【中金固收·可转债】退市风险模型与策略的Python实践

中金研究

退市风险“意外”成为近期转债投资者中的"新话题"。此前市场经历过的"压力情形"还是2018年的辉丰转债，后来转债遭遇暂停上市（股票未退市或暂停，彼时转债与股票的上市要求不同），该转债历史最低价格为2018年8月14日创下的71.86元。但近期搜特、正邦转债的价格都低于了70元，背后的差别无需多言，投资者需要了解的可能是：如何更早地看到并避免这类情况。好在问题并不复杂，一支转债跟随正股退市的情形无非是：市场因素（股价低于1元、市值低于3亿元）或者财务因素（触发财务退市指标），下面我们先对这些情景分别建模。

市场因素刻画

实践上，对市场退市的可能性建模，便可抵御大部分风险。市场退市的建模我们曾在2年前（2021年《挑战：EasyBall可以更稳吗——转债退市风险测算与Python实践》）中进行过尝试。简而言之，我们就是通过股价波动范围来计算未来股价低于1元或者市值低于3亿元的。这里我们希望将模型做得更简单一些，也更便于投资者掌握。因此，我们不再计算耗时耗力的Hurst指数，而只是用当前股价、市值、波动率和剩余期限作为参数，计算退市概率，下面介绍具体实现。

首先是取得波动率的数值，考虑到很多转债正股上市未满2年，直接从数据终端取2年历史波动率会出现大量空缺。因此这里首先从自行取得过去2年周回报数据开始，计算股价波动率。

图表1：Python实现：波动率

def 转债与正股对照表(codes):
    _, df = w.wss(codes, "underlyingcode", usedf=True)
    return df

def 正股周回报(stocks, start, end):
    
    sql = f'''select s_info_windcode windcode,
    trade_dt, s_wq_pctchange
    from winddf.ashareweeklyyield a
    where a.trade_dt >= {pd.to_datetime(start).strftime("%Y%m%d")} and
    a.trade_dt <= {pd.to_datetime(end).strftime("%Y%m%d")} and
    a.s_info_windcode in ('{"','".join(stocks)}')
    
    order by a.trade_dt
    '''
    con = rs.login() # con为SQL登录变量，视不同机构的设置而定，如不具备，可以考虑用api代替
    dfWeekly = pd.read_sql(sql, con)
    con.close() 
    
    return dfWeekly.pivot(index="TRADE_DT", columns="WINDCODE"


    
, values="S_WQ_PCTCHANGE")


def 指定日期百周波动率(dfWeekly, date):
    srs = dfWeekly.loc[:date].tail(100).std() * np.sqrt(50)
    srs.name = '波动率'
    return srs

资料来源：Wind，中金公司研究部

然后我们装载其他变量，即股价、市值、转债剩余期限。其中的obj为我们在《转债数据库规范与统计案例》中设计的集成变量，可以按照github版本配置即可。beDelisted函数可以根据上述内容计算退市概率，而在得到上述数据表后，我们在"市场退市概率"中，只需要对原表进行apply操作便可以批量产出市场退市概率数据。

图表2：补充数据与计算概率

def 装载股价市值(obj, dfUnderlying, date):
    date = pd.to_datetime(date).strftime("%Y%m%d")
    if not w.isconnected(): w.start()
    stocks = list(dfUnderlying["UNDERLYINGCODE"].unique())
    _, dfData = w.wss(stocks, "close,,mkt_cap_ard", f"tradedate={date}",
                      usedf=True)
    dfRet = dfUnderlying.merge(dfData, left_on="UNDERLYINGCODE", right_index=True)
    dfRet["剩余期限"] = obj.Ptm.loc[date, dfUnderlying.index]
    dfRet["MKT_CAP_ARD"] /= 100000000.0
    return dfRet

def beDelisted(s, mv, vol, t):
    p1 = stats.norm.cdf((np.log(1) - np.log(s)) / (vol * (t ** 0.5)))
    p2 = stats.norm.cdf((np.log(3


