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固定收益专题：定价转债的信用风险

模型构建与优化

• 初始模型：基于财务、债务、转股和市场四个维度的指标进行加权，但存在行业拟合效果差异及金融行业数据缺失问题。
• 单样本优化：针对2025年数据调整行业分类、阈值及权重，提高化工等高风险行业的准确率（约86%），成功识别当年34个下调案例中的32个。
• 二次优化：扩展样本至2022–2025年6月，引入动态行业权重矩阵，提升跨年度稳定性。2025年命中13个下调案例（38.24%），虽低于单样本优化，但风险识别能力更强。

关键发现

• 单样本优化体现当年市场匹配能力，二次优化提升泛化能力。
• 金融板块评级稳定（AAA为主），未出现下调。
• 未披露评级的8只转债中，利扬转债、维尔转债被模型预警信用风险。

待改进方向

1. 补充行业景气度指标（如PMI）。
2. 纳入非量化指标（如高管变动、诉讼）。
3. 引入机器学习动态调整权重。
4. 细分产业链，优化子行业风险识别。

风险提示

• 模型失效：市场基本面或政策突变可能导致模型失效。
• 行业外推风险：金融转债特有的风险因子未纳入模型。

功能免责声明

• 本报告仅供专业客户参考，不构成具体投资建议。
• 投资结果与模型预测可能存在差异，风险自行承担。