中金：拨云见月，固收类基金业绩归因手册|收益_新浪财经

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前言：拨云见月——固收类基金业绩归因的困局与破局

我们通常所说的业绩归因，是指将给定期限内基金的绝对/超额回报，分解为由多种决策维度产生的组合回报。业绩归因作为一种投资组合事后评估手段，帮助我们以基金业绩为起点，寻根溯源，探查基金业绩背后的“原因”。

对于“固收+”基金而言，业绩归因的困境主要在于所投资产类型的多元性、投资策略的复杂性；对于纯债基金而言，业绩归因的困境主要在于持仓信息披露的有限性、净值归因方法的低精确性与财务报表拆解维度的简略性。在本篇报告中，我们从实际业务需要出发，针对每一类方法进行相对深入的信息挖掘和模型探讨，最终搭建起这一份较为全面而精细的固收类基金业绩归因手册，力图解决固收类基金在业绩归因方面的各种“疑难杂症”。

财报法：业绩归因的会计语言

公募基金中报及年报披露的利润表以会计语言书写了基金的各项收入明细，对于股债资产的利息收入、买卖价差及浮盈浮亏这几项收益来源有相对较好的区分度。在这一方案下，我们可以在半年度或年度的报告期间，对给定基金的债券收益，股票收益，其他资产收益（如ABS、贵金属、衍生品、基金等资产），现金管理收益（逆回购、银行存款）和汇兑收益等其他收益和费用支出，做出相对准确的分组和拆分。其中，债券收益与股票收益作为固收类产品更为重要的收益来源，我们还可以对其票息/股利收益、交易收益和浮动收益做出进一步拆分和列示。

净值法：业绩归因的量化语言

净值法下，日频数据使得我们理论上可以进行逐日的归因跟踪，且几乎无数据时滞问题，在拆分维度细节度和归因时点及时性上，对财报法业绩归因形成了较好补充。1）风险因子模型，基于Campisi的债券组合收益拆分方案，我们搭建了包含久期、期限、信用、违约和权益因子在内的五因子模型，经检验，模型适当性相对较好，对固收类基金也有较优的解释力；2）择时因子模型，对传统的股票组合TM模型进行拓展后，我们对股债混合产品也可同时观察其股票市场及债券市场的择时能力，以及择股能力，检验结果表明，全市场固收类产品仅有少数拥有市场择时能力。

持仓法：业绩归因的细节表达

由于公募固收类产品持仓信息披露的有限性，我们很难在外部研究视角下，基于持仓法得到一套兼具体系化与精细化的归因框架，然而基金持仓中的部分信息仍然值得挖掘，以作为财报法和净值法归因框架的细节补充。1）股票收益细节拆分，基于单期BF模型，将基金股票端收益进一步拆分为行业配置贡献、个股选择贡献与基准收益贡献；2）转债持仓收益拆分，基于季度转债持仓不变的假设，模拟测算基金的转债持仓收益率；3）网下打新收益拆分：假设基金在获配新股的上市首日/开板日将未锁定新股以成交均价卖出，测算出的打新收益可从财报法股票交易收益项目中剥离；4）大类资产配置贡献，以近八期大类资产仓位中枢模拟基金对于资产仓位的目标定位，拆分出产品由于股票、纯债及转债的资产配置比例变化而带来的收益贡献；5）纯债端的类属资产收益拆分，应用基金季度披露的纯债券种仓位，假设季度仓位不变，乘上相应区间的对应券种指数回报，得到不同细分券种的收益贡献；6）另类归因视角。

后记：债券型基金业绩归因应用与实践

上述三类方法各有优劣势，在实际业务操作中互为补充。财报法的主要优势在于数据准确性及拆分稳定性相对较好，净值法弥补了财报法的归因时效性问题，具有较好的数据可得性与拆分逻辑性，相比之下，持仓法虽受限于债券持仓信息披露的有限性，但仍然可以对股票、转债及细分纯债券种做进一步的收益分解，作为上述两方法的细节补充。

自此，我们搭建起从投资风格识别，到基金业绩评估，再到投资能力刻画的固收类基金投资评价体系，在正文中，我们以某只基金产品为例进行全方位的定量刻画展示。

因篇幅限制，本篇仅做重要内容摘取，具体实施细节及案例分析详见原文《拨云见月，固收类基金业绩归因手册》[1]。

前言：拨云见月——固收类基金业绩归因的困局与破局

我们通常所说的业绩归因，是指将给定期限内基金的绝对/超额回报，分解为由多种决策维度产生的组合回报。

从基金研究的定量维度出发，如果说基金的净值曲线综合展现了基金经理的投资策略与产品的管理模式所带来的“结果”，那么诸如收益、回撤及夏普等业绩评价指标则是对这份结果的多维度“解读”。而业绩归因作为一种投资组合事后评估手段，帮助我们以基金业绩为起点、寻根溯源、探查基金业绩背后的“原因”。

