可转债定价及收益来源拆解 [page::1][page::2]

• 转债由信用债和个股美式看涨期权组成，期权价值分为绝对价值和时间价值。

- 通过平价溢价率定义转债偏债型、偏股型和平衡型，分别对应期权虚值、实值和平值状态。

• 转债收益拆分为平价收益（正股收益驱动）、期权估值收益（对不确定性的定价变化）和债底收益（票息+资本利得）。

长期收益特征与转债退出情况分析 [page::2]

• 偏债型转债转股概率较低但弹性大，具备较小波动率及下行风险。

- 平衡型与偏债型转债适合下行风险偏好较低的长期配置。

• 不同平价转债未来一年退出方式及年化收益显示正股弹性对收益贡献大。

平价收益及转股价下修收益预测方法 [page::3][page::4]

• 正股未来收益由无截距线性回归选出最适指数收益预测，转股价格变化扣减得到平价收益。

- 下修条款视为个股看跌奇异期权，采用蒙特卡洛模拟路径计算下修概率与收益期望。

期权估值收益预测与隐含波动率分析 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 传统溢价率指标存在偏差，隐含波动率更适合衡量期权估值，隐波中枢稳定且与历史波动有较强相关。

- 构建隐含波动率预测模型，结合历史波动率和情绪指标回归，预测隐波更精确且避免过度高估。

• 期权估值收益由预期平价、债底、隐波合成计算，效果较好。

债底价值收益及预测方法 [page::8]

• 债底收益分为票息收益和资本利得，后者通过利率债均值动量模型及信用利差均值回复模型预测。

- 债底收益预测结果与真实走势接近，误差中位数较小，信用债超额收益与利率债持有期收益相加计算债底持有期收益。

转债总体收益预测及策略构建 [page::8][page::9][page::10]

| 年份 | 策略收益率 | 策略标准差 | 策略最大回撤 | 策略夏普率 | 中证转债收益率 | 中证转债标准差 | 中证转债最大回撤 | 中证转债夏普率 |
|-----|-------------|------------|--------------|------------|----------------|----------------|-----------------|----------------|
| 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 |
| 2017起| 5.6% | 3.4% | 4.5% | 1.65 | 8.0% | 9.8% | 13.3% | 0.81 |
| 2018起| 7.7% | 3.4% | 3.8% | 2.23 | 10.4% | 10.4% | 12.1% | 1.00 |

• 利用预测收益筛选平衡型与偏债型转债，季度调仓等权配置预期收益前30%的个券。

- 结合历史波动率控制组合波动率目标在3%，实现较低风险及回撤，表现稳定优于中证转债指数[page::3][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10].

《可转债收益预测框架 大类资产定价系列之四》详细分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《可转债收益预测框架 大类资产定价系列之四》

- 作者与机构：国盛证券金融工程团队，主要作者包括林志朋、梁思涵、刘富兵

• 发布日期：2021年9月4日

- 主题领域：可转债市场，转债定价与收益预测框架，大类资产定价，投资策略构建

• 核心论点与目标：

- 建立以一年期为尺度的可转债长期收益预测框架，将转债收益拆解为平价收益、期权估值收益与债底收益，分别进行预测。
- 通过对转债收益与风险的预测，筛选低下行风险且正股弹性较强的偏债型和平衡型转债进行投资配置。
- 构建基于该预测框架的“固收$^+$”策略，适配风险偏好较低的机构投资者，实现年化稳定收益。
- 报告系统化揭示了转债收益来源的核心构成及其量化预测方法，既强化了转债定价的理论基础，也为投资管理提供了实用工具。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 可转债定价与收益来源拆解

• 核心内容：

- 转债估值被拆解为债底价值（信用债部分）与期权价值（内嵌个股看涨期权）。
- 描述了转债债性、股性的划分依据：根据平价溢价率的正负判断转债的偏债型、偏股型和平衡型。
- 期权价值进一步细分为绝对价值（转股时最大收益）与时间价值（上述绝对价值之外的期权价值）。
- 转债收益源自平价收益（基于正股表现）、期权估值收益（隐含波动率等对不确定性的定价）以及债底收益（票息与资本利得）。

• 推理依据与逻辑：

- 转债本质是债券与期权的复合体，分拆后便于分别估价与风险控制。
- 平价溢价率反映期权是否实值，进而对转债特性划分。
- 对期权价值的拆分能够帮助投资者理解价格与实际价值的偏离。

• 关键数据/图表：

- 图表2展示普通看涨期权与转债要素的对应关系（标的价对应平价，执行价对应债底等）。
- 图表3细化期权的绝对价值、时间价值及平价溢价率的计算定义，区分虚值与实值期权。
- 图表6整合了转债价格及收益组成框架，直观展示收益来源与组成要素。

