從一致預(yù)測和預(yù)測分歧看可轉(zhuǎn)債定價

正文目錄TOC\o"1-2"\h\z\u一、股票和可轉(zhuǎn)債中的分師一致預(yù)測指標(biāo) 5分析預(yù)指概況 5分析一預(yù)指的建 6基于利測善子選股擇券 8二、基于預(yù)測不確定性的標(biāo)交互作用研究 12一致測變與歧 13基于測態(tài)動配策略 16三、可轉(zhuǎn)債的隱含預(yù)期叉定價模型 19可轉(zhuǎn)二樹價型 19銀行債二樹價改方探索 20隱含期CRR子果檢驗(yàn) 23圖表目錄圖1：A市整的師預(yù)覆度 5圖2：A所分師內(nèi)部各業(yè)比 5圖3：可債場體分析預(yù)覆度 6圖4：轉(zhuǎn)所分師測內(nèi)的行占比 6圖5：股中析預(yù)的細(xì)指覆度 6圖6：轉(zhuǎn)中析預(yù)的細(xì)指覆度 6圖7：不口的致測營增數(shù)（2012.12.31-2023.6.30） 7圖8：分師測確隨預(yù)時的化中數(shù)） 8圖9：時加調(diào)后一致測差平營同比） 8圖10：業(yè)入善分層測值股） 9圖11：業(yè)入善月度股） 9圖12：利改因?qū)踊貎簦ㄆ保?9圖13：利改因度IC（票） 9圖14：EPS改因分回測值股） 9圖15：EPS改因度IC（票） 9圖16：業(yè)入善分層測值轉(zhuǎn)） 11圖17：業(yè)入善月度轉(zhuǎn)） 11圖18：利改因?qū)踊貎簦▊?11圖19：利改因度IC（債） 11圖20：EPS改因分回測值轉(zhuǎn)） 11圖21：EPS改因度IC（債） 11圖22：過期化歧對票產(chǎn)行限分 13圖23：同期化歧下股表凈（2013.6.30-2023.6.30） 14圖24：同期化歧下轉(zhuǎn)表凈值 16圖25：同期化歧下轉(zhuǎn)數(shù)量 16圖26：析預(yù)數(shù)周期表（來12M，2013-2023） 17圖27：全A未來12M營收測速時變化 17圖28：全A未來12M營收速測歧時變化 17圖29：資動配合凈值 18圖30：態(tài)置合產(chǎn)配比例 18圖31：轉(zhuǎn)二樹結(jié)構(gòu)案模擬 20圖32：同業(yè)轉(zhuǎn)中證債數(shù)的量權(quán)重比（23Q2） 20圖33：權(quán)占行的PB化況 21圖34：行業(yè)BPS預(yù)測的測差況 21圖35：日行債A未來PB走上沿（2021.12.31） 22圖36：行債A的BPS一預(yù)情況 22圖37：日行債A未來BPS下計(jì)算 22圖38：于PB和BPS斷的行債A未股走勢下沿 23圖39：二樹型的CRR因分情況 24圖40：二樹型的CRR因組凈值 24圖41：含期CRR型下因組凈值 25圖42：型正的價組凈對比 25表1：營收、利和EPS改因分回收益險計(jì)股月，2013.6.30-2023.6.30） 10表2：營收、利和EPS改因分回收益險計(jì)轉(zhuǎn)月，2018.6.30-2023.6.30） 12表3：不轉(zhuǎn)風(fēng)下盈利速善子IC情（2018.6.30-2023.6.30） 12表4：不預(yù)變和歧下股表收風(fēng)統(tǒng)計(jì)（2013.6.30-2023.6.30） 14表5：不預(yù)變和歧下股逐收表統(tǒng)計(jì)（2013.6.30-2023.6.30） 15表6：不預(yù)變和歧下轉(zhuǎn)表收風(fēng)統(tǒng)計(jì)（2018.6.30-2023.6.30） 16表7：三產(chǎn)態(tài)置合收風(fēng)統(tǒng)（2014.12.31-2023.6.30） 18表8：三產(chǎn)態(tài)置合逐收表現(xiàn)（2014.12.31-2023.6.30） 19表9：可債始叉和隱預(yù)二樹型用的數(shù)表 23表10：二樹型的CRR因組收風(fēng)計(jì)（2018.6.30-2023.6.30） 24表11：含期CRR子組收風(fēng)統(tǒng)（2018.6.30-2023.6.30） 25A31）根據(jù)分析師預(yù)測數(shù)據(jù)分別編制營收、凈利潤和EPS2）將討論維度拓展至分析師3）PBBPS得到隱含預(yù)期CRR一、股票和可轉(zhuǎn)債中的分析師一致預(yù)測指標(biāo) 分析師一致預(yù)測是對分析師預(yù)測的匯總表達(dá)。作為市場有效性的組成部分之一，分析師預(yù)測代表了賣方分析師出于自身專業(yè)，對股票未來業(yè)績表現(xiàn)的判斷，可以為投資者在股票投資層面提供一定的參考意義。分析師預(yù)測的指標(biāo)內(nèi)容多樣，包括對個股的盈利預(yù)測、目標(biāo)價格、投資評級等，而在業(yè)內(nèi)的各類研究報告中，也針對不同分析師預(yù)測指標(biāo)在投資上的應(yīng)用，有著廣泛、持續(xù)且深入的討論。分析師預(yù)測指標(biāo)概況A2008年至今，A股分析師預(yù)測數(shù)據(jù)（任意）的覆蓋度平均值53%，201860%20182023A52%23Q2，最新5圖1：A股市場整體的分析師預(yù)測覆蓋度 圖2：A股所有分析師預(yù)測內(nèi)部的各行業(yè)占比A股數(shù)量（右） 股票占比@任意一致預(yù)測 占比均值 23Q2占比

