报告摘要
2018 年开始，在市转债数量迅速增长，至今 6 年矣。由转债内含期权特征及条款特性，股价有景气表现的标的陆续强赎转股，基本面偏弱标的逐渐沉淀下来。如今临期转债数量逐渐增加，转债市场或面临高于过去的临期标的风险。基于此，站在当前时点上，我们认为有必要对转债的信用风险进行系统研究。
我们认为评级分析是解构转债信用风险的一个很好的跳板。评级是评级机构全方位分析转债信用风险的结果，转债评级的过程，也是我们师从评级机构来认识转债风险因素的过程。在了解认识评级结果及其逻辑的基础上，我们更容易将研究延拓到预测评级变化，构建信用框架等更深层次的问题。
基于量化的思路，我们可以看到，转债评级在一定程度上是能够有效拆解、分析并预测的。评级机构对转债信用的分析在行业、财务指标、公司管理、转债属性等四个方面有较高的权重，其中年报营收利润及现金流边际变化、公司现金流周转指标、公司实控人属性、大股东质押比例、转债的剩余期限和未转股比例等因子对转债评级调整与否或具有较大影响。
最后，评级机构的侧重点很可能具有随时间偏移的特征。基于当前转债市场的结构和特征，展望后市，从预测的角度出发，我们认为除了前述方向外，一些其他的方向及相关因子也较为值得关注：（1）正股退市层面，随着今年部分转债产生退市压力，我们建议关注正股价格、退市相关财务指标等因子；（2）财务困境层面，我们建议关注一些相对成熟的上市公司财务风险模型；（3）减资清偿事宜等或可能导致转债提前退市的因素触发概率。这些因素可能对 2024 年下半年，乃至 2025 年的转债评级以及信用风险的边际变化产生影响。
风险提示：统计规律失效风险，转债信用风险，宏观环境不确定性，货币政策不确定性，转债条款博弈风险。
内容目录
1. 为何从评级入手？ .......... 3
2. 如何拆解转债评级因子？.......... 3
2.1. 行业：关注行业产销情况 .......... 4
2.2. 财务：关注营收&利润增长率、速动比率、经营性现金流等指标 .......... 5
2.3. 管理：关注实控人属性、股权质押比等因素 .......... 6
2.4. 转债本身：生命周期末期的转债评级波动风险更大 .......... 7
2.5. 关注评级调整因素的时序演化 .......... 7
3. 如何做转债评级预测？ .......... 8
4. 小结 .......... 11
图表目录
图 1：2024 年跟踪评级下调后首日分类别转债涨跌幅均值（%）.......... 3
图 2：2018-2024 年转债跟踪评级发布后首日涨跌幅均值（%）.......... 3
图 3：2018-2024 年转债跟踪评级调整占比 .......... 3
图 4：2021、2024 年评级调降转债个数较此前有明显提升（个） .......... 3
图 5：转债评级观点要点汇总 .......... 4
图 6：2023 年非审核类问询中提到产能问题标的个数分行业梳理（中信二级行业） .......... 4
图 7：2023 年非审核类问询中提到产能问题多的行业 2024 年评级调整转债相对偏多（中信二级行业） .......... 5
图 8：简单财务指标预测评级下调结果 .......... 5
图 9：2018-2022 年财务数据训练决策树预测逻辑可视化.......... 5
图 10：各类偿债指标与 2018 年至今转债评级边际变化结果的相关系数 .......... 6
图 11：2018-2024 至今国资转债评级调降概率较低.......... 6
图 12：2018-2024 至今大股东股权质押比例低评级调降概率低 .......... 6
图 13：转债市场“老龄化”特征明显 .......... 7
图 14：2018 至今长久期转债评级调降概率低 .......... 7
图 15：2018-2024 年评级观点部分词词频表现.......... 7
图 16：部分所选信用因子展示.......... 8
图 17：决策树模型 2024 年模型预测效果分析 .......... 8
图 18：2022-2024 年模型在 AUC & 评级下调预测方面的表现.......... 8
图 19：高频评级逐季度情况汇总 .......... 10
图 20：高频评级优化过的低价策略 6 月回撤小于传统低价策略 .......... 10
表 1：决策树（dt） & xgboost 评级下调类别的效果对比.......... 9
表 2： 2024 年初至 2024 年 8 月初转债评级下调及预测情况汇总 .......... 9
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