可转债收益预测框架 大类资产定价系列之四
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摘要
本报告系统搭建了一年期尺度的可转债长期收益预测框架，拆解转债收益为平价收益、期权估值收益和债底收益三部分，分别基于正股收益率预测、蒙特卡洛路径模拟隐含波动率预测及信用利差均值回复构建预测模型。针对平衡型与偏债型转债，基于收益预测筛选构建了稳健的固收+策略，回测自2018年起取得年化7.7%的收益，风险水平显著低于中证转债指数，适合机构投资者配置参考[page::0][page::2][page::3][page::4][page::7][page::8][page::9].
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历史波动率(正股市场情绪) $^+$ 隐波与历波之差(转债市场相对情绪)
对于隐波与历波之差中枢，我们发现diffvol1距离中枢的偏离幅度比diffvol2更大，体现出了偏债型转债对市场情绪有着更高的 杠杆 ，并且在市场情绪平息时两者中枢相近。由此，我们可以构建如下回归式，用历史2年的数据进行滚动回归得到波动率差值的中枢middiffvol：
$$
d i f f{\nu}o l{1}-m i d\d i f f{\nu}o l=\beta\times(d i f f{\nu}o l{2}-m i d\d i f f{\nu}o l)
$$
隐波的预测步骤如下：
计算历史波动率中枢：计算转债个股对应的正股1个月的历史波动率，滚动252个交易日取中位数作为正股波动率中枢；
计算隐波差中枢：使用过去2年数据进行回归，得到波动率差中枢middiffvol；
计算预期隐波：将隐波差中枢与个股历史波动率中枢相加，得到转债个股的预期隐波中枢；
$\cdot\cdot$ 由预期平价调整隐波：若预测的平价大于120，则使用线性衰减调整隐波，平价位于130及以上的预期隐波为0。
由图表25与26可见，基于上述方法得到的中枢较为准确，未来一年的隐波大概率围绕着中枢上下变化，同时中枢本身的走势也较为稳定，表现优于直接使用历史中位数作为隐波中枢。并且该方法计算出的期权估值不存在底价溢价率计算得到的明显高估情况(图表27)。
图表25：波动率差值中枢
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表26：真实市场平均隐波与预测隐波中枢
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表27：市场平均平衡型与偏债型转债的期权估值与预测估值
资料来源：Wind，国盛证券研究所
在得到了预期的平价、债底、隐波后，我们可以计算期权估值对转债产生的收益：
$$
r e t{c b,v a l u e}=\frac{f(p a r v{1},b o n d{1},t{1},i m p v{1})-f(p a r v{0},b o n d{0},t{0},i m p v{0})}{c b p{0}}-r e t{c b,p a r v}
$$
债底收益的来源主要分为两个部分：区间票息与资本利得。区间票息每年大概提供 $1\%$ 的收益率，为确定收益并不需要预测，因此对债底收益的预测主要聚焦于资本利得。
信用债的持有期收益率可以被拆成两个部分：利率债的持有期收益率与信用债的超额收益率。其中利率债的持有期收益率在专题报告《大类资产定价系列之二：利率债收益预测框架》通过均值-动量模型进行预测。债底收益预期具体步骤如下：
计算零息利率债持有期收益：通过均值-动量模型计算；
零息信用债超额收益：通过将当期信用利差与未来一年信用债超额收益进行回归，基于信用利差的均值回复特性进行预测；
计算预期债底：将利率债持有期收益与信用债超额收益加总，便得到预期零息信用债收益，按照现金流折现的方式得到对债底的预测持有期收益。
图表28：债底持有期收益预测流程
资料来源：国盛证券研究所
债底收益的预测结果与真实结果走势较为接近，且价格的误差绝对值的中位数保持在2以内。
图表33：转债市场债底平均预测与真实持有期收益率
资料来源：Wind，国盛证券研究所
通过预测收益率计算出债底后，我们可以得到债底对转债带来的收益为：
$$
r e t{c b,\nu a l u e}=\frac{b o n d{1}-b o n d{0}}{c b p{0}}
$$
基于上述预测模型，我们将预测结果综合便可得到预期收益：
预期平价：对于正股收益率，将3个宽基指数与个股收益率回归，带入解释度最高的指数收益率得到正股未来一年收益率；对于下修收益率，通过蒙特卡洛模拟与下修概率计算下修预测收益率。
预期隐波：将预期隐波分成两部分，历史波动率中枢使用过去1年的月度正股波动率计算而得，波动率差中枢使用回归模型计算而得。
