2024年量化专题报告：可转债退市风险的量化与应用

一、引言：可转债退市风险的研究价值

股票退市标准更加严格。我们在报告《新“国九条”下个股 ST 风险的评定变化》中 介绍了新“国九条”对退市规则的修订与更新，相较于之前的退市规定，新“国九条” 在财务类退市、交易类退市等规则上均更加严格，同时增加了由于分红不达标而实施 ST 的规定，目前新“国九条”主要实施退市的原因与类型有以下几种：

财务类退市：若公司盈利指标不达标、期末净资产为负、年报被出具无法表示意见 或否定意见的审计报告，以及若年报存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，股 票通常会首先被实施退市风险警示（ST*）。若公司未在规定时间内改正，则股票会 被退市，因此财务类退市一般会有一定的缓冲期。

交易类退市：规定从股价、成交量、股东数量、总市值这四个角度对股票做出限制， 若任一要求不达标，则股票直接退市。因此交易类退市不像财务类退市那样存在缓 冲期，股票满足交易类退市的要求后便会直接退市。

规范类退市：若财报存在重大会计差错或虚假记载、未及时披露半年报或年报等规 范类问题时，通常也会先被实施退市风险警示（ST*）。若公司未在规定时间内改正， 则股票会被退市。

重大违法类退市：若公司有严重损害证券市场秩序等重大违法行为，则会被直接终 止上市。

退市风险逐渐受到转债投资者重视。随着小盘股自五月中旬以来的连续下跌，很多低 价转债对应的正股价格逐渐接近一元的交易类退市线。同时随着股价下跌，一些资质较 弱的转债未来转股概率渺茫，市场开始担心这些转债在未来是否能够偿还面值，因此低 价转债回撤较大。

我们可以对余额 3 亿以上的转债进行等权双周度调仓的转债低价策略，转 债价低于 100 与 110 的低价转债策略今年最大回撤分别为 23.20%与 11.06%，已接近 甚至超过 2021 年（市场由于信用风险所引起的快速下跌）的回撤水平，可见投资者对于 近期退市风险的重视程度。（其中后文数据均截止至 2024 年 7 月 5 日）

由上可见，尽管历史上因为正股退市的转债数量较少（仅 3 只），但在趋向严格的正股退 市新规下，转债投资者对当下与未来退市的风险愈加重视，对可转债退市风险研究的重 要性显而易见。因此本篇的目的在于从财务基本面指标与定价模型两个角度，分别刻画 财务类退市风险与交易类退市风险对转债的影响。本篇主要引出并回答以下几个问题： 如何通过财务指标对转债正股的退市风险进行判断与规避，从而降低转债策略的回 撤？如何在转债定价中体现价格类退市的风险，在考虑退市风险后策略表现是否有明显 提升？ 上述两类方法属于尾部排雷、或是对退市风险较大的转债进行更合理的定价。然而 很多投资者的风险偏好更低，因此我们也对如何构建低风险的转债绝对收益策略进 行了探索。

二、可转债正股 ST 风险打分

本节的主要目的在于从通过正股财务等指标刻画其未来会被特殊处理（ST）的风险，尽 管股票被 ST 后未来并不一定会退市，但仍蕴含着较大的风险。此处我们的目标为预测 个股在未来三年内是否被 ST、ST*或退市，取三年时间相对较长，主要因为部分隐含的 财务风险可能不会在短期爆出。在本节我们以全 A 作为研究的股票池，使用以下两个指 标衡量信号预测效果（统计中去除当前已经是 ST 的股票）： 目标命中率：信号发出后预测正确的 ST 股个数/未来三年 ST 股个数，因此该指标 越高越好，用来判断信号能够覆盖未来多少的真 ST 股。 指标识别率：信号发出后预测正确的 ST 股个数/总信号个数，因此该指标越高越好， 用来判断满足信号后股票为真 ST 股的概率。

