【中金固收·固收＋】定增基金的新机遇：限售股AAP估值及Python实现方法（下）

再融资新规落地，定增产品会面临哪些变化？我们在《隐藏价值的角落——限售股AAP估值及Python实现方法》中分析了实践中的一个核心难点问题，即基金参与定增（或通过配售等其他方式得到了限售股份）时如何做后续估值——这影响到我们如何去看待这些产品的净值和折价。在AAP的方法之下，限售股天然会以“折扣价”计入基金资产，而这一“折扣”却与成本无关，仅与股票本身的属性（分红率以及波动率）以及锁定时间有关。

这里，我们希望通过一个详细的分析过程说明，“以前是怎样的”以及“以后会怎样”。当然，这里也可以看做此前报告《隐藏价值的角落——限售股AAP估值及Python实现方法（上）》的延续，因此这里也涉及一些数据处理和分析方法。

首先是信息的处理。基金参与定增的信息会在多个地方出现，包括上市公司的公告（涉及定增具体方案、锁定期等）、基金公司的临时公告（这里会有基金具体买入的数量）、基金公司的定期报告（这里会汇总基金所有的限售股）。

万得数据终端中有一个比较全面的汇总，不过这里有两个问题需要进一步处理：一是有的没有解禁日期，这里需要将参与日与限售期相加，手动得到补充的解禁日期。二是，由于2017年减持规则的变化，定增解禁后一年内只能减持至多一半，另一半要到后一年——也就是对于一个锁定12个月的定增，实际是变成了半个锁12个月+半个锁24个月的定增。这里需要我们进一步识别，对于执行日在上周及以前的、以及解禁日在2017年5月底之后的，要进行上述分段处理。Python语言的实现方法如下：

from dateutil.relativedelta import relativedelta
dfHeld = pd.read_excel(u'基金参与定向增发.xlsx')
dfTemp = pd.DataFrame(columns=dfHeld.columns)
counter = 0
lstAmountColumns = [u'持股数量(万份)',u'成本总额(万元)',u'成本总额占基金资产净值比例(%)',u'账面价值(万元)',u'账面价值占基金资产净值比例(%)']
for i in dfHeld.index:
    if pd.isnull(dfHeld.loc[i, u'解禁日期']):



    
    # 处理第一个问题
        dfHeld.loc[i, u'解禁日期'] = dfHeld.loc[i, u'定增截止日期'].to_pydatetime() + relativedelta(months=dfHeld.loc[i, u'锁定期(月)'])
    if not (dfHeld.loc[i, u'解禁日期'] < dt.datetime(2017,5,27) or dfHeld.loc[i, u'定增截止日期'] > dt.datetime(2020,2,13)):
    # 处理第二个问题
        dfHeld.loc[i, lstAmountColumns] *= 0.5
        dfTemp.loc[counter] = dfHeld.loc[i]
        dfTemp.loc[counter, u'解禁日期'] += relativedelta(months=12)
        counter += 1

def _heldSetId(dfHeld):
# 注意，这个函数的目的是处理数据表的主键，避免以序号作为index。用基金代码、股票代码和解禁日连接形成。
    dfHeld['ID'] = dfHeld[u'基金代码'] + ':' + dfHeld[u'定增股票代码'] + ':' + dfHeld[u'解禁日期'].apply(lambda x: dt2str(x.to_pydatetime()))
    dfHeld.set_index('ID', inplace=True)
        
_heldSetId(dfHeld)
_heldSetId(dfTemp)
dfHeld = dfHeld.append(dfTemp)
dfHeld.sort_index(inplace=True)
dfHeld.to_excel(u'处理后的基金参与定增数据.xlsx')

经过上述处理，可以得到一个能用于查询基金所持定增品种的DataFrame。例如，在2019年2月17日这个时间点，我们想知道九泰锐智的未解禁定增股，就可以通过dfHeld[(dfHeld[u’基金代码’] ==‘161801.OF’) & (dfHeld[u’解禁日期’] > dt.datetime(2020,2,17))] 来获得。

