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      量化專題報告:可轉債定價模型與應用.pdf

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      • 時間:2023/03/02
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      量化專題報告:可轉債定價模型與應用。傳統的可轉債定價方法有著諸多缺點:1)BS 模型:模型不包含贖回條款的 影響,因此邏輯性不強且定價不準確。2)二叉樹、蒙特卡洛模擬等數值法: 定價效率低,基本上僅能用于定價,模型可拓展性弱。因此本文基于已有的 研究成果,研究并實證了“有贖回保護期的可贖回可轉債定價模型”,我們 將其簡稱為 CCB 模型,該模型相對于傳統模型有著諸多優點。

      基于完全拆解法的 CCB 定價模型。我們可以將有贖回保護期的轉債未來平 價的不同路徑拆分出來,并計算每種路徑下的期望權益與債券現金流,加總 便可生成轉債理論價格。CCB 模型相對于傳統定價模型的優勢在于:

      ① 相比于二叉樹、蒙特卡洛模擬等數值方法:CCB 模型屬于解析解,運算 效率高,在可以對轉債進行有效、快速定價的同時,能夠實現轉債收益分解、 參數敏感性測算等其他功能,可拓展性強。

      ② 相比于 BS 模型:CCB 模型由于考慮到了贖回條款,定價更準確,邏輯 更合理。其相對 BS 模型的優點為:1)對轉債定價準確度高,定價偏離度歷 史中樞接近于 0;2)轉債收益分解中的轉債估值與債底收益更加合理;3) 對 delta 等參數敏感性測算更符合市場情況。

      本文的后半部分主要著眼于對 CCB 定價模型的應用:

      ① 可轉債定價偏離因子。基于“真實價格/模型定價-1”構建定價偏離因子, 該因子收益顯著且穩定性強,能夠更加精準識別低估與高估轉債。基于該因 子構建的“低估值策略”能夠實現 20.6%的年化收益,波動和回撤分別僅有 12.6%與 11.7%,超額收益 8.5%,信息比例 2.28。

      ② 可轉債市場擇時。將不同分域的定價偏離度與市場進行比較,可以生成 不同分域可比的“相對估值”指標。基于該指標可以在某個分域高估時低配, 低估時超配,有著較好的擇時效果。基于相對估值與定價偏離因子可以構建 “賠率增強策略”,能夠實現 25.0%的絕對收益,波動和回撤分別僅有 13.0% 與 12.2%,超額收益 12.5%,信息比例 2.52。

      ③ 可轉債市場長期收益預測模型。我們通過 CCB 模型更新以往的可轉債市 場長期收益預測模型,由于 CCB 模型內嵌贖回條款,因此可以避免對不同分 域隱波中樞的預測,在簡化模型的同時,實現了對中證轉債指數未來一年收 益率的預測。

      ④ 可轉債套利策略。基于 CCB 模型尋找并配置低估轉債的同時,通過賣空 個股或者期貨的方式實現 delta 中性化,從而獲得穩定的轉債估值與 gamma 收益,生成絕對收益穩定的可轉債套利策略。基于正股對沖的套利策略能夠 實現 12.51%年化收益,同時波動率為 3.99%,回撤為 2.99%。

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