开年以来，信用板块表现亮眼，得益于去年赎回潮导致的利差反弹。今年1-2月抓住高等级主体被动走阔的机会贡献第一波超额收益，随着3月市场进入博弈期，基本面和流动性存在分歧，我们建议逆流而上，通过超额利差抓住市场动荡中的二次收益机会。另一个角度，2023年防风险仍为市场的重要旋律，赚收益易而守收益难，进入债务压力较高的3-4月后，市场对于风险防控的关注度也愈发之高。我们通过介绍市场常用的信用风险管理工具，提出新周期下风险防控和预测的新思路。
　　▍提前预防风险也是创收的重要方式。资本市场始终在追逐创造超额收益，期望在纷繁的市场中大浪淘金，于是更多的将目光放在寻找超额收益品类之中。但是创收还有另一种形式，就是提前预防风险，防住风险也就是间接创造了收益。信用市场在不断的摸爬滚打之中，发生过数次风险外溢事件，无不例外的都引起了市场一定“动荡”，但若可以在风险发生前通过风险识别预防，成功“避开”市场震荡，其创收效益不亚于发现超额收益品类。
　　▍防风险仍为市场的重要旋律。今年的政府工作报告对防范金融风险有较多的着墨，对于地产板块提出要“有效防范化解优质头部房企风险”，对地方政府债务则要“优化债务期限结构，降低利息负担，遏制增量、化解存量”。防风险仍是2023年的重要旋律，监管加强，一定程度上就是提前预防、抑制风险，在此背景下，信用市场出现大规模的风险外溢可能性较低。
　　▍信用风险管理模型可以计算风险损失，从而进行风险预测。部分信用风险的发生不仅会对投资者权益造成影响，对信用市场整体也会造成较大冲击，为促进信用市场平稳发展，对信用风险事件的提前预判和管理也变得愈发重要。而信用风险管理模型可以从违约概率、信用暴露程度和违约损失等角度切入，对风险损失进行量化处理，从而起到事前风险管控的作用，因此量化模型的在风险管控中的地位也越来越高。
　　▍我国境内信用债违约情况明显有所遏制。我国境内信用债市场在2014年首次出现违约，此后至2017年前违约规模均相对较小。然而经历了一波民营企业的发行潮后，2018年民企违约规模明显增加，带动信用债市场违约规模快速攀升，此后又受到永煤事件、地产违约潮等事件的冲击，信用债违约规模始终处于较高规模。2022年，随着境内地产市场风险得到有效控制，信用债违约规模开始出现明显下滑。
　　▍信用风险外溢遵循一定的周期规律，给予市场一定的预防空间。融资环境边际放松容易导致风险积累，2015年民企融资环境的边际放松，使得民企融资规模接连攀升，而宽松的融资环境也积累了风险，此后违约规模明显抬升。行业景气度下滑往往会促发风险外溢，2012-2015年煤炭价格处于下降区间，使得部分煤企经营状况受到较大影响，煤炭行业风险有所外溢。政策的松紧变化也是风险前瞻观测指标，地产政策收紧后，行业景气度开始下滑，地产板块风险才逐步释放，地产板块也迎来一波违约潮。
　　▍新周期下风险防范需要量化预测与人工判断相结合。量化模型一定程度可以帮助我们预测信用风险发生的概率，从而起到防范风险的作用，但部分指标无法进行量化，使得模型精确度受限，完全依赖模型会则对部分风险角度有所疏忽，而人工判断的介入一定程度可以弥补漏洞，因此量化模型也不能完全取代人工进行风险防范，两者应相辅相成，发挥各自特点。
　　▍风险因素：信用违约风险频发；政策调控超预期；基本面回暖不及预期等。

研究报告全文：把握信用规律进行二次抢跑债市启明系列2023314中信证券研究部核心观点开年以来信用板块表现亮眼得益于去年赎回潮导致的利差反弹今年1-2月抓住高等级主体被动走阔的机会贡献第一波超额收益随着3月市场进入博弈期基本面和流动性存在分歧我们建议逆流而上通过超额利差抓住市场动荡中的二次收益机会另一个角度2023年防风险仍为市场的重要旋律赚收益易而守收益难进入债务压力较高的3-4月后市场对于风险防控的关注度也愈发之高我们通过介绍市场常用的信用风险管理工具提出新周期下风险明明防控和预测的新思路中信证券首席经济学家提前预防风险也是创收的重要方式资本市场始终在追逐创造超额收益S1010517100001期望在纷繁的市场中大浪淘金于是更多的将目光放在寻找超额收益品类之中但是创收还有另一种形式就是提前预防风险防住风险也就是间接创造了收益信用市场在不断的摸爬滚打之中发生过数次风险外溢事件无不例外的都引起了市场一定动荡但若可以在风险发生前通过风险识别预防成功避开市场震荡其创收效益不亚于发现超额收益品类防风险仍为市场的重要旋律今年的政府工作报告对防范金融风险有较多的着墨对于地产板块提出要有效防范化解优质头部房企风险对地方李晗政府债务则要优化债务期限结构降低利息负担遏制增量化解存量信用债首席分析师防风险仍是2023年的重要旋律监管加强一定程度上就是提前预防抑S1010517030002制风险在此背景下信用市场出现大规模的风险外溢可能性较低信用风险管理模型可以计算风险损失从而进行风险预测部分信用风险的发生不仅会对投资者权益造成影响对信用市场整