6000500040003000200010000

12%10%8%6%4%2%機(jī)械機(jī)械電新汽車傳媒2008/6 2011/6 2014/6 2017/6 2020/6 2023/6資料來源：招商證券，資訊2008.6.30-2023.6.30A股總數(shù)

資料來源：招商證券，資訊統(tǒng)計(jì)區(qū)間：2008.6.30-2023.6.30可轉(zhuǎn)債正股的分析師預(yù)測覆蓋度高于全部A股，而預(yù)測的行業(yè)分布結(jié)構(gòu)和全A接近。從預(yù)測覆蓋度的時序變化情況看，早年間轉(zhuǎn)債正股的預(yù)測數(shù)據(jù)覆蓋80%201823Q2場的分析師預(yù)測數(shù)據(jù)覆蓋率約為72%。行業(yè)分布方面，基礎(chǔ)化工、機(jī)械、電子等一級行業(yè)仍然是預(yù)測占比最高的系列行業(yè)，在排序上和A股整體口徑有少許差異。圖3：可轉(zhuǎn)債市場整體的分析師預(yù)測覆蓋度 圖4：轉(zhuǎn)債所有分析師預(yù)測內(nèi)部的各行業(yè)占比轉(zhuǎn)債數(shù)量 轉(zhuǎn)債占比@任意一致預(yù)測 占比均值 23Q2占比 相對股票超額占比@23Q2100%80%60%40%20%0%2010 2012 2014 2016 2018 2020

6005004003002001000

14%12%10%8%6%4%2%0%

4%3%2%1%0%-1%-2%基礎(chǔ)化工基礎(chǔ)化工計(jì)算機(jī)輕建材資料來源：招商證券，資訊2010.12.31-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊統(tǒng)計(jì)區(qū)間：2010.12.31-2023.6.30進(jìn)一步細(xì)分來看，分析師預(yù)測指標(biāo)的種類繁多，盈利類指標(biāo)包括但不限于：營業(yè)收入、凈利潤、EBIT、EPS等。如下圖所示，在股票和轉(zhuǎn)債市場中，營收、凈利潤、EPS和ROE是市場中較為常見的盈利預(yù)測指標(biāo)，預(yù)測數(shù)據(jù)的市場覆蓋度排名都較為靠前。因此，從樣本數(shù)據(jù)的角度考慮，后續(xù)的研究內(nèi)容將主要側(cè)重在上述這些指標(biāo)內(nèi)。圖5：股票中分析師預(yù)測的細(xì)分指標(biāo)覆蓋度 圖6：轉(zhuǎn)債中分析師預(yù)測的細(xì)分指標(biāo)覆蓋度

營收 凈利潤 EBIT EPS BPS ROE ROA

營收 凈利潤 EBIT EPS BPS ROE ROA2008/6 2011/6 2014/6 2017/6 2020/6 2023/ 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022資料來源：招商證券，資訊統(tǒng)計(jì)區(qū)間：2008.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊統(tǒng)計(jì)區(qū)間：2010.12.31-2023.6.30分析師一致預(yù)測指標(biāo)的構(gòu)建一致預(yù)測數(shù)據(jù)屬于匯總加工過后的分析師預(yù)測數(shù)據(jù)，其應(yīng)用較為廣泛，但由于編制時可調(diào)的細(xì)節(jié)眾多、指標(biāo)在塑造時具有較高的靈活度。如前文所述，券商分析師在研究報告中針對上市公司未來各財年的盈利狀況給出預(yù)測，而典型的分析師一致預(yù)測值，便是在某個固定滾動窗口期內(nèi)，所有分析師針對某公司某指標(biāo)預(yù)測值的平均值。隨后基于該一致預(yù)測值，又可以根據(jù)自身需求，再變形成同比增速、環(huán)比增速等各項(xiàng)指標(biāo)。一致預(yù)測下的未來12個月盈利增速方式如下：報告類型：分析師預(yù)測數(shù)據(jù)的報告類型可分為策略研究、行業(yè)研EPSROE6加權(quán)方式：根據(jù)預(yù)測的發(fā)布日距離指標(biāo)測算日的時間進(jìn)行加權(quán)，26???，k預(yù)測年度：針對FY1、FY2FY343033EPS和ROE將不同財年的增速數(shù)據(jù)按時間節(jié)點(diǎn)加權(quán)，最終調(diào)整為分析師一致預(yù)測下1214存在大幅的跳升或下降（如下圖所示。對此，我們在計(jì)算中選擇將預(yù)測財年的切換統(tǒng)一對齊至每年的4月30日，而針對在此之前已經(jīng)披露業(yè)績的個股，則以實(shí)際值進(jìn)行填充。同時，通過將各財年數(shù)據(jù)按照時間節(jié)點(diǎn)加權(quán)拼接的方式，折算成未來12個月的增速預(yù)測，來增強(qiáng)一致預(yù)測數(shù)據(jù)在時序上的穩(wěn)定性。圖7：不同口徑的一致預(yù)測營收增速數(shù)據(jù)（2012.12.31-2023.6.30） 營收增速@FY1 營收增速@12M 營收增速@同比_WIND25%15%5%-5%2012 2014 2016 2018 2020 2022資料來源：招商證券，資訊此外，之所以在步驟（a）中對所有分析師預(yù)測按時間加權(quán)，是因?yàn)榫嚯x預(yù)測披露日越近的預(yù)測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度越高。在滾動計(jì)算時，我們將回顧測算日前推6個月內(nèi)的所有分析師預(yù)測，并針對不同時點(diǎn)的預(yù)測值，給予不同的權(quán)重。對此，430日圖8：分析師預(yù)測準(zhǔn)確度隨預(yù)測時間的變化（中位） 圖9：時間加權(quán)調(diào)整后的一致預(yù)測誤差水平（營收同比）5%0%

