債基量化研究系列4：債券型基金的工具化分類探究

1、 第 頁(yè) 目錄 HYPERLINK l _bookmark0 為什么要對(duì)債基進(jìn)行工具化分類 HYPERLINK l _bookmark1 債基相較股基的特點(diǎn)6 HYPERLINK l _bookmark3 了解債基投資范圍以及投資風(fēng)格的途徑7 HYPERLINK l _bookmark6 債基工具化分類的意義8 HYPERLINK l _bookmark7 債基工具化分類思路 HYPERLINK l _bookmark8 債基工具化分類的多個(gè)維度8 HYPERLINK l _bookmark10 債基量化分析的數(shù)據(jù)來(lái)源8 HYPERLINK l _bookmark11 債基量化分析的數(shù)據(jù)處理說(shuō)

2、明9 HYPERLINK l _bookmark14 債基工具化分類初探：以修正久期為例9 HYPERLINK l _bookmark25 多維度下的債基工具化分類 HYPERLINK l _bookmark26 基于期限的債基工具化分類 HYPERLINK l _bookmark29 基于信用評(píng)級(jí)的債基工具化分類 HYPERLINK l _bookmark39 基于杠桿水平的債基工具化分類 HYPERLINK l _bookmark45 基于資產(chǎn)配臵的債基工具化分類 HYPERLINK l _bookmark54 基于交易場(chǎng)所的債基工具化分類 HYPERLINK l _bookmark58

3、債基多維度分類效果展示債基工具化畫像 HYPERLINK l _bookmark63 5.總結(jié)18 HYPERLINK l _bookmark64 風(fēng)險(xiǎn)提示19圖目錄 HYPERLINK l _bookmark4 圖1債基相對(duì)披露基準(zhǔn)的跟蹤誤差分布（2016.3-2019.3）7 HYPERLINK l _bookmark5 圖2債基各類基準(zhǔn)占比統(tǒng)計(jì)7 HYPERLINK l _bookmark12 圖3債基池披露比例的分布圖9 HYPERLINK l _bookmark13 圖4各債基類別的披露比例箱型圖9 HYPERLINK l _bookmark15 圖5基金池各期平均修正久期分布圖10

4、 HYPERLINK l _bookmark16 圖6基金池各期修正久期波動(dòng)率10 HYPERLINK l _bookmark18 圖7基于修正久期分類的各組數(shù)量10 HYPERLINK l _bookmark19 圖8基于修正久期分類的各組數(shù)量占比10 HYPERLINK l _bookmark20 圖9基于修正久期分類的各組修正久期時(shí)間序列（2013.3-2019.3） HYPERLINK l _bookmark21 圖10基于修正久期分類各組利率風(fēng)險(xiǎn)暴露（2013.3-2019.3） HYPERLINK l _bookmark22 圖修正久期與利率風(fēng)險(xiǎn)暴露時(shí)間序列（2013.3-2019

5、.3） HYPERLINK l _bookmark23 圖12基于修正久期分類的各組年化收益（2013.3-2019.3） HYPERLINK l _bookmark24 圖13基于修正久期分類的各組信息比率（2013.3-2019.3） HYPERLINK l _bookmark27 圖14基于久期分類的各組數(shù)量占比12 HYPERLINK l _bookmark28 圖15各組久期時(shí)間序列（2013.3-2019.3）12 HYPERLINK l _bookmark32 圖16基于加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)分類的各組數(shù)量占比13 HYPERLINK l _bookmark33 圖17各組加權(quán)平均信用

6、評(píng)級(jí)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）13 HYPERLINK l _bookmark34 圖18基于加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)分類的各組年化收益（2013.3-2019.3）13 HYPERLINK l _bookmark35 圖19基于加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)分類的各組信息比率（2013.3-2019.3）13 HYPERLINK l _bookmark37 圖20基于投資級(jí)信用債占比分類的各組數(shù)量占比14 HYPERLINK l _bookmark38 圖21各組投資級(jí)信用債占比時(shí)間序列（2013.3-2019.3）14 HYPERLINK l _bookmark41 圖22基于杠桿水平分類的各組數(shù)量

