基金经理资产配置能力研究——基于基金季度持仓数据分析

分析师 / 李真（执业证书编号：S0890513110002）
研究助理 / 何姗

1. 基金经理任职年限分布
本文以目前存续的短债纯债型基金、中长期纯债基金、混合债券型一级基金、混合债券型二级基金的基金经理作为研究对象。经统计，债券基金经理共596人，其中最长任职年限为15.3年，最短任职年限0.02年，平均数3.5年，中位数为2.9年。具体分布情况上，0-1年任职年限的基金经理92人（占15.2%），1-3年任职年限的基金经理225人（占37.1%，占比最大），3-5年任职年限的共146人（占24.1%），5-8年任职年限的共93人(占15.3%)，8年以上的共50人（占8.3%，占比最小）。由此可以看出债券基金经理任职年限整体较短。
本文以平均任职年限（3.5年）为期限，研究2015Q4至2019Q1债券基金经理的资产配置能力。主要评价方法是基于债券基金的季度持仓数据，通过构建胜率、贡献率两大类指标，分析债券基金经理的权益/可转债仓位调整与市场涨跌幅变动的关系。

2. 基金经理的资产配置能力研究
2.1. 市场阶段划分
在研究债券基金经理的资产配置能力前，首先分别对2015Q4至2019Q1期间的债券、股票、可转债进行市场阶段划分，分析市场走势情况。
2.1.1. 债券市场阶段

1、债券市场方面，15年10月至16年10月为债券牛市，10年期国债收益率下行，从3.2%降至2.7%；
2、16年11月至17年11月，10年期国债收益率上行至4%.，债券价格下跌；
3、17年12月至19年3月，10年期国债收益率下行至3.1%，回到2016年12月的收益率水平。

2.1.2. 股票市场阶段

1、股票市场方面，15年6月初沪深300指数登顶5380点后一路急跌，10月指数至3240点。之后市场短暂回暖，至12月指数回涨至3876点。但随后又快速下跌，16年2月指数降至2854点，较15年10月跌12%；
2、16年3月至18年1月，指数震荡上行至4381点，涨幅为53.5%；
3、18年2月至18年12月，沪深300持续下行，最后收至3038点，跌幅为30.7%。
4、19年1月至19年3月，沪深300持续上涨，收至3038点，涨幅达23%。
2.1.3. 可转债市场阶段
1、可转债市场方面，15年10月至11月中证转债指数从305点涨至345点后，之后持续下行，到16年6月指数为280点，跌幅达19%；
2、16年7月至17年9月，中证转债指数上涨至314点，涨幅达12%；
3、17年10月至18年10月，中证转债指数下跌至275点，跌幅12%；
4、18年10月至19年3月，中证转债指数持续上涨至321点，涨幅达17%。

2.2. 资产配置能力分析

权益及可转债作为债券基金的资产配置对象，在各季度的收益表现有所不同。权益市场在2015Q4、2016Q3-2017Q4、2019Q1上涨，其他各季度出现下跌。可转债则在2015Q4、2016Q3、2017Q1-2017Q3、2018Q1、2018Q3、2019Q1季度上涨，其他各季度下跌。14个季度中权益与可转债同方向涨跌的有10个，相反的仅为4个，说明两市场之间具有较强的关联性。另外，同季度权益涨跌幅基本大于可转债涨跌幅。
在各个季度中，若基金经理能够较为准确地把握各类资产的变动方向及幅度，会把更多的资金投向未来涨幅最高的资产，同时将更少的资金投向未来会出现下跌的资产，凭借优秀的资产配置能力获得优厚的回报。

债券基金经理的资产配置能力分析思路如下：
1、假设：共n个季度，第i季度权益市场上涨R[sub]si[/sub]%，可转债市场上涨R[sub]bi[/sub]%，R[sub]si[/sub]>R[sub]bi[/sub]，某债券基金在该季度的权益持仓相较上季度变动幅度为S[sub]i[/sub]%,可转债持仓相较上季度变动幅度为B[sub]i[/sub]%。

