【广发固收】转债定价方法进化史——转债入门手册之四

本篇报告是转债入门手册系列的第四篇，主要讨论转债诞生以来估值和定价思路的演变，以及相关研究方法对当前国内转债价值分析的启示。

在本系列的第一篇报告《初识转债真面目——转债入门手册之一》中，我们曾对转债价格的分析框架进行过详细介绍，但当时并未对基于理论模型的定量化估值方法作重点说明，而在本篇报告中，我们将对现有的主流数量化研究方法进行详细说明，并详细探讨各类方法的运算原理和主要特征。

历史上的第一只可转债产品于1843年在美国发行，距今已有接近180年历史，不过在随后的120年中，无论是证券市场还是学术界都未能对这种复杂的产品提出系统化的研究方法。从转债的基本要素来看，其在普通信用债的基础上赋予了投资者将其转化为一定比例股票的权利，同时还包含有赎回条款、回售条款和下修条款等附加条款的约束，而这些条款又都具有各自不同的价格属性，并且条款之间的价值也存在相互影响，这使得转债成为了一种定价难度极高的复杂衍生品，正因为如此，如何对转债价格进行定量化研究也成为市场和学术界长久以来的一道难题。

直到1960年代，也就是转债产品问世后的约120年，转债定价研究才真正形成了第一套相对完整且系统化的体系。在这一阶段，Baumol& Malkiel& Quandt（1966）、Weil& Segal& Green（1968）等率先对转债产品的价格属性展开分析，确定了基本思路，这一系列方法随后也在Walter&Que（1973）、Jennings（1974）等众多1970年代中期前的研究成果中得以应用和扩展。

早期阶段的转债定价研究思路可以简单概括为：将转债产品的价格拆分为：未来选择转股后的股权价值，以及未来一直作为信用债持有的价值两部分，并将两部分价值分别折现到当前时点，取二者现值的孰高者作为当前转债的合理定价。

上述研究思路可以用公式表示为：
 

其中BC为转债价值，B为未来时点的纯债价值，S为未来时点的选择转股获得的价值，r为折现率，τ为未来时点距离当前的时间。

从上文的描述中可以看出，早期阶段的转债研究思路非常直接，针对转债既可以作为信用债持有、又能够转化为股票的特殊性质，对其价值进行拆分研究。这一时期的转债定价研究思路很好地突出了转债价格的二重性，为市场提供了一个定量化定价研究的切入点，但其在方法设置上也存在较为明显的缺陷：

1. 首先，在这一阶段的方法中，转股权的期权性质并没有得到充分体现。

2. 方法中“未来时点”的时间选择并不好确定。如果直接将其设置为到期日，那么提前转股的情形便不能被刻画；而如果将其设置为到期日前的某一日，那么其转换条款的期限又将受到影响，致使其价值被低估。

3. 大多数早期研究并没有对利率因素在转债生命周期中的变动问题进行讨论。

总体来看，早期阶段的成果迈出了转债系统化定价研究的第一步，对市场进一步认识转债价值的构成具有很重要的意义，但这一阶段研究方法和成果的局限性也显而易见。而研究存在上述缺陷的重要原因之一，便是市场和学术界在此期间都缺乏有力的期权价值研究工具。

1. 条款的期权价值与合成定价模型

1970年代，转债定价研究迎来了一次重要转折，随着著名的B-S期权定价理论出现（Black&Scholes，1973），研究者终于得到了能够有效刻画转债产品中各类期权价值的工具。转债产品中最重要的一部分期权价值来自于转股权，它通常规定投资者可以按照面值除以转股价的比例将转债转化为对应的正股。从B-S期权定价理论的角度来看，转股权是一种典型的或有权益（Contingent Claims），可以理解为一只以转股价为执行价的看涨期权。利用B-S公式，我们便可以对转股权的期权价值进行定价，再加上转债作为信用债的纯债价值，便可以得到转债价值中最核心的两个部分：潜在的转化为正股的价值，以及转债的纯债价值，将二者进行加总之后，便可以形成对转债价值的粗略定价。

