基金研究系列之二：主动偏股型基金的单期Brinson绩效归因-20191220-兴业证券-22页_1mb

详细总结

核心内容

本报告介绍了传统Brinson绩效归因模型，并基于该模型进行了三点改进，构建了一个纳入择时能力评价的双层Brinson模型。通过对全市场基金2019年上半年的收益进行截面分解，发现择时能力平均为基金带来了负贡献，而行业配置和个股选择则为基金带来了正贡献。同时，有超过半数的基金选股收益为负。报告还选取了具有择时、行业配置和个股选择能力的代表基金进行时间序列上的Brinson分解，进一步分析其超额收益来源。

主要观点

• Brinson模型：将基金超额收益分解为资产配置收益、个股选择收益和交互收益，便于判断基金超额收益来源。
• 模型改进：
  • 交互收益项处理：根据基金经理的投资思路，将交互收益合并至配置或选股收益中。
  • 行业配置评估方式改进：强调对涨幅超过基准整体的行业进行超配，对跌幅超过基准整体的行业进行低配，而非仅看资产类别收益正负。
  • 双层Brinson模型：新增择时能力评估，将超额收益分为择时收益、行业配置收益和行业内选股收益，使归因结果更完善。
• 换手率与估算误差：估算误差与换手率呈正相关，低换手基金的分解结果具有更高的置信度。
• 基金表现分析：
  • 择时能力代表基金A，其择时收益贡献为正，且在2018年表现尤为突出。
  • 行业配置能力代表基金B，其行业配置收益显著，主要集中在消费板块。
  • 选股能力代表基金C，其在多个行业内表现出较强的选股能力。

关键信息

1. Brinson模型改进

• 交互收益项：
  • 若基金经理采用“先选个股、再配置行业”策略，交互收益合并至配置收益中。
  • 若基金经理采用“先配置行业、再选股”策略，交互收益合并至选股收益中。
• 行业配置评估：
  • 评估方式从“绝对收益”转向“相对基准整体收益”。
  • 改进后的评估方式更贴近现实投资行为。
• 双层Brinson模型：
  • 将超额收益分解为：择时收益 + 行业配置收益 + 行内选股收益。
  • 适用于具有固定收益配置的基金，特别是主动偏股型基金。

2. 市场基金截面上的Brinson归因

• 估算误差：与换手率呈正相关，相关系数为25.74%。
• 低换手基金：估算误差较低，分析结果更为可靠。
• 2019年上半年结果：
  • 平均超额收益为2.83%。
  • 择时平均贡献为-0.20%，但部分基金取得正择时收益（最高9.84%）。
  • 行业配置平均贡献为2.37%，是超额收益的主要来源。
  • 个股选择平均贡献为0.65%，但有超过半数基金的选股收益为负。

3. 代表基金分析

• 基金A（择时能力）：
  • 换手率较低，择时收益平均为4.72%，最高为9.38%。
  • 通过仓位调整成功规避了2018年的市场下跌。
  • TM和HM模型均显示其具有择时能力，择时p值分别为0.13和0.07。
• 基金B（行业配置能力）：
  • 换手率低于行业平均，行业配置收益平均为6.75%，最高为14.96%。
  • 主要配置大消费板块，如食品饮料、家电等，行业配置收益稳定。
• 基金C（选股能力）：
  • 换手率较低，选股收益平均为4.24%，是超额收益的主要来源。
  • 在电子元器件等行业表现出较强的选股能力，尽管行业配置收益为负。
  • TM和HM模型均显示其具有显著的选股能力，日度alpha为0.0011。

分析结论

• 择时能力：在2019年上半年整体为基金带来负贡献，但个别基金表现出较强的择时能力。
• 行业配置能力：是大多数基金超额收益的重要来源，尤其是消费板块。
• 个股选择能力：贡献较小，且部分基金表现不佳，需进一步关注。
• 模型应用：双层Brinson模型更适用于评估基金经理在行业配置和选股方面的综合能力。

建议

• 投资者应关注基金的择时、行业配置和个股选择能力，以全面评估其表现。
• 未来报告将分析多期Brinson归因，提供更全面的基金绩效分析。
• 基金换手率是评估归因结果准确性的关键因素，低换手基金更具参考价值。

风险提示

• 归因结果基于历史数据，可能与实际表现存在差异。
• 基金经理的归因结果可能受到市场环境、投资策略和模型假设的影响。

附录

• 图表1：各类型基金的仓位中位数
• 图表2：各类型基金规模TOP2仓位变动
• 图表3：换手率与估算误差绝对值的相关性
• 图表4：换手率与估算误差绝对值的单调性
• 图表5：低换手基金的Brinson分解误差绝对值分位数
• 图表6：低换手基金的Brinson分解结果分位数
• 图表7-21：基金A、B、C的换手率、Brinson分解结果、行业配置比例、行业超额收益、择时能力验证等图表数据。