• 票据持续逾期名单数据简介与重要性 [page::0][page::1][page::2]

- 上海票据交易所自2021年11月底开始公布持续逾期名单，覆盖出现3次以上付款逾期且仍有逾期余额的企业。
- 逾期名单中的上市公司被视为信用风险上升，未来股价存在负面影响。

• 上市公司逾期数量分布与行业覆盖 [page::2][page::3]

- 上市公司逾期数量约30家左右，近半年保持稳定波动，上述企业分布在沪深300、中证500、中证1000等多指数中较均匀。

• 单期逾期组合构建与绩效 [page::0][page::3][page::4][page::8]

- 每月等权构建逾期股票组合，基于2021/11-2022/12回测，市场基准相对组合的年化超额收益为27.36%，信息比率1.76，月度胜率71.43%，最大回撤6.11%，体现良好的负向选股效果。

• 多期逾期数据组合构建与表现 [page::4][page::5][page::8]

- 根据过去3期逾期名单，区分出现1次、2次和3次的股票构建三组组合。
- 出现3次组合表现最差，年化超额收益达41.44%，信息比率1.50，月度胜率75%，最大回撤14.74%，说明出现频次越多，未来跑输风险越大。

• 边际变化视角下的逾期组合分析 [page::5][page::6][page::7][page::8]

- 以过去两期逾期名单构造“新增”（当期新增逾期）、“好转”（逾期状态解除）、“连续”（连续逾期）三种组合。
- 连续逾期组合年化超额收益23.27%，而“好转”组合则反向跑赢市场，年化超额收益12.56%。

• 逾期组合绩效汇总表 [page::1][page::8]

| 组合类型 | 年化收益率 | 年化波动率 | 信息比率 | 月度胜率 | 最大回撤率 |
|-----------------|-----------|-----------|---------|---------|----------|
| 单期数据 | 27.36% | 15.56% | 1.76 | 71.43% | 6.11% |
| 多期数据-出现1次 | 9.13% | 12.99% | 0.70 | 57.14% | 7.21% |
| 多期数据-出现2次 | 10.40% | 19.44% | 0.53 | 53.85% | 7.70% |
| 多期数据-出现3次 | 41.44% | 27.55% | 1.50 | 75.00% | 14.74% |
| 边际变化-新增 | 6.69% | 14.55% | 0.46 | 71.43% | 11.18% |
| 边际变化-好转 | 12.56% | 15.70% | 0.80 | 50.00% | 9.37% |
| 边际变化-连续 | 23.27% | 22.50% | 1.03 | 61.54% | 11.18% |

• 结论总结 [page::7]

- 票据逾期持续名单是重要的信用风险指标，负向选股信号显著。
- 连续逾期企业的股票在未来表现最差，能有效帮助投资者实现风险排查。
- 信用状态好转的股票能够逆势跑赢市场，显示信息价值。

• 风险提示：历史数据和模型结果仅供参考，未来市场变动可能导致模型失效。[page::1][page::8]

【国盛金工】票据逾期数据中的选股信息——深度解析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《票据逾期数据中的选股信息》

- 作者及团队：沈芷琦、刘富兵，国盛证券金融工程团队

• 发布时间及机构：2023年1月1日，国盛证券研究所（上海）

- 研究主题：利用上海票据交易所公布的企业持续逾期名单数据，构建逾期股票组合，探讨其在负向选股中的应用价值。

核心观点：
报告通过系统分析票据持续逾期名单数据，构建了多种“逾期组合”，验证了票据逾期信息在选股中的显著负向指示作用。具体发现持续逾期次数越多，未来股票跑输市场基准的幅度越大。同时，逾期好转的公司能跑赢市场，表现出一定反转特征。报告揭示该数据作为信用风险信号的选股价值，并为投资风险管理及预测提供新思路。

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二、逐节详解与分析

1. 研究摘要与引言

• 研究背景：

上海票据交易所自2021年11月底开始公开披露企业票据“持续逾期名单”，这名单监控的是半年内出现3次以上付款逾期且当前仍有逾期余额或当月发生逾期的企业。票据类似于债券，是企业重要的融资工具，其逾期反映企业的信用风险[page::0,1]。

• 研究意义：

票据逾期属于违约表现，是明确的负面财务信号。若能挖掘这一新型数据对股票市场的指示效果，可以帮助投资者实现风险排雷，提升选股的准确性。

• 关键发现概括：

- “逾期组合”表现出显著的负向超额收益，市场基准跑赢“逾期组合”。
- 持续逾期次数越多，未来相对表现越差，且市场基准超额收益随着逾期次数增加而显著放大，最高超额收益逾40%。
- 逾期状态出现改善的股票能够跑赢市场，体现一定的信用反弹价值。

