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八問“行業利差分析框架”

2018-01-12 08:21:20 和訊名家 
  【天風研究·固收】 孫彬彬/高誌剛/於瑤

  摘要:

  我們在2018年1月2日發布了專題報告《如何利用行業利差挖掘行業》。報告發布之後,收到不少投資者的反饋。我們將投資者提問較多的幾個問題進行匯總,結合我們思考的成果,供大家探討和交流,希望對未來進一步的研究有所啟發和幫助。

  我們在2018年1月2日發布了專題報告《如何利用行業利差挖掘行業》,重點介紹了行業利差的計算方法以及數據庫的搭建,然後分別從經營和財務方面評估各行業的投資風險,最後將行業利差和行業風險進行比對,得出當前各行業債券的投資性價比分布。

報告發布之後,收到不少投資者的反饋。我們將投資者提問較多的幾個問題進行匯總,結合我們思考的成果,供大家探討和交流,希望對未來進一步的研究有所啟發和幫助。
  報告發布之後,收到不少投資者的反饋。我們將投資者提問較多的幾個問題進行匯總,結合我們思考的成果,供大家探討和交流,希望對未來進一步的研究有所啟發和幫助。

  一問:計算行業利差用“平均數”還是“中位數”?

  在計算個券行業利差的過程中,我們遵循如下的計算公式:

  個券行業利差 = 個券中債估價收益率 基準收益率

  行業利差 = Σ個券行業利差 / 樣本數

  用樣本中個券的中債估價收益率減去基準,得到個券的行業利差。然後分行業計算對應樣本的算術平均,即為該行業的利差水平。

  考慮到信用事件突發的影響,行業中某些個券的估價收益率可能會出現短期內急劇攀升的情況。例如,2017年4月,受境外機構沽空事件持續發酵的影響,魏橋系的債券估值急劇攀升,瞬間拉高了有色金屬行業的利差均值;再例如,2017年6月中旬,房地產行業由於受到大連萬達信用事件的衝擊,引發市場對行業的整體擔憂,房地產行業利差大幅陡峭化上行。

  從統計學的角度來說,平均數和中位數都是反映一組數據集中趨勢的指標。平均數會受任何一個數據變動的影響,尤其是異常值的波動對平均數的影響較大;中位數僅與數據的排列位置有關,受異常值的影響不大。

  因此,使用平均數的優勢在於能立即反應行業中突發的信用事件,投資機會往往也蘊含其中;相應的劣勢也在於平均數不及中位數穩定,易受異常值波動的影響。在時間許可的情況下,建議投資者同時兼顧平均數和中位數的走勢,兼聽則明。

  二問:計算行業利差用“個券”還是“主體”?

  我們計算行業利差的樣本選取的是經過凈化處理後的中票,每次更新時的樣本數在1000只左右。由於不同主體的發債數量存在差異,會導致某個行業中有多只樣本券出自同一主體的情況發生,相當於間接增加了該主體在行業利差中的權重。

  如果同一發債主體僅保留一只樣本券作為代表,可以避免發債多的主體權重過高的問題,後續我們會進行嘗試。不過這樣處理可能會面臨樣本數量不足的問題,考慮到樣本涵蓋了27個申萬一級行業分類,每個行業我們又按不同主體評級(AAA、AA+、AA)分別統計,每個細分板塊的樣本數量會非常有限。

  三問:如何剔除“期限”因素的影響?

  在計算行業利差的過程中,我們嘗試用線性插值法剔除“期限”因素的影響。例如,對於一只AA評級剩余期限為3.7年期的債券,我們首先找出AA評級3年期和AA評級4年期的中債中短期票據到期收益率,通過線性插值法計算出AA評級3.7年期的標準值,作為個券的收益率基準。

  按照我們的初衷,這樣計算的行業利差理論上僅包含了“評級”因素和“行業”因素的影響,換言之,同一主體發行的、不同剩余期限的中票,對應的行業利差應該是大致相當的。

  我們選取發債較多的河鋼集團為例,河鋼集團有14只中票納入了樣本券的範疇,剩余期限從1.19年到4.79年不等,對應的中債估價收益率也隨剩余期限逐漸遞增。在剔除對應的差值基準之後,每只中票對應的行業利差大致都在50bp左右。因此,用線性插值法可以比較有效的剔除“期限”因素的影響,這也是不少投資者詢問我們為什麽沒有按不同期限統計行業利差的原因。

八問“行業利差分析框架”
四問:是否可以增加模型變量?

  在衡量行業投資風險的時候,我們按是否涉及財務數據,大致涵蓋了“經營類風險指標”和“財務類風險指標”。經營類風險指標具體細分為資產結構、行業集中度;財務類風險指標細分為盈利能力、財務杠桿、短期償債能力、長期償債能力、獲現能力。

在考慮了經營風險和財務風險的基礎上,我們還可以引入衡量“企業性質”的風險指標,通過考察行業中國企、央企、民企等占比分布情況,分析行業內企業可以獲得的政府或銀行等的外部支持力度。
在考慮了經營風險和財務風險的基礎上,我們還可以引入衡量“企業性質”的風險指標,通過考察行業中國企、央企、民企等占比分布情況,分析行業內企業可以獲得的政府或銀行等的外部支持力度。

  五問:衡量行業風險為什麽不用發債主體?