在上述思路下，基于合成模型的转债定价方法逐渐成型。这一阶段的研究总体思路是将转债的纯债价值、转股权价值、回售条款、下修条款以及赎回条款的价值进行拆分，分别计算每一部分的价值后，加总得到对转债产品的理论定价。其中，纯债价值的计算方法与常规的信用债无异，运用无风险利率+信用风险溢价作为折现率，对转债纯债条款的未来现金流进行折现；转股权可视为转债投资者的看涨期权，可用B-S公式进行计算后在转债价值中加入；回售条款和下修条款均可视为投资人的看跌期权，同样可以运用B-S公式分别计算后加入到转债价值中；而赎回条款则是属于转债发行人的看涨期权，其价值可以利用B-S公式计算后从转债价值中扣除。

合成模型的表达式如下：
                          

其中VCB为转债价值，PV为纯债价值，VOC为转股权的期权价值，VOD为下修条款的期权价值，VOP为回售条款的期权价值，VOR为赎回条款的期权价值。

B-S公式的表达式如下：
                        

                        
其中BS表示期权价值，τ表示距到期日的剩余时间，x为正股价格，K，r，σ分别表示执行价格、无风险利率和股价波动率，N(·)则是标准正态分布的累计分布函数。其中，波动率σ取正股的历史波动率。

综上，在合成模型的思想下，我们可以计算转债各个部分的价值，并将其加总得到转债价格。不过，这样的定价思路同样存在较为明显的问题，其中最为明显的一项就是，转债中各项条款的期权价值实际上都呈美式期权特征，而B-S公式只能用于计算欧式期权的价值。欧式期权和美式期权的差别在于，欧式期权只能在到期时选择是否行权，而美式期权则可以选择在到期前的时点行权，相较之下，显然美式期权的设定更符合转债产品中各类期权价值的特性。另一方面，转债附加条款的触发条件都具有一定路径依赖特征，而B-S公式只能用于刻画定点问题[1]，这也使得B-S公式在实际定价中效果进一步受限。

B-S公式自身的假设条件限制同样会影响合成模型的效果。我们先来看B-S公式的基本假设[2]：

1）市场无摩擦：无税收、无交易费用、所有资产都可以无限细分，并且没有卖空限制。

2）从0时刻到T时刻，利率水平保持不变。

3）从0时刻到T时刻，股票不进行分红派息。

4）正股驱动趋势需要服从对数正态分布的随机过程：股价连续变动；正股的预期收益和方差不会在转债的生命周期中发生改变；各时段正股的预期收益率与其他时段相互独立；正股的复利收益率服从正态分布。

在上述假设条件中，无卖空限制和正股的正态假定是两个我国市场明显不服从的假设条件。对于正股处在我国A股市场的转债而言，若直接运用B-S公式对各项条款的期权价值进行推算，那么很可能会得到偏差较大的结果，从而影响投资策略的效果。

虽然合成模型存在上述诸多问题，但总体来看，该方法仍然为市场和学术界带来了非常重要的结论和启示：

首先，合成法提出了将转债各部分进行拆分后分别计算价值的研究思路，而这样的分析思路一直沿用至今，尤其是在偏债型转债的分析中，对转债各部分价值进行拆分后讨论，仍然是我们当前常用的分析思路。

第二，虽然方法在理论层面上存在明显瑕疵，但由于其计算时仅需要在公式中带入相应的已知变量即可计算出转债估值结果，使用十分便捷，因此仍然得到了广泛应用。事实上，由于B-S公式在市场中的高知名度以及方法在操作上的便捷性，合成法计算的转债估值仍然是当前使用频率最高的转债理论定价指标之一。

