基金选股能力因子应用.docx

基金深度报告 核心观点：本文在业绩分解模型引入风格因素，将基金超额收益中的选股以及配置项重新拆分构建长期能力因子。增强后的长期能力因子组合相对主动权益基金指数年化超额 10.96%，信息比 1.49。同时在各类基金中均有增强效果，在行业均衡和行业轮动基金内分别增强 8.36%和 6.62%，在风格轮动和成长基金内分别增强 3.83%和 3.64%。在主题基金中也有相比传统绩优因子更好的增强效果，相比中证 TMT 指数，优选科技基金组合年化超额 18.94%。 一、基金选股和配置收益的另一角度拆分 个股风格划分 本报告将对《基金长期能力因子构建——从选股和择时角度》中的业绩拆分方法继续进行进一步研究，在上篇报告中，我们基于 Brinson 模型，结合行业指数以及主动权益基金视角，构造了 行业择时三层业绩分解模型，将基金超额收益拆分为交易、选股、行业配置和择时四个分项。最终我们构建的长期能力选基因子包含 TM 模型构造的择时项以及业绩分解模型构造的行业配置和交易两项。 在上篇报告已完成的业绩分解模型基础上，本篇报告我们将引入风格因素，将基金超额收益中的选股以及配置项从另一角度拆分，从而将基金的选股和配置超额收益从行业和风格两个角度进行分解，并且引入交叉项，从而分解成行业选股、行业收益、风格选股、风格收益、行业-风格选股和行业-风格收益八个分项。 图表1： 基金收益拆分方法 ： 在基金的风格上，我们借鉴晨星的股票风格分类，将股票按照市值分位大盘、中盘和小盘三类，按照财务指标分为价值、均衡和成长三类，股票分类总计九类。 价值因子：50%BP+50%EP 成长因子：50%ROE 单季度同比增长+50%净利润单季度同比增长 基金深度报告 对于上述价值和成长因子通过排序打分，并综合指标得分得到股票成长、价值得分 OGS 和 OVS。对于市值，将股票按照其总市值进行降序排列，计算各股票对应的累计市值占 全部股票累计总市值的百分比 Cum-Ratio,且 0<Cum-Ratio≤100%。 大盘股：累计市值百分比小于或等于 70%的股票，即满足 Cum-Ratio≤70%。 中盘股：累计市值百分比在 70%-90%之间的股票，即满足 70%<Cum-Ratio≤90%。 (3)小盘股：累计市值百分比大于 90%的股票，，即满足 Cum-Ratio>90%。 在完成规模分类的基础上，把大盘、中盘和小盘分别作为一个“打分集合”，对其中的股票衡量价值得分和成长得分。 使用 VCG=OGS-OVS 作为股票的价值-成长分位，当 VCG 小于价值阈值定义为价值型，大于成长阈值定义为成长型，中间区间划分为混合型。 在股票规模分类基础上，分别确定大盘股、中盘股、小盘股的价值门限值和成长门限值使得在上述每一规模分类中，价值型、混合型、成长型股票的流通市值合计各占总流通市值的三分之一。 X（价值-成长得分）轴： ???????? = 100 ? [1 + (?????? ? ????(????????))/(????(????????) ? ????(????????))] Y（市值得分）轴： ???????? = 100 ? [1 + (ln(??????) ? ln(??????))/(ln(??????) ? ln(??????))] 图表2： 晨星投资风格箱 图表3： 晨星风格划分方法 ：晨星、 晨星、 基金风格划分 基于 1.1 的个股风格划分，在每个基金半年报和年报报告期个股均有对应的价值和成长分数，因此对于基金计算市值得分和风格得分： 基金深度报告 ???????? = ∑ ???? ???? ??=1 ???????? = ∑ ???? ???? ??=1 对于单期风格，定义 125、175 为价值-均衡阈值和均衡-成长阈值，同时为了防止基金经理更换导致基金风格变化，将基金经理 ID-基金进行合并标签，对于基金经理 ID-基金过去两年的时点风格进行划分，当两年 4 期风格均为价值则基金分类为价值，均为成长则基金分类为成长，均处于 125-175 之间择时风格均衡基金，其余基金分类为风格轮动基金。 本文的讨论重心在于基于业绩拆分框架构造的多类因子对于基金未来业绩预测的效应。由于将基金分类过于细化会导致各分项内部基金品种较少，造成因子的泛化能力下降，因此我们对基金的风格分类仅集中在价值-均衡-成长三类。 图表4： 各风格基金数量变化 图表5： 各风格基金规模变化 ： 、 、 行业和风格选股及配置因子的构造 和我们在上篇报告中对基金的收益拆解类似，将 t 期基金池基金股票持仓取平均得到基准持仓并根据中信行业以及风格分类进行分组统计(*)，I 为基金个数： ???????????????? = ∑ ???????????