债券基金研究系列（五）：中银高频纯债基金信用风险评价系统升级与优化

基金研究| 证券研究报告 —深度报告 2022 年 8 月 22 日 相关研究报告 [Table_relatedreport] 《债基研究系列一：债基收益来源的深度拆解》20210702 《债基研究系列二：如何推测债基的投资策略》20210723 《债基研究系列三：债基评价理论及其方法》20210804 《债基研究系列四：如何构建高频纯债基金信用风险评价系统》20220526 中银国际证券股份有限公司 具备证券投资咨询业务资格 宏观经济及策略 : 量化研究 [Table_Analyser] 证券分析师：郭策 (8610)66229239 ce.guo@bocichina.com 投资咨询业务证书编号：S1300522080002 证券分析师：李腾 (8610)66229367 teng.li@bocichina.com 投资咨询业务证书编号：S1300522080001 [Table_Titl e] 中银高频纯债基金信用风险评价系统升级与优化 中银证券债券基金研究系列（五） [Table_Summary] 中银证券量化团队于 2022 年 5 月发布了报告《如何构建高频纯债基金信用风险评价系统》，介绍了如何通过纯债基金的净值与“疑似违约债券”估值的联动高频筛选信用风险较高的基金，并获得了市场的广泛关注与认可。本报告旨在对上述系统的要点进行归纳总结，并针对近期运行时出现的瑕疵进行改良与修正，使该系统对于纯债基金的信用评价效果更加准确稳定。 本次升级与改进主要有以下几点：  改进一：提升最大回撤法得分的区分度。原系统中使用各纯债基金净值在债券估值下跌区间的最大回测排名分位数作为打分。但排名分位数限定为[0,1]之间，在对多次信号延长加总后，异常回撤由于与正常回撤区分度不高，容易被淹没导致部分异常下跌基金虽分组出现显著恶化，但尚未被划入最高风险组别。为提升最大回撤法的打分区分度，可直接使用最大回撤值代替其排名分位数，改进后分组效果更加明显。  改进二：剔除基金规模对筛选结果的影响。通常大规模基金受规模限制难以配臵发行量较小的中小企业债券，同时由于体量较大，踩雷对大基金的影响可能小于对中小基金，因此在从净值入手筛选疑似踩雷基金时需要对基金规模加以考量。我们推荐使用最终得分对基金规模进行中性化的方式剔除基金规模的影响。  改进三：剔除基金类型对筛选结果的影响。短债基金由于其投资标的与中长期纯债基金存在差异，其回撤、波动性都较中长期纯债基金低。在打分筛选时也需要对基金类型加以区分。可采用剔除基金规模影响的思路对基金类型进行中性化，剔除基金类型对筛选结果的影响。  改进四：解决因基金存续时间不同导致的加总分数不可比的问题。原系统中新基金常被误分为“疑似踩雷基金”。主要原因在于新基金的净值数据有限，历史分数加总后与其他老基金相比偏低，存在一定不可比问题。对此问题的解决方案是使用基金加总后得分对基金自 2017 年（系统测算开始日期）以来的存续天数进行中性化，剔除因基金存续时长不同导致的总分差异。  通过上述改进后，第 20 组（踩雷风险最高组）基金相对于 wind 中长期纯债基金指数的负向超额更加明显，对于基金的信用风险监测效果更有效。  信号稳健性测试显示，中银高频纯债基金打分分组结果在未来一个月之内存在显著的风险预测能力， 该预测能力在未来半年内虽然出现一定衰减， 但仍有一定的风险规避效应。  风险提示。投资者需注意模拟失效的风险。 2022 年 8 月 22 日 中银高频纯债基金信用风险评价系统升级与优化 2 目录 一、纯债基信用风险测算系统构建思路与核心步骤回顾 ....................... 5 核心步骤一：筛选市场普遍认为存在较高违约风险的“疑似违约债券” ...................................... 6 核心步骤二：通过债券估值与基金净值联动筛选“疑似踩雷基金” ............................................. 7 核心步骤三：三种方法复合打分 ............................................................................................. 12 二、改进 1：提升最大回撤法得分的区分度 ....................................... 14 存在的问题：部分近期净值出现异常回撤的基金（疑似踩雷）分组出现显著下调，但尚未进入G20（疑似踩雷基金组）。 ...................................................................................................... 14 改进方法：提升最大回撤法得分的区分度 .............................................................................. 14 三、改进 2：剔除基金规模对筛选结果的影响。 ................................ 16 存在的问题：原系统尚未考虑基金规模对踩雷风险的影响 ..................................................... 16 改进方法：将“最大回撤法”和“形状距离法”得分进行基金规模中性化，剔除基金规模的影响 . 16 四、改进 3：剔除基金类型对筛选结果的影响。 ................................ 18 存在的问题：原系统未区分短债基金与中长期纯债基金 ......................................................... 18 改进方法：通过将得分对基金类型哑变量进行中性化，剔除基金类型的影响 ........................ 18 五、改进 4：解决因基金存续时间不同导致的加总分数不可比的问题 19 存在的问题：新成立基金容易被划分为“疑似踩雷基金” .......................................................... 19 改进方法：对基金 2017 年以来存续时间进行中性化，剔除基金成立时间对分数的影响 ....... 19 六、高频纯债基金信用系统改进后整体效果 ...................................... 21 三种方法的相关性检测 ........................................................................................................... 21 三种方法合并后效果 ..........................................................................