基金专题报告：基于风格加权的基金选股能力评价体系-20180208-天风证券-22页-1mb

基金研究总结

核心内容概述

本报告提出了一种基于基金持仓数据视角的基金选股能力评价体系，旨在更真实地反映基金经理的Alpha获取能力。与传统的基于净值数据的回归方法不同，该模型通过分析基金持仓股票与不同风格特征股票组合之间的表现差异，构建多维度选股能力评价指标。

主要观点

• FOF投资研究分为资产配置和基金优选两部分，本报告重点研究基金优选。
• 主动偏股型基金的目标是获取Alpha，因此如何度量基金经理的选股能力至关重要。
• 传统方法如CAPM模型、T-M模型、H-M模型、C-L模型等，虽然原理简单且应用广泛，但其有效性存在争议。
• 由于传统模型依赖预先设定的业绩比较基准，而实际中难以有效确定基准，因此基于持仓数据构建新的选股能力模型更具现实意义。

关键信息

1. 基金选股能力评价模型

• 该模型基于基金持仓数据，通过对比持仓股票与特征股票组合的表现差异，计算基金的Alpha指标。
• 从Alpha的期望值、稳定性、胜率三个维度构建基金的选股能力评价指标。
• 最终通过加权方法，构建基金的多维度综合评价指标，其中Alpha稳定性权重最大（50%），Alpha期望值和胜率权重各为25%。

2. 特征因子选取

• 选取五个因子：行业、规模、估值、盈利和成长。
• 行业因子以中信一级行业指数为基准；其他因子以因子值相近的股票为基准，构建特征股票组合。

3. Alpha指标构建方法

• 以每个持仓股票的市值为权重，计算其相对特征基准的超额收益。
• 在每个时间节点（半年报、年报）前后取两个月数据，分析基金持仓组合的超额收益。

4. 选股能力指标分析

• 基金在不同维度下的选股能力存在较大差异性。
• 基金E在行业维度下表现优异，其综合评价指标排名位于同类基金前10%。
• 基金F在行业维度下有显著选股能力，基金G在规模维度下表现突出，基金H在盈利维度下表现较好。

5. 综合评价模型

• 提出三种加权方法：经验加权法、等权重法和风格偏向加权法。
• 风格偏向加权法基于基金与各风格因子的拟合优度进行单位化处理，得到风格权重。
• 基金A、B、C在风格偏向加权法下的综合评价指标分别为0.83、0.81和1.26，排名分别为16%、16%和6%。

实证研究结果

• 整体主动偏股型基金的Alpha表现较好，但不同维度下的选股能力存在较大差异。
• 在行业维度下，约88%的节点基金Alpha胜率在60%以上，最高可达100%。
• 在规模维度下，约64%的节点基金Alpha胜率在60%以上。
• 在估值维度下，约44%的节点基金Alpha胜率在60%以上。
• 在盈利维度下，约44%的节点基金Alpha胜率在60%以上。
• 在成长维度下，约56%的节点基金Alpha胜率在60%以上。

模型优势与适用性

• 该模型能够更真实地反映基金经理的选股能力，避免了传统方法中基准选择的不确定性。
• 模型具有较强的适用性，投资者可根据自身需求灵活改进。
• 基金的风格偏向加权方法能更准确地反映基金的综合选股能力。

风险提示

• 本报告基于历史数据统计，模型可能因市场结构变化或因子变动而失效。
• 需注意基金调仓、申购赎回等因素对模型的影响。

未来展望

• 未来研究将考虑更高频的持仓数据，以提升模型的精确性。
• 可基于季度十大重仓数据进行选股能力分析。
• 若基金在某一风格上表现稳定，FOF投资者可选择性配置该风格的基金。

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作者信息

• 吴先兴，分析师
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