金融工程专题报告：fof系列之债基绩效归因体系（下）.docx

目录应用背景—养老目标基金的发行和配置需求 4美国401(k)和IRAs中固定收益类产品的配置情况 4国内债基的发展 5基于持仓的债券型基金归因方法梳理 5Brinson分解模型 6模型介绍 6模型局限性 7Wagner-Tito债券组合收益分解 7模型介绍 7模型局限性 8加权久期分析方法 8模型介绍 8模型局限性 10Campisi分解模型 11模型介绍 11模型局限性 14使用Python实现Campisi分解模型 15Campisi分解模型的实现步骤 15数据准备 15模型计算 16Python实现Campisi分解的示例 17Campisi分析结果解析 18债基多因子归因模型和Campisi归因模型的比较 21债基多因子归因实践过程 22债基多因子归因结果 23两种归因方法比较 25总结 26图表目录图1:W-T模型债券组合收益分解示例 8图2:Campisi分解模型归因框架 11图3:债券收益率分解示意图 13图4:Campisi归因三效应模型分解示例 15图5:读取持仓数据 17图6:从Wind上提取Campisi模型计算时的主要输入指标 18图7:进行Campisi模型计算及部分运行结果 18图8:债基A的Campisi归因结果(三效应分解) 19图9:债基B的Campisi归因结果(三效应分解) 19图10:债基A和债基B的区间净值表现 20图11:长江金工债基多因子分析体系 22图12:调整后的债基多因子分析框架 23图13:选择单因子(水平因子)的拟合结果 23图14:四因子的拟合结果 24图15:七因子的拟合结果 24表1:美国401(k)的资产配置情况 4表2:美国IRAs的资产配置情况 4表3:债券型基金历年发行份额统计(亿份) 5表4:Brinson分解模型的组合构建表格 6表5:加权久期模型的分解表格 9表6:债券分类大类类别及下属细分类别 16表7:债基A和债基B三效应分解的部分结果示例 21表8:债基A和债基B的七因子归因结果 25在报告《FOF系列之债基多因子分析体系(上)》中我们详细介绍了基于Barra的多因子模型债基归因体系。债基多因子模型中提取出的主要风险因子有:利率风险因子、信用利差风险因子及特异性风险因子,其中利率风险因子衡量了无风险利率的变化,是最重要和基础的因素之一,构建的过程最复杂,主要使用PCA降维方法。信用利差分为行业信用利差和评级利差,主要体现在不同行业同评级的个券之间也会存在明显的信用利差差异,而优秀的基金经理会根据基本面及债券市场利差变化来进行行业间配置。我们基于这些重要的风险因子构建了长江金工债基多因子分析体系,包括水平因子、斜率因子、曲率因子、评级利差因子、周期行业利差因子、非周期行业利差因子及可转债因子。多因子归因的好处是可以基于净值进行分析,反应更为灵敏、及时,局限性在于:1)、归因的结果不直观,得到在不同因子上的暴露水平并不能帮助我们做简单的排名来筛选基金;2)、基金净值波动的干扰因素众多,如基金的申赎行为就对其有较大影响。因此,有时也会使用基于持仓的归因作为补充,本篇将详细介绍几种基于债基持仓的归因方法,并且在最后一部分将两类归因方式得到的结果进行比较,试图构建更为全面和综合性的债基归因体系。应用背景—养老目标基金的发行和配置需求公募基金市场上的组合管理基金的发展对基金经理的资产配置能力提出了更高的要求,与此同时,不同于以往专注于权益型基金产品筛选组合,随着混合型FOF尤其是养老目标型FOF的推出,对于债券和债基的绩效评价及筛选也越发重要。美国401(k)和IRAs中固定收益类产品的配置情况401(k)和传统IRAs分别代表了美国养老金第二支柱和第三支柱部分,也是我国目前正在积极筹备并且准备大力发展的两个方向。这两类资金的投向和资产分布情况可以作为我们分析国内市场的重要参考。养老金种类 权益类基金 债券型基金平衡型基金目标日期型非目标日期型表1:美国401(k)的资产配置情况401(k)(1998年)%%%401(k)(2016年)%%%%资料来源:ICI,表2:美国IRAs的资产配置情况养老金种类股票及权益类基金债券及债券型基金目标日期型基金IRAs(2016年)%%%资料来源:ICI,美国的养老金市场庞大,资金较为青睐投资于共同基金。从资产配置的角度上看,权益市场及权益类基金是主流品种,并且因为其相对较高回报更受年轻人欢迎;发展趋势上看,401(k)的配置中平衡型基金的权重占比增速较快,尤其是其中的目标日期型产品,配置权重一度超过权益类基金,其次债券型基金的权重也有所上升。在ICI公布的最新一期IRAs的投资中,目标日期型基金的占比略低,债券及债基占比相对较高。我国目前处于养老金