2.1 风险个股池构建

基础排雷池。基础排雷池用来筛选那些尚未满足 ST 股条件，但是其本身已经明显有 较大风险的个股。我们主要选取了以下几个指标进行刻画： 曾被 ST：若股票过去一年曾经被交易所标记为 ST、ST*，其有一定概率未来仍会有 ST 风险，因此会被列入基础排雷池。 年报审计非标准意见：最近一个会计年度的财报被出具非标准意见，如带强调事项 的无保留意见、保留意见、否定意见、无法表示意见、基本不保留意见。若公司年 报被出具非标准意见，则说明年报可能存在问题，有一定风险。 立案：立案在历史上样本数量相对较少，但较为严重，因此过去一年中出现过任何 立案的股票便会被列入基础排雷池。 违规：历史上违规数据相对较多，因此我们筛选以下四种风险违规原因：定期报告 披露违规、预告快报违规、重大交易事项违规、财务类违规，同时将最后没有进行 处罚的违规事件去除。若过去一年中出现过上述违规便会被列入基础排雷池。 交易类风险：查看个股是否达到交易类风险数值的两倍，例如当股价低于 2 元时（股 价退市线为 1 元），便会被放入基础排雷池，该类风险涉及股价、总市值、成交量、 股东数这 4 个指标。自 2008 年至今，除去当时已经 ST 的股票，基础排雷 池的目标命中率为 34.94%，指标识别率为 19.26%。对于剩下无法用基础排雷池识别的 ST 风险，我们在下文将使用财务风险指标进行衡量。

在将基础排雷池能够识别出来的 ST 股剔除后，我们使用财务质量风险、财报信息质量 风险、财务造假风险这三个维度对剩下的 ST 股进行识别，基于逻辑与预测效果选择了 20 个财务指标。同时由于银行股历史上尚未出现过 ST，且使用的财务指标与其他行业 区别较大，因此下文中的统计也将剔除银行股。我们此处使用的财务指标均为年报数据， 按照如下步骤得到指标的预测效果： 样本数据：我们自 2008 年起每年四月底查看未来的股票数与 ST 股票数作为每年的 样本，2008 至 2021 年的总股票样本数为 32647，未来三年内总 ST 样本数 1242。 其中样本已去除基础排雷池已识别出的 ST 股与银行股。 基准预测：基准预测即假设我们没有任何预测能力，随机地在总样本中选取 5%的 样 本 作为 ST 股 预 测，则 基 准 预测 的 目标 命中 率为 5%， 指 标 识别率 为 1242/32647=3.80%。 指标的命中率与识别率：不同财务指标有不同的信号发出规则，对于绝大部分财务 指标，其信号发出规则为低于 5%或高于 95%该一级行业的分位数水平。我们按照 各指标信号生成目标命中率与指标识别率，若均高于基准则说明指标有效。

财务质量风险。财务质量风险主要体现公司的资本结构、偿债能力、营运能力、盈利 能力与应收账款质量。若公司杠杆较高、偿债能力弱、营运能力差、盈利能力差质量低、 以及应收坏账占比高，则说明公司财务质量风险大，未来个股 ST 风险较高。

财报信息质量风险。当公司过于保守或激进地进行盈余调节时，其财报体现的信息质 量相对较弱，同时公司基本面可能也存在着一定的风险。因此我们主要使用了以下两个 指标进行衡量：所得税调节：税法计量的所得税与财报中的所得税有一定区别，通常税法计量的所 得税真实度与准确性较高，而会计计量的所得税存在调节空间。因此，若税法计量 的所得税与净利润比值的波动率过高，则说明净利润与真实缴税情况差距较大，公 司有调节利润的风险。其中税法所得税=所得税-递延所得税资产变化+递延所得税 负债变化。 亏损或者扭亏：若公司曾经亏损，则公司通过调节利润避免亏损的动机较强。若公 司扭亏为盈，则可能是调节利润后的结果，未来仍可能有一定的财务风险。

