科创债投资逻辑的转变 - 科创债自2021年起在交易所层面落地，标志着“技术属性资本化”的制度化推进 [1] - 科创主体与传统债券主体不同，投资逻辑完全改变，传统信用评级研究体系不再适用 [1] - 投资科创债的机构目标是在相同信用风险敞口下，获取更高的超额收益 [1] 四维信用框架 - 提出“技术力(T)”、“资本力(C)”、“市场化能力(M)”、“合规与信用历史(R)”四维信用框架以映射科创债投资交易信号 [2][4] - 技术力衡量技术壁垒与持续创新，使用研发强度、专利密度与转化率等指标 [4] - 资本力反映市场背书与再融资能力，关注机构与产业资本参与、账面现金与融资效率 [4] - 市场化能力评估商业化路径确定性，结合销售/研发转换率、订单与客户结构等变量 [4] - 合规与信用历史构成风控底线，以处罚、诉讼与审计意见等信息约束准入 [4] - 框架通过BWM方法生成权重，TOPSIS步骤计算综合信用得分，并进行横截面中性化处理以保证可比性与可交易性 [2] 科创债投资组合构建 - 权重设置需先按“评级、行业、生命周期”分组，再依据综合信用分数细分 [6] - R维度承担准入与事件触发的双重职责，特定事件如专利诉讼、研发不及预期等均触发降权或移入观察名单 [6] - 设定持仓集中度上限，如单券2%-5%，发行人4%，行业25%，并对利润或经营现金流长期为负者单券不超过2% [6] - 久期选择需避免“技术周期错配”，依据核心产品的迭代节奏控制债券久期限 [7] - 提出“分层等权（或流动性加权）”与“核心—卫星”两种简化实操做法 [7] 科创债投资风险管理 - 利率/久期风险可通过国债期货或利率互换做动态、分批对冲 [8] - 信用风险可通过降低单券集中度并配置CRMW、CLN等工具分散，对早期主体加厚保护 [8] - 特定市场风险需监控股债联动，当联动度超阈值时可使用股指期货/ETF对冲系统性波动 [8] - 流动性风险需控制单日买入不超过最近20日成交额的20%-30%，并结合做市商家数与成交集中度管理 [8] 应用与实施路径 - 投资实践需把口径治理与数据延迟管理放在首位，统一采集标准与处理流程 [9] - 小体量或冷门板块需调低调仓频率、提高准入阈值，以容量与流动性为先 [9] - 不同投资机构可选择差异化路径实施，如资管机构适合在分组内做分层，公募FOF可将得分纳入风险预算框架 [9] - 需重视模型能力边界，包括数据噪声与延迟、政策扰动及容量硬约束，以低频、严格阈值提升可复制性 [10]