  在衡量行業風險時,我們以2008年至今A股上市公司為樣本,收集定期披露的季報、半年報、年報數據。之所以選用A股上市公司而不是所有發債主體為樣本,最重要的原因在於上市公司披露的財報質量更好,數據更齊備。

  不可否認,行業利差對應的是發債主體,行業風險選用的是A股上市公司,其中可能會存在一定的偏差,這也是模型處理中難以避免的瑕疵。

  六問:如何處理財務數據存在滯後的問題?

  財務數據最大的缺點就在於數據發布存在滯後,而行業利差數據理論上可以做到每日更新,數據頻率的不同步也是模型中難以避免的瑕疵。

  雖然行業基本面短期內基本處於相對穩定的狀態,不會瞬息萬變,但對於行業風險和景氣度的預判,我們建議投資者關註更高頻的數據。

  七問:如何確定打分權重?

  我們在對行業投資風險進行打分時,對每個細項指標分別進行橫向和縱向打分,分別賦予80%和20%的權重。在對經營類風險指標打分和財務類風險指標打分進行整合時,我們選用下表中的權重。

  這些打分權重確實含有主觀判斷的因素,為了提高權重占比的嚴謹性和科學性,我們在未來模型中會對權重進行“敏感性分析”,即通過調整打分權重,看是否會對最終結論產生顯著影響。

八問“行業利差分析框架”
八問:可否用歷史數據驗證模型的有效性?

  在專題報告中,我們對各行業2017年三季度的數據進行打分,得到不同行業的投資風險綜合得分,並與2017年12月的行業利差代表的行業收益進行比對,得到如下的散點圖,其中,橫軸為各行業的風險綜合得分,縱軸為行業對應的利差水平。從下圖可以看出,大分部行業都分布在從左下到右上的帶狀區域內,表明行業的風險綜合得分越高,行業面臨的風險越大,相應的行業利差水平也越高。

  此外,我們註意到,化工行業位於帶狀區域的上方,表明化工行業基本面的風險相對不大,但是化工類產業債給出的行業利差較高,值得進一步關註,可能存在超額收益的機會;房地產行業雖然位於帶狀區域內,但是從行業風險的角度看,房地產行業與市場前期普遍關註的產能過剩行業(采掘、有色金屬、鋼鐵等行業)的風險得分相近,但是對應的行業利差水平明顯高出這些過剩行業,可以在行業大幅調整的背景下,篩選可能被錯殺的標的。

模型的價值在於能否真正指導投資,為驗證模型的有效性,我們使用歷史數據進行回測,看假設回到過去某一時點,我們能否用模型得出有指導意義的結論。眾所周知,2017年上半年收益最豐厚的策略就是配置過剩產能(煤炭、鋼鐵)的信用債,假設時間重新回到2016年12月,我們用2016年三季度的數據對各行業進行打分,得到不同行業的投資風險綜合得分,並與2016年12月的行業利差代表的行業收益進行比對,得到如下的散點圖。從2016年12月的行業投資價值比較中,我們看到,在2016年末采掘和鋼鐵行業屬於高風險行業,同時對應的利差也明顯高於其他行業,專註這兩個行業中可能被錯殺的標的,可以在來年獲得較高的收益,這也印證了該模型的有效性。
模型的價值在於能否真正指導投資,為驗證模型的有效性,我們使用歷史數據進行回測,看假設回到過去某一時點,我們能否用模型得出有指導意義的結論。眾所周知,2017年上半年收益最豐厚的策略就是配置過剩產能(煤炭、鋼鐵)的信用債,假設時間重新回到2016年12月,我們用2016年三季度的數據對各行業進行打分,得到不同行業的投資風險綜合得分,並與2016年12月的行業利差代表的行業收益進行比對,得到如下的散點圖。從2016年12月的行業投資價值比較中,我們看到,在2016年末采掘和鋼鐵行業屬於高風險行業,同時對應的利差也明顯高於其他行業,專註這兩個行業中可能被錯殺的標的,可以在來年獲得較高的收益,這也印證了該模型的有效性。
風險提示
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  信用風險事件頻發,宏觀經濟大幅下滑

固收彬法是
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重要聲明

  市場有風險,投資需謹慎。在任何情況下,本微信平臺所載信息或所表達的意見並不構成對任何人的投資建議。

  註:文中報告節選自天風證券研究所已公開發布研究報告,具體報告內容及相關風險提示等詳見完整版報告。

  證券研究報告《八問“行業利差分析框架”》

  對外發布時間 2018年01月11日

  報告發布機構 天風證券股份有限公司(已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格)

  本報告分析師

  孫彬彬 SAC 執業證書編號: S1110516090003

  高誌剛 SAC 執業證書編號: S1110516100007

  於 瑤 SAC 執業證書編號: S1110517030005

 

    本文首發於微信公眾號:固收彬法。文章內容屬作者個人觀點,不代表和訊網立場。投資者據此操作,風險請自擔。

(責任編輯:季麗亞 HN003)
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