第三，合成法对于转股条款期权价值的刻画中隐含了一个重要结论：转债的期权价值与转债的波动率呈正相关关系[3]。也即是说，在给定股价等其他变量的情况下，正股波动率更高的转债将得到更高的转股期权价值。这一结论在转债低价配置策略中具有十分重要的指导意义：由于转债绝对价格的理论变动空间有限（下至债底，上至强赎触发价），正股波动率更高的品种虽然会面临更大的平价下行风险，但由于转债价格下行过程中受到债底保护，因此转债价格并不会承受与正股相应的下行风险；反之，当正股价格出现反弹时，其平价上行幅度将明显大于其他低波动率品种，从而使得转债有更大机会上行至更高的价格区间。2019年末的赣锋转债、雅化转债等正股处于高波动率行业的转债标的便很好地展示了这一特性。

2. 理想情况下的完美估值指标：隐含波动率

除了可以直接对转债产品中各类期权价值进行定价外，B-S期权定价理论还为转债产品提供了一项非常重要的估值指标：隐含波动率。

隐含波动率是在B-S公式基础上，将未知量由原本的期权价值设置为波动率σ，同时用实际的“期权价值”（不考虑附加条款价值，用转债价格-纯债价值作为期权价值）作为已知量代替公式中的期权价值BS，从而反解出波动率的结果。

从理论上看，隐含波动率对于转债产品来说是一个理想的估值指标，这一方面是因为波动率与转债的期权价值正向相关，而另一方面是因为它为转债提供了一个历史维度上可比的估值指标。对比我们目前常用的转债估值指标——转股溢价率，由于其标尺会随着平价水平的变化而发生改变，因此若非转债的平价一直维持不变，否则其自身并没有直接在历史维度上进行比较的价值。若需要进行纵向比较，则需要结合转债价格、平价等其他指标进行综合判断，较为繁琐和主观。

理论上，通过判断转债隐含波动在历史中的分位数水平，以及比较隐含波动率和历史波动率[4]的相对高低，我们可以对转债当前所处的相对价格水平和性价比进行判断，从而发挥隐含波动率的估值价值。

但很遗憾的是，由于隐含波动率指标仍然需要运用B-S公式进行计算，前文中提到的种种弊端依然存在，因此即便是运用当前学术界较为前沿的各类B-S改进模型进行计算，仍可能由于违背过多假设条件而得到偏差较大的结果。另一方面，计算隐含波动率时，通常运用转债价格与纯债价值之差作为期权价值，但事实上这一部分价差还同时包含了附加条款的期权价值，我们很难运用适当的定量化手段将各类期权价值从中分离。

从光大转债的例子中可以看出，利用B-S公式计算出的隐含波动率序列和转债价格虽存在一定的相关性，但契合度仍较为有限，在精确的价格判断上效力不足。同时，隐含波动率也并没有表现出对于价格的领先性特征。

不过，虽然隐含波动率存在上述问题，但其在部分情况下仍然具有一定关注价值，特别是在隐含波动率处于极端位置，并和其他价格指标指向相同的结论时——例如当隐含波动率和平价或转债绝对价格同时处在极端低位的情况下，隐含波动率仍然能为转债价格处在低点提供侧面佐证。同时，隐含波动率可由B-S公式直接解得，在计算上较为便捷，并且大多数金融数据终端中可以直接提取，因此目前仍然得到了较为广泛的使用。

1. B-S理论的拓展：基于或有权益偏微分方程的单因素和多因素模型

我们在上一章中提到，随着B-S公式的出现和推广，转债定价相关研究迎来了转机，新的定量化转债价值研究方法也随之出现，但合成模型的思路过于简单直接，得到的计算结果难免与实际结果存在差距。同时，由于合成模型的价格偏差来自于模型设置的缺陷，而并非市场对转债价值的认知偏差，因此计算出与实际转债价格有偏差的结果时，也很难被认为是转债的内在价值。