预期债底：将信用债持有期收益拆解为利率债持有期收益与信用债超额收益，其中利率债持有期收益通过均值-动量模型预测；信用债超额收益通过均值回归模型预测。
预期转债收益率：基于所预测的平价、隐波、债底，可以分别按照公式计算平价收益、期权估值收益、债底收益，加和便可得到转债收益。
可以看出该模型对于偏债型与平衡型转债的长期收益预测效果较好，可以在每个时点给出配置转债资产的预期收益。
图表35：平衡型与偏债型转债未来一年真实收益与预期收益，其中2015年由于转债缺失数据间断
资料来源：Wind，国盛证券研究所
我们通过收益预测模型精选平衡偏债型转债，且基于历史波动率调整转债的仓位，从而降低波动率与最大回撤，以此构建转债与债券的 固收 $+^{,,}$ 策略，策略构建细节如下：
回测时间：2017年1月至2021年8月；
投资标的：平衡型与偏债型转债，国债7-10年总财富指数；
调仓频率：季度调仓，若转债退出或付息，则投资于国债直至调仓；
转债限制：选取的转债池为平价溢价率小于 $20\%$ 的平衡型与偏债型转债，且转债余额大于3个亿，评级等于或高于AA-；
$\cdot\cdot$ 选债规则：在平衡型与偏债型转债池中选择预期收益前 $30\%$ 个转债进行等权配置；
$\cdot$ 目标波动率控制：计算平衡型与偏债型转债历史的1个月市场平均波动率，再取过去1年中位数作为转债组合波动率预期，通过配权将其控制在 $3\%$ 。
该 固收 $+^{\prime\prime}$ 策略将波动率控制在 $3\%$ 左右的水平，表现较为稳定，且换手率适中。策略自2018年起实现了 $7.7\%$ 的年化收益，同时将标准差与最大回撤分别控制在了 $3.4\%$ 与 $3.8\%$ 。相比于中证转债指数来说收益略低，但风险与回撤降低很多，也体现出了平衡型与偏债型转债下行风险较低的特性。
图表39：策略净值
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表40：平衡型与偏债型转债历史波动率中枢
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表41：季度换手率与持有转债个数
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表 42：策略统计
资料来源：Wind，国盛证券研究所
风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。
A股收益预测框架 利率债收益预测框架 可转债的择时与择券
中国经济领先指数
如何调整今年宏观数据的基数效应
资产配置 vs 风险配置：打造一个系统化的宏观风险配置框架
系统化宏观视角下的资产分析框架
资产配置的四种范式 行业轮动的三个标尺 因子择时的三个标尺
0831-九月大类资产配置建议
0801-八月大类资产配置建议
0710-500强而300弱的背后逻辑
0701-七月大类资产配置建议
0616-结构脆弱性指标发出预警
0530-六月大类资产配置建议
0516-价值股本周确立趋势买点
0504-五月大类资产配置建议
0419-哪些行业进入了超配区间
0412-PPI同比上涨是否还能持续
0331-四月大类资产配置建议
0319-红利风格的本质：期限与利差
0304-为什么我们相对看好中证500
0228-三月大类资产配置建议
0221-小盘股的困扰：高赔率与低胜率的
本文节选自国盛证券研究所于2021年9月4日发布的报告《可转债收益预测框架——大类资产定价系列之四》，具体内容请详见相关报告。
林志朋 S0680518100004 linzhipeng@gszq.com 刘富兵 S0680518030007 liufubing@gszq.com 梁思涵 liangsihan $@$ gszq.com
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对于隐波与历波之差中枢，我们发现diffvol1距离中枢的偏离幅度比diffvol2更大，体现出了偏债型转债对市场情绪有着更高的 杠杆 ，并且在市场情绪平息时两者中枢相近。由此，我们可以构建如下回归式，用历史2年的数据进行滚动回归得到波动率差值的中枢middiffvol：
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d i f f{\nu}o l{1}-m i d\d i f f{\nu}o l=\beta\times(d i f f{\nu}o l{2}-m i d\d i f f{\nu}o l)
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隐波的预测步骤如下：
计算历史波动率中枢：计算转债个股对应的正股1个月的历史波动率，滚动252个交易日取中位数作为正股波动率中枢；
计算隐波差中枢：使用过去2年数据进行回归，得到波动率差中枢middiffvol；
