固定收益专题：如何理解当前转债估值在历史中所处的位置-20200602-广发证券-12页_829kb

固定收益专题总结

核心内容概述

本文聚焦于转债市场估值分析，探讨了如何更准确地在历史维度上对不同平价价位的转债估值进行比较。作者指出，传统的线性回归方法在修正估值时存在低估高平价和低平价组的问题，因此引入了对数线性回归和多项式回归方法以提高拟合精度。通过比较三种方法的拟合效果，得出多项式回归整体拟合度最高，但其在高平价区段可能存在高估风险。因此，作者建议根据平价区间选择不同的回归方法进行估值修正。

主要观点

• 线性回归的局限性：线性回归方法在修正不同平价价位的转债估值时，由于趋势线凸向原点，可能低估高平价和低平价转债的估值水平。
• 对数线性回归与多项式回归的引入：为改善线性回归的拟合效果，作者引入了对数线性回归和多项式回归两种方法。其中，对数线性回归通过对平价取对数，使得平价与转股溢价率之间的关系更接近线性；多项式回归则通过加入二次项，构建曲线关系以提高拟合度。
• 回归方法的适用区间：由于多项式回归在高平价区段可能高估转股溢价率，因此建议在110元及以上平价区间使用对数线性回归；而在100元及以下平价区间使用多项式回归。
• 当前转债市场估值水平：即使经历了估值压缩，当前转债市场各价位的估值仍处于较高的历史分位点，说明市场尚未真正“触底”。这主要归因于2019年下半年以来的高估值积累，短期调整难以完全消化。
• 投资策略建议：在当前环境下，投资者应谨慎对待高估值品种，优先考虑估值相对温和的个券，如博威转债、长集转债和中天转债；对于高估值品种，应关注债底保护较强的银行和券商转债。

关键信息

• 回归模型：

  • 线性回归：$ y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + u_i $
  • 对数线性回归：$ y_i = \beta_0 + \beta_1 \ln(x_i) + u_i $
  • 多项式回归：$ y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \beta_2 x_i^2 + u_i $

• 拟合效果对比：

  • 线性回归：R²均值为0.778，中位数为0.801。
  • 对数线性回归：R²均值为0.842，中位数为0.879。
  • 多项式回归：R²均值为0.902，中位数为0.931，整体拟合度最高。

• 估值分位数分析：

  • 2017年以来的估值分位数：各价位均处于较高水平，110元及以上估值分位数约80%，100元及以下估值分位数约60%。
  • 2010年以来的估值分位数：各价位估值处于中等偏高水平，且多数仍高于50%分位点。
  • 2018年12月28日的估值分位数：各价位估值均处于历史低位，显示当时市场情绪较为低迷。

• 策略建议：

  • 优先选择估值相对温和的个券。
  • 对于高估值品种，应关注债底保护较强的银行和券商转债。

风险提示

• 转债市场可能爆发新一轮炒作性交易。
• 前期炒作交易可能导致转债交易规则出现调整。

投资评级说明

• 行业投资评级：

  • 买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘10%以上。
  • 持有：预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-10%～+10%。
  • 卖出：预期未来12个月内，股价表现弱于大盘10%以上。

• 公司投资评级：

  • 买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘15%以上。
  • 增持：预期未来12个月内，股价表现强于大盘5%～15%。
  • 持有：预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-5%～+5%。
  • 卖出：预期未来12个月内，股价表现弱于大盘5%以上。

联系信息

• 分析师：刘郁
• 联系人：田乐蒙
• 邮箱：shliuyu@gf.com.cn、tianlemeng@gf.com.cn
• SAC执证号：S0260520010001
• SFC CE No.：BPM217

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