    
) - np.log(mv)) / (vol * (t ** 0.5)))
    
    return max((p1,p2))

def 市场退市概率(dfRet):
    dfRet["市场退市概率"] = dfRet.apply(lambda x: beDelisted(x["CLOSE"], x["MKT_CAP_ARD"],
                                                       x["波动率"] / 100.0,
                                                       np.min([x["剩余期限"],2])), axis=1)
    return dfRet

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们将上述操作拼装到下列函数，便可计算任意指定日期的市场违约概率，如下。

图表3：市场因素退市概率

def generateDelistedProb(obj, date):
    # 转债代码与正股对应表
    dfUnderlying = 转债与正股对照表(obj.selByAmt(date))
    stocks = list(dfUnderlying["UNDERLYINGCODE"].unique())
    # 取开始时点，计算波动率
    start = pd.to_datetime(date) - dt.timedelta(days=730) 
    dfWeekly = 正股周回报(stocks, start, date)
    dfWeekly.index = pd.to_datetime(dfWeekly.index)
        
    srsVol = 指定日期百周波动率(dfWeekly, date)
    dfUnderlying = dfUnderlying.merge(srs, left_on="UNDERLYINGCODE", right_index=True)
    
    # 加载其他数据
    dfUnderlying = 装载股价市值(obj, dfUnderlying, date)
    
    return 市场退市概率(dfUnderlying)

资料来源：Wind，中金公司研究部

财务因素刻画

近期案例中，也有一些品种的风险可以理解为由财务风险引发的。但对于转债投资者而言，难点在于取舍：1、一方面财务数据、指标众多，如果逐个查看再"综合分析"，不仅效率低，一般也不易得到一个定量的结果；2、至少历史上，低评级（一般对应高的信用风险）转债的超额回报明显，即便考虑到近期案例，极端的风险概率毕竟很小。

因此，我们致力于一个简易、快速且答案明确的方法。首先尽可能控制决策成本（判断的过程），也让投资者在风险与收益的取舍中，有一个定量的数值进行参考。我们选取了过去3年有交易的、发行人为上市公司的公司债隐含评级作为目标变量y进行训练，而对于"X"，一方面我们参考了评级机构的普遍做法（本质差异并不大），另一方面考虑数据的便捷、可靠，最终选取了：

1、"净债务比EBITDA"、"财务费用比EBITDA"、"总债务比总资本"来表征债务负担；

2、"EBITDA利润率"和"ROA"来表征盈利性；

3、"速动比率"和 "现金短期债务比"来表征流动性；

4、以及用"对数营收规模"和"对数总资产"表征规模。

图表4：财务数据获取代码

def _financialData(codes, rptDate):
    if not w.isconnected(): w.start()
    
    cols = ["净债务", "EBITDA", "财务费用","货币资金", "所有者权益",
            "营业收入", "ROA", "速动比率", "现金短期债务比", "总资产"]
    
    _, df = w.wss(codes, 'netdebt,ebitda2_ttm,finaexpense_ttm2,monetary_cap,tot_equity,\
                  or_ttm2,roa2_ttm2,quick,cashtostdebt,tot_assets',
                  f"unit=1;rptDate={rptDate};rptType=1", usedf=True)

    df.columns = cols
    df.dropna(how="any", inplace=True)
    
    df["净债务比EBITDA"] = df["净债务"] / df["EBITDA"]
    df["财务费用比EBITDA"


    
] = df["财务费用"] / df["EBITDA"]
    df["总债务比总资本"] = (df["净债务"] + df["货币资金"]) / df["所有者权益"]
    df["EBITDA利润率"] = df["EBITDA"] / df["营业收入"]
    df["对数营收规模"] = df["营业收入"].apply(lambda x: np.log(x / 100000000.0))
    df["对数总资产"] = df["总资产"].apply(lambda x: np.log(x / 100000000.0))
    
    colsRet = ["净债务比EBITDA", "财务费用比EBITDA", "总债务比总资本", "EBITDA利润率",
               "速动比率", "现金短期债务比",
               "对数营收规模", "对数总资产", "ROA"]
    
    return df[colsRet]