计算预期隐波：将隐波差中枢与个股历史波动率中枢相加，得到转债个股的预期隐波中枢；
$\cdot\cdot$ 由预期平价调整隐波：若预测的平价大于120，则使用线性衰减调整隐波，平价位于130及以上的预期隐波为0。
由图表25与26可见，基于上述方法得到的中枢较为准确，未来一年的隐波大概率围绕着中枢上下变化，同时中枢本身的走势也较为稳定，表现优于直接使用历史中位数作为隐波中枢。并且该方法计算出的期权估值不存在底价溢价率计算得到的明显高估情况(图表27)。
图表25：波动率差值中枢
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表26：真实市场平均隐波与预测隐波中枢
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表27：市场平均平衡型与偏债型转债的期权估值与预测估值
资料来源：Wind，国盛证券研究所
在得到了预期的平价、债底、隐波后，我们可以计算期权估值对转债产生的收益：
$$
r e t{c b,v a l u e}=\frac{f(p a r v{1},b o n d{1},t{1},i m p v{1})-f(p a r v{0},b o n d{0},t{0},i m p v{0})}{c b p{0}}-r e t{c b,p a r v}
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04 债底价值收益预测
债底收益的来源主要分为两个部分：区间票息与资本利得。区间票息每年大概提供 $1\%$ 的收益率，为确定收益并不需要预测，因此对债底收益的预测主要聚焦于资本利得。
信用债的持有期收益率可以被拆成两个部分：利率债的持有期收益率与信用债的超额收益率。其中利率债的持有期收益率在专题报告《大类资产定价系列之二：利率债收益预测框架》通过均值-动量模型进行预测。债底收益预期具体步骤如下：
计算零息利率债持有期收益：通过均值-动量模型计算；
零息信用债超额收益：通过将当期信用利差与未来一年信用债超额收益进行回归，基于信用利差的均值回复特性进行预测；
计算预期债底：将利率债持有期收益与信用债超额收益加总，便得到预期零息信用债收益，按照现金流折现的方式得到对债底的预测持有期收益。
图表28：债底持有期收益预测流程
资料来源：国盛证券研究所
债底收益的预测结果与真实结果走势较为接近，且价格的误差绝对值的中位数保持在2以内。
图表33：转债市场债底平均预测与真实持有期收益率
资料来源：Wind，国盛证券研究所
通过预测收益率计算出债底后，我们可以得到债底对转债带来的收益为：
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r e t{c b,\nu a l u e}=\frac{b o n d{1}-b o n d{0}}{c b p{0}}
$$
5.1 转债收益预测
基于上述预测模型，我们将预测结果综合便可得到预期收益：
预期平价：对于正股收益率，将3个宽基指数与个股收益率回归，带入解释度最高的指数收益率得到正股未来一年收益率；对于下修收益率，通过蒙特卡洛模拟与下修概率计算下修预测收益率。
预期隐波：将预期隐波分成两部分，历史波动率中枢使用过去1年的月度正股波动率计算而得，波动率差中枢使用回归模型计算而得。
预期债底：将信用债持有期收益拆解为利率债持有期收益与信用债超额收益，其中利率债持有期收益通过均值-动量模型预测；信用债超额收益通过均值回归模型预测。
预期转债收益率：基于所预测的平价、隐波、债底，可以分别按照公式计算平价收益、期权估值收益、债底收益，加和便可得到转债收益。
可以看出该模型对于偏债型与平衡型转债的长期收益预测效果较好，可以在每个时点给出配置转债资产的预期收益。
图表35：平衡型与偏债型转债未来一年真实收益与预期收益，其中2015年由于转债缺失数据间断
资料来源：Wind，国盛证券研究所
5.2 固收 $+^{99}$ 策略
我们通过收益预测模型精选平衡偏债型转债，且基于历史波动率调整转债的仓位，从而降低波动率与最大回撤，以此构建转债与债券的 固收 $+^{,,}$ 策略，策略构建细节如下：
回测时间：2017年1月至2021年8月；
投资标的：平衡型与偏债型转债，国债7-10年总财富指数；
调仓频率：季度调仓，若转债退出或付息，则投资于国债直至调仓；
转债限制：选取的转债池为平价溢价率小于 $20\%$ 的平衡型与偏债型转债，且转债余额大于3个亿，评级等于或高于AA-；
$\cdot\cdot$ 选债规则：在平衡型与偏债型转债池中选择预期收益前 $30\%$ 个转债进行等权配置；
$\cdot$ 目标波动率控制：计算平衡型与偏债型转债历史的1个月市场平均波动率，再取过去1年中位数作为转债组合波动率预期，通过配权将其控制在 $3\%$ 。
