基于因子归因的债券基金遴选策略-国金证券-20220328
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摘要
本文从债券基金的Campisi归因模型出发，将债券基金的收益分解至多个不同的来源，并依此构建多因子归因模型，利用风格因子无法解释的超额收益进行基金遴选。经历史数据回测，选出的基金构建的组合能显著地超越样本池内所有基金等权配臵的组合（下文简称“基准”），长期具有稳定的优异表现。
Campisi模型基于持仓数据对债券基金进行业绩归因
从不同收益来源的角度，Campisi模型将债券收益拆解为代表票息收益的收入效应，代表无风险利率变化的国债效应，代表信用利差变化的利差效应，和代表主观个券选择能力的择券效应。该模型将债券基金和与其自身的业绩比较基准按上述方法拆解，并将两者拆解后得到的效应结果相减，即可得到超额收益的来源，从而实现对基金管理人的业绩评价。
本文在Campisi模型的基础上构建了基于净值数据的多因子模型
本文首先对债券基金收益来源进行了扩充，补充了转债价格变化导致的转债效应，和公开市场操作带来的货币效应。随后从收益来源的角度出发，通过债券指数构建了以下七个因子：水平因子、斜率因子、凸性因子、信用因子、违约因子、转债因子、货币因子。经检验，七个因子之间相关性较低，且拟合优度平均在0.5以上。模型使用净值数据对因子进行回归分析，得到风格暴露和因子无法解释的阿尔法，并依据阿尔法作为评判标准进行基金遴选。
通过阿尔法优选出的债券基金构成的组合具有显著的超额收益，具备优秀的转债择券能力
本文使用了约5年（2017/1/1-2022/2/11）的数据进行了历史回测，选取阿尔法排名前10%的债券基金等权配臵构建基金投资组合。每季度末选取已成立半年以上的债券基金作为样本，将债券基金过去6个月的净值收益率对七个风格因子进行回归，选取回归阿尔法排名前10%的债券基金进行等权配臵，并持有3个月的时间，即回测的回看期为滚动的6个月，调仓期为3个月。回测结果显示，基金投资组合的年化收益率为5.21%，夏普比率为2.91，相对于基准的年化超额收益为1.23%，信息比率为0.82。且阿尔法排名前10%的债券基金转债因子的暴露较高，管理人具备优秀的转债择券能力。
剔除转债因素后，模型选出的债券基金构成的组合同样具有显著的超额收益、同时能够很好的控制回撤
本文用两种方法考察了管理人在非转债上的择券能力，两种方法的结论相似。基金投资组合的年化收益率均能超过4.50%，夏普比率接近6.0，相对于基准的信息比率超过2.0。除2020年外，组合在回测各年度的最大回撤均不超过0.80%通过构建风格因子，剥离因子贡献获得的纯粹阿尔法具有显著的筛选效果，基于阿尔法遴选债券基金具备可行性。投资者可通过量化的方法，得出客观、全面的基金评价结果，为主观分析及基金组合构建提供参考和佐证。
风险提示：历史数据不被重复验证、多因子模型失效、新冠疫情与国际政治摩擦升级等带来债券基金大幅波动风险。
正文
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