市场背景与模型选择 - 截至2025年末，中国信用债市场总规模达52万亿元，相当于A股总市值123万亿元的42.3%[1][10] - 行业对信用债定价的量化研究仍十分匮乏，报告选用IPCA模型进行探讨[1][10] - IPCA模型通过债券特征动态测算因子载荷，能更高效及时地反映风险变化[1][12][13] 模型应用效果 - IPCA模型在中国信用债市场的应用效果优于美国市场，样本外组合预测R²超过20%[1][38][41] - 模型效果较好的原因包括：中国信用债发行主体更集中，国企在净融资规模中占比始终高于98%[1][38][42][48] - 模型在中国应用时选用的时间周期更短（2016-2025年），特征更少（11或16个）[38][50] 策略表现 - 基于IPCA因子的策略组合夏普比率表现突出，自有数据以来从未低于1.45[4][11][65] - 自2025年5月至12月，策略组合的夏普比率始终高于2.2[4][11][59][65] - 在75%的样本日期，策略组合信用超额收益为正值；自2024年1月至2025年12月，其最大值达0.13%，最小值仅为-0.03%[5][11][65] 实践与风险 - 策略实践可操作性强，通过配置由特征归纳的潜在因子，可解决信用债流动性差、个券难买入的问题[5][11][65] - 风险提示包括：模型特征可能选取不全、计算信用利差时未充分考虑税收差异、估算国债对冲组合收益可能不准确等[5][66]