基金专题分析报告：基于因子归因的债券基金遴选策略

- 1 - 敬请参阅最后一页特别声明 于子洋 联系人 （ 8621）60753902 yuziyang＠gjzq.com.cn 田露露 分析师 SAC 执业编号：S1130521110001 （ 8621）60753902 tianlulu＠gjzq.com.cn 张剑辉 分析师 SAC 执业编号：S1130519100003 (8610)66211648 zhangjh＠gjzq.com.cn 基于因子归因的债券基金遴选策略 基本结论 本文从债券基金的 Campisi 归因模型出发，将债券基金的收益分解至多个不同的来源，并依此构建多因子归因模型，利用风格因子无法解释的超额收益进行基金遴选。经历史数据回测，选出的基金构建的组合能显著地超越样本池内所有基金等权配臵的组合（下文简称“基准”），长期具有稳定的优异表现。 Campisi 模型基于持仓数据对债券基金进行业绩归因。从不同收益来源的角度，Campisi 模型将债券收益拆解为代表票息收益的收入效应，代表无风险利率变化的国债效应，代表信用利差变化的利差效应，和代表主观个券选择能力的择券效应。该模型将债券基金和与其自身的业绩比较基准按上述方法拆解，并将两者拆解后得到的效应结果相减，即可得到超额收益的来源，从而实现对基金管理人的业绩评价。 本文在 Campisi 模型的基础上构建了基于净值数据的多因子模型。本文首先对债券基金收益来源进行了扩充，补充了转债价格变化导致的转债效应，和公开市场操作带来的货币效应。随后从收益来源的角度出发，通过债券指数构建了以下七个因子：水平因子、斜率因子、凸性因子、信用因子、违约因子、转债因子、货币因子。经检验，七个因子之间相关性较低，且拟合优度平均在 0.5 以上。模型使用净值数据对因子进行回归分析，得到风格暴露和因子无法解释的阿尔法，并依据阿尔法作为评判标准进行基金遴选。 通过阿尔法优选出的债券基金构成的组合具有显著的超额收益，具备优秀的转债择券能力。本文使用了约 5 年（2017/1/1-2022/2/11）的数据进行了历史回测，选取阿尔法排名前 10%的债券基金等权配臵构建基金投资组合。每季度末选取已成立半年以上的债券基金作为样本，将债券基金过去 6 个月的净值收益率对七个风格因子进行回归，选取回归阿尔法排名前 10%的债券基金进行等权配臵，并持有 3 个月的时间，即回测的回看期为滚动的 6 个月，调仓期为 3 个月。回测结果显示，基金投资组合的年化收益率为 5.21%，夏普比率为 2.91，相对于基准的年化超额收益为 1.23%，信息比率为 0.82。且阿尔法排名前 10%的债券基金转债因子的暴露较高，管理人具备优秀的转债择券能力。 剔除转债因素后，模型选出的债券基金构成的组合同样具有显著的超额收益、同时能够很好的控制回撤。本文用两种方法考察了管理人在非转债上的择券能力，两种方法的结论相似。基金投资组合的年化收益率均能超过 4.50%，夏普比率接近 6.0，相对于基准的信息比率超过 2.0。除 2020 年外，组合在回测各年度的最大回撤均不超过 0.80% 通过构建风格因子，剥离因子贡献获得的纯粹阿尔法具有显著的筛选效果，基于阿尔法遴选债券基金具备可行性。投资者可通过量化的方法，得出客观、全面的基金评价结果，为主观分析及基金组合构建提供参考和佐证。 风险提示：历史数据不被重复验证、多因子模型失效、新冠疫情与国际政治摩擦升级等带来债券基金大幅波动风险。 基金专题分析报告 2022 年 3 月 28 日 量化选基专题报告 证券研究报告 金融产品研究中心 量化选基专题报告 - 2 - 敬请参阅最后一页特别声明 2018 年《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（“资管新规”）颁布，各类资管产品尤其是银行理财开启了“净值化”转型，公募债券型基金凭借其稳定的收益与可控的风险，迎来了黄金发展期。截至 2021 年末，全市场债券型基金数量已达 2683 只，管理规模合计 6.88 万亿元，是货币型基金外体量最大的基金类型。因此，单纯使用主观调研愈发难以覆盖全市场基金，定性与定量结合的方法愈发重要起来。 近年来，债券利率中枢下行、高等级信用利差压缩、债券爆雷不断，传统的票息策略与信用下沉举步维艰，纯债基金收益空间逐渐变窄。为应对投资环境的变化，债券基金管理人们一方面通过更精细的宏观研究、行业与公司分析，提高择时择券能力，另一方面通过“固收+”的形式把握转债、股票等权益类资产的投资机会，增厚组合业绩。债券基金的收益愈发体现了管理人的综合能力，债券型基金的研究需求不断增长。 本报告对经典的 Campisi 归因模型进行了延伸，在归因分析的基础上获取基金的阿尔法，从而筛选出具备稳定获取阿尔法能力的基金管理人。与主观调研相比，通过量化的方法，我们可以剥离风格因素，获取纯粹的阿尔法，客观、全面地评价所有基金，为主观的调研提供参考和佐证。 第一部分：Campisi 归因模型 在纯债基金的业绩归因上，Campisi 在 2000 年发表的《Primer on Fixed Income Performance Attribution》一文中提出了专门用于纯债基金业绩归因分析的 Campisi 模型。模型将债券基金的收益率分解为收入效应、国债效应、利差效应和择券效应，分别对应着债券票息、无风险利率、信用利差和主动择券为基金带来的收益。 Campisi 认为，债券的收益首先可以分解为票息收益和价格变动的收益两部分。对于债券的价格变动，由债券定价公式微分可得： 𝛥𝑃𝑃 = −𝐷 × 𝛥𝑦 其中𝜟𝑷/𝑷为价格的变动率，𝑫为债券的修正久期，𝜟𝒚为收益率的变化，即债券价格的变动率等于负修正久期与收益率变化的乘积。而收益率的变化又可以拆分为无风险利率的变化和信用利差的变化之和： 𝛥𝑃𝑃 = −𝐷 × (𝛥𝑟 + 𝛥𝑠) 其中𝜟𝒓为无风险收益率的变化，𝜟𝒔为信用利差的变化。因此，债券的收益就可以被债券的票息收益（收入效应），无风险利率变化所带来的收益（国债效应）和信用利差所带的收益（利差效应）三个因素所解释： 债券收益率= 票息收益率 + （ − 修正久期 × 无风险收益率变化）+ (−修正久期 × 信用利差变化) = 收入效应 + 国债效应 + 利差效应 债券基金组合中往往包含多只债券，在对整体组合的超额收益进行归因时，Campisi 又引入了择券效应这一概念，它代表着基金管理人优选债券带来的额外贡献。因此，纯债型基金的收益可以被分解为收入效应、国债效应、利差效应与择券效应四个部分。 该模型将债券基金和与其自身的业绩比较基准按上述方法拆解，并将两者拆解后得到的效应结果相减，即可得到超额收益的来源，从而实现对基金管理人的业绩评价。 qRtMmMmMnMrMwPoMyQmMmQaQ9RaQnPmMsQpNlOoOtQjMmOyQ9PqRpQvPrQmNMYtOvM量化选基专题报告 - 3 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 1：Campisi 模型纯债型基金收益分解 来源：国金证券研究所 Campisi 模型对纯债型基金的收益进行了较为细致的分