預(yù)測誤差預(yù)測誤差@營收預(yù)測誤差@ROE預(yù)測誤差@凈利潤0.3 0.5 0.7 0.9 1.1 1.3 1.5 1.7 1.9

20%15%10%5%0%

預(yù)測誤差@算數(shù)平均 預(yù)測誤差@時間加權(quán)時間距離

2014/6 2015/12 2017/6 2018/12 2020/6 2021/12資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2008.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2014.6.30-2023.6.30基于盈利預(yù)測改善因子的選股與擇券EPSROE12M盈利預(yù)測改善因子在股票市場的選股效果我們將一致預(yù)測下的12M增速指標(biāo)做3個月差分，得到盈利預(yù)測改善因子，以表征分析師在邊際上對個股的預(yù)測情緒變化：????????????12?? =????????????????12???????????????????12??????/??????/??????/?????? ?? ???3??各個盈利預(yù)測改善因子在股票市場中的分組測算框架為：2013.6.302023.6.303%的A股因子組合：根據(jù)盈利改善因子的截面分位數(shù)排名，將股票等分為8其中，g1和g8從測算結(jié)果看，分析師一致預(yù)測的營業(yè)收入、凈利潤和EPSAg1g831.2ROE因子經(jīng)IC圖10：營業(yè)收入改善因分層回測凈值（股） 圖11：營業(yè)收入改善因月度股票）7.00 g1 g2 g3 g4g5g6g5g6g7g85.004.003.002.001.000.00

0.200.150.100.050.00(0.05)(0.10)(0.15)

IC 累積IC（右）

2.502.001.501.000.500.002013/6 2015/6 2017/6 2019/6 2021/6 2023/6 2013/6 2015/6 2017/6 2019/6 2021/6 2023/6資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2013.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2013.6.30-2023.6.30圖12：凈利潤改善因子層回測凈值（股票） 圖13：凈利潤改善因子度股票）5.00 g1g2g3g4IC累積IC（右）4.00g5g6g7g80.201.800.151.603.002.000.100.050.00(0.05)(0.10)1.401.201.000.800.600.401.00(0.15)0.20(0.20)0.000.00(0.25)(0.20)2013/62015/62017/62019/62021/62023/62013/62015/62017/62019/62021/62023/6資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2013.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2013.6.30-2023.6.30圖14：EPS改善因子分回測凈值（股票） 圖15：EPS改善因子度IC（股票）7.00 g1 g2 g3g4 g5 g6

IC 累積IC（右）

g7 g8

0.150.100.050.00(0.05)(0.10)(0.15)

2.502.001.501.000.500.00(0.50)2013/6 2015/6 2017/6 2019/6 2021/6 2023/6 2013/6 2015/6 2017/6 2019/6 2021/6 2023/6資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2013.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2013.6.30-2023.6.30EPSIC1.96%、1.26%1.22%，ICT4.29、2.552.39ICICIC2022ICEPSIC類型營業(yè)收入凈利潤EPS年化收益率最大回撤收益回撤比年化收益率類型營業(yè)收入凈利潤EPS年化收益率最大回撤收益回撤比年化收益率最大回撤收益回撤比年化收益率最大回撤收益回撤比g118.18%46.25%0.3915.91%50.38%0.3218.04%39.02%0.46g214.77%49.55%0.3015.20%45.68%0.3313.86%48.13%0.29g315.79%46.54%0.3414.59%46.41%0.3114.12%51.03%0.28g414.17%46.50%0.3014.63%44.93%0.3313.60%49.34%0.28g512.66%44.71%0.2810.78%54.12%0.2012.71%53.29%0.24g610.90%52.19%0.2111.17%52.41%0.2112.49%50.11%0.25g79.08%57.78%0.169.64%53.94%0.1810.48%56.89%0.18g88.26%60.44%0.1411.97%55.17%0.229.29%57.37%0.16萬得全A9.14%55.99%0.169.14%55.99%0.169.14%55.99%0.16月度IC1.96%1.26%1.22%T統(tǒng)計(jì)值4.292.552.39招商證券， 資訊盈利預(yù)測改善因子在轉(zhuǎn)債市場的擇券效果可轉(zhuǎn)債的分組測算框架與股票類似，差異之處在于不同平價水平的轉(zhuǎn)債的業(yè)績表現(xiàn)可能存在顯著差異，對一致預(yù)測因子的擇券效果形成干擾，因此我們在計(jì)算時額外添加了平價中性化操作：2018.6.302023.6.3015g1和g5中性化處理：在全A5511同時，考慮到1.3.1和1.3.2中的因子測算結(jié)果在時間區(qū)間和投資范圍上仍有所差異，本報告還額外比對了轉(zhuǎn)債與股票或正股組合的5年業(yè)績表現(xiàn)，結(jié)果仍然顯示，可轉(zhuǎn)債類組合具有更低的回撤風(fēng)險和更好的收益風(fēng)險比。圖16：營業(yè)收入改善因分層回測凈值（轉(zhuǎn)） 圖17：營業(yè)收入改善因月度轉(zhuǎn)債）2.502.001.501.000.50

