金工深度研究：债券违约与债基踩雷概率预测方案

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 金工 债券违约与债基踩雷概率预测方案 华泰研究 研究员 林晓明 SAC No. S0570516010001 SFC No. BPY421 linxiaoming@htsc.com +(86) 755 8208 0134 研究员 张泽 SAC No. S0570520090004 SFC No. BRB322 zhangze@htsc.com +(86) 755 8249 3656 2022 年 12 月 23 日│中国内地 深度研究 预测各债券违约概率，预警各纯债基金的踩雷风险 首先我们选取财务因子、地区因子、行业因子和事件因子，建立基于 Logistic回归和 Bagging 算法的债券违约预测模型，实证预测的六期债券违约效果较优。然后我们对债券和债基的多种相关性测算方法进行探究，尽可能挖掘出债基与债券之间持有关系。最后基于各债券的预测违约概率，以及债基与高违约概率债券之间的相关关系，并定量刻画各债基的踩雷风险。 债券违约概率模型构建：基于财务、地区、行业等因子构建 Logistic 模型 我们构建了基于 Logistic 回归和 Bagging 算法的债券违约概率预测模型。模型输入包括筛选后的财务因子、行业因子、地区因子等，其中财务因子的筛选依据为 10000 次 Logistic 回归里被方程选中的比例。为了解决违约与非违约债券样本量不平衡的问题，我们引入的 Bagging 算法能更为合理地确定模型参数。最终构建的债券违约概率预测模型对未来半年内违约债券给出的违约概率较高，模型预测假阴率较低。 债券与债基相关性测算：挖掘出债基与债券之间的持仓关系 为了探究债基持有的非重仓券信息，我们改进并测算债基与债券之间的相关性特征。首先对债券收盘价和债基复权单位净值数据，进行特征提取、特征放大、相关性计算三个步骤，并构建 10 种相关性测算方法。经过违约债券和踩雷基金数据以及全市场债基和其重仓债券数据的匹配正确率检验后，我们结合基准相关性、最优相关性、平均相关性确定最终相关性的计算方法。最终相关性在违约债券和踩雷基金数据上匹配正确率较高，可以较为准确地区分债基是否持有了某个债券。这样我们便可以生成各债券与债基的最终相关性矩阵，并认为相关性越高，则债基持有该债券概率越大。 定量预测各纯债基金的最大踩雷风险和平均踩雷风险 基于债券违约概率预测数据以及债基和债券相关性矩阵数据，可以定量刻画债基的踩雷风险。我们构造“最大风险”和“平均风险”两个指标刻画债基踩雷风险，若债基的最大风险或者平均风险指标位于全市场债基的前 50 名，则认为踩雷风险较高。通过历史回测发现，我们预测为高踩雷风险的债基中约有 10%在未来半年内会发生净值骤降的现象。 风险提示：模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。本报告不涉及任何产品的推荐或建议。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 金工研究 正文目录 研究背景与报告思路 ..................................................................................................................................................... 3 债券违约概率预测模型构建 .......................................................................................................................................... 5 债券违约因子选择与违约概率模型构建方案 ......................................................................................................... 5 选取财务、地区、行业、事件类因子作为判断债券违约因子池 .................................................................... 5 基于 Logistic 回归和 Bagging 算法构建违约概率模型 ................................................................................... 7 债券违约因子测试与违约概率模型实证结果 ......................................................................................................... 8 违约与未违约债券的财务因子表现有显著差异 .............................................................................................. 8 结合 AUC、假阳率、假阴率等指标确定债券违约概率预测模型 ................................................................. 11 债券与债基相关性测算方法探究 ................................................................................................................................. 13 相关性测算步骤：特征提取，特征放大，相似性刻画 ......................................................................................... 13 多种相关性测算方法的效果检验 ......................................................................................................................... 15 基于实质违约债券与踩雷债基的相关性测算与检验 ..................................................................................... 16 基于纯债基金及其重仓债券数据的相关性测算与检验 ................................................................................. 17 确定债券和债基之间的相