天风证券-转债策略研究：如何构建转债评级预测模型？-250613

- 可转债评级调整呈现出“易下难上”的趋势，近五年评级下调数量显著增加，行业和产业链分化明显。

- 构建转债评级预测模型需依赖全面的评级因子体系，包括转股压力、偿债压力、盈利质量、公司治理及市场表现等五大类因子。

- 采用机器学习算法进行二分类预测，模型性能优异，AUC值在测试集上均高于90%，但需警惕模型失效和拟合风险。

债券标的：可转债（转债） 操作建议：关注转债评级调整，尤其是评级下调的转债。

理由： 1. 转债市场在近五年内显示出信用风险边际扩大的趋势，评级下调数量显著增加，呈现“易下难上”的格局。

2. 评级调整具有季节性集聚的特点，特定时期内可能出现更多的下调案例。

3. 行业结构性分化明显，社会服务、纺织服饰等行业的转债评级下调比例较高，投资者应关注这些行业的转债。

4. 产业链风险抬升，特别是TMT与制造产业链，可能导致相关转债的评级下调。

5. 评级下调的主体中，AA、AA-级债券占比长期主导，投资者需重点关注这些级别的转债。

6. 通过构建多因子模型进行评级预测，可以更好地识别潜在风险和评级变化的驱动因素，从而为投资决策提供数据支持。