g1 g2 g3 g4 g5

0.400.300.200.100.00(0.10)(0.20)

IC 累計(jì)IC（右）

2.502.001.501.000.500.002018/6 2019/6 2020/6 2021/6 2022/6 2023/6

2018/6 2019/6 2020/6 2021/6 2022/6 2023/6資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2018.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2018.6.30-2023.6.30圖18：凈利潤改善因子層回測凈值（轉(zhuǎn)債） 圖19：凈利潤改善因子度轉(zhuǎn)債）2.502.001.501.000.50

g1 g2 g3 g4 g5

0.400.300.200.100.00(0.10)(0.20)(0.30)

IC 累計(jì)IC（右）

2.001.501.000.500.002018/6 2019/6 2020/6 2021/6 2022/6 2023/6 2018/6 2019/6 2020/6 2021/6 2022/6 2023/6資料來源：招商證券，資訊 資料來源：招商證券，資訊圖20：EPS改善因子分回測凈值（轉(zhuǎn)債） 圖21：EPS改善因子度IC（轉(zhuǎn)債）2.50

g1 g2 g3 g4 g5

IC 累計(jì)IC（右）0.402.502.000.302.000.201.501.500.100.001.001.000.50資料來源：招商證券，資訊 資料來源：招商證券，資訊(0.10)(0.20)0.000.50(0.30)(0.50)2018/62019/62020/62021/62022/62023/62018/62019/62020/62021/62022/62023/6ICEPSIC3.67%2.89%(0.10)(0.20)0.000.50(0.30)(0.50)2018/62019/62020/62021/62022/62023/62018/62019/62020/62021/62022/62023/6類型營業(yè)收入凈利潤EPS年化收益率最大回撤收益回撤比年化收益率類型營業(yè)收入凈利潤EPS年化收益率最大回撤收益回撤比年化收益率最大回撤收益回撤比年化收益率最大回撤收益回撤比g115.91%17.59%0.9015.51%14.90%1.0415.23%13.75%1.11g214.08%9.85%1.4315.07%11.59%1.3016.88%14.99%1.13g311.32%11.21%1.0111.25%9.56%1.1810.29%9.26%1.11g410.51%17.98%0.5810.38%16.46%0.6311.45%14.75%0.78g57.91%17.53%0.457.36%20.93%0.355.80%19.60%0.30市場等權(quán)11.99%14.60%0.8211.97%14.66%0.8211.98%14.51%0.83月度IC3.67%2.89%3.16%T統(tǒng)計(jì)值2.632.292.41招商證券， 資訊T1）全A3）對強(qiáng)股性的深度實(shí)值轉(zhuǎn)債而言，平價作為補(bǔ)充，我們根據(jù)可轉(zhuǎn)債的平價價值高低，將其分為強(qiáng)債性（平價小于80（01）（0）33TIC類型營業(yè)收入凈利潤EPS平價<80平價80-110類型營業(yè)收入凈利潤EPS平價<80平價80-110平價>110平價<80平價80-110平價>110平價<80平價80-110平價>110月度IC6.14%4.50%6.08%3.18%4.32%3.34%2.76%3.78%0.92%IC標(biāo)準(zhǔn)差20.90%12.65%26.81%17.05%13.76%27.46%20.76%14.25%24.42%T統(tǒng)計(jì)值2.302.781.771.452.450.951.042.070.29招商證券， 資訊最后，我們也從因子合成的角度，對營收、凈利潤和EPS二、基于預(yù)測不確定性的指標(biāo)交互作用研究 上文中，我們介紹了分析師一致預(yù)測數(shù)據(jù)、以及盈利預(yù)測改善因子的構(gòu)建方法，并測算了其在股票和轉(zhuǎn)債市場上的截面選股效果。本節(jié)中，我們嘗試把視野拓寬至分析師預(yù)測的分歧維度，探索其能否在截面和時序投資上帶來更多啟發(fā)。一致預(yù)測的變化與分歧我們在第一節(jié)中所構(gòu)造的一致預(yù)測12M增速，代表了賣方分析師對個股盈利預(yù)測上/下調(diào)比例、預(yù)測值分布的偏度、峰度等。此處，我們則是選擇利用分析師預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)差，來作為分析師觀點(diǎn)分歧的代理變量。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差越大，就代表市場整體對個股盈利增速的觀點(diǎn)不一，該指標(biāo)本身可能不具備明顯的選股或擇券效果，但可以同其他指標(biāo)形成交互作用。