基金产品专题研究系列之三十一：金融工程，基于净值的债券型基金仓位测算-20201127-广发证券-29页_2mb

金融工程：基于净值的债券型基金仓位测算总结

核心内容

本文探讨了基于基金净值的主动型债券型基金仓位测算方法，通过因子剥离与逐步回归分析，利用拟合优度的边际贡献作为资产配置比例的预测依据。研究重点包括因子构建、资产配置分析、仓位测算方法、误差分析与校准，以及相关风险提示。

主要观点

• 因子剥离与回归分析：采用多空组合形式剥离利率类因子（水平因子、斜率因子、曲率因子）与信用因子，以因子对基金净值的解释程度作为仓位预测依据。其他因子包括权益因子、货币因子与转债因子，用于更全面地反映基金配置特征。
• 因子相关性较低：因子之间线性相关性较低，两两相关系数均低于0.3，表明因子具有较好的独立性。
• 资产配置趋势：主动型债券型基金资产配置相对稳定，其中债券、股票占比分别为104%、3%。金融债占比上升，企业债下降，可转债市值占比上升，尤其在混合债券型基金中表现显著。
• 仓位预测结果：权益资产、利率债、信用债、转债的预测值与实际仓位相关性较高，但现金预测误差较大。权益资产易被低估，利率债和转债易被高估，信用债易被低估。
• 误差来源与校准：预测误差主要源于债券内部资产配置的偏误。通过调整因子进入回归方程的顺序，对预测结果进行校准，有效降低误差。

关键信息

一、研究框架及因子构建

1. 研究目的：预测主动型债券型基金的资产仓位，基于基金净值进行逐步回归分析。
2. 因子构建方法：
   • 利率类因子：通过多空组合构造，包括水平因子（中债1-30年利率债财富指数）、斜率因子（多短端空长端，保持久期为零）、曲率因子（多短端与长端，空中端，保持久期与凸度为零）。
   • 其他因子：信用因子（中债信用债总财富指数与利率债指数的多空组合）、转债因子（中证转债及可交换债券指数）、货币因子（银行间同业拆借利率）、权益因子（沪深300指数与转债因子回归的残差）。
3. 因子相关性：利率类因子之间相关性较低，信用因子与转债因子、货币因子之间也呈现弱相关性。

二、债券型基金资产配置

1. 整体配置：
   • 主动型债券型基金资产配置较为稳定，股票占比较低（约3%），债券占比高（约104%）。
   • 中长期纯债型基金股票配置比例更低，债券配置比例更高。
   • 短期纯债型基金配置结构波动较大，企业债占比高。
   • 混合债券型基金中，混合债券型二级基金股票配置比例较高（约10%）。
2. 债券类属性配置：
   • 金融债占比上升，企业债占比下降。
   • 可转债市值占比在混合债券型基金中呈上升趋势。

三、基于净值的仓位测算

1. 样本筛选：
   • 选取季度债券市值占比高于80%的主动型债券基金。
   • 剔除定开型基金及含地方政府债的基金。
   • 以季度首尾两期的平均权重近似衡量资产仓位。
2. 测算方法：
   • 采用拟合优度边际贡献法，逐步回归因子与基金净值，以拟合优度的提升幅度作为资产仓位的预测值。
   • 回归步骤包括：计算因子与净值的相关系数，选取最大相关系数因子，进行回归并计算残差与拟合优度，重复此过程直至所有因子加入。
3. 测算结论：
   • 权益资产、利率债、转债、信用债预测值与实际仓位相关性较高。
   • 高拟合优度（R²≥0.8）有助于提高相关性。
   • 权益资产易被低估，利率债与转债易被高估，信用债易被低估。

四、误差分析与校准

1. RMSE误差分析：
   • 预测误差主要来源于债券内部资产配置的偏误。
   • 将利率债与信用债合并为普通债券，可降低整体误差。
   • 现金预测误差较大，且波动性高。
2. 误差率分析：
   • 误差率在0.2至0.4之间，表明在重大持仓调整下，预测误差控制在历史RMSE范围内。
   • 零误差率样本基金数量较少，但拟合优度相对较高。
3. 校准方法：
   • 根据因子进入顺序调整预测结果，例如将转债预测值转为信用债，或互换因子与信用债预测值。
   • 校准后，三类资产（利率债、信用债、可转债）的预测误差显著降低。

风险提示

• 本文基于历史数据，模型结论及投资建议不构成对未来市场变化的准确预测。
• 模型假设存在一定的局限性，可能影响预测精度。
• 因子之间的相关性与进入顺序对预测结果影响较大，需谨慎处理。

相关研究与团队信息

• 相关研究：包括基金研究框架构建、股票多头私募基金、指数增强基金、国债期货配置策略等。
• 分析师团队：
  • 罗军：首席分析师，华南理工大学硕士，从业14年。
  • 安宁宁：联席首席分析师，暨南大学硕士，从业12年。
  • 李豪：资深分析师，上海交通大学硕士，从业3年。
  • 季燕妮：研究助理，厦门大学硕士，从业1年。

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