财务造假风险。当公司的一些财务指标之间出现矛盾、或者指标异常，则会隐含一些 财务问题，甚至有财务造假的可能。我们主要以以下指标进行衡量： 应收或其他应收款过高：若应收账款相对于流动资产或营业收入较高，则可能有虚 增应收的可能。而其他应收款科目内容繁多，若其他应收款占比较高，则也有虚增 的风险。 盈利指标异常：若指标间存在一定的矛盾，则也会有造假的可能，如营收增速显著 高于净利润增速、毛利率增速与存货周转率增速差别显著等。若某些指标处于较为 异常的水平时，如非经常性损益占净利润比例过高，也会存在显著风险。

财务风险打分。我们将股票同时满足的财务风险指标的数量称之为财务风险打分，若 风险打分越高，则财务风险越大。 当风险分数越高，指标识别率越高：即选出来的风险个股未来有更大的概率会被 ST， 错误识别的股票占比越低。当风险分数到 7 分及以上时，指标识别率的递增趋势结 束，即再高的风险分数为对未来个股是否 ST 已无显著信息增量。

由上可见，我们需要尽量对未来的 ST 股有较多的覆盖，但也避免选出过多的股票从而 产生较多的错误识别。因此我们取 3 分为阈值，当风险分数≥3 分时，便认为股票有较 大的财务风险，历史上的目标命中率为 30.9%，指标识别率为 13.6%，最新一期筛选出 491 只财务风险较大的个股。

风险个股池。我们将前文的基础排雷池或满足风险分数≥3 分的个股称为“风险个股 池”，风险个股池的目标命中率为 55.1%，指标识别率 16.7%。

我们可以每个月等权买入风险个股池的个股，并且比较其与等权基准的表现。风险个股池会稳定跑输于等权指数，2012 年至今年化跑输 4.87%。2021 年由于小盘风 格较强，而风险个股池以小盘风格为主，其走势与等权指数接近，但今年以来超额继续 大幅回撤。由此可见，即使风险个股池中的很多股票未来未被 ST，但是其基本面风险同 样较大，稳定跑输于市场。

2.2 风险转债池与偏债低估策略

风险转债池。我们将转债正股与前文的风险个股池一一对应，便可以得到风险转债池。 在所有转债中，历史上风险转债占比在 15%左右，最新一期风险转债 有 87 只。

转债偏债低估策略。那么在低估策略中，风险转债是否也会有更大的回撤？我们在偏 债转债内查看去除风险转债与仅使用风险转债的低估策略效果。策略步骤与要求如下：策略调仓期与权重：双周度调仓，转债等权。 基准偏债转债池：余额 3 亿以上、评级 AA-及以上、正股价大于 2 元、转债全价大 于 90 元、剩余期限大于 3 个月、正股非 ST、转债非停牌，属于偏债转债（平价/债 底-1<-15%）。 低估策略：根据专题报告《可转债定价模型与应用》中的???定价构建???定价偏离 度（转债全价/???定价-1），选择定价偏离度最低的 min(30,基准偏债转债个数/3)只 转债进行配置，分别构建去除风险池与仅使用风险池构建的偏债低估策略。 今年与 2021 年相似，低估策略均会产生较大的回撤，然而在风险池中的低 估策略回撤更大，今年以来为 17.2%，去除风险转债后的策略回撤相对较小。因此，对 于低估或低价类转债策略，去除风险转债能够降低一定的回撤与尾部风险，在退市风险 逐渐加大的市场环境中十分重要。

三、包含股价类退市风险的转债定价

3.1 接近价格类退市时转债的走势特征

目前因正股退市而一起退市的转债有三只，分别为蓝盾转债、搜特转债与鸿达转债。其 中鸿达与搜特主要是因为股价连续 20 个交易日中低于 1 元的交易类原因退市，而蓝盾 是因为连年亏损的财务类原因退市，但其股价也几乎要满足交易类退市要求。当正股与 转债退市之后，便会到“退市板块”上面继续进行交易，同时转债仍具备转股、回售、 下修的权利。那么首先我们可以观察一下，当正股因股价濒临退市时转债的表现是怎样 的。为了方便观察，此处我们可以定义“平价退市线”=100/转股价×1，代表当股价 1 元时对应平价的价值。

