20220316-安信证券-如何有效测算基金行业仓位的变化_18页_1mb

基金行业仓位测算方法与应用总结

核心内容概述

本报告探讨了如何有效测算基金行业仓位的变化，分析了公募基金在A股市场中的重要性，以及如何通过改进的回归模型和修正策略提升测算的准确性。报告还讨论了不同基金类型对测算结果的影响，并展示了实际案例的测算结果与真实仓位的对比。

主要观点与关键信息

1. 公募基金的重要性

• 公募基金发行量持续增长，其在A股市场中的定价权和话语权不断提升。
• 基金的行业仓位变动可作为市场风向标，尤其在A股行业分化明显的情况下，板块赛道的Beta对基金收益影响显著。
• 基金公司通过仓位变化可了解竞争对手的战略布局，对策略制定具有指导意义。

2. 测算方法改进

• 采用带限制的普通最小二乘法（OLS）模型，并结合上期真实仓位进行修正。
• 修正策略：通过上期真实仓位对测算值进行调整，以减少共线性带来的误差。
• 调整公式：
  $$
  \beta_ {-} \operatorname {A D J} _ {i _ {k} t} = \beta_ {-} \operatorname {R e a l} _ {i _ {k} t - 1} + \left(\beta_ {-} \operatorname {C a l} _ {i _ {k} t} - \beta_ {-} \operatorname {C a l} _ {i _ {k} t - 1}\right) * A D J _ {-} F a c t o r
  $$
• ADJ_Factor 根据基金的上期真实仓位进行调整，以提升测算结果的稳定性。

3. 测算准确度分析

• 修正前模型：行业平均预测误差为 $2.50%$， $5%$ 阈值以上的方向预测胜率为 $69.3%$。
• 修正后模型：行业平均预测误差降至 $1.98%$， $5%$ 阈值以上的方向预测胜率提升至 $75.8%$。
• Kalman 滤波法：平均预测误差为 $2.07%$，但对方向预测胜率的稳定性较差，仅为 $68.6%$。

4. 不同基金分类下的测算准确度

• 基金规模：中小规模基金（0-5亿）的测算准确率更高。
• 历史业绩：历史收益高且波动大的基金测算准确率较高。
• 板块集中度：板块更集中的基金测算更准确。
• 换手率：换手率越高的基金测算准确率越高。
• 模拟净值偏离度：净值偏离模拟净值越大的基金测算更准确。

5. 行业仓位应用

• 绩优基金：选取过去60日收益前 $10%$ 且规模10亿以上的基金进行观察。
  • 以信达澳银新能源产业优势为例，预测的正向变动行业为电子、电力设备、通信，负向变动为计算机、机械设备、国防军工，与实际变动方向一致。
• 百亿基金：如中欧明睿新常态A，预测的正向变动行业为电力设备，负向变动为基础化工、计算机、食品饮料，与实际变动方向一致。
• 交易能力强基金：选取规模5亿以上且真实/模拟净值偏离前200的基金。
  • 以交银趋势优先A为例，预测的正向变动行业为机械设备、有色金属、国防军工，负向变动为计算机、农林牧渔、轻工制造，与实际变动方向一致。

风险提示

• 回归模型中自变量存在共线性问题，可能导致测算值偏离真实值。
• 行业指数编制的代表度差异也可能影响测算结果的准确性。

附录信息

• 分析师：杨勇
• 执业证书编号：S1450518010002
• 联系方式：yangyong1@essence.com.cn
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图表目录

• 图1：权益型公募产品发行
• 图2：一级行业涨跌幅情况
• 图3：主动股基全样本测算准确度(未校准)
• 图4：主动股基全样本测算准确度(校准后)
• 图5：主动股基全样本测算准确度(主动调仓)
• 图6：主动股基全样本测算准确度(Kalman滤波)
• 图7：五大分类统计准确度
• 图8：基金规模分类下-主动股基准度
• 图9：基金收益率分类下-主动股基准确度
• 图10：基金波动率分类下-主动股基准确度
• 图11：基金板块集中度分类下-主动股基准确度
• 图12：基金换手率分类下-主动股基准确度
• 图13：基金模拟净值偏离度分类下-主动股基准确度
• 图14：绩优基金行业仓位测算
• 图15：信达澳银新能源产业优势2021-06-30日仓位变动预测情况
• 图16：信达澳银新能源产业优势——电力设备行业仓位测算图
• 图17：百亿基金行业仓位变动
• 图18：中欧明睿新常态A2021-06-30日仓位变动预测情况
• 图19：中欧明睿新常态A——电力设备行业仓位测算图
• 图20：交易能力强基金仓位变动
• 图21：交银趋势优先A2021-06-30日仓位变动预测情况
• 图22：交银趋势优先A——机械设备行业仓位测算图