基金业绩归因方法论综述-20190630-22页.pdf
《基金业绩归因方法论综述-20190630-22页.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基金业绩归因方法论综述-20190630-22页.pdf(22页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 金融工程研究金融工程研究 证券证券研究研究报告报告 金融工程专题报告金融工程专题报告 2019 年年 06 月月 30 日日 相关研究相关研究 Table_ReportInfo FICC 系列研究之十三CTA 因子适 用性分析及品种动态筛选策略 2019.06.21 FICC 系列研究之十三CTA 因子适 用性分析及品种动态筛选策略 2019.06.21 金融科技(Fintech)和数据挖掘研究 (三)量化因子的批量生产与集中管 理2019.06.16 Table_AuthorInfo分析师:冯佳睿 Tel:(021)23219732 Email: 证书
2、:S0850512080006 分析师:罗蕾 Tel:(021)23219984 Email: 证书:S0850516080002 分析师:吕丽颖 Tel:(021)23219745 Email: 证书:S0850518060002 分析师:庄梓恺 Tel:(021)23219370 Email: 证书:S0850519040002 基金业绩基金业绩归因方法归因方法论综述论综述 Table_Summary投资要点:投资要点: 本文对基金业绩归因的经典理论和方法进行梳理和总结。 业绩归因的两大类方法: 基于净值的时间序列回归法、 基于持仓的横截面分析法。业绩归因的两大类方法: 基于净值的时间序列
3、回归法、 基于持仓的横截面分析法。 其中,基于持仓的业绩归因主要包括 Brinson 模型和多因子模型。基于净值的业绩归因。基于净值的业绩归因。通过时间序列回归,将一段时间内基金的超额收益分解为 风格因子收益和特质收益两部分。后者一般被认为来自于基金经理选股和择时的 能力。净值分析所需数据少,操作简单,适用范围广。在使用过程中,需注意因 子的多重共线性。若因子间相关性较高,容易导致结果失真。降低相关性的方法 主要有两种,一是构建多空组合,二是通过回归进行正交处理。基于持仓的业绩归因。基于持仓的业绩归因。通过对投资组合在不同时点上的实际持仓进行分析,将其 映射到不同风格中。持仓分析包含更多信息,
4、同时排除了基金大额申购、赎回等 对组合收益的干扰。但需要组合的具体持仓,数据获取难度大。对于外部投资者 而言,只能根据较低频的数据在一定假设条件下进行归因分析。Brinson 模型采用自上而下的方式将组合超额收益分解为配臵效应和选择效应。模型采用自上而下的方式将组合超额收益分解为配臵效应和选择效应。 Brinson 模型的归因过程与实际投资逻辑紧密相连,易于理解。基于持仓的多因子模型采用自下而上的方式将组合超额收益分解为风格因子的基于持仓的多因子模型采用自下而上的方式将组合超额收益分解为风格因子的 积极配臵收益与资产选择的特质收益两部分。积极配臵收益与资产选择的特质收益两部分。这种方法可以方便
5、地将超额收益进 行多维度归因。风险提示。风险提示。模型误设风险、因子失效风险、基于历史数据的业绩归因不能代表基 金未来的投资业绩。2 1 3 6 1 9 2 6 / 3 6 1 3 9 / 2 0 1 9 0 7 0 1 1 5 : 4 2金融工程研究 金融工程专题报告2 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 目目 录录1.业绩归因方法简要回顾 . 51.1 基于净值的业绩归因 . 5 1.2 基于持仓的业绩归因 . 5 1.2.1 Brinson 模型 . 5 1.2.2 多因子模型 . 6 2.基于净值的业绩归因. 62.1 模型介绍 . 6 2.2 模型应用示例 . 7 3.基于持仓的
6、 Brinson 模型 . 83.1 单期 Brinson 归因模型 . 9 3.2 多期 Brinson 归因模型 . 10 3.3 模型应用示例 . 12 4.基于持仓的多因子归因模型 . 134.1 基于风格的多因子归因模型 . 14 4.2 基于风格和行业的多因子归因模型 . 14 4.3 模型应用示例 . 15 5.总结与讨论 . 176.风险提示 . 182 1 3 6 1 9 2 6 / 3 6 1 3 9 / 2 0 1 9 0 7 0 1 1 5 : 4 2金融工程研究 金融工程专题报告3 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图目录图目录 图 1 SMB 和 HML 分组