体也会造成较大冲击为促进信用市场平稳发展对信用风险事件的提前预判和管理也变得愈发重要而信用风险管理模型可以从违约概率信用暴露程度和违约损失等角度切入对风险损失进行量化处理从而起到事前风险管控的作用因此量化模型的在风险管控中的地位也越来越高徐烨烽我国境内信用债违约情况明显有所遏制我国境内信用债市场在2014年首信用债分析师次出现违约此后至2017年前违约规模均相对较小然而经历了一波民营S1010521050002企业的发行潮后2018年民企违约规模明显增加带动信用债市场违约规模快速攀升此后又受到永煤事件地产违约潮等事件的冲击信用债违约规模始终处于较高规模2022年随着境内地产市场风险得到有效控制信用债违约规模开始出现明显下滑信用风险外溢遵循一定的周期规律给予市场一定的预防空间融资环境边际放松容易导致风险积累2015年民企融资环境的边际放松使得民企融资规模接连攀升而宽松的融资环境也积累了风险此后违约规模明显抬升行业景气度下滑往往会促发风险外溢2012-2015年煤炭价格处于下降区间使得部分煤企经营状况受到较大影响煤炭行业风险有所外溢政策的松紧变化也是风险前瞻观测指标地产政策收紧后行业景气度开始下滑地产板块风险才逐步释放地产板块也迎来一波违约潮新周期下风险防范需要量化预测与人工判断相结合量化模型一定程度可以帮助我们预测信用风险发生的概率从而起到防范风险的作用但部分指标无法进行量化使得模型精确度受限完全依赖模型会则对部分风险角度有所疏忽而人工判断的介入一定程度可以弥补漏洞因此量化模型也不能完全取代人工进行风险防范两者应相辅相成发挥各自特点风险因素信用违约风险频发政策调控超预期基本面回暖不及预期等证券研究报告请务必阅读正文之后第34页起的免责条款和声明债市启明系列2023314目录防风险仍为重要旋律3到期压力集中度高3信用风险如何预测5信用风险管理模型5风险防范需多方作用8风险演变有何趋势8违约情况有所改善8风险外溢遵循周期规律9新周期下如何预防风险10风险因素10资金面市场回顾10市场回顾及观点12可转债市场回顾12可转债市场周观点12风险因素13股票市场13转债市场14插图目录图12023年信用债偿还规模分布4图2信用风险管理模型6图3CreditMetrics模型使用主要流程6图4我国境内信用债违约规模变化8图5周期影响偿债压力变化10图62021年3月13日至2023年3月13日公开市场操作和到期监控11图72017年1月1日至2023年3月13日流动性投放和回笼统计11图82023年3月13日人民币对各币种汇率当前值相对于前一日值变化百分比12表格目录表1不同地区2023年3-4月城投到期规模及占比4表2我国不同行业境内信用债违约规模变化9表3市场概况13表4行业涨跌幅榜13表5规模风格指数涨跌幅13表6可转债市场14表7可转债个券涨跌幅情况14表8可转债正股涨跌幅情况23请务必阅读正文之后的免责条款和声明2债市启明系列2023314提前预防风险也是创收的重要方式资本市场始终在追逐和创造超额收益期望在纷繁的市场中大浪淘金于是更多的将目光放在寻找超额收益品类之中但是创收还有另一种形式就是提前预防风险防住风险也就是间接创造了收益信用市场在不断的摸爬滚打之中也发生过数次风险外溢事件从永煤事件的冲击到地产违约潮无不例外的引起了市场一定动荡但若可以在风险发生前通过风险识别预防成功避开市场震荡其创收效益不亚于发现超额收益品类防风险仍为重要旋律地方政府债务要遏制增量化解存量在今年的政府工作报告下称报告中提到防范化解地方政府债务风险优化债务期限结构降低利息负担遏制增量化解存量地方债务压力仍是关注的重点而此次明确遏增化存的方式也是彰显地方债务管控的决心从遏制增量的角度看城投市场不兴大水漫灌地方融资平台也不再以扩容为主而是以吃饱为先在化解存量的基础上地方政府与金融机构合作开展信贷置换等工作必不可少我们预计推进由点及面的具有地域特色的债务置换甚至对部分退出公开市场融资的主体进行适度重组都将成为顺理成章的选择防范化解优质房企风险保障地产市场平稳发展在房地产领域报告提出有效防范化解优质头部房企风险改善资产负债状况防止无序扩张促进房地产业平稳发展地产市场此前经历一轮违约潮而2022年末起地产政策端呵护备至防范地产领域风险外溢的重要性继续加强此次报告再次重申地产风险防控明确了防范化解房企风险的方向也表明了风险防控的态度防风险仍是重要旋律信用风险将得到有效控制报告强调深化金融体制改革完善金融监管压实各方责任防止形成区域性系统性金融风险防风险仍是2023年的重要旋律也将牢牢守住不发生系统性金融风险的底线而对房地产以及地方债务领域的风险管控的措辞也体现出监管的决心监管加强一定程度上就是提前预防抑制风险在此背景下信用市场出现大规模的风险外溢可能性较低到期压力集中度高2023年信用债到期规模集中在3-4月受此前信用债发行月度集中的影响2023年信用债到期规模也集中在3-4月具体来看3月信用债偿还规