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2023下半年转债策略:估值驱动,防守反击

2023-06-20德邦证券改***
2023下半年转债策略:估值驱动,防守反击

固定收益专题 证券研究报告|固定收益专题 深度报告 2023下半年转债策略:估值驱动,防守反击 2023年6月20日 证券分析师徐亮 资格编号:S0120521060004 研究助理 邮箱:xuliang3@tebon.com.cn 林浩睿 相关研究 邮箱:linhr@@tebon.com.cn 1.《降息后还有空间吗》, 2023.6.14 2.《国债期货又回到“偏贵”状态》,2023.6.12 3.《是否可以再度做多中长端债券》,2023.6.12 4.《如何看待近期转债强赎概率上升的现象》,2023.6.11 投资要点: 徐亮 资格编号:S0120521060004 邮箱:xuliang3@tebon.com.cn 上半年市场复盘 转债指数跟部分股票指数相比走出了超额收益,一季度上涨弹性强于创业板指和上证50,二季度在市场普遍调整的时候体现出了防御性。 上半年涨幅较高的转债行业为公用事业、信息技术、工业等,而日常消费品和可选消费品涨幅排名靠后;转债小盘指数相对中盘指数和大盘指数走出超额收益。上半年可转债成交额底部震荡,大部分平价区间溢价率均有明显上升 以年初的转换价值作为划分依据,上半年股性转债涨幅靠前的标的有北方、恒锋、精测、中钢等;平衡转债涨幅靠前的标的有新致、兴森、淳中等,债性转债涨幅靠前的标的有永鼎、游族、城市等。 正股配置策略 从历史复盘的维度,建议Q3着重配置与经济周期相关性较弱的高端制造、科技成长板块,Q4可关注顺周期资产的复苏。借鉴2019,Q3相比Q1修复预期带来的普涨不同,经济弱复苏的市场出现较大的结构分化,走势偏强的行业走势与经济周期相关性较弱。Q4 随着经济出现复苏,一些景气度领先的细分(有色、地产链,机械)开始有较强的表现。 “弱复苏”的背景下,科技成长和中特估可能为全年主线,但是从转债投资的维度,主线对应的转债可选范围相对较小。我们建议一方面维持科技成长和中特估的主线仓位配置, 另外一方面也可从估值的维度选择一些低估值,有性价比的行业。综合四个角度,通过取并集的方式筛选出建筑材料、交通运输、食品饮料、农林牧渔、医药生物、电力设备等估值相对较低,具有防守性的行业。 转债估值展望及配置策略 我们认为影响转债估值中枢的因素主要有下修强赎概率、股市走势、流动性、供需关系四因子决定。从转债条款的角度,强赎概率上升利空高平价转债估值,下修概率上升利好低 平价转债估值;股指的未来走势利好整体转债估值维持当前位置,而流动性和供需结构的角度对转债估值影响相对中性。综合来看,下半年转债估值中枢出现较大幅度变动的可能性较小,但投资者需关注高平价转债的估值压力,我们建议投资者可根据自身风险偏好配 置债性转债或者平衡性转债。 从转债行业配置思路的角度建议投资者重估值择券轻赛道选择。正股策略部分我们通过四 个角度筛选了一部分低估值有安全边际的行业,可选范围相对较大,因此建议投资者在行业层面做适当的分散布局,行业范围拓宽后,将有更大的空间从转债溢价率的角度进行择券,挑选正股低估值,转债低溢价率的“双低”转债或可更从容应对下半年的行情。 风险提示:经济复苏不及预期,疫情反复,海外通胀和加息不确定性风险,转债主体信用风险,转债主体业绩未达预期 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 内容目录 1.上半年市场回顾4 2.正股策略6 2.1.复盘基本面相似的2019年,下半年行业涨跌结构将如何演绎?6 2.2.以估值为线索挑选行业穿越下半年不确定性迷雾7 3.转债策略展望10 4.