• 总结：

本节奠定了整个预测模型的理论基础，明确了转债价格及收益由哪几部分组成，揭示了从“债-股-期权”三个维度对转债的理解路径。[page::1,2]

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2.2 转债长期收益及退出方式分析

• 核心内容：

- 以AA-评级以上、余额大于3亿元的转债样本统计不同平价转债的一年后退出方式占比（转股+赎回、回售、到期、自持）。
- 结论显示偏债型转债下行风险较低，且具备一定转股弹性，适合长期持有；平衡型转债收益风险兼备。
- 实证数据表明转股概率与平价正相关，且偏股型转债未来转股概率更大，退出更快。

• 关键数据/图表：

- 图表7展示了不同平价区间转债一年内转股赎回比例及退出状况，转股+赎回占比从低平价20%左右提升至高平价80%以上。
- 图表8列出退出方式的平均持有天数，转股赎回持有期一般最短。
- 图表10则展示了不同退出方式下的年化收益率构成，偏债型转债转股收益率虽不高，但波动率明显低。

• 推理依据：

- 偏债型转债因期权虚值，下行风险小且债底收益稳定，因而适合风险厌恶型投资者。
- 转股与赎回行为显著影响转债持有期限与收益，故分类研究十分必要。

• 总结：

本节用实证数据论证了不同转债特性与收益风险差异，突出偏债型与平衡型转债适合中长期稳健配置的投资理念。[page::2]

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2.3 平价收益预测模型

• 核心内容：

- 平价收益率解析为正股价格收益率减去转股价调整带来的收益率，两者相减捕捉转债平价本质变动。
- 正股收益率通过线性回归法选取三个主要指数（上证50、沪深300、中证500）中解释度最高的指数，结合个股敏感度（beta）预测个股未来收益。

• 关键数据/图表：

- 图表11实时显示了转债对应正股解释度最高的指数占比，显示中证500长期主导解释力较强。
- 图表12对于未来一年的正股收益率预测值与真实值对比，表明预测模型有较好拟合度。

• 推理依据：

- 行业及市场环境变化下，个股收益与宽基指数关系动态变化，采用动态择优回归选择指数更精准。

• 总结：

该节通过回归动态选择基准指数及敏感系数，实现对转债对应正股收益率的有效预测，是整体收益预测的基础模块之一。[page::3]

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2.4 下修收益率预测

• 核心内容：

- 下修条款视为带有奇异看跌期权的路径依赖事件，利用蒙特卡洛模拟个股价格路径判定下修触发概率与幅度。
- 计算历史扩展样本中的下修概率与下修幅度，估计未来预期的下修收益。

• 关键数据/图表：

- 图表17中下修收益率与平价收益率时间序列拟合表现良好，表明模型对下修收益预期有效。

• 推理依据：

- 下修收益在大幅下跌行情中尤为重要，下修概率和幅度能显著影响平价收益的实际表现。

• 总结：

通过计算历史数据下修路径和幅度，结合蒙特卡洛模拟，报告精准揭示了下修收益预测方法，增强了预测框架的全面性。[page::3,4]

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2.5 期权估值收益预测及隐含波动率分析

• 核心内容：

- 传统的转股溢价率和纯债溢价率指标存在可比性差，难以有效衡量估值水平，提出底价溢价率指标但也存不足。
- 隐含波动率是衡量期权估值高低的关键指标，报告发现隐含波动率不随转债剩余期限显著下降，且与正股历史波动率中位数存在显著正相关（相关系数约46%）。
- 隐含波动率与历史波动率差值反映市场情绪与预期，其动态特征可被纳入预测，通过回归模型得出差值中枢并进一步估计未来隐波。

• 关键数据/图表：

- 图表18-21展示了底价溢价率和平价溢价率、隐波及其时间序列特征。
- 图表22体现了隐波与历史波动率差值的中枢及其波动，反映出波动率差蕴含的市场情绪影响。

• 推理依据：

- 传统溢价率指标受到转债本质（偏股或偏债）和剩余期限影响，导致估值不可比。
- 隐含波动率能更好捕捉期权时间价值。
- 通过历史波动率和隐波差回归，更准确反映转债市场的综合情绪。

• 总结：

报告对隐含波动率的深入分析及预测，通过历史波动率与估值差值中枢回归模型，有效解决了转债期权估值不一致、难以预测的问题，为期权估值收益预测提供了科学依据。[page::4,5,6]

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2.6 债底价值收益预测

• 核心内容：

- 债底收益拆分为区间票息和资本利得，票息稳定约1%不需重点预测。
- 资本利得拆分为利率债持有期收益和信用债超额收益。
- 利率债收益通过均值-动量模型预测，信用债超额收益基于信用利差均值回归模型估计。
- 利用现金流折现法合成零息信用债持有期预期收益，从而得到债底收益预测。

