以資料聚焦重點，重點永不失焦！歡迎閱讀“彭博資料洞察”系列文章。本系列文章基於超過8000個彭博企業資料集，為您提供有關市場熱點問題、最新趨勢的深度分析與洞見。您可點選文末“閱讀原文”連結，聯絡我們預約有關資料服務的演示。
本期聚焦：
透過交易資料搶先了解公司表現與行業趨勢
提前瞭解行業趨勢
通脹上行時，餐飲支出往往是消費者首先考慮削減的開支之一。這在2023年高通脹期間是如何體現的？公司財務時間點資料和 Bloomberg Second Measure交易資料等研究資料產品可以幫助使用者提前瞭解一家公司的表現。
如圖1所示，您可以使用最新工具查詢必要的資料，透過 Python UDM* API來簡化對美國餐飲企業資料集的查詢工作。其中一個重要功能包括檢索資料欄位的自動完成，研究人員和資料科學家可以藉此查詢資料。
*統一資料模型(UDM)是一個彭博專有的資料模型，可以利用先進的資料模型幫助客戶將所有的資料集與實體、金融工具、市場和價格進行連線。
圖1：統一資料模型Python UDM API程式碼片段，顯示了可簡化資料查詢的自動完成功能
資料來源：Bloomberg Second Measure，彭博企業資料科學
在債券選擇中使用信用指標回測
企業信貸的系統化投資策略通常涉及根據投資者理想的風險回報狀況選擇一系列債券買入。近年來，隨著公司債券交易的電子化比例不斷上升，這一領域取得了顯著增長。
這一領域的投資策略傳統上依賴於通常由第三方評級機構釋出的信用評級。然而，隨著更可靠的公司財務資料和債券市場資料出爐，更多的量化信用風險指標日益被應用於這一領域。彭博信用分析工具產品提供基於模型的違約風險（DRSK）和市場隱含違約機率（MIPD）指標，可以幫助投資者制定系統化的公司債券交易策略。
DRSK和MIPD資料解決方案計算債券發行人在特定時間段（如未來六個月或五年）的違約機率，但它們的計算方法有所不同：
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DRSK使用彭博企業違約資料庫，基於公司特徵、業績指標以及股價（僅適用於上市公司）將專有量化模型與違約事件擬合。
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MIPD則使用BVAL的評估債券價格直接推算違約機率。MIPD指標提供市場對發行人信用度的每日概況。這些指標可以快速捕捉與發行人有關的新聞和市場事件，涵蓋全球超過3.6萬家發債公司和主權主體。
因此，MIPD通常會比DRSK高出很多，反映債券價格所蘊含的市場風險溢價。就其本質而言，DRSK模型的風險分析是基於股市動態和公司基本面，而MIPD則主要基於債券市場投資者的預期。
圖2顯示了上述兩個指標針對美國高收益公司債指數涵蓋的發行人總體隨時間變化的平均情況。
圖2：2022-2024年平均違約機率
說明：彭博美國高收益公司債指數所納入債券的發行人在一年內的平均違約率。來源：彭博企業資料
值得注意的是，2023年3月矽谷銀行崩盤後，市場隱含的信用風險大幅增加，而這一變化並未在同等程度上反映在主要由基本面驅動的DRSK指標中。這表明，當時可能存在潛在的交易機會。
我們分析了一種系統化策略，即避免DRSK值較高的債券（降低基本面違約風險），買入其餘債券中MIPD值最高的債券。其中DRSK和MIPD閾值的選擇分別對應困境債券和低評級債券。
其結果表明，在分析期間（2022-2024年），這一簡單策略的表現優於整體指數。您可解鎖全文檢視不同投資策略表現的具體資料及圖表。
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