7、示意图 . 7 图 2 基金 A 的风格与行业暴露(2013.01-2018.10) . 7 图 3 基金 A 基于净值的业绩归因结果(2013.01-2018.10). 8 图 4 基金 A 基于净值的业绩归因结果(2015.01-2018.10). 8 图 5 Brinson 归因模型框架 . 9 图 6 Brinson 多期归因模型的 AKH 算法框架 . 11 图 7 基金 A 超额收益及 Brinson 模型分解后各部分的历史表现 . 12 图 8 基金 A 的行业配臵变化(2013.01-2018.06) . 13 图 9 基金 A 的市值(Size)暴露 . 16 图 10 基金
8、 A 的估值(PB)暴露 . 16 图 11 基金 A 的估值(PE)暴露 . 16 图 12 基金 A 的盈利收益率(Earning Yield)暴露 . 16 图 13 基金 A 的增长率(Growth)暴露 . 16 图 14 基金 A 的系统性风险(Beta)暴露 . 16 图 15 基金 A 的波动率(Volatility)暴露 . 17 图 16 基金 A 的动量(Momentum)暴露 . 17 图 17 基金 A 的流动性(Liquidity)暴露 . 17 2 1 3 6 1 9 2 6 / 3 6 1 3 9 / 2 0 1 9 0 7 0 1 1 5 : 4 2金融工程研
9、究 金融工程专题报告4 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 表目录表目录 表 1 基金 A 超额收益的 Brinson 模型分解(2013.01-2018.06) . 12 表 2 基金业绩归因方法概览 . 18 2 1 3 6 1 9 2 6 / 3 6 1 3 9 / 2 0 1 9 0 7 0 1 1 5 : 4 2金融工程研究 金融工程专题报告5 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 业绩归因通常用于分析组合的收益来源,是投资经理进行策略评估与修正、投资者 度量基金经理各方面能力的重要工具。本文主要对基金业绩归因的经典理论和方法进行 梳理和总结,为投资者提供一个业绩归因的基础框架
10、。 1. 业绩归因业绩归因方法方法简简要回顾要回顾 业绩归因主要有两大类方法,基于净值的业绩归因和基于持仓的业绩归因。前者主 要是对基金的收益率序列进行分析,而后者则是根据组合的实际持仓进行分析。 1.1 基于净值基于净值的业绩归因的业绩归因 基于净值的业绩归因是将基金的收益序列对风格因子进行时间序列回归,然后根据 回归结果考察每种风格对组合收益的贡献,以及基金经理的主动管理能力(Alpha)对 组合收益的贡献。这种方法所需数据较少且易于获取,一些金融服务机构,如晨星,一 般会采用此类方法向投资机构提供净值分析的结果。 净值分析起源较早,Treynor 和 Mazuy(1966)提出的 T-M
11、 模型,将基金经理的能 力分为选股和择时两类。他们在 CAPM 的基础上,增加了市场风险溢价的二次项,并以 二次项的回归系数代表择时能力,以整个模型的截距项代表选股能力。 Henriksson 和 Merton(1981)对 T-M 模型进行修正,将二次项改为市场风险溢价 与虚拟变量(市场风险溢价大于 0 时,为 1;反之,为 0)的乘积,提出了 H-M 模型。 类似地,虚拟变量的系数代表择时能力,而回归截距项代表选股能力。 Chang 和 Lewellen(1984)在 H-M 模型的基础上作了进一步修改,加入两个虚拟 变量,得到基金在市场风险溢价大于 0 和小于 0 时的 beta,并通过
12、比较这两个 beta 的 差值来分析基金的特点。 Sharpe(1992)通过一个二次规划问题估计基金的风格头寸,并首次提出基于风格 分析来为每只基金单独制定一个业绩基准,以便更加精确地衡量基金经理的贡献。 在此之后,许多学者提出了与 Sharpe 的风格分析理念非常相似的业绩归因方法。 即,用一系列风格因子解释基金收益。不同之处是他们采用了回归模型,而非二次规划。 Fama 和 French 三因子模型(1993) :市场因子、规模因子和价值因子; Carhart 四因子模型(1997) :在三因子基础上增加了动量因子,适用性更广; Fama 和 French 五因子模型(2015) :市场
13、、规模、价值、投资和盈利; Hou-Xue-Zhang 四因子模型(2015) :市场、规模、投资和盈利。 此外, 也有学者提出对不同时段分别构建因子模型, 得到随时间变化的因子敏感度。 通过敏感度的对比来判断基金的投资风格是否出现变化,即风格是否发生了漂移。 1.2 基于持仓基于持仓的业绩归因的业绩归因 基于持仓的业绩归因方法是对投资组合在不同时点上的实际持仓进行分析,并将其 映射到不同风格中。经典的模型有 Brinson 绩效归因模型及其多期改进,以及多因子归 因模型。 1.2.1 Brinson 模型模型 Brinson 模型最早由 Brinson、Hood 和 Beebower 提出,
