【金融基础学习】债券回购方式

news2025/7/21 13:28:36

债券回购作为货币市场的重要工具,本质上是一种以债券为抵押的短期资金借贷行为。在银行间市场,质押式回购与**买断式回购*是两种主要形式。

1. 质押式回购(Pledged Repo, RP) – 所有权不转移的短期融资工具

1.1 质押式回购概述

质押式回购是交易双方以债券为权利质押所进行的短期资金融通业务。在质押式回购交易中,资金融入方(正回购方) 在将债券出质给 资金融出方(逆回购方) 融入资金的同时,双方约定在将来某一日期由正回购方向逆回购方返还本金和按约定回购利率计算的利息,逆回购方向正回购方返还原出质债券。

质押式回购

1.2 核心特征

  • 债券作为质押品: 正回购方(资金融入方)将债券质押给逆回购方(资金融出方),以获取资金。
  • 所有权不转移: 在回购期间,债券的所有权仍然属于正回购方。逆回购方只是获得了债券的质押权(一种担保物权)。
  • 交易性质: 本质上是一种以债券为质押物的短期抵押贷款行为。

1.3 操作流程

  1. 初始交易: 正回购方卖出债券给逆回购方(但此时转移的是占有权而非完整的所有权),同时获得资金。
  2. 回购期间: 债券被冻结或托管在中证登公司(或中债登公司)等第三方机构,作为质押品。正回购方通常不能动用这些债券(如卖出、再质押等,除非协议允许且需符合规定)。
  3. 到期交易: 回购到期日,正回购方向逆回购方返还本金并支付利息(回购利息)。逆回购方收到本息后,解除债券质押,将债券返还给正回购方。

债券ETF质押式回购

1.4 质押式回购交易的关键点

  • 风险重点: 逆回购方的风险主要在于正回购方的信用风险(到期不还钱)。如果正回购方违约,逆回购方有权处置质押的债券来弥补损失(但处置过程可能有市场风险和流动性风险)。
  • 会计处理: 债券通常不移出正回购方的资产负债表(可能作为受限资产处理)。
  • 再融资/再交易: 质押的债券在质押期内一般不能再用于其他交易(如再质押或卖出),限制了正回购方的灵活性。
  • 清算方式: 主要是见券付款见款付券等。

1.5 债券质押式回购交易的条件

  1. 用于债券回购的券种必须信誉高、流动性好。沪、深证券交易所债券回购交易的抵押券主要是在交易所上市的国债和信用等级在 AAA以上的企业债券。
  2. 在回购交易过程中,以券融资方应确保在回购成交至购回日期间,其在登记结算机构(中国证券登记结算公司或中国国债登记结算公司)保留存放的回购抵押的债券量应大于融入资金量,否则将按卖空国债的规定予以处罚。
  3. 债券回购交易过程中的以资融券方,在初始交易前必须将足够的资金存入所委托的证券营业部的证券交易结算资金账户。在回购期内不得动用抵押债券。

2. 买断式回购(Outright Repo, Sell/Buy-Back) – 所有权转移的融券与融资结合

2.1 买断式回购概述

买断式回购是 资金融入方(正回购方) 以出售债券现券的方式,向 资金融出方(逆回购方) 融入资金,并按照约定利率和期限,以债券回购方式赎回债券现券。与封闭式相比,主要在于债券归属权发生改变,有一次卖出和一次赎回,成为两次现券交易的组合。

买断式回购

央行买断式逆回购

2.2 核心特征

  • 债券真实买卖: 正回购方(资金融入方)在初始交易时真实卖出债券给逆回购方(资金融出方),获得资金。
  • 所有权转移: 在回购期间,债券的所有权完全转移给了逆回购方。
  • 交易性质: 本质上包含两次独立的买卖交易:初始的即期卖出和远期的约定价格买回。形式上更像一种有担保的远期交易

2.3 操作流程

  1. 初始交易: 正回购方以即期价格将债券真实卖出给逆回购方,获得资金。此时债券所有权转移到逆回购方。
  2. 回购期间: 逆回购方作为债券的新所有者可以自由处置这些债券(如卖出、再质押给第三方、用于交割等),只要在回购到期日能买回相同数量和类型的债券还给正回购方即可(这是逆回购方的义务)。
  3. 到期交易: 回购到期日,正回购方以约定的远期价格(= 初始卖出价格 + 回购利息)从逆回购方买回相同数量和类型的债券。逆回购方收到买回价款(包含本金和利息)。