• 关键数据/图表：

- 图表28展示了债底收益预测的流程图，体现拆分与模型运用。
- 图表33中债底持有期收益预测与真实数据趋势吻合良好，误差中位数小，预测效果稳定。

• 总结：

利用经典利率模型与均值回归逻辑，报告为债底部分收益预测提供了严谨的量化框架，使债底收益预测具备较高准确性，为整体转债收益预测奠定坚实基础。[page::7,8]

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2.7 综合转债收益预测模型与固收$^+$策略构建

• 核心内容：

- 将平价收益（正股收益与下修收益）、期权估值收益（隐含波动率影响）、债底收益三部分加总，得到对转债的综合收益预测。
- 结合对偏债型和平衡型转债的筛选（平价溢价率小于20%，余额大于3亿，评级AA-以上等），构建季调仓、波动率目标控制（3%）的稳健固收$^+$策略。
- 该策略在2018年至2021年期间实现约7.7%的年化收益，且风险（标准差3.4%、最大回撤3.8%）显著低于中证转债指数，体现了较好的风险调整效果。

• 关键数据/图表：

- 图表35展示偏债型和平衡型转债预计收益与真实收益的时间序列对比，预测效果较好。
- 图表39呈现策略净值曲线及转债权重占比，显示策略平稳增长。
- 图表40-42统计了历史波动率中枢、季度换手率和绩效指标，验证了策略的稳健性和适度的换手率。
- 表格统计2017年至2021年各年收益、标准差、最大回撤及夏普率与中证转债指数对比，表现优异。

• 推理及逻辑：

- 多维收益拆解与预测模型提升了收益的准确性与可控性。
- 基于收益预测的选债+波动率控制相结合，实现稳健稳收益目标。
- 偏债型和平衡型转债的低下行风险特点被有效利用，提升组合的稳健性。

• 总结：

报告成功将理论预测框架应用到实盘策略构建中，并通过全市场历史数据验证，实现了风险控制与收益提升的平衡，展示了该收益预测框架在实际资产配置中的价值。[page::8,9,10]

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3. 图表深度解读

（以下图表均来源于报告，已按页码对应）

• 图表2 & 3（第1页）：详细阐释转债定价结构，帮助理解期权价值的绝对价值与时间价值分解，确认转债定价的核心变量。

- 图表6（第2页）：通过结构化框架揭示了转债收益来自平价、期权属性及债底价值，有助于后文各部分收益的独立预测与后续综合。

• 图表7-8 & 10（第2页）：转债退出方式与持有期收益统计，直观展示偏债、偏股与平衡型转债的实际投资表现差异。

- 图表11 & 12（第3页）：展示了个股与指数解释关系的动态变化和预测模型的准确性，验证了预测框架对于正股收益预测的合理性。

• 图表17（第4页）：市场历史下修收益与平价收益对比，验证蒙特卡洛模型和历史路径统计的可行性。

- 图表18-22（第5页）：底价溢价率样本趋势、隐含波动率时间及交叉特性、波动率差值等指标演变，构建了隐含波动率作为期权估值指标的实证依据。

• 图表25-27（第6-7页）：隐含波动率差值中枢回归模型与其预测隐波对隐波真实数据的拟合，进一步证明隐波预测模型优于历史中位数法。

- 图表28 & 33（第8页）：债底收益拆分及持有期收益预测流程图及市场验证，确保债底部分计算的科学性与实用性。

• 图表35 & 39-42（第9-10页）：转债收益预测与真实收益对比，以及固收$^+$策略净值、波动率、换手率与绩效统计，展示预测框架及策略在实际中的效果。

- 表格（第10页）：策略各年收益、风险与中证转债指数对比，客观反映策略有效性。

通过这些图表，报告构建了一个数据与理论紧密结合的预测与投资框架，系统评估转债资产收益与风险。[page::1-10]

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4. 估值分析

• 报告估值核心在于将转债拆解成债底和期权两部分，各用不同方法估值：

- 债底估值基于零息利率债持有期收益率与信用债超额收益率的均值回复/均值动量模型，用现金流折现法计算债底现值。
- 期权估值依托转股平价、隐含波动率及剩余期限估计，采用期权定价思想，通过隐含波动率预测期权时间价值。