14、该模型从自上而下的角度 将组合相对于基准的超额收益分解为资产配臵效应、 标的选择效应以及交互效应三部分。 随后 Brinson 和 Fachler 将交互效应与选择效应合并,提出 BF 版本的 Brinson 模型。 2 1 3 6 1 9 2 6 / 3 6 1 3 9 / 2 0 1 9 0 7 0 1 1 5 : 4 2金融工程研究 金融工程专题报告6 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 基于业绩归因的连续性要求,通常需要将单期归因结果合并为多期。但从单期收益 到多期收益需要考虑再投资的影响,而不是简单累加。为此,许多学者都对这个问题进 行了深入研究,并提出了多种可由单期拓展至多期的
15、归因算法。 Carino 算法: 通过引入因子, 将原来的多期收益乘积关系转变为多期累加形式。 基于此,即可将组合超额收益分解为效应相加形式。 超额收益分解算法:基本思想是将组合收益分解为超额收益及其产生的再投资 收益。根据再投资收益的归因区间不同,又可以分为 GRAP 算法和 Frongello 算法。其 中,GRAP 算法将每一阶段产生的超额收益在后期的再投资收益归因到超额收益的产生 阶段;而 Frongello 算法则将再投资收益直接归因到其实际发生的阶段,因此在做当期 归因时,不会受到未来市场的影响。 概念组合:构建多期概念组合,将多期归因效应用概念组合复合收益率的差来 表示。 在实践
16、中,晨星风格盒子是 Brinson 模型最简单直接的应用。它根据规模和成长/价 值两个维度,将股票分成 9 个资产类别(即 Brinson 模型中的大类资产) 。在对基金进行 分析时,先计算基金持仓组合的规模得分和价值得分,然后根据得分找出对基金影响最 大的风格类别,并将其作为这只基金的投资风格。 1.2.2 多因子多因子模型模型 基于持仓的多因子模型从自下而上的角度, 将组合超额收益分解为共同因子收益部 分和残差收益部分。残差收益部分代表了基金经理的选股能力,而共同因子收益部分则 反映了基金经理的风格选择能力。和基于净值的业绩归因不同,这种基于持仓的多因子 归因模型中,因子暴露是通过个股暴露
17、加总得来,而不是通过回归估计获取。 基于持仓的多因子模型以 Barra 模型最具代表性。1975 年,Barra 公司推出美国市 场第一个多因子风险模型Barra USE1 模型。随后的 1985 年和 1997 年,又相继发 布了 USE2 和 USE3 版本。USE3 版本将股票收益拆解为行业因子、风格因子和特质因 子三个部分,并于 2002 年升级,纳入每日因子回报。2011 年,Barra 使用新技术发布 了 USE4 版本。新版本作了许多改进,如,引入国家因子,将纯行业影响从整个市场中 分离出来,构建基于日线级别特殊收益的特殊风险模型等。 2. 基于基于净值的业绩归因净值的业绩归因
18、2.1 模型模型介绍介绍 基于净值的业绩归因通过时间序列回归,将基金超额收益分解为风格因子收益和特 质收益两部分,后者一般被认为来自于基金经理选股和择时的能力。 。 净值归因模型的一般形式为: 其中,Ri为组合收益,F1、F2、Fn为因子(各风格资产收益) ,bi,1、bi,j、 bi,n为组合对因子的敏感度。 ai+ei是不能为因子 (风格资产) 所解释的部分 (non-factor) 。 将基金的收益率序列对一系列因子运行上述时间序列回归, 得到的因子系数 bi,j即为 基金在因子 j 上的暴露程度。将其与对应因子相乘,得到的 bi,jFj为因子 j 对基金 i 的收益 贡献;进一步除以基
19、金收益 Ri,即可得到风格 j 对基金 i 的收益贡献率。 上述模型中,常用的因子包括,市场收益、市值因子收益、估值因子收益、国家收 益、行业收益等。在实际应用中,因子收益通常采用分散化的模拟组合进行估算。 2 1 3 6 1 9 2 6 / 3 6 1 3 9 / 2 0 1 9 0 7 0 1 1 5 : 4 2金融工程研究 金融工程专题报告7 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 例如, 在 Fama-French 三因子模型中, 市值因子 SMB 和估值因子 HML 是采用 2*3 分组取交集的方法获得。即,对于市值,以中位数为分界点,将全市场股票分为 2 组; 对于估值, 以 30
20、%、 70%为分界点, 将股票分为 3 组; 然后取交集得到 2*3=6 个组合 (如 下图所示) 。 市值因子收益 SMB 即为 3 个小市值组合收益均值与 3 个大市值组合收益均 值之差,估值因子收益为 2 个低估值组合收益均值与 2 个高估值组合收益均值之差。 图图1 SMB 和和 HML 分组分组示意图示意图 SMB=1/3(S/L+S/M+S/H)-1/3(B/L+B/M+B/H) HML=1/2(S/L+B/L)-1/2(S/H+B/H) 资料来源:海通证券研究所整理 净值分析仅需要基金的收益率序列,可以在没有具体持仓的情况下,对基金投资风 格进行分析。因此,适用范围广,内外部人员
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基金 业绩 事迹 归因 方法论 综述 22
限制150内