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们选择随机森林作为学习模型。我们没有考虑使用比较复杂的例如transformer或我们此前用过的Attention机制来进行训练，毕竟相对而言这一任务比较简单，数据量也并没有非常大。考虑到简易性和过拟合风险，我们使用在这个数据体量下表现较好的随机森林法来进行拟合学习。在已经清楚X和y的情况下，这个过程很容易，如下。注意，为控制过拟合，我们选择了最小枝叶为4的设定，投资者亦可尝试其他。

图表5：模型训练代码

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor




    
def trainTree(X, y):
    scaler = StandardScaler()
    scaler.fit(X)
    X_scaled = scaler.transform(X)
    
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y,\
                                                        test_size=0.15, random_state=0)
    regr = RandomForestRegressor(min_samples_leaf=4)
    regr.fit(X_train, y_train)
    print('Training score:', regr.score(X_train, y_train))
    print('Test score:', regr.score(X_test, y_test))
    
    
    return regr, scaler

资料来源：Wind，中金公司研究部

最终我们看到模型学习的结果也比较理想，训练集和测试集的拟合优度均可达到75%以上。预测值与实际值之间也有明显而单调的关系。尤其对于仅仅需要提示少数个券风险的转债投资者而言，足以达到效果。

图表6：财务退市模型：预测值与实际值

资料来源：Wind，中金公司研究部

因此，在得到训练后的随机森林后，我们利用joblib将模型保存，并用于后续预测，预测函数如下。其中，rptDate为最近一期季报的时间。

图表7：财务退市模型实践代码

def 财务风险预测(codes, rptDate):
    df = _financialData(codes, rptDate)
    regr = joblib.load('regr.pkl')
    scaler = joblib.load('scaler.pkl')
    
    x_scaled = scaler.transform(df.fillna(0).values)
    yh = regr.predict(x_scaled)
    return pd.Series(yh, index=codes)

资料来源：Wind，中金公司研究部

对投资者来说，一个重要的问题在于“怎么用”前面的两个结果。我们的一个建议是，在使用低价、双低类策略时，对市场因素的退市概率采取更为严格限定。因为一方面几乎所有面临退市风险的品种都要进入这个范围。另一方面，转债毕竟是很多发行人几乎唯一的公开债务，只要市场因素方面制约不大，公司回旋的余地就大。而财务因素则可能成为边际上的催化剂，因此我们可以作为补充限制条件，但只关注其中风险确实较大的品种。下图为我们的一些测试，在低价（前30%）、高YTM（前30%）和EasyBall基础上加入退市风险剔除的结果，剔除标准为：市场因素退市率 > 0.5%或财务因素退市率 > 16%，并进行每两个月一次的轮动。

图表8：三类策略净值情况

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们如何看待近期的变化？

1、首先，退市并非新事物，这类问题的讨论早在两年前已经有过（见《挑战：EasyBall可以更稳吗——转债退市风险测算与Python实践》[3]），而即便是具体品种，也经历过长期的演化、风险警示公告也很充分。仍在其中的投资者往往有着不一样的目的或信息，因此我们很难认为近期陆续出现的样本会给市场带来"意外"，或"增量信息"。

2、作为专业的转债投资者，更多的是注意不被过于相近的品种牵连即可，上述方法可以用来帮助排除。

3、但更重要的是反应不宜过激，我们此前没有更多地讨论也是从投资策略角度看，对投资效果帮助不大。上述方法确实能够帮助一些低价策略降低最大回撤、提升卡玛比率——但投资者可以再对比下图，这是在上图基础上加入120日动量因子的效果，对于降回撤等方面的提升，要明显得多。

图表9：加入动量后的三类策略净值情况

资料来源：Wind，中金公司研究部

4、另一个层次的“不要过激”的原因，则来自融资层面，转债发行人的中小型标的较多，投资者易于接受且由于变通余地大，实际的极端风险也较小。因而实际对这类中小标的而言，转债的意义很大，甚至也是最后的工具。因此，投资端不给予这个本就不“新”的现象过激的反应、调整，也有利于市场，尤其中小企业保持正常融资功能。

Source

文章来源

本文摘自：2023年5月12日已经发布的《退市风险模型与策略的Python实践》

杨冰分析员，SAC执业证书编号：S0080515120002；SFC CE Ref: BOM868

陈健恒分析员，SAC执业证书编号：S0080511030011；SFC CE Ref: BBM220

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