• 估值是以转债价格与这两部分价值的关系动态变化为依据，通过预测各部分价值变化率，得出转债未来收益率预期。
• 隐含波动率预测：

- 引入隐含波动率与历史波动率差值回归中枢，预测隐含波动率中枢，解决传统估值指标不可比和估值波动大的问题。

• 敏感性分析：

- 报告未明确进行传统意义的敏感性测试，但隐含波动率与平价波动的动态变化已反映期权估值敏感性。

该方法结合转债定价理论与实证数据，实现了较为完善的估值预测体系。[page::4-8]

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5. 风险因素评估

报告风险提示主要体现在最后部分风险揭示：

• 模型风险：本预测框架基于历史数据与统计模型，若未来市场出现结构性的变化（如转债发行环境、信用状况、股市剧烈变动），模型假设可能失效。

- 市场风险：转债自身嵌入股票和信用债风险，波动率变化、下修风险、信用利差变动均可能对收益产生波动。

• 转股及赎回风险：偏股型转债存在较高转股概率，可能带来不确定的提前退出风险。

- 流动性风险：虽然报告中未专门强调，但转债余额限制及流动性波动也可能影响实际操作。

• 策略实施风险：

- 策略基于季度调仓及波动率目标实施，市场突发事件带来的极端波动有可能导致风险超控。

• 缓解手段：

- 通过系统性收益拆分和预测，提高投资决策的合理性。
- 波动率目标控制与均衡债股组合降低组合风险。
- 定期调仓及时剔除风险资产。

整体而言，风险评估与缓释措施结合，有助于投资者了解并管控策略潜在风险。[page::9,11]

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型局限性：

- 转债市场的条款约束复杂多变，虽然报告尝试淡化条款影响，但实际市场中可能出现跳跃风险或极端事件，模型对其考量不足。
- 隐含波动率预测依赖历史波动率与情绪差回归，易受极端事件影响，短期预测存在不确定性。
- 估计未来正股收益率基于分类回归及指数带动，可能漏掉个股基本面或行业结构突变风险。

• 方法适用范围：

- 报告重点针对偏债型和平衡型转债，对偏股型转债收益预测未深度覆盖，因其转股概率高、风险偏好不同，模型可能不适用。

• 策略局限：

- 固收$^+$策略在2018年以后表现优良，但收益略低于中证转债指数，说明在风险降低的同时，也降低了收益空间，投资者需权衡风险收益。
- 换手率相对适中，但流动性风险和交易成本未详细讨论。

• 数据问题：

- 2015年数据缺失造成样本断点，可能影响部分模型对早期表现的拟合。

总的来说，报告展示了系统与严谨的研究，但模型对极端行情和复杂条款的适应能力尚需进一步验证，投资者需保持理性和审慎。[page::9,11]

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7. 结论性综合

本报告《可转债收益预测框架 大类资产定价系列之四》系统构建了以一年期为视角的可转债收益预测框架。通过理论拆解与实证数据支持，详细分析了转债收益的三大来源：

1. 平价收益：通过正股收益率与转股价调整收益构建预测模型，基于指数覆核和个股敏感度确定正股未来收益；

2. 期权估值收益：以隐含波动率为核心指标，利用历史波动率与隐波差异构建隐波预测中枢，提升期权价值估计的准确性；

1. 债底收益：基于信用债和利率债收益均值回复机制，结合现金流贴现计算债底收益。

分部分预测再汇总，得到精准的转债持有期收益预期，尤其对偏债型与平衡型转债效果显著。通过实证样本的转债退出方式、持有期收益率统计，确认了不同类型转债的风险收益特征，强调偏债和平衡型转债适合稳健长期资产配置。

在此基础上构建了“固收$^+$”策略，结合收益预测与波动率目标控制，实现了自2018年起约7.7%的年化收益率，风险水平显著低于中证转债指数，换手率适中，稳健有效。

所有关键图表均系统支持收益拆解、收益预测及策略绩效验证，保证了框架完整性与实用性。

报告从理论、数据到策略实现丝滑衔接，突破了传统转债投资的估值限制，提供了面向机构投资者的科学资产配置方案。同时指出历史基础模型的局限性，提醒投资者关注极端风险与市场变化。

综合来看，该报告是中国转债市场中重要且具有实践操作价值的量化研究成果，对系统理解转债资产的收益与风险特征、构建风险可控的投资策略具有重要指导意义。[page::0-11]

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参考图表示例

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报告完 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：

$$
r e t{c b,v a l u e}=\frac{f(p a r v{1},b o n d{1},t{1},i m p v{1})-f(p a r v{0},b o n d{0},t{0},i m p v{0})}{c b p{0}}-r e t{c b,p a r v}
$$

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：

$$
r e t{c b,\nu a l u e}=\frac{b o n d{1}-b o n d{0}}{c b p{0}}
$$

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

投资者如果对报告具体细节感兴趣，欢迎阅读完整报告或者跟我们联系。

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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