风险提示12 信息披露13 图表目录 图1:指数涨跌幅4 图2:行业涨跌幅4 图3:年初至今万德可转债行业指数累计涨跌幅4 图4:年初至今万德可转债策略指数累计涨跌幅4 图5:可转债成交额走势(单位:亿元)5 图6:溢价率变动和当前溢价率分位数5 图7:各区间转债涨跌幅top105 图8:2019,2023年PMI走势6 图9:2019年Q3,Q4申万一级行业指数累计涨跌幅复盘7 图10:估值分位数和行业增速偏离度分析7 图11:分析师盈利预测调整与累计涨跌幅8 图12:各行业PB和PEG分位数9 图13:基金持仓占比的变化9 图13:四角度综合分析10 图14:强赎概率跟踪11 图15:下修概率跟踪11 图16:R007和DR007走势11 图17:社融和M2增速差11 图18:转债供需结构12 1.上半年市场回顾 疫情防控放松后一季度经济回暖,预期和基本面共振带动股票指数上升,中证转债指数涨幅为3.53%;二季度高频数据引导投资者向“弱复苏”预期切换,导致市场出现调整,其中中证转债指数涨幅为-0.50%;综合来看,转债指数跟部分股票指数相比走出了超额收益,一季度上涨弹性强于创业板指和上证50,二季度在市场普遍调整的时候体现出了防御性。 AI的快速产业化带动一季度TMT相关行业走势排名靠前,一季度房地产、商贸零售、银行等行业排名靠后;进入二季度,TMT相关行业走势出现分化,传媒、通信维持正涨幅,二季度公用事业、银行、建筑装饰、非银金融涨幅为正,我们认为主要因“中特估”行情导致。 图1:指数涨跌幅(单位:%)图2:行业涨跌幅(单位:%) 资料来源:wind,德邦研究所(二季度截止日期为6月8日)资料来源:wind,德邦研究所(二季度截止日期为6月8日) 根据万德可转债行业指数,上半年涨幅较高的行业有公用事业(+11.88%)、信息技术(+5.23%)、工业(+5.11%)、医疗保健(+4.55%)等,而日常消费品(-0.30%)和可选消费品(-0.93%)涨幅排名靠后;从可转债策略指数的角度,高价指数累计涨跌幅低于中价指数和低价指数;小盘指数相对中盘指数和大盘指数走出超额收益,我们认为可能与TMT行情带动小盘成长股走强有关,中证1000一季度也走出了明显超额收益。 图3:年初至今万德可转债行业指数累计涨跌幅(单位:%)图4:年初至今万德可转债策略指数累计涨跌幅(单位:%) 资料来源:wind,德邦研究所(截止日期为6月8日)资料来源:wind,德邦研究所(截止日期为6月8日) 1月成交额随着股市的回暖从底部回升,2-3月成交额高位震荡,大部分时间维持在500亿以上,4月成交额出现短暂回落后在月底重新回升至高位,5月市场走弱带动成交额下行,当前处于底部震荡上行的小趋势中。 从溢价率水平的角度,上半年大部分平价区间溢价率均有明显上升,【110-130】区间平均溢价率有所下降;从分位数的角度(分位数的时间区间为2022年年初至今),当前【70-90】区间的溢价率水平分位数较低,【90-110】其次,股性转债分位数相对偏高。 图5:可转债成交额走势(单位:亿元)图6:溢价率变动和当前溢价率分位数 资料来源:wind,德邦研究所(数据截至6月11日)资料来源:wind,德邦研究所(平价区间单位:元,数据截止日期为6月12 日) 我们根据转债在起始日转换价值区分股性、平衡、债性三个区间的转债,上半年股性转债涨幅靠前的标的有北方转债、恒锋转债、精测转债、中钢转债等;平衡转债涨幅靠前的标的有新致转债、兴森转债、淳中转债、奥飞转债,债性转债涨幅靠前的标的有永鼎转债、游族转债、城市转债。与直觉不同的是,债性转债区间和平衡转债区间中标的涨跌幅水平接近,因此在年初配置债性转债可以在兼顾胜率的基础上也有不错的赔率。 图7:各区间转债涨跌幅top10(单位:%) 资料来源:wind,德邦研究所(股性转债定义为1月2日转换价值大于100元,平衡转债定义为1月2日转换价值大于75元、小于100元、债性转债定义为1 月2日转换价值小于75元) 2.正股配置策略 2.1.复盘基本面相似的2019年,下半年行业涨跌结构将如何演绎? 根据我们的23年年度策略,我们认为2023年的经济宏观环境可能类似 2019年,“弱复苏”的年份股市走势和经济复苏节奏相关性较强,行业涨跌幅结构也可有所借鉴。