模达到136万亿其中到期规模达到108万亿占全年到期规模之比为144月信用债总偿还规模为110万亿其中到期规模为102万亿占全年之比为13请务必阅读正文之后的免责条款和声明3债市启明系列2023314图12023年信用债偿还规模分布亿元到期偿还量提前兑付量回售量赎回量到期占比右轴16000161384130714000141200012100001080008600064000420002001月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月资料来源Wind中信证券研究部注数据截至2023年3月12日到期占比为该月信用债到期偿还量占全年到期偿还量之比城投债到期压力也有月度集中特征且有一定地域分化2023年3-4月城投债的到期规模合计7037亿元占全年到期规模的24明显高于其余月份到期压力较为集中分地区看江苏浙江和广东3-4月城投债到期的绝对规模排在前列其中江苏城投到期规模约1820亿元远高于其余地区从占比的角度看甘肃在3-4月面临144亿元的城投到期压力占全年到期规模的64债务压力相对集中青海则由于低基数原因4月到期规模占全年到期规模之比达55广东北京在3-4月到期规模占比也高于30其余地区均在30以内整体处于可控区间表1不同地区2023年3-4月城投到期规模及占比亿元3月4月3-4月总规模占比江苏91807902191820262468浙江3745539241766962563广东3399718000519973119山东1812828885470132288天津1815026220443702035四川1735716227335842440湖南1818714699328862369湖北193867516269022287江西1486111193260542146重庆1054010717212572518安徽103827560179422236福建94607710171701929河南70908546156362059陕西87206890156102147北京123592200145593085甘肃79706450144206358云南70155910129252798上海61803950101302553河北3759474084992660新疆4450350079502849广西4847200068471755吉林5000170067002505贵州700250532051096山西200083028301503宁夏000200020002288请务必阅读正文之后的免责条款和声明4债市启明系列20233143月4月3-4月总规模占比青海000180018005455辽宁67050011701527黑龙江0009009002190西藏0005735732031全国3704693331817036502424资料来源Wind中信证券研究部注占比为该地区3-4月城投到期规模该地区全年到期规模之比集中的到期压力也使得防风险重要性提升2023年3-4月信用债到期规模较为集中信用市场因此面临一定的偿债压力2023年在稳增长的背景下信用风险外溢的可能性虽相对较低但面对较大的偿债压力仍可能对市场造成一定的估值波动因此在此时点防风险的重要性也更为提高信用风险如何预测信用风险管理的关注度愈发之高信用风险是指交易对手不履行到期债务的风险又称违约风险是指借款人因各种原因不愿或者无力履行合同条件而构成违约从而使得投资者遭受损失的可能性部分信用风险的发生不仅会对投资者权益造成较大影响对信用市场整体也会造成较大影响为促进信用市场平稳发展对信用风险事件的提前预判和管理也变得愈发重要信用风险管理模型信用风险损失可以一定程度上进行量化处理信用风险管理中很重要的一环就是进行风险的事前管理将可能发生的损失进行量化处理对风险管控有着重要意义通常来说信用风险损失可以简单的分为三个方面构成分别为违约概率信用暴露程度和违约损失其中违约概率为违约事件发生的可能性大小信用暴露程度为交易对手发生违约时资产的价值违约损失为受违约影响将发生损失的部分占比因此信用风险损失也可以简单的表达为信用风险损失违约概率信用暴露程度违约损失现代信用风险管理模型的建立一定程度上就是对违约概率信用暴露程度和违约损失这三个因素进行拆分并使用合适的指标进行量化测算当前较为主流的信用风险管理模型有CreditMetrics模型CreditRisk模型KMV模型CreditPortfolioView模型等下文将着重分析这四个模型请务必阅读正文之后的免责条款和声明5债市启明系列2023314图2信用风险管理模型资料来源中信证券研究部CreditMetrics模型CreditMetrics模型已推出较长时间是一种信用计量模型1997年由JP摩根和几个世界银行共同研究而推出的该模型认为企业的信用等级会影响商业银行的信用风险企业的经营情况好坏股票的波动等都会反映在企业信用等级上而债券和