然后需要计算的是对应股票的折价率。详细每一步的计算方法（包括算股息率、波动率以及最后的AAP折扣率）都在《隐藏价值的角落——限售股AAP估值及Python实现方法（上）》给予了具体的分解介绍，这里只需要将他们组合起来，并应用在上面处理好的DataFrame上。因此虽然函数不断，但基本没有太多复杂或不易理解之处，实现如下：

def discRatioTable(dfHeld, start, end=None, dataMode='api'):
    '''
    输入限售股table，输出这些券对应的LoMD，至少需要限售股代码列、买入日期列和可流通日期列
    start: 计算首日，yyyy/mm/dd
    end: 计算终日, yyyy/mm/dd,可以不输入，则为None，此时按start计算，也就是只算start这一天。
    dataMode：取数据的方法，在家办公可以选择api，另有sql模式
    '''
    # 先拿到这些股票的vol
    lstStocks = list(set(dfHeld[u'定增股票代码']))
    nDaysBefore, flag = backToTime(start, list(dfHeld[u'解禁日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y/%m/%d'))))
    
    if flag:
        dfAdjClose = priceData(lstStocks, nDaysBefore, end, dataMode)
        dfLogPct = logPctData(dfAdjClose)

    else:
        print u'没有限售股，不必算了'
        return None
    
    dfVol = pd.DataFrame(index=dfAdjClose.loc[start:end].index, columns=dfHeld.index)
    
    for col in dfVol.columns:
        print col
        code = dfHeld.loc[col, u'定增股票代码']
        if dfHeld.loc[col, u'解禁日期'] > dt.datetime.strptime(start,'%Y/%m/%d'):
            for date in dfVol.index:
                days = _deletaTradingDate(date, dfHeld.loc[col, u'解禁日期'].strftime('%Y/%m/%d'))



    
                if days > 0:
                    dfVol.loc[date, col] = calcVol(dfLogPct, code, date, days)

    # 然后是q，股息率
    dfDiv = dividendYield(lstStocks, start, end, dataMode)
 
    # 计算discRatio表
    dfDiscRatio = pd.DataFrame(index=dfVol.index, columns=dfVol.columns)
    
    for col in dfDiscRatio.columns:
        strEnd = dfHeld.loc[col, u'解禁日期'].strftime('%Y/%m/%d')
        code = dfHeld.loc[col, u'定增股票代码']
        for date in dfDiscRatio.index:
            t = deltaT(date, strEnd)
            if t > 0:
                dfDiscRatio.loc[date, col] = aapDisc(dfDiv.loc[date, code], dfVol.loc[date, col], t)
    
    return dfDiscRatio

现在，利用前面这些基础工具，我们可以考虑一个两年前的情况：在2018年8月10日，九泰锐智（历史比较长的一个五年定增基金）参与海达股份定增，成本1000万元、4.66元每股，原锁定12个月。此时基金会面临的是，1年名义锁定期，实际500万元（成本）锁定12个月、500万元锁定24个月。按照上述方法计算，两部分按照AAP估值之下，分别需要9.59%和12%的折扣率，平均下来以5.01元入账——按照当年8月14日该基金公告中的数据计算，其使用的折扣率也和我们这一数字十分接近。当然，无论是当时的账面上，还是到现在来看，该基金都赚钱了，但是，需要强调，这里赚钱的条件有多苛刻：

1、4.66元的成本相当于在7月10日（定价基准日）的基础上打了9折，这也是当时的极限——然而如果股价不动，也免不了在交易完成当日形成浮亏（公告出来会显示成本价高于账面价值）；

2、好在后来的一个月内，股价有所上涨，到8月10日时，股价已经从5.23元涨至5.62元，4.66元的成本相当于83折；

3、以及，更少人会注意到的是，在股份完全解禁的2020年8月13日，下一天该基金就结束封闭期转为LOF——届时基金要应对申赎，理论上不应该再持有定增股份。也就是说，这几乎是该基金能参与定增的最后时间。

能比较直观地看到，当时的环境下，定增基金想要真的参与一笔定增的难度：1）首先，发行人要能同意9折的价格——但这还不够；2）在定价基准日至实际参与定增的这段时间里，股价要有一定幅度的上涨；3）基金参与要及时，对于5年封闭期的产品来说，第三年末就是最后的机会。

新与旧的不同就在于：而如果这笔投资，都按照新规下的6个月锁定期，其折扣率就会是7.1%，即使站在定价日，93折之下，交易即可达成。更不用说，现在定增价格最多可以打8折。

总结起来，对于定增基金等产品而言，变化之处以及我们的一些判断如下：

1、锁定期大幅缩短，直接降低AAP自带的折扣率，根据我们对当前已有预案且未被否决的公司的测算，在半年锁定期下，平均AAP折扣率为7%、最大为11.9%——这两个数值在过去的规则下分别是12.6%和18.8%；

