量化分析报告：“薪火”量化分析系列研究（二）-票据逾期数据中的选股信息

量化分析报告 “薪火”量化分析系列研究（二） 票据逾期数据中的选股信息 全文简介：本文深入探讨了“票据持续逾期名单”这一新型数据中的选股作者 证券研究报告|金融工程研究 2022年12月31日 信息，采用多种方式构建“逾期组合”，均能起到有效的排雷作用。 票据逾期数据简介：上海票据交易所自2021年11月底开始公布企业票据的“持续逾期名单”。在名单中的上市公司近期存在违约情况，信用等级 下降，对未来股价存在负面影响。 票据逾期组合的构建——单期数据：每月将逾期名单中的上市公司等权构建“逾期组合”。回测期2021/11/05-2022/12/30内，市场基准相对于该组合的年化超额收益为27.36%，信息比率为1.76，月度胜率为71.43%，最大回撤为6.11%，可见票据逾期数据具有不错的负向选股效果。 票据逾期组合的构建——多期数据：考察过往3期的持续逾期名单，根据 上市公司在名单上出现的次数，将“只出现1次”、“出现2次”、“3次 都出现”的上市公司分别挑选出来，构建3个不同的投资组合。回测结果显示，出现在逾期名单上的次数越多，股票在未来一个月跑输市场基准的幅度越大。其中，连续3次都出现在逾期名单上的股票组合，负向收益最多、且稳定性也最高，市场基准相对于该组合的年化超额收益超过40%，信息比率为1.50，月度胜率为75.00%。 票据逾期组合的构建——边际变化：更进一步，我们还可以考虑上市公司票据逾期情况的边际变化。以回看过去2期的名单为例，构建3个不同的投资组合，分别为“新增”（上次未逾期、本次逾期）、“好转”（上次逾期、本次未逾期）、“连续”（两次皆逾期）。回测结果显示，连续两次逾期的股票在未来一个月的负向收益明显超过当期新增逾期的股票。另外，信用情况好转的股票可以跑赢市场基准，“好转”组合相对市场基准指数的年化超额收益为12.56%。 图表1：“逾期组合”的超额收益绩效指标汇总 单期数据 多期数据 出现1次 多期数据 出现2次 多期数据 出现3次 边际变化 新增 边际变化好转 边际变化 连续 年化收益率 27.36% 9.13% 10.40% 41.44% 6.69% 12.56% 23.27% 年化波动率 15.56% 12.99% 19.44% 27.55% 14.55% 15.70% 22.50% 信息比率 1.76 0.70 0.53 1.50 0.46 0.80 1.03 月度胜率 71.43% 57.14% 53.85% 75.00% 71.43% 50.00% 61.54% 最大回撤率 6.11% 7.21% 7.70% 14.74% 11.18% 9.37% 11.18% 资料来源：Wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 注：“边际变化-好转”组合超额收益计算方式为“组合-市场基准”，其余均为“市场基准-组合” 分析师沈芷琦 执业证书编号：S0680521120005邮箱：shenzhiqi@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 相关研究 1.《“薪火”量化分析系列研究（一）：如何将隔夜涨跌变为有效的选股因子Q&A》2022-06-28 2、《量化专题报告：政府补助信息中的alpha》2022- 12-26 3、《量化周报：市场短期走势出现分歧》2022-12-25 4、《量化专题报告：中观行业配置系列三：行业ETF 配置的解决方案》2022-12-25 5、《量化分析报告：择时雷达六面图：情绪面略有弱化》2022-12-24 6、《量化专题报告：宏观预期差量化与超预期策略— —宏观经济量化系列之二》2022-12-23 风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、票据逾期数据简介3 二、票据逾期的上市公司数量及分布4 三、票据逾期组合的构建4 3.1单期逾期数据5 3.2多期逾期数据5 3.3逾期情况的边际变化7 四、总结9 风险提示9 图表目录 图表1：“逾期组合”的超额收益绩效指标汇总1 图表2：上海票据交易所定期公布票据持续逾期名单3 图表3：持续逾期上市公司数量及分布4 图表4：“逾期组合”的持股数量及净值走势：单期数据5 图表5：“逾期组合”的持股数量及净值走势：多期数据-出现1次6 图表6：“逾期组合”的持股数量及净值走势：多期数据-出现2次6 图表7：“逾期组合”的持股数量及净值走势：多期数据-出现3次6 图表8：“逾期组合”的超额收益绩效指标：多期数据7 图表9：“逾期组合”的持股数量及净值走势：边际变化-新增7 图表10：“逾期组合”的持股数量及净值走势：边际变化-好转8 图表11：“逾期组合”的持股数量及净值走势：边际变化-连续8 图表12：“逾期组合”的超额收益绩效指标：边际变化8 图表13：“逾期组合”的超额收益绩效指标汇总9 一、票据逾期数据简介 企业除了发行常见的股票、债券之外，还可以通过发行票据来进行融资。票据类似于债券，承兑人承诺在将来某一时日向票据持有者支付一定款项。若企业经营不善、资金周转困难，就有可能造成票据逾期、拖欠应付款项，因此，是否能够及时兑付票据，也可成为衡量企业信用风险的参考依据之一。 上海票据交易所自2021年11月底开始公布企业票据的“持续逾期名单”，如下图表2所示，大约在每月月初，票交所公布截至上月月底的逾期名单，该名单包括半年内出现3次以上付款逾期、且截至上月月底有逾期余额或上月当月出现付款逾期的企业。 图表2：上海票据交易所定期公布票据持续逾期名单 资料来源：上海票据交易所，国盛证券研究所 理论上来讲，在名单中的上市公司近期存在违约情况，信用等级下降，可能对公司未来股价存在负面影响。因此本文对“票据持续逾期名单”进行详细研究，考察其中是否蕴含有效的选股信息。 二、票据逾期的上市公司数量及分布 我们统计了每个月公布的票据持续逾期名单中，上市公司的数量及其在主要宽基指数中的分布情况。整体来看，名单中的企业大部分属于非上市公司，上市公司的数量较少，但呈现波动上升趋势，近半年来，每月公布的名单中，上市公司的数量基本在30家左右。