贷款的变动受到贷款企业信用评级的影响利用转化矩阵所计算的债券和贷款的价格是模型的数据之一且用于计算在险价值VaR来衡量债券投资组合的信用风险其中Var为在某一给定的置信水平下资产组合在未来特定的一段时间内可能遭受的最大损失VaR值越大说明组合面临的风险就越大在险价值大小为CreditMetrics模型判断资产风险的依据CreditMetrics模型使用的第一步即确定信用转移模型评估发行人在给定时期内信用等级转移的概率第二步则需确认远期折现率和违约率其中信贷资产的远期折现率等于其要求的投资回报率违约回收率即违约损失的相对概念第三步则是计算风险期末的资产价值在违约情况下剩余资产价值为债券面值与违约回收率的积而非违约情况下则是信用等级转变后资产价值第四步则通过违约概率和期末资产价值推算出资产价值的远期概览分布并可进一步得到在险价值以判断资产信用风险大小图3CreditMetrics模型使用主要流程资料来源中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明6债市启明系列2023314CreditRisk模型CreditRisk模型只考虑是否违约两种状态属于信用违约度量模型CreditRisk模型是在保险学理论基础上提出的该模型仅考虑是否违约两种状态假定违约率是随机的因此可称为违约模型该模型假设每笔贷款在给定期间内违约率不变每个借款人的违约率非常小且违约数相互独立在此假设下违约事件发生的概率分布服从泊松分布通常可以根据银行主体违约率平均值结合回收率和风险暴露得到所有债务人的资产组合的预期违约损失分布该分布可以给银行主体做参考准备相应的信用准备金CreditRisk模型是分频段计算以得到组合的损失分布以银行为主体介绍模型的使用流程首先根据所有贷款风险暴露情况设立风险暴露频段值且用单笔最大的贷款除以频段值并取整得到风险暴露的频段总级数以此类推将每笔贷款分入对应的频段值继而根据各频级的平均违约数风险暴露数等计算违约概率和损失分布最后再用各频级的数据来推断得到所有组合的违约概率和损失分布该模型优缺点也十分鲜明CreditRisk模型的使用仅需要债务的违约概率以及风险暴露的数据整体较为简单且所依赖的假设相对较少但相较于CreditMetrics模型忽略了信用等级变化的影响对结果会有一定影响且根据分频段的方法进行划分也会增加误差的可能KMV模型KMV模型可以用于评估贷款企业违约概览KMV模型提出于1993年基于Merton风险债务定价理论以及BSM期权定价理论当负债到期时如果资产市场价值小于负债面值公司就会选择违约反之则会偿还债务的假设KMV模型设置了违约点并根据资产价值和违约点之间的关系计算出违约距离违约距离越小的时候说明公司发生违约的概率越大KMV模型用违约距离作为风险预警指标KMV模型运用可以简单分位三个步骤首先是根据BS期权模型通过公司股票价值波动率债务规模等估算出公司资产的市场价值和波动率继而赋予长短债不同的券种来计算公司的违约点并得到违约距离最后根据违约距离以及预期违约率之前的关系来求出公司的预期违约率该模型结果更新较快但使用有一定限制KMV模型基于强大的理论基础建立采用股票市场的数据数据更新较快具有前瞻性但是对于部分非上市发债企业因为缺少股票市场的数据因此缺乏足够的预警能力导致模型整体的适用范围存在一定限制CreditPortfolioView模型CreditPortfolioView模型是从宏观经济角度来分析信用风险CreditPortfolioView模型下称CPV模型是由麦肯锡开发的一种多因素信用管理模型可以用于计算在不同失业率GDP增速利率水平外汇水平等宏观因素下债券的违约及信用潜移概率的分布函数CPV模型假设债券的信用评级对整体信用周期的变化更为敏感即经济处于衰退期时主体的信用评级下滑或违约可能性较高反之经济处于上升期时评级下滑或违约的概率相对较低请务必阅读正文之后的免责条款和声明7债市启明系列2023314CPV模型适用于受宏观经济变动影响的债务人CPV模型最大的优点即考虑宏观因素对主体信用评级变化及违约的影响但部分资质水平较高的主体信用情况变化受宏观因素的影响较小使得CPV模型的效益降低除此之外CPV模型运用的流程中所需要的违约数据相对较多而数据的不完整一定程度也会影响模型的准确度风险防范需多方作用防范风险不能仅仅依靠信用风险管理模型上文论述的几种量化模型虽然是信用管理模型中的冰山一角但也可见一斑量化模型一定程度可以帮助我们预测信用风险发生的概率起到防范风险的作用且不同量化模型的侧重点也有所不同有从股票市场切入的也有宏观经济角度出发的但也均有自身的劣势完全依赖量化模型来防范风险会对部分风险角度有所疏忽而人工判断的介入一定程度可以弥补漏洞因此量化模型也不能完全取代人工风险防范两者应相辅相成发挥各自特点逐步推进制度改革也是大势所趋在关于国务院机构改革方案的说明中提到要深化对方金融监管体制改革压实地