从这一视角来看，基金的业绩归因很像是一个揭开投资策略“黑箱”的过程，在一定程度上还原基金经理投资策略的底层逻辑的同时，展现了由投资策略产生的实际效果。

事实上，业绩归因不仅仅用于解释过去，还应当更好地辅助未来投决。它贯穿了基金选择，投后管理，以及内部监控的始末，于投资、投后及风控等各环节都有着深刻内涵。

固收类基金业绩归因：困局与破局

对于固收类基金而言，业绩归因在业务实践上或又面临着不一样的挑战。

事实上，业界自1980s便拥有了相对成熟和较高接受度的股票组合归因模型[2]，得以应用于权益类基金的归因实践，然而，债券组合的归因逻辑难以从股票组合做简单迁移，究其原因，主要可以归结为债券和股票资产之间的区别。正如Stephen Campisi[3]曾表示，债券和股票资产之间有五大关键差异，而这或也引发了两类组合在风险收益来源与决策维度上的差异。

因此，债券组合需要设计不同于股票组合的业绩归因框架。当前，Campisi模型所提供的债券收益来源拆分方案，因输入变量相对简单、拆分维度解释性较好等原因，受到市场广泛认可。

图表1：债券收益来源拆分示意图（Campisi）

资料来源：《Primer on Fixed Income Performance Attribution》（Stephen Campisi等，2000年），中金公司研究部

在进行内部产品分析时，我们可以获取组合的债券全持仓，便得以套用该模型进行兼具准确性和可解释性的债券组合业绩归因。为举例说明，我们设置某债券模拟组合，在Excel中搭建基于持仓法的Campisi模型进行归因尝试。在这一模型中，我们仅手动输入了持仓债券代码及权重、起止日期、业绩基准代码，其他所需数据均可通过调取Wind函数来获取，最终自动呈现模型业绩归因及作图结果。

图表2：债券模拟组合基于持仓法Campisi模型的业绩归因过程及结果展示（Excel）

注：1）红色填充单元格数据为外部输入数据，包括持仓债券代码及权重、归因区间起始日和截止日、业绩基准代码、债券组合区间实际总回报，这里我们假设区间内持仓不变，使用持仓市值加权的债券全价涨跌幅作为组合总回报的替代项；2）业绩基准的选择上，可以考虑在中债指数系列中，寻找匹配债券组合久期和券种类型的指数

资料来源：Wind，中金公司研究部

然而对于外部研究而言，尤其是基金投资研究以及投后跟踪管理，我们没有办法轻易获取全市场或所投固收类基金的全部债券持仓，这使得我们无法在外部研究时基于持仓法Campisi模型进行债券组合的业绩归因分析。此外，国内的“固收+”基金投资策略多元、收益来源丰富，其投资范围同时涵盖纯债、转债、股票、衍生品等多个细分资产类型，如何对混合品类产品进行更为全面、精准和体系化的业绩归因模型设计，同样是我们在业务实践中需要思考的问题。

业绩归因模型如何设计？

业内对于固收类基金业绩归因的本土实践已有较多讨论，所涉及的方法可以对应并归结为持仓法、净值法和财报法。在本篇报告中，我们从实际业务需要出发，针对每一类数据来源和方法进行相对深入的信息挖掘和模型探讨，最终搭建起这一份较为全面而精细的固收类基金业绩归因手册，力图解决固收类基金在业绩归因方面的各种“疑难杂症”。

在业绩归因模型的设计上，我们希望可以满足这样两个关键因素：1）归因维度最好与常规的投资决策流程相匹配，即所谓“投资决策导向”的业绩归因方案；2）给定区间内的业绩归因结果最好加总后与组合的区间实际回报相同，以实现与业绩评估、风险控制指标的可比性。

图表3：固收类基金业绩归因方法论汇总

资料来源：Wind，中金公司研究部

财报法：业绩归因的会计语言

公募基金中报及年报披露的利润表以会计语言书写了基金的各项收入明细，在债券持仓信息披露相对缺乏的前提下，为我们提供了另一个窥见基金投资收益来源的渠道。虽然数据频率仅为一年两次、信息披露较为滞后、归因维度精细度稍显不足，然而好在数据准确度及稳定性尚佳，且对于股债资产的利息收入、买卖价差及浮盈浮亏这几项收益来源有相对较好的区分度。

基金会计准则及信息披露原则

基于财报法的基金业绩归因框架涉及到基金利润表不同会计条目之间的简单拆分与运算，因此我们有必要对公募基金的会计核算规则做一些初步的了解。在下表中，我们列示了证券投资基金利润表中的重要科目明细。对于基金收益来源拆分而言，我们主要关注营业总收入中的利息收入、投资收益、公允价值变动收益和汇兑收益等项目，以及需要从基金收入中扣减的合计费用情况。其中的部分细分项目会因为基金类型的不同而存在着一些披露细节上的差异。