7、占比14 HYPERLINK l _bookmark42 圖23各組杠桿水平時(shí)間序列（2013.3-2019.3）14 HYPERLINK l _bookmark43 圖24基于杠桿水平分類的各組年化收益（2013.3-2019.3）15 HYPERLINK l _bookmark44 圖25基于杠桿水平分類的各組信息比率（2013.3-2019.3）15 HYPERLINK l _bookmark46 圖26基于利率債持倉(cāng)分類的各組數(shù)量占比15 HYPERLINK l _bookmark47 圖27各組利率債持倉(cāng)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）15 HYPERLINK l _bookm

8、ark48 圖28基于信用債持倉(cāng)分類的各組數(shù)量占比16 HYPERLINK l _bookmark49 圖29各組信用債持倉(cāng)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）16 HYPERLINK l _bookmark50 圖30基于可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)分類的各組數(shù)量占比16 HYPERLINK l _bookmark51 圖31各組可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）16 HYPERLINK l _bookmark52 圖32基于可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)分類的各組年化收益（2013.3-2019.3）16 HYPERLINK l _bookmark53 圖33基于可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)分類的各組信息比率（2013.3-20

9、19.3）16 HYPERLINK l _bookmark56 圖34基于交易場(chǎng)所分類的各組數(shù)量占比17 HYPERLINK l _bookmark57 圖35各組交易場(chǎng)所時(shí)間序列（2013.3-2019.3）17 HYPERLINK l _bookmark59 圖36華富收益增強(qiáng)A-雷達(dá)圖畫像（基于基金存續(xù)期，截至2019.3）18 HYPERLINK l _bookmark60 圖37交銀增利債券A-雷達(dá)圖畫像（基于基金存續(xù)期，截至2019.3）18 HYPERLINK l _bookmark61 圖38華富收益增強(qiáng)A-風(fēng)車圖畫像（基于基金存續(xù)期，截至2019.3）18 HYPERLINK

10、 l _bookmark62 圖39交銀增利債券A-風(fēng)車圖畫像（基于基金存續(xù)期，截至2019.3）18表目錄 HYPERLINK l _bookmark2 表 1中國(guó)債券市場(chǎng)結(jié)構(gòu)6 HYPERLINK l _bookmark9 表 2債基工具化分類方案8 HYPERLINK l _bookmark17 表 3基金池按修正久期分類10 HYPERLINK l _bookmark30 表 4信用評(píng)級(jí)與信用得分12 HYPERLINK l _bookmark31 表 5基金池按加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)12 HYPERLINK l _bookmark36 表 6基金池按投資級(jí)信用債占比分類標(biāo)準(zhǔn)13 H

11、YPERLINK l _bookmark40 表 7基金池按杠桿水平分類標(biāo)準(zhǔn)14 HYPERLINK l _bookmark55 表 8基金池按交易場(chǎng)所分類標(biāo)準(zhǔn)17FOF FOF 投資中的債基選擇提供支持。為什么要對(duì)債基進(jìn)行工具化分類債基相較股基的特點(diǎn)進(jìn)行組合投資，尋求較為穩(wěn)定的收益。債基的特點(diǎn) 1：固定收益市場(chǎng)的投資工具眾多。股基僅投資股票為主，而債基可以投資的資產(chǎn)工具要多得多，包括國(guó)債、金融債、1 表 1 中國(guó)債券市場(chǎng)結(jié)構(gòu)銀行間市場(chǎng)交易所市場(chǎng)交易券種國(guó)債、央行票據(jù)、政策性銀行債、金融類企業(yè)債、非金融類企業(yè)債、短期融資券、信貸資產(chǎn)證券化、外國(guó)債國(guó)債、非金融類企業(yè)債、上市公司債、可分離交易轉(zhuǎn)債