方金融主体责任在防范化解金融风险的过程中逐步推进制度改革是大势所趋在信用风险防范的过程中信评内核风控等机构的制度也需不断跟进为风险管控提供制度保障风险演变有何趋势违约情况有所改善我国境内信用债违约情况明显有所遏制2014年11超日债发生实质性违约是我国信用债市场第一次破刚兑此后至2017年前违约规模均相对较小然而经历了一波民营企业的发行潮后2018年民企违约规模明显增加带动信用债市场违约规模快速攀升民企违约规模占比也高达89此后又受到永煤事件地产违约潮等事件的冲击信用债违约规模始终处于较高规模2022年随着境内地产市场风险得到有效控制信用债违约规模开始出现明显下滑图4我国境内信用债违约规模变化亿元民营企业地方国有企业中央国有企业其他160014001200100080060040020002014201520162017201820192020202120222023资料来源Wind中信证券研究部注2023数据截至2023年3月12日下同请务必阅读正文之后的免责条款和声明8债市启明系列2023314信用债违约行业分布特点鲜明整体来看工业板块信用债违约规模每年占比均相对较高合计发生违约规模也因此排在第一而房地产行业在政策收紧后于2018年出现首次违约此后违约规模明显抬升尤其是在2021-2022年迎来地产违约潮而信息技术行业则由于紫光方正等集团出现风险外溢违约规模集中在2020-2021年表2我国不同行业境内信用债违约规模变化亿元行业2014201520162017201820192020202120222023材料03047909280779934381723268685930500605房地产000000000000299043601076237361303013702工业230417314320115601851535720256615733665001500公用事业0000000007001292754004900500000000金融000000000000871065920001200475573可选消费0004501300007228186222825469233030000能源0003002637150025850533517155500000000日常消费0001051670950500067542000900000000信息技术10007791400000116443003728223793000000医疗保健000000000000000300780173202974000资料来源Wind中信证券研究部风险外溢遵循周期规律融资环境边际放松容易导致风险积累2015年公司债券发行与交易管理办法下称管理办法的出台将公司债的发行主体放宽至所有公司制法人民企融资环境边际放松民企融资规模接连攀升并在2016年达到最高值112万亿元而宽松的融资环境也积累了风险各式各样的民营企业均参与了信用债发行导致中低等级发行主体占比过高最直接的可以观察到民营企业违约规模在2018年明显抬升且占比高达89行业景气度下滑往往会促发风险外溢当行业景气度下滑时对相关企业经营情况定会造成一定影响使得企业偿债能力下滑促发风险外溢可能具体来看2012-2015年煤炭价格处于下降区间部分煤企经营状况受到较大影响在2016年川煤集团则发生实质性违约煤炭行业风险有所外溢政策的松紧变化也是风险前瞻观测指标自2016年房住不炒概念提出以及2021年三道红线政策出台后行业景气度有所下滑地产板块风险开始逐步释放地产板块也迎来一波违约潮除此之外2020年34月城投市场集中发行过后2020年下半年财政部要求政策性金融机构不得配合地方政府变相举债监管政策边际收紧也导致2021年城投市场集中到期潮来临时地方融资平台略显捉襟见肘请务必阅读正文之后的免责条款和声明9债市启明系列2023314图5周期影响偿债压力变化资料来源中信证券研究部新周期下如何预防风险合理运用前瞻性指标观察风险外溢可能性忆往昔行业风险外溢之前通常会有前瞻性的特征也给予市场一定空间来防范风险以此前地产违约潮为例2021年地产板块风险开始大范围外溢前行业整体景气度已经处于较低位置且政策也处于偏紧的位置因此通过观察政策松紧以及行业景气度等指标一定程度上可以预防风险合理运用量化模型来观察预测违约可能随着人工智能领域的不断发展量化的信用管理模型也愈发成熟而对于主体信用评级财务指标股票市场表现等易获得的数据指标量化模型处理的精确度也相应较高基于此合理运用量化模型的风险建议结合人工判断对风险的预测将更为准确风险因素信用违约风险频发政策调控超预期基本面回暖不及预期等资金面市场回顾2023年3月13日银存间质押式回购加权利率涨跌互现隔夜7天14天21天和1个月分别变动了-2011bps-574bps-241bps3871bp和049bps至161197206245和267国债到期收益率大体上行1年3年5年10年分别变动000bp085bp092bp076