2.4 买断式回购的关键点

  • 风险重点:
    • 逆回购方的主要风险是正回购方的信用风险(到期不履行买回义务)。
    • 正回购方的主要风险是对手方风险:逆回购方在回购期间将债券卖出或质押给第三方后,可能无法在到期时归还债券(例如逆回购方破产),导致正回购方需要到市场上高价买入债券来平仓。
  • 会计处理: 债券在初始交易时移出正回购方的资产负债表,并计入逆回购方的资产负债表。
  • 再融资/再交易: 逆回购方在持有期内可以自由使用或处置债券(卖出、再质押等),提高了资金融出方的资金效率和灵活性。这也为市场提供了做空机制(逆回购方可以在回购期间卖出借来的债券)。
  • 清算方式: 初始交易和到期交易都需要进行券款对付

3. 质押式回购与买断式回购总结对比表

特征质押式回购 (Pledged Repo)买断式回购 (Outright Repo)
核心性质抵押贷款两次真实买卖 (即期卖出 + 远期买回)
所有权不转移 (仍归正回购方)完全转移 (归逆回购方)
交易本质一笔交易 (含质押和解除质押)两笔独立的买卖交易
债券处置权逆回购方无处置权 (仅质押权)逆回购方有完全处置权 (可卖出、再质押等)
正回购方风险较低 (主要担心质押品价值下跌影响覆盖率)较高 (担心逆回购方到期无法归还债券)
逆回购方风险较高 (主要依赖正回购方信用及质押品处置)较低 (拥有债券所有权,但需防范正回购方不买回)
会计处理债券通常不移表 (正回购方)债券移表 (出表给逆回购方)
再使用性质押债券一般不可再用逆回购方可自由使用/处置债券
提供做空 (逆回购方可卖出借入的债券)
清算要求相对简单 (见券付款/见款付券)要求高 (两次交易均需券款对付)
主要目的短期融资 (正回购方) / 获取利息 (逆回购方)短期融资 (正回购方) / 灵活运用资产/做空 (逆回购方)

4. 投资方应如何选择?

  • 正回购方 (融资方): 如果只是需要短期资金,不希望失去债券所有权,且能接受债券被冻结,通常会选择质押式回购(更主流,操作更简单)。
  • 逆回购方 (融券方/资金方):
    • 如果主要目的是获取稳定的利息回报,且不想承担处置债券的麻烦和市场风险,会选择质押式回购
    • 如果希望获得更高的灵活性(如利用债券进行再融资、套利、或实施做空策略),会选择买断式回购。买断式回购为逆回购方提供了更大的操作空间。
      质押式与买断式逆回购方式区别

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2397127.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

第五十九节:性能优化-GPU加速 (CUDA 模块)

在计算机视觉领域,实时性往往是关键瓶颈。当传统CPU处理高分辨率视频流或复杂算法时,力不从心。本文将深入探索OpenCV的CUDA模块,揭示如何通过GPU并行计算实现数量级的性能飞跃。 一、GPU加速:计算机视觉的必由之路 CPU的强项在于复杂逻辑和低延迟任务,但面对图像处理中高…

单元测试-概述入门

目录 main方法测试缺点: 在pom.xm中,引入junit的依赖。,在test/java目录下,创建测试类,并编写对应的测试方法,并在方法上声明test注解。 练习:验证身份证合法性 测试成功 测试失败 main方法测试缺点&am…

⚡ Hyperlane —— 比 Rocket 更快的 Rust Web 框架!

⚡ Hyperlane —— 比 Rocket 更快的 Rust Web 框架! 在现代 Web 服务开发中,开发者需要一个既轻量级又高性能的 HTTP 服务器库来简化开发流程,同时确保服务的高效运行。Hyperlane 正是为此而生——一个专为 Rust 开发者设计的 HTTP 服务器库…

《AI Agent项目开发实战》DeepSeek R1模型蒸馏入门实战

一、模型蒸馏环境部署 注:本次实验仍然采用Ubuntu操作系统,基本配置如下: 需要注意的是,本次公开课以Qwen 1.5-instruct模型为例进行蒸馏,从而能省略冷启动SFT过程,并且 由于Qwen系列模型本身性能较强&…

字节golang后端二面

前端接口使用restful格式,post与get的区别是什么? HTTP网络返回的状态码有哪些? go语言切片与数组的区别是什么? MySQL实现并发安全避免两个事务同时对一个记录写操作的手段有哪些? 如何实现业务的幂等性(在…

vscode + cmake + ninja+ gcc 搭建MCU开发环境

vscode cmake ninja gcc 搭建MCU开发环境 文章目录 vscode cmake ninja gcc 搭建MCU开发环境1. 前言2. 工具安装及介绍2.1 gcc2.1.1 gcc 介绍2.1.2 gcc 下载及安装 2.2 ninja2.2.1 ninja 介绍2.2 ninja 安装 2.3 cmake2.3.1 cmake 介绍2.3.2 cmake 安装 2.4 VScode 3. 上手…