以下4個象限：1）升預(yù)期&低分歧：此類股票的分析師情緒邊際走強(qiáng)，同時，票投資；2）升預(yù)期&高分歧：此類股票的盈利預(yù)期雖然普遍有所升高，但不同有一定錯判風(fēng)險；3）降預(yù)期&高分歧：此類股票的分析師情緒邊際普遍走弱，但不同分析師對預(yù)測值的觀點(diǎn)差異仍然較大，有博弈業(yè)績超預(yù)期的可能；4）降預(yù)期&低分歧：此類股票的盈利預(yù)測邊際走弱，且市場觀點(diǎn)基本一致，需進(jìn)行規(guī)避。圖22：通過預(yù)期變化和分歧對股票資產(chǎn)進(jìn)行象限劃分資料來源：招商證券根據(jù)上述邏輯，我們構(gòu)造了4類股票投資組合，并測算其業(yè)績表現(xiàn)的差異性：2013.6.302023.6.303%的A股&12M3M）1/31/3&12M3M）1/31/3&12M3M）1/31/3&12M3M善因子）在市場后1/3，且預(yù)期增速本身的分歧在市場后1/3的股票從測算結(jié)果看：1）兩指標(biāo)交互后，預(yù)期的邊際變化仍然是決定組合收益率高低的關(guān)鍵因素，升預(yù)期類組合的年化收益率均在15%以上，而降預(yù)期類組合的8.5%2）3）在升預(yù)期環(huán)境中，長期來看，低分歧組合降低了組合回撤，而在降預(yù)期環(huán)境中，低分歧組合的回撤風(fēng)險要略高于高分歧組合；4）總的來說，股票資產(chǎn)中，升預(yù)期&低分歧組合的業(yè)績表現(xiàn)最佳，組合年化收益率為18.04%、最大回撤為43.51%0.41。升預(yù)期&高分歧 降預(yù)期&升預(yù)期&高分歧 降預(yù)期&高分歧升預(yù)期&低分歧降預(yù)期&低分歧5.504.503.502.501.500.502013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023資料來源：招商證券，資訊表4：不同預(yù)期變化和分歧下的股票表現(xiàn)收益風(fēng)險統(tǒng)計(jì)（2013.6.30-2023.6.30）類型年化收益率年化波動率最大回撤收益波動比收益回撤比升預(yù)期&高分歧15.30%28.79%51.36%0.530.30升預(yù)期&低分歧18.04%27.02%43.51%0.670.41降預(yù)期&高分歧8.40%28.56%56.70%0.290.15降預(yù)期&低分歧8.64%26.67%57.31%0.320.15招商證券，資訊下表更詳細(xì)地展示了各個組合在不同年份的業(yè)績表現(xiàn)?？梢钥吹剑叻制缃M合在部分年間，由于盈利預(yù)測的右尾端被兌現(xiàn)，因此可能會獲得超過低分歧組合的收益，如2019-2021年。但相反情況下，當(dāng)左尾端的預(yù)期風(fēng)險兌現(xiàn)時，高分歧組合的跌幅也更高。對于股票投資者而言，不同象限下的優(yōu)先級大致可概括為：升預(yù)期&低分歧>升預(yù)期&高分歧>降預(yù)期&高分歧>降預(yù)期&低分歧。統(tǒng)計(jì)區(qū)間升預(yù)期&高分歧升預(yù)期&統(tǒng)計(jì)區(qū)間升預(yù)期&高分歧升預(yù)期&低分歧降預(yù)期&高分歧降預(yù)期&低分歧2013/12-2014/1242.28%52.88%34.23%28.80%2014/12-2015/1280.11%87.74%76.67%58.80%2015/12-2016/12-15.21%-8.30%-15.72%-12.66%2016/12-2017/12-8.42%-7.71%-10.50%-12.38%2017/12-2018/12-27.73%-24.20%-33.09%-31.81%2018/12-2019/1239.51%33.20%32.56%30.23%2019/12-2020/1238.75%24.68%18.25%16.58%2020/12-2021/1233.65%27.65%21.38%21.31%2021/12-2022/12-13.92%-14.50%-17.86%-12.05%2022/12-2023/63.95%18.76%0.85%8.14%招商證券，資訊隨后，我們同樣以可轉(zhuǎn)債為樣本池進(jìn)行了測算，觀察結(jié)論是否在轉(zhuǎn)債市場中有所變化：2018.6.302023.6.303%21&12M3M1/31/2的轉(zhuǎn)債&12M3M1/31/2的轉(zhuǎn)債&12M3M1/31/2的轉(zhuǎn)債&12M3M1/31/2的轉(zhuǎn)債中性化處理：在全A由于轉(zhuǎn)債的樣本數(shù)量較少，我們適當(dāng)放寬了篩選的分位數(shù)限制。測算結(jié)果顯示，基于預(yù)期變化與分歧的截面擇優(yōu)方法在轉(zhuǎn)債中同樣有效。一方面，低分歧組合的波動率均相對高分歧組有所降低；另一方面，正股升預(yù)期&低分歧組合的業(yè)績表現(xiàn)最優(yōu)，組合年化收益率為16.89%，最大回撤為18.36%，收益回撤比0.92，相比于升預(yù)期&高分歧組合而言有效降低了回撤風(fēng)險，且具有4個組合中最高的收益風(fēng)險比。圖24：不同預(yù)期變化和分歧下的轉(zhuǎn)債表現(xiàn)凈值 圖25：不同預(yù)期變化和分歧下的轉(zhuǎn)債數(shù)量升預(yù)期&升預(yù)期&高分歧降預(yù)期&高分歧升預(yù)期&低分歧降預(yù)期&低分歧2.502.001.501.000.50