bp至226302532427047287033月13日上证综指上涨120至326870深证成指上涨055至1150502创业板指下跌056至2357072023年3月13日央行公告称为维护银行体系流动性合理充裕人民银行以利率招标方式开展了410亿元逆回购操作本日有70亿元逆回购到期实现流动性净投放340亿元3月15日有2000亿MLF到期请务必阅读正文之后的免责条款和声明10债市启明系列2023314流动性动态监测我们对市场流动性情况进行跟踪观测2017年开年来至今流动性的投与收增量方面我们根据逆回购SLFMLF等央行公开市场操作国库现金定存等规模计算总投放量减量方面我们根据2020年12月对比2016年12月M0累计增加1601066亿元外汇占款累计下降811716亿元财政存款累计增加986866亿元粗略估计通过居民取现外占下降和税收流失的流动性并考虑公开市场操作到期情况计算每日流动性减少总量同时我们对公开市场操作到期情况进行监控图62021年3月13日至2023年3月13日公开市场操作和到期监控亿元资料来源Wind中信证券研究部图72017年1月1日至2023年3月13日流动性投放和回笼统计亿元资料来源Wind中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明11债市启明系列2023314图82023年3月13日人民币对各币种汇率当前值相对于前一日值变化百分比资料来源Wind中信证券研究部市场回顾及观点可转债市场回顾3月13日转债市场中证转债指数收于40382点日上涨023可转债指数收于179190点日上涨019可转债预案指数收于153138点日下跌015平均转债价格13655元平均平价为9852元478支上市交易可转债除4支停牌245支上涨1支横盘228支下跌其中北方转债1647万兴转债866和特发转2808领涨恒锋转债-382花王转债-368和美联转债-242领跌470支可转债正股208支上涨15支横盘247支下跌其中万兴科技2000翔港科技1005和北方国际1004领涨恒锋信息-775长城汽车-579和药石科技-482领跌可转债市场周观点上周转债市场跟随正股下跌各中信一级行业均录得负收益消费地产产业链跌幅居前近期市场短期波动源于宏观环境仍处于强预期弱现实的阶段国内两会政策偏稳加上需求偏弱市场对经济复苏的预期出现了明显下修叠加上周海外紧缩交易再起叠加硅谷银行困境风险事件发酵本次国务院机构改革聚焦科技和金融包括重组科技部成立国家数据局与国家金管局等是中长期关注的重点预计短期依然是经济复苏预期下修的震荡市建议重视风格轮动优先选择业绩改善明确拥挤度较低政策力度支撑持续的板块重点可以关注几条主线一是消费养殖方向二是宽信用修复下的地产后周期和金融板块三是成长类的标的围绕高端制造新材料半导体创新药等题材我们认为这一方向可能是贯穿全年的主线四是基本金属稀土金属等周期板块但我们预计在总量政策稳健的背景下上游商品走势可能加剧分化五是中国特色估值体系重塑下的以中字头为代表的央国企请务必阅读正文之后的免责条款和声明12债市启明系列2023314近期市场估值仍旧较为稳定但考虑到市场情绪持续低迷短期估值或还有一定的压缩空间进一步在市场情绪偏弱的阶段个券赎回扰动可能放大对于高价标的需要密切跟踪反过来近期发行上市的标的可能因为平价承压上市价格可能相对较低去年底发行上市的诸多次新券在今年初带来了不俗的超额收益因此当前可以加大对次新标的的布局我们判断市场在当前依旧提供了一个不错的布局参与机会高弹性组合建议重点关注润建转债大元转债新化转债博汇转债伯特转债金诚转债北方转债美联转债龙净转债法兰转债惠城转债稳健弹性组合建议关注敖东转债赛轮转债合力转债小熊转债一品转债苏银转债禾丰转债东材转债立昂转债风险因素市场流动性大幅波动宏观经济增速不如预期无风险利率大幅波动正股股价超预期波动股票市场表3市场概况代码简称收盘价日变化成交额亿000001SH上证指数326870120364414399001SZ深证成指1150502055474946399300SZ沪深300400869105242866399005SZ中小板指74949107054752399006SZ创业板指235707-056202169000016SH上证5026640410553757资料来源Wind中信证券研究部表4行业涨跌幅榜每日涨幅前五板块日涨跌幅每日跌幅前五板块日涨跌幅计算机中信399汽车中信-114通信中信388电力设备及新能源中信-077石油石化中信241综合中信-056建筑中信234房地产中信-054交通运输中信212基础化工中信-050资料来源Wind中信证券研究部表5规模风格指数涨跌幅名称日涨跌幅名称日涨跌幅大盘价值157大盘成长052中盘价值111中盘成长020小盘价值060小盘成长017资料来源Wind中信证券研究部请务必阅读正文之后的免责条款和声明