另外，这些公司在各大宽基指数中的分布较为均匀，沪深300、中证500、中证1000成分股中逾期样本数量占所有逾期公司数量的比例，与对应成分股数量占全体A股数量的比例较为接近。 图表3：持续逾期上市公司数量及分布 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 三、票据逾期组合的构建 本节内容深入考察票据持续逾期数据中的选股信息，基于持续逾期名单，通过不同方式构建“逾期组合”。关于组合构建有两点说明： （1）由于逾期名单的公布时点存在一定滞后性，根据历史情况，票交所会在每月第5个 交易日之前公布上月名单；因此我们假定每月第5个交易日收盘拿到最新名单，基于此 构建最新组合，于每月第6个交易日开盘等权买入组合中的股票，持有至下月第5个交易日收盘平仓，考察组合相对于市场基准的超额收益，如此月度换仓、重复操作。 （2）具体构建组合时，平仓不卖出跌停样本，开仓不买入涨停样本、也不买入开仓当日停牌或者正处于ST状态的股票。 （3）市场基准指数采用万得全A等权指数（8841388.WI），由于“票据逾期”属于负面信息，我们考察的是“逾期组合”能否跑输市场基准，因此下文中涉及的“超额收益”计算方式均为“市场基准-逾期组合”，该数字越大，代表“逾期组合”跑输市场越多、 对应构建方式的效果越好。 3.1单期逾期数据 最简单的构建方式，莫过于每月月初基于最新名单，将名单中的上市公司等权构建“逾期组合”。图表4展示了该组合的每月持股数量及净值走势。整体来看，该组合平均每月持股数量约为20只；回测期2021/11/05-2022/12/30内，市场基准相对于该组合的年化超额收益为27.36%，信息比率为1.76，月度胜率为71.43%，最大回撤为6.11%，可见票据逾期数据确实具有不错的负向选股效果，持续逾期名单上的股票在未来一个月显著跑输市场基准。 图表4：“逾期组合”的持股数量及净值走势：单期数据 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 3.2多期逾期数据 如若考察过往多期的持续逾期数据，则可以根据上市公司在名单上出现的次数，构建多种不同的“逾期组合”。比如以每月月初回看过去3期的名单为例，我们将“只出现1 次”、“出现2次”、“3次都出现”的上市公司分别挑选出来，构建3个不同的投资组合，考察组合的未来表现。 图表5-7依次展示了上述3个组合的每月持股数量及净值走势，图表8则汇总了市场基 准相对于3个组合的超额绩效指标。单从收益上来看，出现在过去3期逾期名单上的次 数越多，股票在未来一个月跑输市场基准的幅度越大；连续3次都出现在逾期名单上的股票组合，负向收益最多、且稳定性也最高，市场基准相对于该组合的年化超额收益超过40%，信息比率为1.50，月度胜率为75.00%。 图表5：“逾期组合”的持股数量及净值走势：多期数据-出现1次 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 图表6：“逾期组合”的持股数量及净值走势：多期数据-出现2次 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 图表7：“逾期组合”的持股数量及净值走势：多期数据-出现3次 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 图表8：“逾期组合”的超额收益绩效指标：多期数据 多期数据-出现1次 多期数据-出现2次 多期数据-出现3次 年化收益率 9.13% 10.40% 41.44% 年化波动率 12.99% 19.44% 27.55% 信息比率 0.70 0.53 1.50 月度胜率 57.14% 53.85% 75.00% 最大回撤率 7.21% 7.70% 14.74% 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所注：超额收益计算方式为“市场基准-组合” 3.3逾期情况的边际变化 更进一步，我们还可以考虑上市公司票据逾期情况的边际变化。以每月月初回看过去2 期的名单为例，我们也可以构建3个不同的投资组合，分别为：“上次未逾期、本次逾期”、“上次逾期、本次未逾期”、“两次皆逾期”，依次简称为“新增”、“好转”、“连续”。 图表9-11依次展示了上述3个组合的每月持股数量及净值走势，图表12则汇总了各个组合的超额绩效指标。其中，“好转”组合的超额收益计算方式改为“组合-市场基准”，“新增”与“连续”组合的超额收益计算方式仍为“市场基准-组合”。 从绩效指标上来看，连续两次逾期的股票在未来一个月跑输市场基准的幅度和稳定性，都明显超过当期新增逾期的股票。另外，信用情况好转的股票是可以跑赢市场基准的，“好转”组合相对市场基准指数的年化超额收益为12.56%。 图表9：“逾期组合”的持股数量及净值走势：边际变化-新增 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 图表10：“逾期组合”的持股数量及净值走势：边际变化-好转 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 图表11：“逾期组合”的持股数量及净值走势：边际变化-连续 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 图表12：“逾期组合”的超额收益绩效指标：边际变化 边际变化-新增 边际变化-好转 边际变化-连续 年化收益率 6.69% 12.56% 23.27% 年化波动率 14.55% 15.70% 22.50% 信息比率 0.46 0.80 1.03 月度胜率 71.43% 50.00% 61.54% 最大回撤率 11.18% 9.37% 11.18% 资料来源：wind，上海票据交易所，国盛证券研究所 注：“好转”组合超额收益计算方式为“组合-市场基准”，其余均为“市场基准-组合” 四、总结 本文聚焦“票据持续逾期名单”这一新型数据，深入挖掘其