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2025年2月6日
证券研究报告
[Table_Title]图:不同定价策略的净值对比(2019-
可转债定价研究:考虑赎回、下修及2024年)
回售条款与退市、信用风险
量化可转债研究之八
[Table_Summary]
报告摘要:
转债定价方法:BS模型、二叉树模型、蒙特卡洛模拟,各有优缺。本
篇报告将可转债拆解为看涨期权+债底。其中看涨期权部分将考虑三大数据来源:Wind,广发证券发展研究中心
特殊条款,通过解析解定价,计算精度相对于BS模型有所改善,计算
速度相对二叉树和蒙特卡洛模拟,具有数量级的提升;债底部分将考虑表:定价偏离因子组合风险收益情况
退市及信用风险,相对传统用同等级信用债指数YTM贴现的方法,在(2019-2024年)
市场出现信用风险和退市风险预期后,定价更为精确。年化收益率30.03%
考虑三大特殊条款的期权定价:期权定价部分,我们考虑了赎回、下Sharpe2.15
修、回售三大特殊条款,通过生成正股的七种可能波动路径,在风险中最大回撤11.82%
性假设下计算现值,得到奇异期权解析定价。数据来源:Wind,广发证券发展研究中心
考虑退市风险与信用风险的债底定价:对于退市风险,主要考虑交易
类退市中的1元退市和市值退市,可以根据退市前转股卖出所获现金
流,通过二值期权对债底定价;对于信用风险,可以通过信用债资产负[Table_Author]
分析师:张超
债率相关数据建立回归模型,代入可转债发行主体的资产负债数据,获SAC执证号:S0260514070002
得考虑信用风险的YTM预测值,并在上述债底定价过程中进行贴现。SFCCENo.BOB130
定价结果对比:通过将债底定价与期权定价相加,得到可转债定价。从020
结果来看,本篇报告模型给出的可转债定价,整体比传统方法给出的定zhangchao@
价更低。由此构造定价偏差因子。分析师:安宁宁
因子测算:通过可转债收盘价与理论定价的偏差构造定价偏差因子,并SAC执证号:S0260512020003
在全市场可转债中进行分层月频调仓测算,在偏债层、中性层、偏股层SFCCENo.BNW179
中均有效,2019年以来年化收益分别为6.96%、27.38%、53.49%。0755
通过分层市值加权构建的转债组合,2019年以来年化收益30.03%,anningning@
夏普比率2.15,最大回撤11.82%
风险提示:本篇报告通过历史数据进行建模,但由于市场具有不确定
性,模型仅在统计意义下有望获得投
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