13债市启明系列2023314转债市场表6可转债市场名称收盘价日变化中证转债指数40382023等权可转债指数179190019可转债预案指数153138-015资料来源Wind中信证券研究部表7可转债个券涨跌幅情况成交额名称简称收盘价元涨跌幅百万127014SZ北方转债183201647286598123116SZ万兴转债14750866571171127021SZ特发转214726808449297113585SH寿仙转债26844658177998128078SZ太极转债20375568290642113660SH寿22转债1648445467776123083SZ朗新转债1906043948483123077SZ汉得转债1435142259847113566SH翔港转债1278237265346127029SZ中钢转债15593364113874113615SH金诚转债2738933647356128140SZ润建转债1953331819286123052SZ飞鹿转债1460030731962123034SZ通光转债2905029434804113027SH华钰转债1692928972511123098SZ一品转债1883927233305123164SZ法本转债1530026824533123131SZ奥飞转债1400025880659118021SH新致转债138942509062118012SH微芯转债137762442016128106SZ华统转债2036924222193113648SH巨星转债123132177040123172SZ漱玉转债131702145142128091SZ新天转债2031921028699123014SZ凯发转债14152206125418118017SH深科转债128662045077118027SH宏图转债142852015143123059SZ银信转债1285019830032113643SH风语转债129221966339127058SZ科伦转债1681819427076110058SH永鼎转债1230319353313127072SZ博实转债134501891966111004SH明新转债1281818912518127043SZ川恒转债151751846866113626SH伯特转债1990218424634128132SZ交建转债1150518213648123035SZ利德转债126641762514113519SH长久转债1209017510875128122SZ兴森转债131551743303123170SZ南电转债1292317462086118030SH睿创转债144321699292118007SH山石转债138391677465请务必阅读正文之后的免责条款和声明14债市启明系列2023314成交额名称简称收盘价元涨跌幅百万123107SZ温氏转债1233016710384127036SZ三花转债133501619958123158SZ宙邦转债133091607577118019SH金盘转债145541595250113588SH润达转债1322615835231127037SZ银轮转债147501537489128121SZ宏川转债127421532048113582SH火炬转债216051505786128083SZ新北转债128161484199123136SZ城市转债14000145233479127020SZ中金转债122241456962110044SH广电转债2194513525649111000SH起帆转债1423813110404113534SH鼎胜转债2691113123007113530SH大丰转债126571294497110061SH川投转债152961277747110052SH贵广转债1756712620134113628SHN晨丰转116911251403113047SH旗滨转债125831233089123090SZ三诺转债125051192060123054SZ思特转债1439911918671113597SH佳力转债1315611942433127074SZ麦米转212340119989118029SH富淼转债135701168607128041SZ盛路转债42700116369534110055SH伊力转债2035410912280123162SZ东杰转债12700107828127045SZ牧原转债120361068594113604SH多伦转债113001048341128021SZ兄弟转债124251012435110091SH合力转债148691018290127046SZN百润转12178100972123104SZ卫宁转债116701001574123080SZ海波转债139350991828111002SH特纸转债133120996866