随后，学术界开始对基于B-S公式的转债定价方法进行了改进。Ingersoll（1977a，1977b）和Brennan& Schwartz（1977）等对B-S公式在转债中的运用进行了新的改进和尝试，与合成模型中直接对转债的期权价值构成进行拆分不同，由于转债在整体层面上仍然属于典型的或有权益，这一时期的研究利用B-S期权定价理论，在风险中性和风险对冲的定价思路下，直接推导出可转债所满足的偏微分方程。此时转债价值就成为了一个关于公司价值和到期时间的函数。接着，便可进一步确定转债面对转股、赎回和回售时的最优策略，并将其作为求解微分方程的边界条件。由于上述微分方程并不存在解析解，所以通常采用数值方法进行求解[5]。

上述思路可以总结为如下几个步骤：

1）利用B-S期权定价理论，确定转债作为或有权益的偏微分方程。

2）确定不同条款触发时转债投资者的最优策略，并以此为依据，将赎回、回售等条款转化为方程的边界条件。

3） 利用有限差分法等数值方法对转债价值进行求解。

在Ingersoll（1977a，1977b）的方法中，转债价值的不确定性来自公司价值，因此这样的转债定价模型可以视为一个基于公司价值的单因素模型，可以用来探讨公司价值因素对于转债价格的影响。在随后的研究中，Ingersoll（1977a，1977b）的框架逐渐成为了基于B-S期权定价思想的转债定价研究的范式和基础。Ingersoll（1977a，1977b）认为，具有固定票息的可转债满足Merton（1974）设立的或有权益偏微分方程（Contingent Claims Partial Differential Equation）：
 

其中，V为公司价值，σ2为资产价格的波动率，τ为剩余期限，f(V,τ)整体代表或有权益的价值（这里即是转债的价值），下标代表求偏导，r为基准利率，C为每期公司支付的股利和利息总和，c是其中单位证券所需要支付的部分。

上述偏微分方程是Merton（1973）经典方程在引入票息、股利等要素后的拓展形式，虽然看上去略显复杂，但其实可以很清晰地看出，可转债的价值是一个关于公司价值和到期时间的函数。在进一步将赎回、回售、到期选择等因素转化为方程的边界条件和终值条件，并确定波动率、基准利率等客观变量后，便可对转债价格进行数值求解。

相较于简单地将转债的各部分价值进行拆分运算，Ingersoll（1977a，1977b）将转债价值整体作为一项或有权益展开讨论，从而可以刻画各项条款之间的相互影响，以及讨论公司价值等因素对转债价格的影响。同时，在这样的方法体系中，借助显式法等数值求解手段，我们可以对可转债的美式期权特性进行处理，从而放宽了合成模型的最大限制——只能将条款的期权价值作为欧式期权进行求解。

不过上述方法在实际应用中一个较为明显问题，那就是公司价值通常难以直接观测，并且也很难找到相对准确的代理变量，因此在后续的研究中（McConnell& Schwartz，1986等），研究者们更多地将偏微分方程中的公司价值变量替换为正股股价。以McConnell& Schwartz（1986）为例，替换后的偏微分方程为：
 

其中S为股价，D(S,τ)为股息，其他符号标识与前文中Merton（1974）的模型一致。此外，McConnell& Schwartz（1986）的方法中对股息、股利因素进行了简化，因此并未包含C和c项。

Ingersoll（1977a，1977b）、McConnell& Schwartz（1986）的模型只考虑了公司价值因素或股价等单一因素对转债价值的影响，所以也被称作可转债定价的单因素模型。在后续的研究中，市场利率波动、信用风险等因素也被纳入到了方法体系中，从而形成了基于公司价值（Brennan & Schwartz，1980）或股价与其他因素（讨论最多的还是利率变动）的双因素转债定价模型。

利率变动是最早被引入双因素模型的外生影响因素，也是在后续研究中最常被讨论的对象，其主要原因可能是美国市场的可转债产品通具有有较长的生命周期，部分转债的期限设置可达20年，显著高于我国6年的水平，因此从理论角度出发考虑，假设在此期间利率始终保持不变并不合理。