图表4：证券投资基金利润表披露规则（2024/1/31版本，仅列示部分重要科目）

资料来源：http://eid.csrc.gov.cn/fund/disclse/index.html，证监会，基金公告，Wind，中金公司研究部

基于基金利润表的业绩归因框架

综合上述，通过基金利润表，我们能够在兼顾细节与效率的前提下，得到如下收益拆分方案。每逢基金半年报或年报发布，我们可以对给定基金的债券收益，股票收益，其他资产收益（如ABS、贵金属、衍生品、基金等），现金管理收益（逆回购、银行存款）和汇兑收益等其他收益，做出相对准确的拆分。其中，债券收益与股票收益作为固收类产品更为重要的收益来源，我们还可以对其票息/股利收益、交易收益和浮动收益做出进一步拆分和列示。

需要注意的是，如若我们希望将基金利润表的拆解方案落地到“业绩归因”的层面，还需要一个重要的步骤，即对基金在报告期间的平均规模进行估算（我们假设各项收益均匀发生在整个报告期间，因此应对期间平均规模进行估算，而非期末时点规模）。这样我们便可以用基金在各个细分维度的收益，除以平均资产规模，得到基金在各维度的估算收益率贡献。随后，再与基金在该段时间区间的复权单位净值收益率钆差，得到的即为估算误差或无法被解释的部分。

图表5：基于基金利润表的业绩拆分方案

注：1）引号中内容表示基金利润表相应科目；2）基金利润表科目明细参考截至2024年1月31日的披露模板

资料来源：Wind，中金公司研究部

净值法：业绩归因的量化语言

净值法的一大优势即在于对数据可得性的要求相对较低，一般而言，基金侧我们仅需获取净值序列数据，因子侧的选择和构造自由度也相对较高。因此我们可以尽可能依照固收类基金实际操作管理中的考量维度，构建不同的低相关性因子，得到净值法回归暴露后，进行相应维度的业绩拆分与结果解读。

此外，净值法下，日频数据使得我们理论上可以进行逐日的归因跟踪，且几乎无数据时滞问题。总而言之，在拆分维度细节度和归因时点及时性上，对财报法业绩归因形成了较好补充。

风险因子模型

构建因子模型的本质，是去寻找能够影响不同固收类组合业绩表现的共同指标。

对于债券组合而言，我们依然可以将其收益来源拆分成票息收入和价格变动两个核心成分。其中，价格变动包括两层含义，其一是由国债收益率曲线变化而带来的收益，一般我们考虑曲线的平行和斜率变化，前者以久期因子（duration）衡量，后者以期限因子（term）衡量；其二是由超越国债的风险溢价变化所带来的收益，理论上，溢价一般涵盖信用风险、流动性风险、提前还款风险和汇率风险等，基于国内债券市场现状及指标构造便捷性的考虑，我们这里仅纳入信用风险，并将其进一步拆分为信用因子（credit）和违约因子（default），前者表征中高等级信用债相较利率债的溢价变化，后者表征低评级信用债相较中高等级信用债的溢价变化。此外，我们额外纳入权益因子（equity）或转债因子（convert），以度量权益资产的收益贡献。

上述因子均为净值回归模型中的自变量，如若我们以基金收益率作为因变量，则回归斜率代表了基金在上述各项上的风险暴露。此外，票息收入及择券效应均为无法被自变量所解释的部分，体现在回归模型的截距项中。

我们建立如下风险因子净值回归模型（五因子模型），并对因子的具体构建方法进行阐释：

图表6：固收类基金的风险因子净值归因模型构建框架

资料来源：中金公司研究部，《Primer on Fixed Income Performance Attribution》（Stephen Campisi等，2000年）

图表7：固收类基金的风险因子净值归因模型指标构造原则

注：指数选择并不具有唯一性；因子选择可根据研究对象的实际情况进行小幅调整，举例而言，倘若研究标的为纯债基金，则可将转债因子项剔除，或替换为货币因子（货币市场基金指数收益率），用以衡量基金的现金管理收益贡献；如若研究标的为一级债基，则可考虑将权益因子项替换为转债因子，以更好地适配基金的实际投资范围

资料来源：Wind，中金公司研究部

择时因子模型

我们通常可以将基金的超额收益来源拆分为市场择时能力和证券选择能力两个维度。

在权益基金方面，选股择时模型的发展相对较早，早在1960s，Treynor和Mazuy便首先提出了TM模型[4]，该模型在CAPM模型的基础上增加了一个二次项，用以把握基金收益与市场收益之间的凸性关系。具体而言，下述表达式中的表示基金在时期的收益率，表示无风险收益率，代表市场收益率。即反映了目标基金的选股能力，如若显著大于0，则表示该基金的选股能力较优。反映了基金的市场择时能力，如若显著大于0，则表示在市场收益率上行时，该基金的收益提升幅度更大；而在市场收益率下行时，该基金的收益降低幅度更小，即认为基金的择时能力相对较好。