三种经典算法优化无线传感器网络(WSN)覆盖(SSA-WSN、PSO-WSN、GWO-WSN),MATLAB代码实现

三种经典算法优化无线传感器网络(WSN)覆盖(SSA-WSN、PSO-WSN、GWO-WSN),MATLAB代码实现 目录 三种经典算法优化无线传感器网络(WSN)覆盖(SSA-WSN、PSO-WSN、GWO-WSN),MATLAB代码实现效果一览基本介绍程序设…

JVM 核心组件深度解析:堆、方法区、执行引擎与本地方法接口

一、JVM 堆内存:对象的生存与消亡之地 作为 Java 虚拟机中最大的内存区域,堆内存是所有对象实例的 “出生地” 与 “安息所”。从程序运行的角度看,所有通过new关键字创建的对象都在堆中分配内存,其生命周期完全由垃圾回收机制&am…

OpenCV4.4.0下载及初步配置(Win11)

目录 OpenCV4.4.0工具下载安装环境变量系统配置 OpenCV4.4.0 工具 系统:Windows 11 下载 OpenCV全版本百度网盘链接:: https://pan.baidu.com/s/15qTzucC6ela3bErdZ285oA?pwdjxuy 提取码: jxuy找到 opencv-4.0.0-vc14_vc15 下载得到 安装 运行op…

使用Mathematica观察多形式根的分布随参数的变化

有两种方式观察多项式的根随着参数变化:(1)直接制作一个小的动态视频;(2)绘制所有根形成的痕迹(locus)。 制作动态视频: (*Arg-plane plotting routine with plotting …

【C++高级主题】转换与多个基类

目录 一、多重继承的虚函数表结构:每个基类一个虚表 1.1 单继承与多重继承的虚表差异 1.2 代码示例:多重继承的虚函数覆盖 1.3 虚表结构示意图 二、指针与引用的类型转换:地址调整的底层逻辑 2.1 派生类指针转基类指针的地址偏移 2.2 …

『uniapp』添加桌面长按快捷操作 shortcuts(详细图文注释)

目录 手机环境适配说明安卓效果图代码 iOS(暂未实测,没有水果开发者)总结 欢迎关注 『uniapp』 专栏,持续更新中 欢迎关注 『uniapp』 专栏,持续更新中 手机环境适配说明 个别手机系统可能需要进行特别的权限设置,否则会无法使用 桌面快捷方式: 已知的有…

【LLM vs Agent】从语言模型到智能体,人工智能迈出的关键一步

目录 一、什么是 LLM?语言的天才,思维的起点 ✅ 特点小结: 二、什么是 Agent?智能的执行者,自主的决策者 ✅ 特点小结: 三、LLM 与 Agent 的关系:是工具,更是大脑 四、案例实战…

麦克风和电脑内播放声音实时识别转文字软件FunASR整合包V5下载

我基于FunASR制作的实时语音识别转文字软件当前更新到V5版本。软件可以实时识别麦克风声音和电脑内播放声音转为文字。 FunASR软件介绍 FunASR 是一款基础语音识别工具包和开源 SOTA 预训练模型,支持语音识别、语音活动检测、文本后处理等。 我使用FunASR制作了一…

PyTorch——卷积层(3)

conv_arithmetic/README.md at master vdumoulin/conv_arithmetic GitHub out_channel1 out_channel2

从 PyTorch 到 TensorFlow Lite:模型训练与推理

一、方案介绍 研发阶段:利用 PyTorch 的动态图特性进行快速原型验证,快速迭代模型设计。 灵活性与易用性:PyTorch 是一个非常灵活且易于使用的深度学习框架,特别适合研究和实验。其动态计算图特性使得模型的构建和调试变得更加直…

【存储基础】存储设备和服务器的关系和区别

文章目录 1. 存储设备和服务器的区别2. 客户端访问数据路径场景1:经过服务器处理场景2:客户端直连 3. 服务器作为"中转站"的作用 刚开始接触存储的时候,以为数据都是存放在服务器上的,服务器和存储设备是一个东西&#…

5.29打卡

浙大疏锦行 DAY 38 Dataset和Dataloader类 知识点回顾: 1. Dataset类的__getitem__和__len__方法(本质是python的特殊方法) 2. Dataloader类 3. minist手写数据集的了解 作业:了解下cifar数据集,尝试获取其中一张图…

【黑马程序员uniapp】项目配置、请求函数封装

黑马程序员前端项目uniapp小兔鲜儿微信小程序项目视频教程,基于Vue3TsPiniauni-app的最新组合技术栈开发的电商业务全流程_哔哩哔哩_bilibili 参考 有代码,还有app、h5页面、小程序的演示 小兔鲜儿-vue3ts-uniapp-一套代码多端部署: 小兔鲜儿-vue3ts-un…

PyTorch——DataLoader的使用

batch_size, drop_last 的用法 shuffle shuffleTrue 各批次训练的图像不一样 shuffleFalse 在第156step顺序一致