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轉(zhuǎn)債定價(jià)方法：BS模型、二叉樹模型、蒙特卡洛模擬，各有優(yōu)缺。本篇報(bào)告將可轉(zhuǎn)債拆解為看漲期權(quán)+債底。其中看漲期權(quán)部分將考慮三大特殊條款，通過解析解定價(jià)，計(jì)算精度相對(duì)于BS模型有所改善，計(jì)算速度相對(duì)二叉樹和蒙特卡洛模擬，具有數(shù)量級(jí)的提升；債底部分將考慮退市及信用風(fēng)險(xiǎn)，相對(duì)傳統(tǒng)用同等級(jí)信用債指數(shù)YTM貼現(xiàn)的方法，在市場(chǎng)出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)和退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期后，定價(jià)更為精確。
　　考慮三大特殊條款的期權(quán)定價(jià)：期權(quán)定價(jià)部分，我們考慮了贖回、下修、回售三大特殊條款，通過生成正股的七種可能波動(dòng)路徑，在風(fēng)險(xiǎn)中性假設(shè)下計(jì)算現(xiàn)值，得到奇異期權(quán)解析定價(jià)。
　　考慮退市風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)的債底定價(jià)：對(duì)于退市風(fēng)險(xiǎn)，主要考慮交易類退市中的1元退市和市值退市，可以根據(jù)退市前轉(zhuǎn)股賣出所獲現(xiàn)金流，通過二值期權(quán)對(duì)債底定價(jià)；對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)，可以通過信用債資產(chǎn)負(fù)債率相關(guān)數(shù)據(jù)建立回歸模型，代入可轉(zhuǎn)債發(fā)行主體的資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)，獲得考慮信用風(fēng)險(xiǎn)的YTM預(yù)測(cè)值，并在上述債底定價(jià)過程中進(jìn)行貼現(xiàn)。
　　定價(jià)結(jié)果對(duì)比：通過將債底定價(jià)與期權(quán)定價(jià)相加，得到可轉(zhuǎn)債定價(jià)。從結(jié)果來看，本篇報(bào)告模型給出的可轉(zhuǎn)債定價(jià)，整體比傳統(tǒng)方法給出的定價(jià)更低。由此構(gòu)造定價(jià)偏差因子。
　　因子測(cè)算：通過可轉(zhuǎn)債收盤價(jià)與理論定價(jià)的偏差構(gòu)造定價(jià)偏差因子，并在全市場(chǎng)可轉(zhuǎn)債中進(jìn)行分層月頻調(diào)倉測(cè)算，在偏債層、中性層、偏股層中均有效，2019年以來年化收益分別為6.96%、27.38%、53.49%。通過分層市值加權(quán)構(gòu)建的轉(zhuǎn)債組合，2019年以來年化收益30.03%，夏普比率2.15，最大回撤11.82%
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：本篇報(bào)告通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，但由于市場(chǎng)具有不確定性，模型僅在統(tǒng)計(jì)意義下有望獲得投資業(yè)績(jī)。量化擇債模型需要關(guān)注可轉(zhuǎn)債數(shù)量減少帶來的統(tǒng)計(jì)樣本不足風(fēng)險(xiǎn)。另外，本報(bào)告不構(gòu)成任何投資建議。