12、、企業(yè)資產(chǎn)證券化投資群體商業(yè)銀行、農(nóng)信社、證券公司、保險(xiǎn)公司、基金、財(cái)務(wù)公司、企業(yè)證券公司、保險(xiǎn)公司、基金、財(cái)務(wù)公司、企業(yè)、QFII交易類型證券公司、保險(xiǎn)公司、基金、財(cái)務(wù)公司、企業(yè)、QFII現(xiàn)券、回購(gòu)資料來(lái)源： 80%以上投資于債券的為債券基流通股票均是部分債券基金獲得收益的重要渠道。債基的特點(diǎn) 2：具有重要的風(fēng)格屬性。與股票常被分為價(jià)值成長(zhǎng)、大盤小盤類似，債券也有重要的屬性。債券市場(chǎng)主要包括利率債與信用債兩大類：利率債：主要由國(guó)債、地方政府債、政策性金融債、央行票據(jù)組成。信用債：政府之外的主體發(fā)行的、約定了確定的本息償付現(xiàn)金流的債券。包括企業(yè)債、公司債、短期融資券、中期票據(jù)、資產(chǎn)支持證券、次

13、級(jí)債等品種。因此，利率風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)是債基兩大主要的風(fēng)險(xiǎn)維度。時(shí)，凈價(jià)漲跌幅度會(huì)很大。信用風(fēng)險(xiǎn)刻畫：信用評(píng)級(jí)。信用評(píng)級(jí)是對(duì)債券按期還本付息的可靠程度進(jìn)行評(píng)估， 劃分信用等級(jí)。信用等級(jí)越高，相應(yīng)信用風(fēng)險(xiǎn)越低。債基的特點(diǎn) 3：可以獲得杠桿收益。債券基金的另一大重要特點(diǎn)是可以通過(guò)質(zhì)押回購(gòu)來(lái)獲得杠桿放大效應(yīng)。例如，用100201.21.2的債券。杠桿策略可能增加收益，也可能增加損失，對(duì)基金管理人而言是一把雙刃劍，杠桿倍數(shù)過(guò)高的基金，往往收益的波動(dòng)也會(huì)更大，蘊(yùn)含更高的風(fēng)險(xiǎn)。了解債基投資范圍以及投資風(fēng)格的途徑基于上文介紹，對(duì)投資者而言，在為 FOF 組合配臵債基時(shí)，有必要了解債基的主要投資工具以及主要風(fēng)格

14、屬性。一般有以下三種途徑：方式 1：調(diào)研。調(diào)研可以通過(guò)基金經(jīng)理訪談的方式直接獲得基金經(jīng)理的操作思路及投資風(fēng)格。然而該方法的缺陷在于成本大、耗時(shí)多。另外，調(diào)研并不是本文作為量化研究的涉及范圍。方式 2：基于基金分類。了解債基投資范圍及投資風(fēng)格的另一種重要方式是根據(jù)基金所屬的類別。例如Wind、海通以及其他基金評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)都會(huì)根據(jù)債基的契約情況等對(duì)債基進(jìn)行分類，且該包含多少權(quán)益資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，并不包括對(duì)久期、信用評(píng)級(jí)等描述。以Wind 債基分類為例，當(dāng)前Wind 分類中，債基包括純債基金（不投資于一級(jí)市場(chǎng)及二級(jí)市場(chǎng)股票（可參與一級(jí)市場(chǎng)股票投資（部分參與二級(jí)市場(chǎng)股票投資，主要以區(qū)分債基中的權(quán)益資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)為主，