3.2 包含股价类退市风险的转债定价模型

模型基础假设。前文我们提到，当股票价格在过去连续 20 个交易日中低于 1 元时， 该股票便会被强制退市，对应的转债也会被退市。由此，我们可以通过多个障碍期权的 组合，得到包含股价类退市风险的转债定价模型，此处令其名称为?????。模型使用的参 数与释义，其中ℎ???_??代表前文的平价退市线。该模型为解析解，且有如下 基础假设： 可转债退市条款假设：模型假设当正股价格低于 1 元，即转债平价低于ℎ???_??时， 正股与转债直接退市。根据前节介绍，退市时转债价格应为 max(ℎ???_??,转债预期 偿还面值或回售的价值)。然而我们很难通过定量的方式衡量股票的偿债能力从而判 断债券残值，且濒临退市的股票往往财务质量差，缺乏足够资金偿还转债面值或进 行回售。因此我们假设当转债退市时，转债无力偿还面值或进行回售，令转债价格 直接为ℎ???_??。 可转债假设无其他条款：为了模型的简易性，此模型目前假设转债无赎回、下修、 回售条款。

对于?????模型的求解过程，我们仍可以沿用专题报告《可转债定价模型与应用》中的完 全拆解法，并将转债的价值来源拆分成权益现金流与债券现金流这两种。

3.3 同时包含赎回条款与退市风险的转债定价模型

同时包含赎回条款与退市风险的转债定价模型。在上文中我们介绍的?????定价模型 假设转债仅有退市风险，而在专题报告《可转债定价模型与应用》中提到，赎回条款在 转债定价中也是非常重要的。我们尝试使用蒙特卡洛模拟同时将赎回与退市 加入定价并进行计算得到??????。可见由于赎回和退市均是对转债价格的负向影响，因此 ??????会同时低于?????与???定价。转债偏债时受到退市风险影响较大，而转债偏股时受 到赎回条款影响较大。

3.4 基于退市风险模型的偏债增强策略

在转债中最常见的策略之一为低估策略，那么使用??????模型进行选债是否能优于??与 ???模型？我们双周度调仓构建选债策略，转债池需符合：余额 3 亿以上、评级 AA-及以 上、正股价大于 2 元、剩余期限大于 3 个月、正股非 ST、转债非停牌。 由于偏债转债平价较低，因此退市风险较大的转债主要集中在偏债转债。在我 们计算了???与??????定价偏离度的因子 IC（当期因子值与下期个券超额收益的秩相关系 数）。可见加入退市风险后的??????定价偏离度因子在偏债中的 IC 显著优于???模型， 在平衡转债中也有所增强，而在偏股转债中几乎没有区别。因此??????模型在偏债中有 着相对于???模型更好的选债效果。

转债低估策略。我们在满足上述转债池中选择偏债中定价偏离度最低的 1/3 只转债， 其中定价偏离度分别使用??模型、???模型与??????模型构建等权策略，基准为偏债等权。 可见使用??????模型的选债策略会显著优于其他两种定价，在偏债中能够实现更高的收 益与更低的回撤。在 2021 年初（信用风险）与 2024 年 6 月（退市风险）中，??与??? 模型策略回撤较大，而??????模型策略回撤显著较低，体现了一定的风险规避特征。

转债低估+正股动量策略。我们同时可以结合低估（定价偏离度）因子与正股动量（正 股 1、3、6 个月涨跌幅）因子，形成低估+正股动量策略。

四、低风险类转债投资策略

在前文中，我们尝试通过财务数据与定价模型对转债的退市风险进行刻画与衡量，目的 是剔除财务风险较大或有尾部风险的转债。然而很多投资者的风险偏好更低，因此本节 的目的在于，通过选择风险较低的转债构建更加稳定的绝对收益型策略。