不过从国内外实证研究的结论来看，大多数研究成果表明利率变动因素并不是影响转债价格的决定性因素，而这一结论在当前的国内转债市场中同样是适用的。从指数层面来看，自2010年以来，转债市场价格与利率变化的相关性并不算强。这样的现象也并不难解释，这一方面可能是因为我国的转债期限相对较短，受利率影响并不敏感；另一方面则可能是因为利率变动引发的纯债价值变动对转债价格的影响力远不如正股价格变化所带来的平价波动。

除利率变动外，信用风险问题也是拓展研究中的重点讨论对象。其实早在Ingersoll（1977a，1977b）的研究中，便已经通过边界条件的形式刻画过企业违约对转债价格的影响。此后，McConnell，Schwartz（1986）将转债价格微分方程中的无风险利率替换为了包含信用利差的利率，而Tsiveriotis，Fernandes（1998）则进一步将股权价值的折现率设置为无风险利率（因为股票没有违约风险），而票息、赎回补偿、回售价等对应的现金流则采用无风险利率+信用利差作为折现率（因为这部分会承担转债的违约风险）。虽然我国转债市场尚未发生过实际的违约事件，但上述研究中针对不同部分的信用风险水平采用差异化折现率的思想值得借鉴。

总结来看，在Ingersoll（1977a，1977b）等设立的方法体系在合成模型的基础上更进一步，将转债价格作为一个整体展开讨论，演化出了可用于刻画公司价值、正股价格、市场利率等因素对转债价格影响的单因素及多因素模型。同时，这一阶段的研究可近似对转债条款的美式期权特性进行刻画。如前文的分析中所述，在相关研究成果中，许多重要的研究思想和结论沿用至今，例如将转债价格的研究聚焦在正股价格或公司价值上，而非学习成本极高的利率变动因素。

不过同样需要注意的是，由于B-S方法体系自身的硬性限制随着研究的不断深入而逐渐显现，比如B-S方法无法正面刻画转债条款触发的路径依赖问题，并且这并不是通过单纯的方法改进可以克服，而是源自于方法根基的限制。另一方面，由于B-S方法需要依赖于数值求解，特别是当处理美式期权问题时，运算时间不可控，并且可能得不到理想的运算结果。因此，若要对转债定价展开更深层次的定量化研究，市场和学术界都需要找到更为适应转债产品特性的分析工具。

2. 二叉树方法：正面应对转债的美式期权特性

随着B-S方法局限性的逐渐显现，在1970年代末，二叉树方法被引入了转债定价研究中，这使得转债估值方法在美式期权特征的刻画效率上大幅迈进。在B-S方法中，我们虽然可以通过显式法等手段对可转债的美式期权特征进行处理，但在运算效率等方面仍存在一些问题。

而相较于B-S方法，二叉树方法最大的特点在于可以正面讨论美式期权的定价问题，并且运算原理相较于B-S方法更为直观，便于理解，且运算效率更高。二叉树定价方法的思想可以概括为：首先将转债未来的存续期划分为离散的多个时间节点，假设未来平价上涨和下跌两种可能性，以类似“树枝分叉”的形式在下一时间节点生成两种价格可能，并在新的节点不断分支叠加，从而生成反映未来平价可能发展情况的“树”，并在各种条款的边界条件限制下，从最后一期的可能平价开始逆向推导转债当前的理论价格。

我们结合一个类似于Goldman Sachs（1994）中的例子来说明二叉树转债定价法的基本原理。文章中设定了这样一只虚拟的转债：面值为100元、票面利率为11%，剩余的到期期限为5年，当前股价是100元，转股比例为1，即这只转债的平价始终与股价相等，其余条款设置见图7（回售触发价格设置为80元）。