15、對(duì)債基的其他括契約中明確說(shuō)明是短期的基金，事實(shí)上較多歸類為中長(zhǎng)期基金也以配臵短期債券為基工具化投資的意義有限。方式 3：基于基金基準(zhǔn)。0%圖1 債基相對(duì)披露基準(zhǔn)的跟蹤誤差分布（2016.3-2019.3）圖2 債基各類基準(zhǔn)占比統(tǒng)計(jì)國(guó)債類指0%圖1 債基相對(duì)披露基準(zhǔn)的跟蹤誤差分布（2016.3-2019.3）圖2 債基各類基準(zhǔn)占比統(tǒng)計(jì)國(guó)債類指城投債2%類指數(shù)0%信用債類指數(shù)9%轉(zhuǎn)債類指數(shù)4%綜合債券指數(shù)57%資料源：Wind，通券究所通券究所數(shù)短融類指數(shù)存款利率28%28%類指數(shù)、信用債類指數(shù)、轉(zhuǎn)債類指數(shù)等為主，這些基準(zhǔn)能提供基金資產(chǎn)配臵相關(guān)信息， 但在久期及信用評(píng)級(jí)方面并無(wú)參考意義。債基工具化

16、分類的意義FOF 管理人而言，可根據(jù)清晰細(xì)致的分類更好地配臵債出現(xiàn)較大回撤；的工具性債基產(chǎn)品以服務(wù)自身的配臵理念?？缙跇I(yè)績(jī)反轉(zhuǎn)現(xiàn)象，值得引起重視。債基工具化分類思路債基工具化分類的多個(gè)維度債券基金有很多不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，主要包括風(fēng)險(xiǎn)屬性、資產(chǎn)配臵和交易場(chǎng)所。根據(jù)債券投資類別（資產(chǎn)配臵情況，可分為利率債與信用債，因此可依據(jù)債券基業(yè)債、可轉(zhuǎn)債、短融、城投債、金融債、A 股的權(quán)重對(duì)基金進(jìn)行細(xì)分。久期、信用評(píng)級(jí)、杠桿等是債券的風(fēng)險(xiǎn)屬性，同樣是對(duì)債基進(jìn)行分類的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。以信用評(píng)級(jí)為例，可根據(jù)債基持倉(cāng)的平均信用評(píng)級(jí)以及投資級(jí)/高收益信用債占比等指標(biāo)對(duì)債基進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而依據(jù)指標(biāo)值進(jìn)行分類。按交易場(chǎng)所可以將

17、債券分為銀行間交易和交易所交易債券，故可根據(jù)基金中銀行間/交易所債券所占比例對(duì)債券基金進(jìn)行分類。表 2 債基工具化分類方案分類維度類別分類指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)屬性利率風(fēng)險(xiǎn)久期、修正久期信用風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)級(jí)、投資級(jí)/高收益信用債占比杠桿風(fēng)險(xiǎn)杠桿倍數(shù)細(xì)分類別國(guó)債、企業(yè)債、可轉(zhuǎn)債、短融、城投債、金融債、細(xì)分類別國(guó)債、企業(yè)債、可轉(zhuǎn)債、短融、城投債、金融債、A 股大類利率債信用債交易場(chǎng)所銀行間/交易債券比資料來(lái)源：Wind、 債基量化分析的數(shù)據(jù)來(lái)源持倉(cāng)分析還是凈值分析，均面臨著其特有的障礙。持倉(cāng)研究是時(shí)點(diǎn)研究，在特定時(shí)點(diǎn)上對(duì)基金的剖析比凈值研究更為精準(zhǔn)，對(duì)量化模FOF 擇基邏輯系列四、系列五、系列九中均圍繞凈值分析展開

18、討論。（等利率因子暴露、信用因子暴露)的方法進(jìn)行調(diào)整，對(duì)兩者分析結(jié)果差異過(guò)大的樣本予以剔除。采用（的具體評(píng)級(jí)區(qū)間、權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)的具體倉(cāng)位等，數(shù)據(jù)更為直觀，故有更高的參考價(jià)值，而凈值分析僅能提供風(fēng)險(xiǎn)因子系數(shù)暴露。債基量化分析的數(shù)據(jù)處理說(shuō)明2 80%的基金， A/B/C 等不同份額A/B/C 份額時(shí)， A B A/B C 496 只樣本基金。圖3 債基池披露比例的分布圖圖4 各債基類別的披露比例箱型圖資料來(lái)源：Wind， 資料來(lái)源：Wind， 債基工具化分類初探：以修正久期為例2.0-3.7范圍內(nèi)，修正久期呈0.6-1.7行剔除。圖5 基金池各期平均修正久期分布圖91 95 8850453323271