113044SH大秦转债1128009938551113024SH核建转债116490992985111005SH富春转债130470972952118023SH广大转债121380952594113594SH淳中转债1394709548338123112SZ万讯转债1407009415117113632SH鹤21转债125800933733113573SH纵横转债120640881545118003SH华兴转债134640871738127050SZ麒麟转债129800865761127039SZ北港转债119250832843123142SZ申昊转债118760821593127026SZ超声转债116130811359128134SZ鸿路转债128650741726128081SZ海亮转债128730745089110064SH建工转债113790732614113636SH甬金转债122400731757127071SZ天箭转债124500735031113616SH韦尔转债110050734088请务必阅读正文之后的免责条款和声明15债市启明系列2023314成交额名称简称收盘价元涨跌幅百万113563SH柳药转债125000721944118013SH道通转债128750723552127016SZ鲁泰转债118050721720127012SZ招路转债118440714097110062SH烽火转债1116907117397123130SZ设研转债1303406612603110081SH闻泰转债108760654820110083SH苏租转债125970645179123071SZ天能转债134350624705127033SZ中装转2117530612932111010SH立昂转债129580606160127007SZ湖广转债1405606019429128082SZ华锋转债151160609729128135SZ洽洽转债11720059822110085SH通22转债1237205910047127028SZ英特转债130260596301123146SZ中环转2119120554746123114SZ三角转债140020543672128142SZ新乳转债120480533573123022SZ长信转债134380531475127019SZ国城转债116200521140113609SH永安转债125010526306128049SZ华源转债122870523263127049SZ希望转2113370514929113565SH宏辉转债121170501070110045SH海澜转债117970505038128130SZ景兴转债119450472854128133SZ奇正转债124340462372110075SH南航转债1345804618315128036SZ金农转债132100461370123109SZ昌红转债11690045376113658SH密卫转债12414045448123061SZ航新转债127760441728113591SH胜达转债124870413574123129SZ锦鸡转债115270411090110057SH现代转债122000404652128127SZ文科转债113350407294123048SZ应急转债121680401866123167SZ商络转债12710039341123127SZ耐普转债11993039912127040SZN国泰转116550392610123157SZ科蓝转债1271903911999128074SZ游族转债112380381256110079SH杭银转债115050385569113050SH南银转债116100386917113647SH禾丰转债128230364976123075SZ贝斯转债12495036936123025SZ精测转债1514003612184123152SZ润禾转债128410322647118025SH奕瑞转债123500321330123087SZ明电转债12300032941128035SZ大族转债107190312116113524SH奇精转债11837031839113634SH珀莱转债146860316445请务必阅读正文之后的免责条款和声明16债市启明系列2023314成交额名称简称收盘价元涨跌幅百万127024SZ盈峰转债10718030833123121SZ帝尔转债133300305587113061SH拓普转债123390302534110086SH精工转债114920291664123004SZ铁汉转债109550291287113030SH东风转债12226029799128076SZ金轮转债1307802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