这些发现为投资者筛选高风险股票并规避潜在风险提供了量化模型基础[page::0,1]。

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2. 票据逾期数据简介与企业信用风险框架

• 票据性质及风险形成：

票据是企业融资债务，票据逾期反映资金周转困难或财务压力，真实性强的信用风险信号。企业票据兑付逾期意味着信用等级降低，对资本市场股价存在显著负面冲击[page::1]。

• 数据来源介绍：

上海票据交易所定期公布最新及持续逾期企业名单（图表2），名单基于半年内付款逾期次数和当前逾期余额。公告时间通常为每月初，并含有明确触发规则[page::2]。

• 名单中企业结构：

列入名单的企业绝大多数非上市公司，但上市公司占比随时间波动上升，近6个月保持在约30家左右。逾期上市公司在沪深300、中证500、中证1000等宽基指数中的分布相对均匀，比例与指数成分股整体占比接近（图表3），说明逾期样本在主要市场指数中具有较广泛的代表性[page::2,3]。

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3. 逾期组合的构建与绩效解读

3.1 单期逾期数据构建

• 方法论：

假设每月第5个交易日获取逾期名单，次日以等权买入逾期名单内的股票，持仓至下月第5个交易日，月度换仓。组合剔除涨停、新开仓停牌、ST股票，平仓时不卖出跌停股，确保实操有效性[page::3]。

• 业绩表现：

组合平均持股约20只，回测期内市场基准-逾期组合年化超额收益达27.36%，信息比率1.76，月度胜率71.43%，最大回撤率仅6.11%。数据表明，逾期名单上的股票在未来一个月明显跑输市场，具备稳健的负向选股功能（图表4）[page::3,4]。

3.2 多期逾期数据构建

• 细化层次：

以每月回看过去3个月逾期名单，分别筛选仅出现1次、2次和3次均出现逾期名单的股票，构造三组组合，考察持续性逾期对未来表现的影响[page::4]。

• 绩效比较：

逾期次数越多，负向选股能力越强，表现为超额收益越高。连续3次均出现在逾期名单的组合表现最佳，年化超额收益高达41.44%，信息比率1.50，且月度超额胜率高达75%。对比仅出现1次组合，年化超额收益仅9.13%，信息比率0.70（图表5至8）[page::4,5]。

• 风险收益权衡：

连续逾期组合的波动率较高（27.55%），导致最大回撤高达14.74%，表明此组合风险亦相对较大，适合风险承受力更强的投资者。

3.3 逾期组合的边际变化分析

• 新增/好转/连续分类：

基于连续两期名单区分：
- 新增： 上期未逾期，本期逾期。
- 好转： 上期逾期，本期未逾期。
- 连续： 两期均逾期。

• 绩效表现及内涵：

- 连续逾期组合负向收益最大，年化超额收益23.27%，信息比率1.03，月度胜率61.54%，表现稳定且明显跑输市场；
- 新增逾期组合合理跑输市场，年化超额收益6.69%，信息比率0.46，月度胜率71.43%；
- 票据逾期“好转”的企业组合则实现反向收益，年化超额收益正向12.56%，信息比率0.80，尽管月度胜率仅50%，但整体显示信用改善带来股价提振空间（图表9至12）[page::5,6,7]。