其中，P[sub]si[/sub]为该季度基金权益市值/基金净值；P[sub]bi[/sub] 为该季度基金可转债市值/基金净值。
2、构建指标
（1）胜率：
①若S[sub]i[/sub]>0，则该基金该季度具有权益配置能力，记为“1”，否则记为“0”；
②若B[sub]i[/sub]>0，则该基金该季度具有可转债配置能力，记为“1”，否则记为“0”；
③若S[sub]i[/sub]>B[sub]i[/sub]>0，则该基金该季度具有权益与可转债择优配置能力，记为“1”，否则记为“0”。
分别将各基金的各季度数值对应到相应债券基金经理，得到各基金经理的3个胜率序列，通过序列各数值之和除以数值总数目，得到权益配置、可转债配置、择优配置3个胜率值。将所有债基基金经理的3个胜率值分别进行排名，综合序列数值总数目大小以及是否覆盖牛熊市等因素，分别选取表现较优的基金经理。
(2)贡献率：
①当S[sub]i[/sub]>0，将所有在该季度加仓权益的基金的加仓幅度S[sub]1[/sub]、S[sub]2[/sub]…S[sub]m[/sub]进行排序，得到该季度该基金的排名分位数（加仓幅度越大，分位数越高），代表该季度的权益贡献率；
②当Bi>0，将所有该季度加仓可转债的基金的加仓幅度B[sub]1[/sub]、B[sub]2[/sub]…B[sub]m[/sub]进行排序，得到该季度该基金的排名分位数（加仓幅度越大，分位数越高），代表该季度的可转债贡献率；
③若S[sub]i[/sub]>Bi>0，将所有该季度加仓权益和可转债的基金加仓幅度之差（S[sub]1[/sub]-B[sub]1[/sub]）、（S[sub]2[/sub]-B[sub]2[/sub]）、…（S[sub]m[/sub]-B[sub]m[/sub]）进行排序，得到该季度该基金的排名分位数（加仓幅度之差越大，分位数越高），代表该季度的择优贡献率。
分别将各基金的各季度数值对应到相应债券基金经理，得到各基金经理的3个贡献率序列，分别将权益、可转债贡献率序列各数值乘以各对应季度的市场涨幅并加总后，再除以各对应季度市场涨幅之和；将择优贡献率序列各数值乘以各对应季度的权益和可转债市场涨幅之差并加总后，再除以各对应季度市场涨幅之差绝对值之和，得到权益配置、可转债配置、择优配置3个贡献率值。将所有债基基金经理的3个贡献率值分别进行排名，综合序列数值总数目大小以及是否覆盖牛熊市等因素，分别选取表现较优的基金经理。
3、筛选结果
将选取的权益胜率和贡献率较优的基金经理取交集，筛选出权益配置能力较优的基金经理；将选取的可转债胜率和贡献率较优的基金经理取交集，筛选出可转债配置能力较优的基金经理；将选取的择优胜率和贡献率较优的基金经理取交集，筛选出择优配置能力较优的基金经理。最后再取一次交集，可以得到各项配置能力均强的基金经理。