而对于同时投资于股票和债券的基金而言，TM模型又在后续发展中得到了进一步的拓展。参考国内文献[5]，我们把债券资产也纳入考量，得到了适用于“固收+”基金的择时因子模型。在下述公式中（下文中我们称为两因素TM模型），代表股票市场收益率，代表债券市场收益率；反映了基金对于股票市场的择时能力，反映了基金对于债券市场的择时能力，表征股票市场与债券市场的收益交互项，同样地，反映了基金的择股能力。

同理，对于纯债基金而言，我们将TM模型中的股票市场收益率替换为债券市场收益率，如下述公式所示（下文中我们称为债券TM模型），如若基金的显著为正，则表明该纯债基金具有较好的择券能力；如若基金的显著为正，则表明该纯债基金的市场择时能力相对突出。

持仓法：业绩归因的细节表达

由于公募固收类产品持仓信息披露的有限性，我们很难基于持仓法得到一套兼具体系化与精细化的基金业绩归因框架。但是，基金持仓中的部分信息仍然值得挖掘，例如“固收+”基金的转债持仓收益贡献、网下打新收益贡献、大类资产配置贡献，以及纯债端的类属资产收益拆分等，都可以作为我们前序搭建的财报法、净值法业绩归因框架的细节补充。

因篇幅限制，我们对本章节仅做框架列示，不做具体展开，详情可见研究报告原文。

• 股票收益拆分

我们以单期BF模型为例，将“固收+”基金的股票端收益进一步拆分为行业配置贡献、个股选择贡献与基准收益贡献。

•打新收益剥离

网下打新的策略逻辑与其他主观投决逻辑相比具有一定的独立性，因此，剥离打新收益有助于我们更好地分析基金收益的核心来源。我们得到基金的网下打新收益率测算的公式如下：

• 转债持仓收益

我们统计了“固收+”基金的转债披露持仓市值与产品的实际转债持有市值，发现其间的差异相对较小，按整体法计算的披露率超过90%。对于基金未披露的转债持仓，我们使用中证转债指数收益率进行收益替代。我们假设基金在季报披露时点的前2个月、后1个月维持该期所持转债及其仓位不变，拟合出基金的转债持仓收益。

• 类属券种资产持仓收益

对于纯债基金而言，受限于信息披露不足，纯债端收益拆分的精细度仍然有待提升。理论上，如果假设基金季度持仓不变，我们可以应用基金季度披露的纯债券种仓位，乘上相应区间的对应券种指数回报，即可得到不同细分券种的收益贡献。这一方式并未精细到个券维度、相对粗糙，但也为我们透视基金的细分券种收益贡献提供了一种可能的路径。

• 大类资产配置贡献

借鉴BF归因模型的思路，我们对“固收+”基金也可以拆分出“资产配置收益”、“证券选择收益”与“市场基准收益”。其中，以股票类型资产为例，表示市场基准指数，即中证800指数收益率，表示基于持仓法所拆分出的产品股票投资收益率，表示产品近八季度股票仓位中枢（旨在模拟基金对于仓位的目标定位），表示产品在该期的股票仓位。此外，我们还可拆分出打新及现金收益，并将无法被上述维度解释的收益归入隐形交易收益。

• 另类归因视角：市场基准收益 + 公司超额收益 + 产品异质收益

在此前发布的研究报告《孤舟难挡千层浪——数说“固收+”基金的团队投研建设》[6]中，我们提出了一种对于“固收+”基金进行业绩归因的新视角。具体细节我们在此处不做赘述。

图表8：大类资产配置收益：“固收+”基金各细分维度收益来源拆分说明

资料来源：Wind，中金公司研究部

后记：固收类基金业绩归因应用与实践

在上文中，我们为固收类基金搭建了相对全面而精细的业绩归因框架，涵盖财报法、净值法及持仓法的具体思路与实施细节。事实上，三类方法各有优劣势，在实际业务操作中互为补充。

图表9：固收类基金业绩归因方法优劣势汇总

资料来源：中金公司研究部

在历史研究中，我们已经初步搭建起固收类基金的投资评价体系，大体包含投资风格识别、投资绩效评估和投资能力刻画三大环节。为使我们的投资评价体系具象化，我们以中长债基G为案例，沿用上述框架进行产品的全方位投资评价。这也是我们在外部研究视角下，在定性调研之外，可以基于公开可得信息，对基金的投资风格、收益来源、投资能力所能够进行的精细刻画。详情可参见报告原文。

图表10：固收类基金投资评价体系