该 固收 $+^{\prime\prime}$ 策略将波动率控制在 $3\%$ 左右的水平，表现较为稳定，且换手率适中。策略自2018年起实现了 $7.7\%$ 的年化收益，同时将标准差与最大回撤分别控制在了 $3.4\%$ 与 $3.8\%$ 。相比于中证转债指数来说收益略低，但风险与回撤降低很多，也体现出了平衡型与偏债型转债下行风险较低的特性。
图表39：策略净值
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表40：平衡型与偏债型转债历史波动率中枢
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表41：季度换手率与持有转债个数
资料来源：Wind，国盛证券研究所
图表 42：策略统计
| 策略 | 中证转债 | |||||||
| 收益率 | 标准差 | 最大回撤 | 夏普率 | 收益率 | 标准差 | 最大回撤 | 夏普率 | |
| 2017 | -1.7% | 3.2% | 4.5% | -0.52 | -0.4% | 7.5% | 10.3% | -0.06 |
| 2018 | 5.0% | 2.7% | 2.5% | 1.88 | -1.2% | 9.9% | 12.1% | -0.12 |
| 2019 | 11.7% | 3.5% | 3.3% | 3.38 | 25.0% | 10.8% | 10.3% | 2.31 |
| 2020 | 4.9% | 4.4% | 3.3% | 1.11 | 5.3% | 11.6% | 8.2% | 0.45 |
| 2021 | 10.1% | 2.7% | 2.2% | 3.70 | 16.3% | 8.1% | 6.0% | 2.01 |
| 自2017以来 | 5.6% | 3.4% | 4.5% | 1.65 | 8.0% | 9.8% | 13.3% | 0.81 |
| 自2018以来 | 7.7% | 3.4% | 3.8% | 2.23 | 10.4% | 10.4% | 12.1% | 1.00 |
资料来源：Wind，国盛证券研究所
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风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。
大类资产定价系列：
A股收益预测框架 利率债收益预测框架 可转债的择时与择券
宏观经济量化系列：
中国经济领先指数
如何调整今年宏观数据的基数效应
资产配置 vs 风险配置：打造一个系统化的宏观风险配置框架
系统化宏观视角下的资产分析框架
资产配置策论系列：
资产配置的四种范式 行业轮动的三个标尺 因子择时的三个标尺
资产配置思考系列：
0831-九月大类资产配置建议
0801-八月大类资产配置建议
0710-500强而300弱的背后逻辑
0701-七月大类资产配置建议
0616-结构脆弱性指标发出预警
0530-六月大类资产配置建议
0516-价值股本周确立趋势买点
0504-五月大类资产配置建议
0419-哪些行业进入了超配区间
0412-PPI同比上涨是否还能持续
0331-四月大类资产配置建议
0319-红利风格的本质：期限与利差
0304-为什么我们相对看好中证500
0228-三月大类资产配置建议
0221-小盘股的困扰：高赔率与低胜率的
本文节选自国盛证券研究所于2021年9月4日发布的报告《可转债收益预测框架——大类资产定价系列之四》，具体内容请详见相关报告。
林志朋 S0680518100004 linzhipeng@gszq.com 刘富兵 S0680518030007 liufubing@gszq.com 梁思涵 liangsihan $@$ gszq.com
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本资料不构成对具体证券在具体价位、具体时点、具体市场表现的判断或投资建议，不能够等同于指导具体投资的操作性意见，普通的个人投资者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对报告中的关键假设、评级、目标价等内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。因此个人投资者还须寻求专业投资顾问的指导。本资料仅供参考之用，接收人不应单纯依靠本资料的信息而取代自身的独立判断，应自主作出投资决策并自行承担投资风险。
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资产定价、宏观量化与系统化策略 22 专题合辑：大类资产定价系列 $4$ 可转债量化研究精选 6
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