19、2 14 91 95 88504533232712 14 83 1 3 0 1 0 1 0 1 907050403020(0.0803 ,(0.0803 ,0.321(0.321, 0.556(0.556, 9(0.79, 15(1.025, 6(1.26, 15(1.495, 29(1.729, 64(1.964, 99(2.199, 34(2.434, 68(2.668, 03(2.903, 38(3.138, 73(3.373, 08(3.608, 42(3.842, 4.077(4.077, 12(4.312, 4.547(4.547, 81圖6 基金池各期修正久期波動(dòng)率9080706

20、05040302010083 8174554834251627216 8104 1 908070605040302010083 8174554834251627216 8104 1 0 1 0 1 1隨后剩余基金根據(jù)修正久期長(zhǎng)短分為四類，具體分類標(biāo)準(zhǔn)如下表。表 3 基金池按修正久期分類序號(hào)類別名稱分類標(biāo)準(zhǔn)類別數(shù)量（個(gè)）1超短期0-1 年832短期1-3 年4143中期3-5 年2134中長(zhǎng)期5+年35漂移-80資料來(lái)源：Wind、 從各類數(shù)量來(lái)看，短期類的基金共有 414 只，占比過(guò)半，說(shuō)明大部分基金的久期區(qū)圖8 基于修正久期分類的各組數(shù)量占比超短期漂移中長(zhǎng)期 10%圖8 基于修正久期分類的各

21、組數(shù)量占比超短期漂移中長(zhǎng)期 10%11%0%中期27%短期52%資料來(lái)源：Wind，海通證券研究所圖7 基于修正久期分類的各組數(shù)量41421383803414213838030超短期短期中期中長(zhǎng)期漂移資料來(lái)源：Wind， 向于長(zhǎng)期投資同一類修正久期的債券。圖9 基于修正久期分類的各組修正久期時(shí)間序列（2013.3-2019.3）109876543212013-3-12013-6-12012013-3-12013-6-12013-9-12013-12-12014-3-12014-6-12014-9-12014-12-12015-3-12015-6-12015-9-12015-12-12016-3

22、-12016-6-12016-9-12016-12-12017-3-12017-6-12017-9-12017-12-12018-3-12018-6-12018-9-12018-12-12019-3-1超短期短期中期中長(zhǎng)期漂移資料來(lái)源：Wind， 10 展展示了基多處相同走勢(shì)，互相之間有一定的驗(yàn)證效果。圖10基于修正久期分類各組利率風(fēng)險(xiǎn)暴露（2013.3-2019.3）圖11修正久期與利率風(fēng)險(xiǎn)暴露時(shí)間序列（2013.3-2019.3）0.50.450.40.350.30.250.20.150.10.0500.460.200.160.120.01超短期短期中期中長(zhǎng)期漂移0.460.200.160

23、.120.010.350.30.250.20.150.10.052012012012012011/12/12012012012012012012012015/12/1201201201201201201利率風(fēng)險(xiǎn)暴露持倉(cāng)披露修正久期4.543.532.521.510.50資料源：Wind，資料源：Wind，3；中期類年化收益與短期類接近（%，信息比為；超短期類由于修正久63圖12基于修正久期分類的各組年化收益（2013.3-2019.3）圖13基于修正久期分類的各組信息比率（2013.3-2019.3）5.0%4.56%4.48%4.42%7063.64.5%604.0%3.5%2.95%503

24、.0%402.5%2.0%301.5%201.0%0.5%103.32.22.40.0%0超短期短期中期漂移超短期短期中期漂移資料源：Wind，資料源：Wind，多維度下的債基工具化分類基于期限的債基工具化分類與基于修正久期的分類相似，我們還可基于久期進(jìn)行分類，分類標(biāo)準(zhǔn)與效果與基于修正久期的分類類似，這里不再贅述，僅以圖表供參考。1%漂移10%超短期8%圖1%漂移10%超短期8%中期30%圖15 各組久期時(shí)間序列（2013.3-2019.3）876543212012013-3-12013-7-12013-11-12014-3-12014-7-12014-11-12015-3-12015-7-1