0

升預(yù)期&高分歧升預(yù)期&低分歧降預(yù)期&高分歧降預(yù)期降預(yù)期&高分歧降預(yù)期&低分歧

2018/6 2019/6 2020/6 2021/6 2022/6資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2018.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2018.6.30-2023.6.30的是降預(yù)期&高分歧組合和升預(yù)期&高分歧組合，兩組合的投資風(fēng)險分別相對正股而言降低了15.04%和9.86%；2）從歷史數(shù)據(jù)看，轉(zhuǎn)債的綜合業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)于正5&2。表6：不同預(yù)期變化和分歧下的轉(zhuǎn)債表現(xiàn)收益風(fēng)險統(tǒng)計(jì)（2018.6.30-2023.6.30）資產(chǎn)類型 組合名稱年化收益率年化波動率最大回撤收益波動比收益回撤比升預(yù)期&高分歧17.30%18.67%29.13%0.930.59升預(yù)期&低分歧16.89%16.04%18.36%1.050.92可轉(zhuǎn)債 降預(yù)期&高分歧5.52%17.54%21.64%0.310.26降預(yù)期&低分歧10.51%17.14%26.76%0.610.39升預(yù)期&高分歧16.36%25.81%38.99%0.630.42升預(yù)期&低分歧13.80%23.03%27.56%0.600.50正股 降預(yù)期&高分歧-3.80%25.61%36.68%-0.15-0.10降預(yù)期&低分歧10.16%25.03%34.52%0.410.29招商證券，資訊基于預(yù)測狀態(tài)的動態(tài)配置策略前文中我們對一致預(yù)測變化和分歧的討論，更多聚焦在截面的微觀選股和擇券維度。而除此以外，也可以通過自下而上的整合，將相關(guān)指標(biāo)合成到市場指數(shù)層面，幫助進(jìn)行資產(chǎn)擇時。以全部A股為例，我們首先滾動挑選出歷史三個月內(nèi)連續(xù)有預(yù)測值的個股每日一致預(yù)測下的未來12M盈利增速和增速標(biāo)準(zhǔn)差位數(shù)，以表征A股整體的分析師預(yù)測觀點(diǎn)狀態(tài)。但和截面數(shù)據(jù)有所不同的是，。1）44302勢表現(xiàn)是否具有可持續(xù)性存疑，測算結(jié)果不足以完全支撐轉(zhuǎn)債在橫向上全面優(yōu)于正股的結(jié)論。41212據(jù)，對未來1年的盈利情況進(jìn)行推測，從而導(dǎo)致分歧數(shù)據(jù)達(dá)到階段峰值。圖26：分析師預(yù)測數(shù)據(jù)的周期性表現(xiàn)（未來12M，2013-2023）27%25%23%21%19%17%15%

營收@預(yù)測增速 營收@增速分歧（右）

10%9%8%7%6%5%4%3%2%2013 2015 2017 2019 2021資料來源：招商證券，資訊針對上述問題，首先需要對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行同比差分，以去除周期性因素。同時，考慮到擇時策略相對更為看重信息的邊際時效性，因此，我們選擇在對指標(biāo)做同比后再取環(huán)比，構(gòu)造如下圖所示的A股市場整體的一致預(yù)測盈利增速變化指標(biāo)、以及增速分歧變化指標(biāo)。圖27：全A股未來12M營收預(yù)測增速的時序變化 圖28：全A股未來12M營收增速預(yù)測分歧的時序變化0

營收@預(yù)測增速變化（右） 營收@預(yù)測增速0.040.030.020.010

0

營收@增速分歧變化（右） 營收@增速分歧0.0080.0060.0040.0020-0.002-0.02-0.01-0.004-0.04-0.01-0.015-0.006-0.06-0.02-0.02-0.0082013201520172019202120132015201720192021資料來源：招商證券，資訊 資料來源：招商證券，資訊當(dāng)景氣較強(qiáng)但分歧較高時，將一部分股票資產(chǎn)配置到可轉(zhuǎn)債防御尾部風(fēng)險，而在市場景氣減弱但分歧較高時，將部分純債配置到可轉(zhuǎn)債，博弈右尾業(yè)績超預(yù)期的機(jī)會，總體目標(biāo)是獲得更好的收益風(fēng)險比。具體配置方案如：2014.12.312023.6.30投資標(biāo)的：萬得全A&1/21/2轉(zhuǎn)債&&1/21/2純債&（）1/21/2純債（）1/31/31/3純債此外，考慮到早年間轉(zhuǎn)債市場的整體規(guī)模和交易熱度都偏低，因此在2018年以前，若擇時指標(biāo)發(fā)出配置可轉(zhuǎn)債的信號，我們會將轉(zhuǎn)債部分的資金均等地劃入股票和純債資產(chǎn)中。圖29：三資產(chǎn)動態(tài)配置合凈值 圖30：動態(tài)配置組合的資產(chǎn)配置比例