2、不过定价定增还是有些难，AAP折扣平均要11.9%，最大达到接近19%，需要一定程度上考虑谈判和择券能力；

3、定增打折的上限提升至20%，也减少了交易因规则而不能达成的几率，但这里要看市场情况；

4、一个不太受到市场强调的是，缩短锁定期不仅降低风险，也大幅提高了定增基金的周转效率。以往的锁定期下，竞价定增实际锁定2年，5年期定增基金最后参与定增的时间是第3年末，而现在，只要其距离转LOF时限不超过半年，就可以再进行操作。同时，它们可以参与多轮定价定增了（以前只能在第一年参与一次，难度很大）；

5、以及，以前存在着的18个月封闭期定增基金，它们理论上也可以参与2、3轮竞价定增了（以前基本无法参与）；

6、老基金的优劣势：距离转LOF不足6个月的基金，已经没有更多办法，同时老项目无法改变锁定期；但由于定增市场的投资者在过去2年大幅减少，要重新培育。因此最近的几个月之内可能存在供大于求（项目多、资金少），可能有利于拿到更多折扣和项目，我们认为这是这些产品最主要的优势所在。

1、分级A市场方面，春节后分级A市场表现不俗，近十个交易日分级A指数上涨0.86%，其中主流的R+3.0%品种大涨0.99%。但并非源自节后首日股市的大幅下跌（当日分级A表现也并不强），而更多来自后来股市反弹带来的配对转换价值。

由于目前分级A已经普遍没有折价，其价格运行逻辑开始出现一些变化，即便是R+3.0%分级A，其一定程度上也要与股市同向变动（而非具备对冲效果），除了折价归零以外，针对日益上涨的分级B的“门票价值”也开始上涨。结合股市的结构特点，我们近期相对看好的品种包括创业板A和深成指A。

2、打新基金：

近期，科创板热情再度回归，新股涨幅整体上行，因此我们筛选的打新基金样本池近1月多数表现出了正增长，部分基金净值增长为负可能受到底仓的拖累。

3、市场情绪高涨，对于新股破发的预期也进一步降低，近10个交易日来看，战略配售基金平均上涨1.54%，折价率变化不大，因此主要归因于净值上涨。

再融资新规的正式落地显著提振市场情绪，定增基金表现强势，近10日平均涨幅达到11.51%。根据再融资新规，定增锁定期缩短且解禁后也不再受减持规则约束，对于定增基金来说，减持受限是导致隐含折价的主要因素。近期隐含折价率无明显变化，目前九泰锐益、九泰泰富均在12%左右。在新规利好定增市场的条件下，若定增规模能尽快恢复，未来此类产品有望扩容。

4、转债市场表现依然强势，春节后虽然也随股市跳空低开，但跌幅明显更小，且后续反弹迅速，早早填补缺口。近十个交易日来看，中金转债指数上涨3.6%，创业板转债则显然更为活跃，涨幅超过10%的品种不少。

我们在近期调整了对转债市场的看法，目前估值已经来到历史上较高的水平，隐含了股市大幅上涨的预期。但正股层面看依然有明显的结构特征，中小创上行趋势、大盘震荡走势，因而存在一定程度的错配，因此我们对转债指数及大盘转债的观点偏谨慎。近期我们建议以动量策略为主，偏向中小创及高价高弹性品种，与此同时绝对仓位可以有所下降。

5、ABS市场方面，受疫情影响各类ABS发行节奏明显放缓，特别是银行间市场，节后仅有2单ABS发行。交易所方面受影响相对较小，发行量基本与2019年同期持平，房地产供应链和消费金融资产仍然是发行的主力。对于存量产品而言，疫情所带来的短期现金流波动较为明显，特别是商业地产类ABS，而实质性的信用违约风险则相对较弱。

价格方面，在超预期的供给暂未出现之前，价格继续维持在低位。

6、REITs市场方面，国内共有6支基金主要投资于REITs领域。其中，上投摩根、南方、广发的三只基金别分跟踪了3个较为主流的REITs指数；诺安、嘉实、鹏华的三只基金则为主动投资。

近期，美国REITs市场情绪良好，整体上行，主要指数均表现不俗，各基金净值均出现了正增长。其中上投摩根富时REITs和南方道琼斯美国精选净值均上涨1.82%，广发美国房地产上涨2.75%。主动型基金中，诺安和嘉实两只基金分别上涨1.20%和3.71%，而鹏华美国房地产净值增长4.20%，涨幅最为显著。从重仓券来看，该只REITs基金与其他基金也有较大的区别。