转债的到期赎回、强制赎回和回售等条款转化为对应的边界条件：

1）若转债到期，假设投资者会选择到期赎回价和平价的孰高者作为转债价值；

2）若触发强赎，假设投资者会立刻选择转股，获得转债的平价；

3）若触发回售，假设投资者会在倒推出的持有价值低于回售价格时选择接受回售，否则继续持持有。

在时间节点的划分上，转债剩余5年的存续期按年度划分为5个段，对应有6个时间节点。接下来开始生成平价树：（1）首先，站在6个时间节点中的第一个，即当前时间，对应图7中平价二叉树的最左侧端，此时已经观测到平价为100元。（2）在下一个时间节点，假设正股价格变化有两种情况：上升或下降（在期权定价中习惯称为up和down，简称u和d），概率分别为p和1-p（本文中p设定为0.5），并假定正股价格服从风险中性设定下的几何正态分布，在确定无风险利率和股价波动率后，便可确定正股上涨和下跌的幅度，衍生出二叉树中第一年的u价格115.47元和d价格94.53元。（3）由此，每一个新的价格都可以在同样的规则下衍生出次年的两种可能平价，直至转债到期，并得到一个完整的平价二叉树。[6] 

在得到了转债平价的二叉树后，我们便可以从最后一期开始逐期对转债的价值进行逆向推导，总体规则为：在不考虑触发边际条件的情况下，转债的上一期价值等于下一期两种价值可能性期望值的折现值；而在触发边界条件时，按照边界条件的设定回溯。

举例说明，在转债价值二叉树中，首先运用到期赎回边界条件确认到期时点的转债价值，例如图7中a情形下转债平价远高于转股价，因此a点情形下，理性投资者会选择转股，而非接受到期赎回价，从而使转债的价值等于平价。而b情形下，转债平价小于赎回价值，因此投资人会选择接受到期赎回而不转股，此时转债价值应为110元。在上述的例子中，我们也可以清晰地看到二叉树定价对美式期权的刻画——可以利用边界条件在每一节点直接对投资者是否行权进行讨论。

确认了到期时点的转债价值后，便开始按照前文所述的规则向前反推。比如c情形下，从平价二叉树对应节点可知，转债此时并未触发各类边界条件，因此c点转债价值就等于后两期分叉价值取期望值后的折现值。而在d情形下，从平价二叉树的对应位置可见，转债此时已经触发回售边界条件，而此时用期望+折现反推出的转债价值小于回售价，因此d情形下理性投资者会接受111元的回售价格，从而确定d的转债价值。以此类推，最终便可确定当期转债的理论价值。

前文中展示了一个设定较为简化的二叉树定价流程，在实际的分析中可将时间节点分个进一步细化为月度或日度，并进一步细化正股价格的衍生规则和边界条件。例如，在我们举的例子中，Goldman Sachs（1994）的例子并没有考虑下修条款的边界条件，而后续的国内研究则对这一我国市场的特色条款进行了补充，例如蒋殿春、张新（2001）便对下修条款在二叉树定价中的引入进行了尝试。不过需要注意的是，在采取上述方法对二叉树定价进行细化后，方法的计算效率也可能会随之出现明显降低。

从上述的推算过程中，我们可以看到二叉树方法相较于B-S方法，以非常直观且高效的处理方式解决了美式期权的定价问题，但其过于“直观高效”的处理方式也为模型带来了较高的局限性，例如高度简化的股价演变规则对现实价格波动的模拟效力十分有限，出现上涨和下跌情形的概率设定也很难找到合理的客观依据。同时，二叉树定价中并不能解决各条款触发的路径依赖问题。

其实，我们对二叉树模型的推导过程进行进一步探究，便可以发现若将二叉树模型的时间节点分割为无限小，那便可以推导出和B-S公式一致的结果，两种方法实质上是同一思想内核下的不同角度展示，因此B-S公式中存在的诸多局限对于二叉树模型而言依然存在（Cox& Ross& Rubinstein，1979）。

总体来看，在这一阶段的研究中，方法大于结论，相关成果为后续的转债定价研究提供了重要的分析思想：对正股价格在各种情形下的可能变化进行模拟，在充分了解正股可能的未来变化后对当前的转债价值进行推导。

