和各类估值基本一致，也充分说 明模型定价和预测能力具备一定的可靠性。