25、2015-11-12016-3-12016-7-12016-11-12017-3-12017-7-12017-11-12018-3-12018-7-12018-11-12019-3-1短期51%超短期短期中期中長(zhǎng)期漂移資料源：Wind，資料源：Wind，基于信用評(píng)級(jí)的債基工具化分類債基信用評(píng)級(jí)測(cè)算的第一種方式是根據(jù)持倉(cāng)債券的信用評(píng)級(jí)及其權(quán)重計(jì)算加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)。首先對(duì)各信用評(píng)級(jí)進(jìn)行打分，信用評(píng)分與信用評(píng)級(jí)對(duì)照如下表；隨后根據(jù)每類信用評(píng)級(jí)債券的權(quán)重對(duì)信用評(píng)分進(jìn)行加權(quán)，最終得到每只債基的加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)。表 4 信用評(píng)級(jí)與信用得分信用評(píng)級(jí)AAA+AAAAAA-AA+AAAA-A+AA-BBB+BB

26、BBBB-BB+BBBB-B+BB-信用評(píng)分9876543210-1-2-3-4-5-6-7-8資料來(lái)源：Wind、 266 125 26%10%AA+AAA-之間。從歷史變動(dòng)來(lái)看，漂移組由于波動(dòng)率高，與其他類別存在粘連交叉現(xiàn)象，排除漂移組后，各分類之間差異明顯，不存在粘連交叉。從歷史數(shù)據(jù)來(lái)看，各分類波動(dòng)較小，評(píng)級(jí)信用水平穩(wěn)定，表明部分基金經(jīng)理存在信用方面的投資風(fēng)格，傾向于將基金的信用風(fēng)險(xiǎn)水平保持在一定區(qū)間范圍內(nèi)。表 5 基金池按加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)序號(hào)類別名稱分類標(biāo)準(zhǔn)類別數(shù)量（個(gè)）1低信用評(píng)級(jí)（AA- AA+）4-6502中信用評(píng)級(jí)（AA+ AAA-）6-72663高信用評(píng)級(jí)（AAA-

27、AAA）7-81254漂移50資料來(lái)源：Wind、 圖16基于加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)分類的各組數(shù)量占比圖17各組加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）高信用（AAA- 26%漂移10%低信用（AA- 10%中信用（AA+ 54%8762012012013/72012012014/72012012015/72012012016/72012012017/72012012018/7201201低信用評(píng)級(jí)（AA-AA+）中信用評(píng)級(jí)（AA+AAA-）高信用評(píng)級(jí)（AAA-AAA）漂移資料源：Wind，資料源：Wind，4-5%區(qū)間內(nèi)， 4.9%，稍高于其他分類；但若考慮風(fēng)險(xiǎn)因素，低信用評(píng)級(jí)組往往

28、得足夠的風(fēng)險(xiǎn)收益補(bǔ)償。圖18基 于 加 權(quán) 平 均 信 用 評(píng) 級(jí)分 類 的 各 組 年 化 收 益圖19基 于 加 權(quán) 平 均 信 用 評(píng) 級(jí) 分 類 的 各 組 信 息 比 率（2013.3-2019.3）（2013.3-2019.3）6.0%1816.64.90%165.0%4.67%4.26%4.01%144.0%3.0%86.97.56.12.0%641.0%20.0%0低信用中信用高信用漂移低信用中信用高信用漂移（AA-AA+）（ AA+ AAA-）（ AAA- AAA）（AA-AA+）（ AA+ AAA-） （ AAA- AAA）資料源：Wind，資料源：Wind，151 31%