3. 最小二乘蒙特卡罗模拟法（LSM）：应对条款触发的路径依赖问题

如前文所述，二叉树方法通过对正股价格未来可能出现的变化进行“模拟”，倒推出转债在当前时点的价值。在这样的研究思路下，蒙特卡洛模拟方法自然进入了市场和学术界的视野。相较于二叉树方法，蒙特卡洛模拟可以生成更为完整且连续的股价变动曲线，而这有助于解决可转债产品中强赎、回售、下修等条款的路径依赖问题。

不过，传统的蒙特卡洛模拟通常只能解决欧式期权问题，而针对可转债价格中典型的美式期权特征，Longstaff& Schwartz（2001）提出了最小二乘蒙特卡罗模拟法（Least Squares Monte Carlo Simulation，简称LSM）。该方法假设正股未来波动符合几何布朗运动，在模拟生成大量可能的正股价格变化（或平价）序列后，便可以采取类似于二叉树的逆向推导方法，借助回归分析中的最小二乘估计逐步推算前一期转债的期望持有价值，最后对各条模拟路径的转债估值结果取平均，从而得到转债在当前时点的理论定价。

从原理来看，相较于B-S方法和二叉树方法，LSM方法对现实状况的拟真程度有了明显提升，并且由于LSM方法可以生成完整的正股价格演化路径，因此我们可以对边界条件的设置进一步细化，刻画触发所需天数等涉及路径依赖的问题。例如，我们可以在边界条件设置中加入触发时间要素（例如强赎条款的130%、15/30），从而根据模拟的结果，清晰地识别出那些路径触发了强赎，从而进行单独处理。

具体来看，LSM方法的流程可总结如下：

1）在一定的正股波动假设下（例如几何布朗运动），模拟生成大量的平价变化路径；

2）根据边界条件设置找出触发强赎和回售的路径，单独对其当前的转债价值进行直接折现计算；

3）根据终值条件确定各条模拟路径在到期时的转债价值（方法与二叉树类似）；

4）在未触发强赎或回售的模拟路径中（Longstaff& Schwartz（2001）推荐仅使用正股价格高于转股价的路径样本），从到期时刻，也就是第T期开始，将转债价值向前一期进行折现，得到T-1期的折现价值，接着在截面维度上建立回归方程，将各样本路径T-1期的折现价值作为因变量（即回归方程中的“Y”），将各样本路径T-1期的平价（或正股价格）作为自变量（即回归方程中的“X”），对方程中的参数进行估计，并在此基础上，将各样本路径T-1期的平价重新带入方程，推算出各路径T-1期的“期望转债持有价值”，将其与T-1期的平价进行对比，以孰高者作为当期的转债持有价值。

5）在上述的倒推规则下，不断推算前期转债的理论价值，直到初始时刻，得到各条路径初期（即当前时点）的价格推算结果，并对各样本路径的定价取平均（包括触发强赎和回售的），得到最终的转债理论定价结果。

为何要不断用回归分析来推算上一期的“期望转债持有价值”，而不简单使用下一期的价值直接进行折现计算呢？这是因为，模拟得到的路径序列都具有较强的随机性，直接折现计算的上一期推算值将包含过多样本个体差异的不确定因素。而通过回归分析，便可以对每一期和上一期转债价值的关联规律进行总结提炼，从而根据样本的整体变化趋势对前一期价格进行推算，得到更具规律性的结果。

在上述的例子中，转债的附加条款只考虑了赎回条款和回售条款，下修条款并未进行讨论，在后续的国内研究中，孙秋玲、梁永福、邓荃文（2017）等也尝试在方法探讨了下修条款加入后的情况。

总结来看，LSM方法在二叉树方法的基础上对转债定价的模拟研究更近一步，通过直接生成大量正股价格运行路径的方式，结合最小二乘法对转债价格进行倒推。这一思路对未来正股变化的模拟显然比二叉树更加契合现实，但随之而来的代价便是，即便是运用LSM法对单只转债个券进行定价都将消耗大量计算资源，并且需要较长的运算时间。