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4. 图表深度解读

图表1 & 8、图表12（核心绩效指标表）

• 显示不同逾期组合的年化收益率、波动率、信息比率、月度胜率和最大回撤率。

- 年化收益率是市场基准相对组合的超额收益，值越大，说明组合未来表现越差，负面信号越强。

• 信息比率衡量收益与追踪误差比值，数值越大代表收益稳定性越高。

- 最大回撤衡量组合遭遇最大跌幅，反映风险水平。

• 通过这些数据，可以直观感知逾期频率及边际变化对组合表现的差异，确认持续逾期及连续逾期股票风险敞口最大，逾期好转股票成为潜在回升机会。

- 该指标汇总明确支持了本文负向选股和部分正向选股信号的结论[page::1,8,7]。

图表2（上海票据交易所逾期名单公布界面截图）

• 通过实际公告平台截图增加数据可信度，体现数据来源权威可靠[page::2]。

图表3（逾期名单上市公司行业及指数分布）

• 显示逾期上市公司数量随时间波动走势及其在沪深300、中证500、中证1000中的分布。

- 该图和说明提供了逾期样本代表性背景，提示其在A股主要宽基指数均有覆盖，不局限于小型或特殊板块股票，增强了研究普适性与参考价值[page::3]。

图表4-7、9-11（持股数量及净值走势）

• 每张图均分别展示逾期组合月度持股数量，以及组合净值和基准净值对比曲线（通常净值组合线低于基准，超额净值为红线表示负向差异）。

- 可以看到持续逾期次数越多，组合净值跌幅越大且较为稳定，同时组合持股数量因逾期状态筛选不同而出现变化。

• 边际变量图（新增、好转、连续）显示持续恶化组合跌幅更显著，好转组合表现逆转，说明信用趋势变化是动态风险信号。

- 净值走势图形可视化验证了定量指标的选股效果和风险，直观表现负向选股与正向反转现象[page::4,5,6,7]。

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5. 估值与方法论说明

本报告以“逾期数据”构建“逾期组合”，通过等权买入、月度换仓的量化策略动态反映票据逾期对未来股票表现的影响。超额收益计算均基于“市场基准-组合”的差异（边际好转组合采取相反计算方式），以衡量逾期组合未来跑输市场的能力。

报告未涉及DCF等企业内在价值估值模型，而是采用基准超额收益及信息比率等绩效指标，属于行情与风险监控的量化选股策略验证，体现大数据动态信用信息对股票风险提示的作用。

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6. 风险因素评估

• 模型和结论基于历史数据回测和统计模型计算，未来市场环境出现显著变化可能导致模型失效。

- 逾期名单数据存在发布滞后性，实际操作中存在时间窗口风险。

• 市场宏观环境、公司基本面及监管政策等外部因素的变化，会对逾期数据的有效性产生影响。

- 报告强调择时风险和换仓限制，冻结跌停或ST等股票对组合流动性和执行效率的潜在影响。

• 投资者需结合自身风险承受能力，避免完全依赖逾期数据作为唯一选股标准[page::1,8]。

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7. 审慎视角与细节洞察

• 报告逻辑严谨，信用风险与逾期数据相关性强，目前表现出的负向选股效果显著，但模型依赖历史逾期信息，可能低估某些隐藏信用事件风险。

- 多组合构建展示了信用风险动态特征，但对于逾期好转组合，正向超额收益虽存在，但月度胜率及波动率提示短期内该策略有效性存在不确定性。

• 报告对指数及个股流动性风险有所提示，但未深入探讨逾期披露规则变动对模型影响。

- 假定月度第5个交易日能及时获得名单并全额交易，现实投资中执行层面受限，可能会影响收益实现。

• 研究忽略了宏观经济和行业轮动对逾期风险的干扰和加成效应，未来研究可结合多因子深度挖掘[page::3,8]。

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三、结论性综合

本文以上海票据交易所公开发布的企业票据持续逾期名单作为核心数据，系统构建了多组基于逾期频次及变化的股票组合。通过多维绩效指标和回测结果，验证了逾期数据对负向选股的显著价值：

• 单期逾期组合表现稳定，年化超额收益27.36%，信息比率1.76，负向选股效果显著。

- 多期逾期趋势组合表现阶梯式恶化，持续逾期股票年化超额收益最高达41.44%，且表现稳定，最大回撤波动较高，说明持续逾期风险最高。

• 边际变化组合显示出有效的信用风险动态信号，其中逾期“好转”组合能够实现12.56%的正向年化超额收益，体现信用风险修复的潜在价值。

- 数据来源权威、覆盖广泛，逾期上市公司在主要A股指数中分布均衡，增强了结论的普适适用性。

• 报告对逾期数据作为量化风险提示工具的独特价值与局限性均做出明确披露，体现了研究的专业严谨性。

整体上，逾期数据为投资者提供了“信用风险”的量化工具，实现了对股票潜在风险的有效排雷，具有重要的实际投资参考意义及风险控制价值。

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图表速览：

• 图表1/8/12：七种逾期组合的关键绩效统计指标汇总，直观反映不同组合的收益风险及胜率。

- 图表2：上海票据交易所公告界面示意，强调数据的公开和来源权威。

• 图表3：逾期上市公司数量及其在重要股指中的分布，说明样本的代表性。

- 图表4-7/9-11：七种组合持股数量与净值走势图，动态展示逾期频次及边际变化对投资组合表现的影响。

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四、报告价值提示

报告以新兴的票据逾期数据为切入点，为量化风控和选股拓展了可信数据源，具有的创新性和实用价值。投资者在关注股价波动外，纳入票据逾期名单信号，可有效预警企业的信用风险隐患，改进股票筛选及资产配置，提升收益的稳定性和风险控制效果。

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【以上内容均直接依据报告原文数据与论述撰写，引用页码为：[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8]】

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