4.1 银行转债策略

转债定价中较难定价准确的分别是尾部风险（信用风险与退市风险）以及赎回风险（满 足赎回条件后是否执行存在不确定性）。银行属于转债市场中正股风险最低的一类行业之 一，且银行转债具备以下两个较好的特征： 尾部风险较低：由于银行的违约风险相比于转债其他正股更低，其隐含评级与外部 评级基本相同，同时银行的退市风险也更低。因此当银行转债低估时，其尾部风险 相对有限，相比于其他低估转债，低估的银行转债更加安全。 满足赎回条款后赎回概率极大：对于银行类转债来说，其发转债的目的主要是为了 等转债转股后补充一级资本金，赎回意愿非常强，历史上银行转债基本上满足赎回 条款后必赎回。因此当银行转债高估时，大概率是因为市场情绪过热所产生的定价 误差，而不是因为市场预期不强赎，此时可以低配银行转债。 因此??????模型对银行转债的定价较为准确（银行转债的???与??????模型结果十分接近）， 历史上银行转债定价偏离度的中位数为 0.61%。即可得当定价偏离度小于 0%时，银行 转债偏低估可以进行左侧配置，反之若偏离度显著大于 0%时，银行转债估值过高，需 要适当减配。

4.2 高股息转债策略

由于银行转债数量相对较少，因此我们可以扩展转债池从而构建高估息转债策略，策略 构建方式与银行转债策略类似，但由于高股息转债本身资质可能不如银行，因此下面的 选债条件中对余额、评级、股价指标的限制便显得十分重要： 调仓周期：策略每月进行调仓。 选债条件：转债余额 10 亿以上，评级 AA+及以上，距离到期日大于三个月，正股 价 2 元以上，正股非 ST、停牌，正股股息率大于 2%，??????定价偏离度小于 1%， 转债为平衡偏债转债（平价/债底-1<15%）。 转债权重：转债等权配置，个券最大权重 5%，若转债持有数量不足 20 只，则剩下 仓位配置 7-10 年国债总财富指数。 基准策略：在选债条件中去掉“??????定价偏离度小于 1%”，其他条件维持不变下 的策略。

那么这类策略的收益来源是什么呢？我们可以对高股息转债策略进行收益分解。由债券属性的转债债底收益与国债收益为策略主要 的收益来源，每年分别贡献 1.5%与 2.7%的收益。

总结

尽管历史上因为正股退市的转债数量较少，但在趋向严格的正股退市新规下，转债投资 者对当下与未来退市的风险愈加重视，对可转债退市风险研究的重要性显而易见。因此， 本文主要着眼于转债的退市风险，有以下研究成果：

风险转债池构建：在历史上，有多只股票因为财务类原因退市，因此我们基于全 A 股票的财务等指标构建了基础排雷池与财务风险分数，从而生成具有较高基本面风 险的风险个股池。在转债市场中，风险个股对应的风险转债占比约为 15%，并且在 偏债转债中，风险转债回撤显著高于基准。对于低估或低价类转债策略，去除风险 转债能够降低一定的回撤与尾部风险，在退市风险逐渐加大的市场中十分重要。

包含股价类退市风险的转债定价：传统的定价模型中往往忽视了股票的退市风险， 从而高估了具有极大退市风险的转债定价。因此本文构建了??????定价模型，该模 型能够同时刻画退市风险与赎回条款，从而解释了目前很多偏债转债跌破面值的原 因。同时该模型由解析解构成，计算效率极高。由于偏债转债所面临的股价退市风 险最大，因此??????模型在偏债转债中有着更优的选债效果。??????定价偏离度的因 子 IC 与超额收益均优于其他定价模型，同时在 2021 年与今年初有着更小的回撤。

低风险类转债投资策略：上述两类方法属于尾部排雷、或是对退市风险较大的转债 进行更合理的定价。然而很多投资者的风险偏好更低，因此我们构建了低风险的转 债绝对收益策略，分别是银行转债策略与高股息转债策略，两种策略均能获得稳定 的绝对收益，以及较低的波动与回撤。

编辑：火腿肠