最后，该方法一个更核心的问题在于，虽然其在呈现方式上和前文中的方法存在很大区别，但与二叉树和B-S方法的关系一样，LSM方法由于在正股价格波动规律的假定上做了类似处理，在定价推理中的思路也相类似，因此LSM方法其实与B-S方法和二叉树方法“同宗同源”，都是在B-S期权定价理论的基石下，不同角度的衍生。

纵观转债定价研究的发展历史，我们可以发现，在B-S期权定价理论出现后，市场和学术界所采用的主流方法其实都可以视作B-S期权定价思路的衍生。随着研究的逐渐发展，转债的美式期权特征问题、条款的路径依赖问题以及利率变动的影响等一个个难题被逐步解决。但遗憾的是，由于方法体系存在来自底层的限制，因此无论如何进行改进，在这套基础上演化出的各类定价手段始终会出现不可避免的偏差。

然而这样的偏差并不意味着这些方法没有实际价值，因为转债定价方法的进化史同样也是市场和学术界对转债产品认识不断加深的进化史。从最初的将股票价值和债券价值分别贴现，到后期通过模拟的方式探寻未来正股价格可能出现的变化，市场对于转债产品价格的理解也随之不断深入。这些方法体现出的思想，同样也为当前转债价格“实战”研究思想提供了基础。例如，当前最常用的转债估值指标——转股溢价率，其反应的市场对正股未来表现的预期，与二叉树和LSM方法所试图刻画的未来正股价值变化的可能性，其实本质上其实探寻的内容是一致的。

另一方面，对于这些模型所估算的转债价值本身，虽然时常会成为“精确的错误”，但有时“精确的错误”却也和“模糊的正确”一样重要。例如，在转债的发行工作中，我们并没有转股溢价率等常用的估值指标可以参考，而上述的定量化方法仍然可以在明确给定的假设情形下提供一个数量化的价格标尺。这也是为什么计算简便的合成模型，以及其衍生出的隐含波动率等指标仍然常在当前转债定价研究中出现。

其实，近年来学术界和市场也在尝试绕开上述约束，运用机器学习等不需要对转债和正股分布做出过分严格假定的方法来对转债价格进行研究。Dubrov（2015）和金仁莉（2016）等学者已经在相关领域中迈出了脚步，未来随着方法的不断完善，相关估值结果的参考价值值得期待。

注：

[1]举例来说，强赎条款的触发条件通常需要连续30个交易日中至少有15个交易日正股价格不低于转股价130%的情况，B-S公式只适用于计算股价简单上升至超过某一价位的情形。
[2]宋逢明. 金融工程原理:无套利均衡分析[M]. 清华大学出版社, 1999。

[3]更详细的关联可参考B-S期权定价理论下的希腊字母Vega。

[4]常用对应时间窗口内的标准差，也可用GARCH及其衍生模型等进行推算。

[5]以有限差分法为例，其思想核心是将连续的倒数问题进行离散化处理，我们可以用差分来近似替代偏微分方程中的的偏导数，从而将偏微分方程转化为差分方程，得到衍生证券价格的线性方程组，从而迭代求解得到转债价格的数值解。

[6]值得注意的是，由于每一期上涨和下跌的幅度确定，因此平价在经历相同次数的上涨和下跌后，得到的最终价格是一致的，与上涨、下跌出现的顺序无关。例如，对于图7中第二年的节点，先涨后跌和先跌后涨的价格变化过程最后会归于同一节点上。

风险提示：

转债条款设定规则出现超预期变化。

转债入门手册系列：

已外发报告标题：《转债定价方法进化史——转债入门手册之四》

报告作者：

刘郁，职业编号：S0260520010001，SFC CE No.BPM217，邮箱：shliuyu@gf.com.cn

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