具体数据处理中需说明的如下：
（1）纯债基金和12年以后的混合一级债基仅能配置可转债，不能配权益，但可能因可转债转股被动持有股票，我们不将该类权益持仓考虑在本次研究范围内；
（2）为尽量实现结果的有效性，若某季度某类资产涨跌幅很小，且区间波动较小，则属于正常波动，不应作为该类资产权益配置能力的考察区间。因此我们设置涨跌幅阈值（-2%，2%），若某类资产某季度涨跌幅在该阈值，则该季度剔除出分析范围。
同理，若某债基的调仓幅度非常小，属于正常调仓范围，不能说明其具有配置能力，因为也应做相应处理——当调仓方向与市场涨跌一致，且幅度绝对值超过阈值（设为1%），才能视为具有配置能力。
并且，考虑到调仓幅度计算中若上一季度仓位过小时，会引起数值过大，失去比较意义。故设置若上一季度权益/可转债的仓位≤1%，则视为仓位为1%；同时若该季度权益/可转债仓位小于1%，视为调仓幅度为0。
特别说明，当某季度某基金的某类资产调仓幅度=0，若该类资产该季度上涨，视为该基金不具有资产配置能力，而若该类资产该季度下跌，则视为该基金具有资产配置能力；
（3）考虑到产品成立或更换基金经理时，基金经理一般需3个月左右时间进行建仓或调仓，故不将各基金经理在任职某基金的前三个月纳入考虑；
（4）在计算可转债、择优胜率及贡献率时，剔除所有季度可转债仓位均为0的基金，以排除实际不以可转债为投资标的的基金；
（5）为避免样本过少引起的胜率及贡献率值有效性缺失，仅将权益、可转债、择优的胜率序列中数值总数目≥10、权益和可转债的贡献率序列中数值总数目≥7、择优贡献率序列中数值总数目≥4的基金经理纳入筛选范围内。
（6）在贡献率维度，另构建一个指标——各调仓方向正确的季度基金加/减仓幅度排名的波动率指标（以标准差计算），在最后对筛选基金经理时，若贡献率数值较大，但排名波动率较大时，则不认为具有较高的贡献率。
（7）在阐述本文分析思路中，为表达明晰，仅举例当权益和可转债均涨的情形，实际上两者同跌或一涨一跌的市场情况均以相似逻辑纳入计算。
2.2.1. 权益配置能力分析

权益配置能力研究的对象为混合二级债基，研究区间剔除了2016Q2、2016Q4两个权益市场变动较小的阶段，计算各基金经理权益配置的胜率及贡献率。
经计算，132名考察基金经理中权益配置胜率最大为92%，最小为20%，平均数为57%，中位数为58%。106名考察基金经理中权益配置贡献率最大为82%，最小为0.5%，平均数为47%，中位数为48%。
我们首先将权益胜率由大到小排序后依次筛选基金经理，若基金经理权益贡献率小于平均值，则剔除该基金经理，且若权益胜率十分接近，则优先选择权益贡献率较高的基金经理。由此得到权益配置能力较强的10名基金经理。

2.2.2. 可转债配置能力分析

可转债配置能力研究的对象为混合一级、二级债基、纯债基金，研究区间剔除了2017Q1、2018Q4两个可转债市场变动较小的阶段，计算可转债配置的胜率及贡献率。
经计算，207名考察基金经理中可转债配置胜率最大为85%，最小为10%，平均数为49%，中位数为50%。151名考察基金经理中可转债配置贡献率最大为81%，最小为0.3%，平均数为41%，中位数为41%。
我们首先将可转债胜率由大到小排序后依次筛选基金经理，若基金经理可转债贡献率小于平均值，则剔除该基金经理；且若可转债胜率十分接近，则优先选择可转债贡献率较高的基金经理。由此得到可转债配置能力较强的10名基金经理。

2.2.3. 权益资产和可转债资产之间的择优配置能力
权益资产和可转债资产之间的择优配置能力研究的对象为混合二级债基，研究区间剔除了以上2016Q2、2016Q4、2017Q1、2018Q4四个阶段，计算择优配置的胜率和贡献率。
经计算，105名考察基金经理中择优配置胜率最大为50%，最小为4.35%，平均数为17%，中位数为17%。32名考察基金经理中择优配置贡献率最大为83%，最小为20%，平均数为48%，中位数为48%。
我们首先将择优胜率由大到小排序后依次筛选基金经理，若基金经理择优贡献率小于平均值，则剔除该基金经理，且若择优胜率十分接近，则优先选择择优贡献率较高的基金经理。由此得到择优配置能力较强的10名基金经理。

根据上述结果，基金经理叶瑜珍、郑迎迎、袁媛、陈玮综合资产配置能力较强。
本文以债券基金季度持仓数据进行资产配置能力研究，因季度数据样本量较少、区间跨度较长，之后将以基金净值数据维度进一步研究基金经理的资产配置能力。