我们通过PMI数据复盘2019年的经济复苏节奏,2019年一季度PMI脉冲式上行,而二季度又重新回落,三季度震荡筑底,四季度快速抬升;从当前时点来看,2023年经济基本面的演绎接近2019年,我们认为可复盘2019年Q3,Q4在经济不同复苏斜率下的行业涨跌幅结构为2023年投资决策做参考。 图8:2019,2023年PMI走势 资料来源:Wind,德邦研究所 2019年Q3板块收益分化明显,高景气的电子走势遥遥领先,食品饮料、计算机、医药生物、美容护理等行业有不错表现,环保、钢铁、有色金属跌幅 靠前,大部分顺周期相关行业涨幅为负;2019年Q4随着经济的复苏,有色、化工、家电、建材等顺周期资产走出超额收益。 建议Q3着重配置与经济周期相关性较弱的高端制造,Q4可关注顺周期资产的复苏。借鉴2019,Q3相比Q1修复预期带来的普涨不同,经济弱复苏的市场出现较大的结构分化,走势偏强的行业走势与经济周期相关性较弱。Q4随着 经济出现复苏,一些景气度领先的细分(有色、地产链,机械)开始有较强的表现。 图9:2019年Q3,Q4申万一级行业指数累计涨跌幅复盘 资料来源:Wind,德邦研究所 2.2.以估值为线索挑选行业穿越下半年不确定性迷雾 “弱复苏”的背景下,科技成长和中特估可能为全年主线,但是从转债投资的维度,主线对应的转债可选范围相对较小。针对下半年的行业选择,我们认为一方面可以维持科技成长和中特估的主线仓位配置,另外一方面也可从估值的维度选择一些低估值,有性价比的行业,下文我们从四个角度进行筛选。 估值分位数和增速偏离度。我们认为估值应当与行业的未来增速相挂钩,因此构建增速偏离度的指标动态考虑各行业高低估程度。估值分位数使用PE-TTM的月数据;增速偏离度=指数一致盈利预测计算得到的2年复合增长率- 2015-2022行业利润的复合增长率;增速偏离度越高代表该行业的基本面出现变化,导致行业未来的增速将高于历史的复合增速,那么理应匹配更高的估值水平。从散点图偏右下代表行业预期未来增速上升但是估值分位数相对低,意味着行业当前处于低估的位置,处于左上则相对高估。 图10:估值分位数和行业增速偏离度分析 资料来源:wind,德邦研究所(最新估值数据,盈利预测数据截止日期为6月12日) 分析师盈利预测调整与累计涨跌幅。我们认为可以用一致预测净利润的调整代表投资者预期的变化,我们通过个股一致预测净利润的数据加总得到各行业的一致预测净利润(未有盈利预测的样本排除)。比较的起始时点为2月1日 和6月12日,我们认为行业盈利预期的变化应伴随着行业的涨跌变动,若不匹 配则代表该行业的预期23年估值出现变化,也可能因市场资金面或情绪面造成错误定价。 举个例子,食品饮料当前盈利预测相比2月1日调整幅度较少,但是行业累 计涨跌幅在-10%左右,我们认为食品饮料23年预测估值相对2月1日有明显下调;从这个角度我们建议增配食品饮料、电力设备、商贸零售等指数期间跌幅大于盈利预测下调幅度的行业。 图11:分析师盈利预测调整与累计涨跌幅(单位:%) 资料来源:wind,德邦研究所(盈利预测时间点选择6月12日) PEG分位数和PB分位数。PEG可根据不同股票的市盈率与对应公司未来 的预期增长率之间的比值来比较股票估值的高低,我们将其延伸至行业的分析上【行业PEG=(行业市值/当年预测利润加总)/(明年预测利润加总/当年预测净利润加总-1)】;由于不同行业增速中枢有所差异,因此PEG难以直接横向比较,因此使用分位数的处理方法得到相对值便于我们后续进行行业之间的比较分析。由于一些重资产为主的行业更适用PB估值法进行分析,因此构建PB分位数作为Y轴;综合来看,我们认为第三象限的行业估值更低,建议投资者增加关注,逢低布局。 图12:各行业PB和PEG分位数 资料来源:wind,德邦研究所 基金持仓分析。我们以季度的频率,从机构重仓股的角度统计23年一季报 各行业持仓占比对应的历史分位数(时间区间为2010