29、30%、29%表 6 基金池按投資級(jí)信用債占比分類標(biāo)準(zhǔn)序號(hào)類別名稱分類標(biāo)準(zhǔn)類別數(shù)量（個(gè)）1低0-0.41512中0.4-0.61473高0.6-11434漂移50資料來(lái)源：Wind、 圖20基于投資級(jí)信用債占比分類的各組數(shù)量占比圖21各組投資級(jí)信用債占比時(shí)間序列（2013.3-2019.3）高29% 漂移10%低31%0.90.80.70.60.50.40.30.20.12012013-3-12013-7-12013-11-12014-3-12014-7-12014-11-12015-3-12015-7-12015-11-12016-3-12016-7-12016-11-12017-3-120

30、17-7-12017-11-12018-3-12018-7-12018-11-12019-3-1資料來(lái)源：Wind， 中30%低中高漂移資料來(lái)源：Wind， 基于杠桿水平的債基工具化分類7。其中中等杠桿水平的基金共269 54%22 只。表 7 基金池按杠桿水平分類標(biāo)準(zhǔn)1低1-1.2155序號(hào)類別名稱分類標(biāo)準(zhǔn)類別數(shù)量（個(gè)）1低1-1.21553高1.5-1.8222中1.2-1.52693高1.5-1.8224漂移50資料來(lái)源：Wind、 從杠桿水平歷史變動(dòng)來(lái)看，除漂移組外，各分類間沒(méi)有交叉，盡管中等和高杠桿分類波動(dòng)較大，但不同類別之間仍然保持高區(qū)分度，各分類間存在一致的變動(dòng)趨2014 3 7

31、 月達(dá)到峰值；201477日證監(jiān)會(huì)發(fā)布的公開募集證券投資基金運(yùn)作管理辦法中對(duì)基140%，新辦法實(shí)施22016年全部達(dá)1.4 23 整的范圍均限制在對(duì)應(yīng)分類的區(qū)間內(nèi)。圖22 基于杠桿水平分類的各組數(shù)量占比漂移中10%中高 5%低31%圖23 各組杠桿水平時(shí)間序列（2013.3-2019.3）2.221.81.61.41.22012013-3-12013-7-12013-11-12014-3-12014-7-12014-11-12015-3-12015-7-12015-11-12016-3-12016-7-12016-11-12017-3-12017-7-12017-11-12018-3-1201

32、8-7-12018-11-12019-3-154%資料來(lái)源：Wind， 低中高漂移資料來(lái)源：Wind， 3.8%圖24基于杠桿水平分類的各組年化收益（2013.3-2019.3）圖25基于杠桿水平分類的各組信息比率（2013.3-2019.3）5.0%4.64%4.61%4.74%2018.84.5%4.0%3.80%183.5%163.0%142.5%122.0%101.5%81.0%60.5%43.12.83.10.0%2低中高漂移0低中高漂移資料源：Wind，資料源：Wind，基于資產(chǎn)配臵的債基工具化分類行配臵。利率債（國(guó)債、地方政府債、政策性金融債、央行票據(jù)）作為最基本的債券品種， 是

33、在經(jīng)濟(jì)衰退期的首選投資工具。在衰退階段，GDP 增長(zhǎng)乏力，產(chǎn)能過(guò)剩，商品價(jià)格暴跌，通脹走低，企業(yè)收益率下降，央行進(jìn)入降息階段，資金風(fēng)險(xiǎn)偏好變低，利好債券市場(chǎng)。信用債（企業(yè)債、公司債、短期融資券、中期票據(jù)、資產(chǎn)支持證券、次級(jí)債等，行業(yè)、發(fā)行人信用資質(zhì)等因素均會(huì)影響到信用債的收益?？赊D(zhuǎn)債是特殊的一類信用債，在一定條件下可以轉(zhuǎn)換成股票，兼具股性和債性。換而言之，可轉(zhuǎn)債持有人既可以選擇持有債券到期，獲取本息收益；也可以選擇在約定時(shí)間內(nèi)將其轉(zhuǎn)為股票。可轉(zhuǎn)債的走勢(shì)一般與股票市場(chǎng)相似，在經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇期股市為王，轉(zhuǎn)債也會(huì)被股市所帶動(dòng)，所以在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇期配臵可轉(zhuǎn)債是較好的選擇。63%25%。從時(shí)間序列來(lái)看，排除漂移

