可转债框架系列之进阶篇(四):量化方法在转债研究中的应用
请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 固定收益 债券研究 证券研究报告 分析师: 黄伟平 S0190514080003 左大勇 S0190516070005 蔡琨 S0190520080005 常月 S0190521050001 #relatedReport# 相关报告 20210901 转债策略设计—可转债框架系列之进阶篇(三) 20210829 转债估值驱动因素分析—可转债框架系列之进阶篇(二) 20210827 股性、债性和估值—可转债框架系列之进阶篇(一) 20210826 可转债条款和常用指标—可转债框架系列之基础篇(下) 20210825 可转债市场规则—可转债框架系列之基础篇(上) 投资要点 #summary# ⚫ 量化方法研究转债统计上具有意义,且效率更高。转债策略设计方面,除了个券基本面分析之外,很多思路都有指标化选择的逻辑,量化方法是比较合适的方法。量化多因子选券、事件驱动等方法在转债投研中同样取得了不错的成绩。 ⚫ 转债量化多因子模型中,正股和转债的相关因子在转债选券方面具有较优的效果。考虑到转债的期权价值与正股和转债本身均有着较大的关系,因此转债多因子模型中将同时考虑正股和转债的相关影响因子。通过测算,正股方面,成长因子、估值因子、量价因子在转债选券方面具有较好的效果;转债层面,转债修正溢价率、转债量价因子、高位转折识别因子等在预测转债未来收益率方面有一定的有效性。基于此,最后将这些有效的单因子合成一个大的综合因子,可以获得稳定且显著的收益(年化收益30.89%、夏普比率 1.93)。 ⚫ 转债事件驱动中,由于转债各种复杂的条款,存在较多的事件性机会和风险可以探讨。事件驱动以某个事件作为研究对象,能够在短期内获得显著的收益。转债是一类较为特殊的资产,有着下修、赎回等复杂的条款,当转债发行上市、下修、赎回时,均可探讨这些事件中的具体收益和风险点。转债上市事件中,抢权配售整体收益不显著,由于配售比率较低,事件收益主要取决于正股的短期波动,若正股表现较差则可能面临较大亏损;转债上市期间,以证监会核准公告日作为事件基准日可以获得较好的收益。转债下修事件中,董事会议案日作为基准日,事件前后均有较显著的事件性机会,但转债下修不到位是较大的风险点。转债赎回事件中,转债公告提前赎回会造成转债的快速下跌,是一件风险事件,投资中需要提前 6-8天规避这类具有赎回风险的转债。 风险提示:本报告的事件研究是历史数据的测算结果,若市场环境发生显著变化,存在失效的风险,实际交易中谨慎参考。 #title# 量化方法在转债研究中的应用 ——可转债框架系列之进阶篇(四) #createTime1# 2021 年 9 月 2 日 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 - 2 - 上一篇报告重点讨论了转债策略设计,虽然均要落地到择券层面,但除了白马策略强调个股基本面挖掘之外,其余策略多多少少均用到了指标化选券池的思路,比如黑马策略和高 YTM 策略,均是先从一些特征指标入手,用分散化的逻辑选券。 而这个思路显然很适合用量化方法去覆盖,不仅能够提升效率,同时用模型适当克服部分人性的弱点。目前存量转债已经有 400 只,满足量化研究的样本需求。 今年以来,我们做了量化研究系列报告,作为转债研究中重要的方法,在研究框架中不妨专门总结一下,主要讨论多因子选券以及事件研究的情况。 多因子转债择券 方法的逻辑和数据处理过程请参考我们此前的系列报告,这里只汇报目前我们使用的有效因子和实际结果。 ⚫ 营业收入超预期因子(SUR_drift)是成长因子中更为有效的因子。成长因子包括净利润超预期因子(SUE、SUE_drift)、营业利润超预期因子(SUR、SUR_drift)、单季度财务数据(营业收入、营业利润、净利润等)同比增长率、单季度财务数据(营业收入、营业利润、净利润等)增长率变化、单季度财务数据(营业收入、营业利润、净利润等)增长率稳健性(均值/标准差)等,经过一系列的测试,最终营业收入超预期因子 SUR_drift 的效果更显著。SUE 与 SUR 在构造方式上一样,区别在于 SUE 是净利润的超预期,SUR 是营业收入的超预期。以SUE 为例,公司 i 在时间 t 的超预期 SUE 因子定义为: 𝑆𝑈𝐸𝑖,𝑡 = 𝑄𝑖,𝑡 − 𝐸(𝑄𝑖,𝑡)𝜎𝑖,𝑡 其中,𝑄𝑖,𝑡表示公司实际公告的最新的单季度净利润,𝐸(𝑄𝑖,𝑡)表示公告前的单季度净利润预期值,𝜎𝑖,𝑡表示单季度净利润增长的标准差。𝐸(𝑄𝑖,𝑡)和𝜎𝑖,𝑡均通过历史数据估算获得。 根据 Narasimhan(2006)、Sadka(2006)的研究,关于𝐸(𝑄𝑖,𝑡)和𝜎𝑖,𝑡的估计一般采用季节性随机游走模型。根据季节性随机游走是否带漂移项,SUE 存在两个指标,分别为 SUE、SUE_drift。 (1)带漂移项的模型:𝑄𝑖,𝑡 = 𝑄𝑖,𝑡−4 + 𝑐𝑖,𝑡 + 𝜀𝑡 (2)不带漂移项的模型:𝑄𝑖,𝑡 = 𝑄𝑖,𝑡−4 + 𝜀𝑡 若存在漂移项,则漂移项𝑐𝑖,𝑡可根据过去两年净利润的同比变化𝑄𝑖,𝑡 − 𝑄𝑖,𝑡−4的均值估计得到,预测的标准差𝜎𝑖,𝑡可以通过𝑄𝑖,𝑡 − 𝑄𝑖,𝑡−4的标准差估计;若不存在漂移项,预测的标准差则通过𝑄𝑖,𝑡 − 𝑄𝑖,𝑡−4不带均值的标准差估计。二者的差别仅在于市场对未来的预期是否会基于过去的增长𝑐𝑖,𝑡。 估计过程中的财务数据均为单季度数据,窗口期为过去 12 期单季度数据,且 12期中至少 8 期为有效数据。 本期营业收入超预期越多,转债未来的收益相对越好。根据测试的 IC 值显示,营业收入超预期因子与未来转债收益率呈正比,即当前成长性越好的正股所对应的转债的未来收益相对越好,且营业收入超预期因子与转债未来收益之间的相关性稳健且显著。相较于净利润超预期因子,营业收入超预期的效果较优,可能是因为预期外盈利大概率反映在收入上,且收入受到的盈利管理和操纵更少。 9XoZkYfX9Y8X6MbP7NsQqQpNqRfQmMxOlOnNpM7NmNqPwMqQuMvPpPxO 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 - 3 - 图表 1:营业收入超预期因子选券效果较好 因子 换仓频率 IC_mean IC_IR 单调性 abs(IC) 大于 2% 比例 多空年化收益 多空夏普比率 多头超额收益 多头超额收益 IR SUR_drift 20D 4.10% 0.37 96.00% 86.60% 7.20% 1.35 2.40% 0.53 数据来源:Wind,兴业证券经济与金融研究院整理 图表 2:营业收入超预期 IC 值稳定正相关 图表 3:营业收入超预期多头收益显著超越其他组 数据来源:Wind,兴业证券经济与金融研究院整理 ⚫ 估值合成因子(pepb_factor)的选券效果更优。正股的估值因子包括 ep_lyr(用最新年度归母净利润计算的 pe 的倒数)、ep_ttm(
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