大类资产定价系列之四：可转债收益预测框架-20210904-国盛证券-28页_1mb

量化专题报告总结：可转债收益预测框架

核心内容

本报告构建了一个可转债长期收益预测框架，用于分析不同性质转债的收益特征，并据此设计“固收+”策略。报告通过收益分解模型，将可转债收益分为平价收益、期权估值收益与债底收益三部分，分别进行预测，并结合历史数据验证模型的有效性。

主要观点

• 可转债性质分类：可转债根据平价溢价率分为偏债型、平衡型与偏股型。偏债型与平衡型具有较低下行风险与较高价格弹性，适合长期持有；偏股型则类似股票，价格波动大，适合短线交易。
• 收益来源分解：可转债收益来源于平价收益（正股与转股价变化）、期权估值收益（隐含波动率与历史波动率差值）以及债底收益（利率债与信用债超额收益）。
• “固收+”策略构建：通过季度调仓，选择预期收益前30%的平衡型与偏债型可转债进行等权配置，构建了风险可控、收益稳定的“固收+”策略，自2018年以来年化收益率达7.7%。
• 模型有效性验证：收益预测模型与历史真实收益走势相近，但需注意未来市场环境变化可能导致模型失效。

关键信息

一、不同性质转债的收益与风险特征

二、收益分解模型

• 平价收益：由正股收益率与转股价下修收益率构成，预测方式基于正股指数回归与下修模拟。
• 期权估值收益：由隐含波动率与历史波动率差值预测，用于衡量转债的估值水平。
• 债底收益：拆分为利率债收益与信用债超额收益，使用均值-动量模型与均值回归模型预测。

三、“固收+”策略表现

• 回测时间：2017年1月至2021年8月。
• 调仓规则：季度调仓，若转债退出或付息则持有现金。
• 策略表现：
  • 年化收益率：7.7%
  • 波动率：3.4%
  • 最大回撤：3.8%
  • 夏普比率：2.23

四、模型预测误差分析

• 债底预测误差：平均误差在0.6以内，随着期限增加误差逐渐增大，但整体控制在2以内。
• 平价与隐波预测：平价预测与实际值接近，隐波预测基于历史波动率中枢与波动率差值中枢，模型表现优于直接使用历史中位数。

风险提示

• 模型基于历史数据与统计方法，未来市场环境变化可能导致预测失效。
• 需注意市场情绪波动对隐含波动率的影响，以及下修条款执行率对策略收益的影响。

附：策略参数

• 转债池筛选：平价溢价率小于20%，余额大于3亿元，评级高于AA-。
• 调仓频率：每季度一次。
• 风险控制：目标波动率控制在3%左右。

图表目录（摘要）

• 图表1：不同平价转债特点与交易者
• 图表4：转债收益来源分解
• 图表5：转债收益来源分解
• 图表7：不同平价转债退出情况占比
• 图表8：各退出方式平均持有交易日天数
• 图表10：不同平价溢价率下转债年化持有期收益
• 图表12：正股未来一年平均收益率预测与真实值
• 图表13：下修次数与下修幅度
• 图表14：下修统计表格
• 图表15：路径下修概率与下修距离底价的中位数
• 图表17：市场平均下修收益率与平价收益率
• 图表19：平衡型转债底价溢价率与隐波中位数
• 图表22：市场平均隐波与正股历史波动率之差
• 图表26：真实市场平均隐波与预测隐波中枢
• 图表35：平衡型与偏债型转债真实收益与预期收益
• 图表37：策略净值与比价
• 图表38：策略统计
• 图表39：策略净值
• 图表40：平衡型与偏债型转债历史波动率中枢
• 图表41：季度换手率与持有转债个数
• 图表42：策略统计

参考文献

• Ingersoll, J. E. "A contingent-claims valuation of convertible securities." Journal of Financial Economics (1977).
• Feng, Y., B. H. Huang, and Y. Huang. "Valuing resettable convertible bonds: Based on path decomposing." Finance Research Letters (2016):279-290.
• 郑振龙, 林海. 《中国可转换债券定价研究》. 厦门大学学报:哲学社会科学版 02(2004):93-99.