34、組后，各分組區(qū)分度非常明顯，表明該分類效果穩(wěn)健。圖26基于利率債持倉(cāng)分類的各組數(shù)量占比圖27各組利率債持倉(cāng)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）中漂移無(wú)高 1%10%0%中高1%12010080604020中低25%02012013-3-12013-7-12013-11-12014-3-12014-7-12014-11-12015-3-12015-7-12015-11-12016-3-12016-7-12016-11-12017-3-12017-7-12017-11-12018-3-12018-7-12018-11-12019-3-163%低中低中中高漂移資料源：Wind，資料源：Wind，2

35、8%22%、23%。從各分基金經(jīng)理會(huì)調(diào)整信用債持倉(cāng)，但會(huì)在某一范圍內(nèi)進(jìn)行。圖28基于信用債持倉(cāng)分類的各組數(shù)量占比圖29各組信用債持倉(cāng)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）無(wú) 低200漂移 10%高1% 7% 中低9%中1502012012012012012012012012012012016/32016/72012017/320120120120120120122%23%中高28%資料來(lái)源：Wind， 低中低中中高高漂移資料來(lái)源：Wind， 35%圖30基于可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)分類的各組數(shù)量占比圖31各可轉(zhuǎn) 債持倉(cāng)時(shí)間序列（2013.3-2019.3）高中高 1%中 0%0%中低1%漂移10%無(wú)35%2

36、012013-3-312013-6-302013-9-302013-12-312014-3-312014-6-302014-9-302014-12-312015-3-312015-6-302015-9-302015-12-312016-3-312016-6-302016-9-302016-12-312017-3-312017-6-302017-9-302017-12-312018-3-312018-6-302018-9-302018-12-312019-3-31低53%無(wú)低中低高漂移資料源：Wind，資料源：Wind，4.3%上下。但從信息比來(lái)看，由于無(wú)可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)組波動(dòng)較小，其信息比遠(yuǎn)大于其余

37、幾險(xiǎn)補(bǔ)償。圖32基于可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)分類的各組年化收益（2013.3-2019.3）圖33基于可轉(zhuǎn)債持倉(cāng)分類的各組信息比率（2013.3-2019.3）5.0%4.52%4.61%2018.74.5%4.23%4.22%184.0%3.71%163.5%143.0%122.5%102.0%81.5%61.0%42.62.20.5%20.31.00.0%0無(wú)低中低高漂移無(wú)低中低高漂移資料源：Wind，資料源：Wind，除了上述三大主要券種以外，國(guó)債、企業(yè)債、可轉(zhuǎn)債、短融、城投債、金融債、A 股等細(xì)分類別均可作為債基工具化分類的參考標(biāo)準(zhǔn)，此處不予以一一展示?；诮灰讏?chǎng)所的債基工具化分類債券按交易場(chǎng)所可分為銀行間交易和交易所交易，這是考察凈值分析有效性的重要指標(biāo)之一?；趥秩闹饕灰讏?chǎng)所我們可對(duì)債券基金進(jìn)行分類，其中交225 26%19%。從時(shí)間序列來(lái)看，各分組間差異明顯，區(qū)分度明顯，表明該分類效果穩(wěn)定。表 8 基金池按交易場(chǎng)所分類標(biāo)準(zhǔn)序號(hào)類別名稱分類標(biāo)準(zhǔn)類別數(shù)量（個(gè)）1交易所0-0.42252平衡0.4-0.61293銀行間0.6-1924漂移50資料來(lái)源：Wind、 圖34基于交易場(chǎng)所分類的各組數(shù)量占比圖35各組交易場(chǎng)所時(shí)間序列（2013.3-2019.3）10%平衡漂移10%平衡銀行間19%交易所45%10.90.80.70.