等權(quán)組合@雙資產(chǎn) 動態(tài)配置組合@三資產(chǎn)等權(quán)組合等權(quán)組合@三資產(chǎn)2014 2016 2018 2020 2022

2014 2016 2018 2020 2022

資料來源：招商證券，資訊統(tǒng)計(jì)區(qū)間為：2014.12.31-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間為：2014.12.31-2023.6.3012.62%27.73%0.46，0.290.37。表7：三資產(chǎn)動態(tài)配置組合收益風(fēng)險統(tǒng)計(jì)（2014.12.31-2023.6.30）類型年化收益率年化波動率最大回撤收益波動比收益回撤比動態(tài)配置組合@三資產(chǎn)12.62%14.10%27.73%0.900.46等權(quán)組合@雙資產(chǎn)4.92%12.23%28.53%0.400.17等權(quán)組合@三資產(chǎn)3.12%13.45%34.45%0.230.09招商證券， 資訊從逐年收益看，動態(tài)配置組合在歷史8年半的時間內(nèi)，有6年半跑贏兩基準(zhǔn)指數(shù)，組合超額收益的回撤主要發(fā)生在2018年的上半年。截至2023年6月，擇時組合的區(qū)間超額分別為0.78%和0.64%。統(tǒng)計(jì)區(qū)間動態(tài)配置組合三資產(chǎn)等權(quán)組合雙資產(chǎn)等權(quán)組合統(tǒng)計(jì)區(qū)間動態(tài)配置組合三資產(chǎn)等權(quán)組合雙資產(chǎn)等權(quán)組合三資產(chǎn)超額收益擇時減雙資產(chǎn)超額收益擇時減三資產(chǎn)2014/12-2015/1248.01%25.28%5.89%22.73%42.12%2015/12-2016/1224.74%-4.23%-6.74%28.97%31.48%2016/12-2017/121.09%2.63%1.75%-1.54%-0.66%2017/12-2018/12-14.91%-11.52%-8.13%-3.38%-6.77%2018/12-2019/1227.62%18.63%20.79%8.99%6.83%2019/12-2020/1217.67%14.26%11.22%3.41%6.45%2020/12-2021/1211.98%7.21%10.88%4.77%1.09%2021/12-2022/12-0.68%-7.67%-8.42%6.99%7.74%2022/12-2023/64.29%3.52%3.66%0.78%0.64%招商證券， 資訊三、可轉(zhuǎn)債的隱含預(yù)期二叉樹定價模型 前兩章中，我們花費(fèi)了一定的篇幅用以討論一致預(yù)測數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)債擇券上的應(yīng)用，更多是從相對定價的角度出發(fā)篩選投資標(biāo)的。而在本節(jié)中，我們將嘗試以轉(zhuǎn)債二叉樹模型為基礎(chǔ)，探討一致預(yù)測數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)債絕對定價中的作用?？赊D(zhuǎn)債二叉樹定價模型在我們早前的報告中3，曾提及通過仿照股票期權(quán)的CRR二叉樹模型，來計(jì)算可轉(zhuǎn)債理論價格的定價方式。投資者通過比較轉(zhuǎn)債市價和理論價格之間的差異，來計(jì)算轉(zhuǎn)債的折溢價率，從而幫助研判相關(guān)標(biāo)的的投資價值。如下圖所示，轉(zhuǎn)債二叉樹模型的算法可以概括為：1）首先以轉(zhuǎn)債當(dāng)日的平性2的到期贖回價格、條款等因素，對未來各個“樹枝”上的預(yù)期價格進(jìn)行修正；3）隨0波動率是最關(guān)鍵的輸入?yún)?shù)之一9530%1.5最高可以達(dá)到近400元、最低可能不足25元。理論上來說，輸入的波動率取值越高，二叉樹所生成的未來平價價值的上下限分布范圍就越寬。3詳見《可轉(zhuǎn)債定價與套利策略初探——固收量化系列研究之三》圖31：可轉(zhuǎn)債二叉樹模型結(jié)構(gòu)與案例模擬資料來源：招商證券，資訊注：1）左圖中，S00p1-pu和d為未來股價上漲和下跌的幅度，所有上述參數(shù)值均可根據(jù)二叉樹模型的公式計(jì)算得到；2）右圖模擬測算中，二叉樹具體參數(shù)為：1）15層；2）到期時間1.5年；3）無風(fēng)險利率3%；4）股息率0%；5）正股波動率30%但此計(jì)算方法可能和投資者的主觀觀點(diǎn)形成差異。因?yàn)槎鏄淠Ｐ蛯ξ磥砉蓛r的表現(xiàn)完全持中性態(tài)度，但在某些特定情景下，投資者可能預(yù)先就對公司未來的股價表現(xiàn)持有強(qiáng)烈的預(yù)期。例如：當(dāng)股票估值在歷史低點(diǎn)時，從賠率角度看，往往會認(rèn)為股票未來的跌幅已經(jīng)有限、但上行賠率較高；又或者從公司基本面質(zhì)地出發(fā)，投資者可能認(rèn)為公司股票價格僅會在固定的區(qū)間內(nèi)波動。但上述問題在原始的轉(zhuǎn)債二叉樹模型中均無法被很好地解決。圖32：不同行業(yè)的轉(zhuǎn)債在中證轉(zhuǎn)債指數(shù)中的數(shù)量和權(quán)重占比（23Q2）70 轉(zhuǎn)債數(shù)量 累計(jì)權(quán)重（右）605040302010銀行銀行基礎(chǔ)化工交通運(yùn)輸非銀醫(yī)藥輕工制造鋼鐵

