因子超额收益分解方法介绍.docx

目 录 因子超额收益分解介绍 4 在基金业绩归因中的应用方法 5 新版因子的因子收益 5 新版因子的收益贡献 6 新因子对哪些基金的超额收益贡献最高 8 因子相关性分析 10 因子超额收益分解实例 12 基金 A：显著暴露于小市值风格的量化基金 12 基金 B：兼顾回撤控制和小盘价值风格的选股型基金 15 风险提示 18 图目录 图 1 总市值、非线性市值、贝塔、波动率因子收益(2010/1/1 至 2023/4/30) 5 图 2 流动性、动量、长期反转、股息率因子收益(2010/1/1 至 2023/4/30) 5 图 3 估值、盈利收益率、增速、杠杆因子收益(2010/1/1 至 2023/4/30) 5 图 4 盈利波动、盈利质量、盈利能力、投资质量因子收益(2010/1/1 至 2023/4/30) 5 图 5 总市值、非线性市值、贝塔、波动率因子收益(2020/1/1 至 2023/4/30) 6 图 6 流动性、动量、长期反转、股息率因子收益(2020/1/1 至 2023/4/30) 6 图 7 估值、盈利收益率、增速、杠杆因子收益(2020/1/1 至 2023/4/30) 6 图 8 盈利波动、盈利质量、盈利能力、投资质量因子收益(2020/1/1 至 2023/4/30) 6 图 9 高仓位主动股混基金平均风格因子贡献情况（2020/1/1 至 2023/4/28） 7 图 10 高仓位主动股混基金风格因子收益绝对值的最大值（2020/1/1 至 2023/4/28） 8 图 11 新版模型各因子暴露相关系数热图（2023/4/28） 11 图 12 新版模型各因子收益相关系数热图（2020/1/1 至 2023/4/28） 11 图 13 基金经理风格因子收益兼顾排名靠前情况（单位：次，2020/1/1 至 2023/4/28） .....................................................................................................................................12 图 14 基金 A 超额收益分解结果（2020/1/1 至 2023/4/28） 13 图 15 基金 A 风格暴露平均分位点（2020/1/1 至 2023/4/28） 14 图 16 基金 A 经典版与新版因子分解结果对比（2020/1/1 至 2023/4/28） 15 图 17 基金 B 超额收益分解结果（2020/1/1 至 2023/4/28） 16 图 18 基金 A 风格暴露平均分位点（2020/1/1 至 2023/4/28） 17 图 19 基金 B 经典版与新版因子分解结果对比（2020/1/1 至 2023/4/28） 18 在本系列的第一篇报告中，我们介绍了主动权益基金的分析框架，其中提到了业绩归因是权益基金业绩分析中重要的一环。而因子超额收益分解，是目前业界中最为广泛使用的业绩归因方法之一。因此在本篇报告中，我们将对因子超额收益分解方法进行介绍。 因子超额收益分解介绍 自 1960 年代资本资产定价模型（CAPM 模型）被提出以来，该模型受到了业界的广泛关注及使用。但随后研究发现，除了市场因素以外，股票的回报率还有其他的一些影响因素，因子投资开始逐渐兴起。Barr Rosenberg 于 1974 年提出，公司的财务数据、行业属性和股票历史回报等特征都能对股票收益率起到解释作用，并于 1975 年发布了BARRA USE1 模型。随后 BARRA 模型不断迭代更新，并分别于 1985 年、1997 年和2011 年相继发布 USE2、USE3、USE4 版本。 目前国内市场上被广泛用于业绩归因的因子模型，主要是 MSCI 于 2013 年发布的针对中国股票市场的风格因子模型 CNE5 模型（下文简称经典版模型）。而 2018 年 8 月，MSCI 发布了中国股票市场的最新风格因子模型 CNE6 模型（下文简称新版模型），在风格因子层面上对经典模型进行了修改和完善，建立了三层风格因子体系，包含 9 个一级因子，20 个二级因子和 46 个三级因子。 在下文中，我们将根据公开数据与材料 因子数据，对公募股混基金进行基于BARRA 新版因子的因子超额收益分解，并通过实例分析来展示如何使用该方法来分析基金经理的超额收益来源。 下表为经典版因子与新版因子的因子计算方法对比。站在增强因子超额收益分解模型解释力度的角度，我们选取了 16 个二级因子进行构建，这 16 个二级因子涵盖了经典 模型原有的 10 个因子，并在此基础上增加了 6 个新的解释因子，而原