1009080706050403020100資料來源：招商證券，資訊若想對原二叉樹模型進(jìn)行改進(jìn)，核心是引入投資者對未來股票價格的主觀研判。但不同行業(yè)股票的基本面差異大，難以找到一勞永逸的解法，在模型設(shè)計(jì)上有很高的復(fù)雜性。而縱觀當(dāng)前各行業(yè)可轉(zhuǎn)債的占比情況，可以看到市場指數(shù)中，523Q2權(quán)重占比達(dá)到36%，同時，相對于一銀行轉(zhuǎn)債的二叉樹定價改進(jìn)方式探索我們認(rèn)為可以從PB和BPS入手，來推測銀行股未來的價格波動區(qū)間。根據(jù)公式[1]可知，股票價格是PB和BPS的乘積，因此，如果能夠?qū)善蔽磥砉乐岛兔抗蓛糍Y產(chǎn)的上下限分別給出較為準(zhǔn)確的預(yù)測，則對股價的預(yù)測問題也隨之解決。??=????×?????? [1]PBBPS1）PB10PB0.861.20.5A2）質(zhì)量看，針對銀行股BPS的預(yù)測準(zhǔn)確度在所有一級行業(yè)中排名靠前。在全A1BPS1.8%、平均值為4%圖33：高權(quán)重占比行業(yè)的PB變化情況 圖34：各行業(yè)BPS一致預(yù)測值的預(yù)測誤差況8.00 銀行 萬得全A 電新 化工6.004.002.000.002013/6 2015/6 2017/6 2019/6 2021/6 2023

20%15%10%5%0%

預(yù)測誤差@中位數(shù) 預(yù)測誤差@平均值銀行銀行石油石化非建筑統(tǒng)計(jì)區(qū)間為：2013.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間為：2012.12.31-2023.6.30，包括對所有財年的預(yù)測我們1）5年P(guān)B991和下沿；2）PB從測算日的值變化至上下沿需要一定的時間，考慮用股票歷史估值的日均變化率進(jìn)行平滑；3）即使當(dāng)日的估值已經(jīng)接近歷史底部或頂部，仍要尊重其突破歷史上下限的可能性，在此極端情況下，給予估值±25%的額外空間補(bǔ)償，否則可能出現(xiàn)在估值底部的轉(zhuǎn)債價格被明顯高估等情況出現(xiàn)。A2021PB1.101.580.76。圖35：某日銀行轉(zhuǎn)債A的未來PB走勢上下沿計(jì)算（2021.12.31）2.101.901.701.501.301.100.900.700.50

PB PB預(yù)測上沿 PB預(yù)測下沿最大最大PB最小PB2016/6 2017/6 2018/6 2019/6 2020/6 2021/6 2022/6 2023/6資料來源：招商證券，資訊對于BPS，則可使用分析師一致預(yù)測數(shù)據(jù)。我們沿用第一節(jié)中的指標(biāo)構(gòu)造BPS12M2575BPS上下沿時：1）首先需確認(rèn)最BPSBPS2）12MBPS預(yù)期和謹(jǐn)慎預(yù)期情況下的BPSBPS圖36：銀行轉(zhuǎn)債A的BPS一致預(yù)測情況 圖37：某日銀行轉(zhuǎn)債A未來BPS上下沿計(jì)算BPS20%

BPS預(yù)期增速@謹(jǐn)慎 BPS預(yù)期增速@中性BPS預(yù)期增速BPS預(yù)期增速@樂觀10%5%0%2018/6 2019/6 2020/6 2021/6 2022/6 2023/6資料來源：招商證券，資訊測算區(qū)間：2018.6.30-2023.6.30

資料來源：招商證券，資訊測算日期：2021.12.31在完成對PB和BPS2021年底，銀行轉(zhuǎn)債A12.9BPSPB1.524910PBBPS圖38：基于PB和BPS推斷的銀行轉(zhuǎn)債A未來股價走勢上下沿25 股票價格 價格預(yù)測上沿 價格預(yù)測下沿23211917151311972021/3 2021/9 2022/3 2022/9 2023/3測算日期：2021.12.31最后，需額外注意的是，原始二叉樹模型中，對波動率的計(jì)算使用的是股票的復(fù)權(quán)價格，因此本身便包含分紅信息。但在公式[1]的算法中并不含有上述元素，對此，可以考慮使用股票的歷史股息率進(jìn)行簡單估計(jì)，公式[1]將變化為：??????,??=????????,??×??????????,??+??