2023年金融工程专题报告 主动权益基金的收益来源介绍

1. “CT&CS”风格绩效归因模型介绍

“CT&CS”模型是从风格角度切入，对基金进行绩效归因的方法，最早由 Kent Daniel，Mark Grinblatt，Sheridan Titman 及 Russ Wermers 在“Measuring Mutual Fund Performance with Characteristic-Based Benchmarks”一文中提出。该方法的思路类似于 著名的 Brinson 模型。它根据基金持仓股票的风格特征及其变化，将基金收益拆解成风 格收益（AS）、风格择时（CT）和风格选股（CS）。因而，我们称其为 Brinson 模型的 升级版。

【资料图】

2. 主动权益基金的收益来源：AS、CT or CS？

2.1 主动权益基金分类标签简介

要拆分 AS、CT 和 CS 对主动权益基金的收益贡献，第一步自然要将主动权益基金 分类。根据海通量化团队的基金分类方案，我们在每年 1、3、4、7、8、10 月底，按 如下规则更新主动权益基金的分类标签。 定期筛选最近 8 个季报均完成披露，且季均股票仓位大于 60%的普通股票型、偏 股混合型、灵活配臵型基金作为主动权益样本池。随后，在样本池内计算产品的各项持 仓指标，采用绝对阈值和相对阈值结合的方法将其贴上分类标签。

从赛道分布的角度，我们将基金分为轮动型、单赛道、双赛道和全市场四种类型。 首先，定义板块2权重变动为最近 4 个中报（年报）的板块持仓环比变动绝对值的均值， 再按板块求和。若板块权重变动大于 70%且第一大板块持仓均值小于 70%，则划分为轮动型。其次，在剩余的基金中，若第一、第二大板块持仓均值分别大于 50%、小于 30%，则划分为单赛道；若第一、第二大板块持仓均值都大于 30%且合计大于 80%， 则划分为双赛道。最后，不属于前三类的基金则归为全市场类型。

从风格偏好的角度，我们给产品贴上了大小盘、价值-成长风格的分类标签。 首先，计算个股的市值、估值、成长因子，并在全 A 中升序排列得到因子分位点。根据 中报（年报）的个股持仓比例，计算因子分位点的加权平均，得到产品层面的风格暴露。 为防止标签分类结果与调研感受有较大出入，我们会主观调整每一期的划分阈值。

由此可见，主动权益基金近几年整体偏向大盘成长风格，仅用“成长”二字去刻画 这群数量众多的群体未免显得过于粗糙。因此，我们还对价值和成长两类产品进行了风 格细化。划分逻辑主要根据产品在估值、盈利、成长、景气方面的因子暴露排名分位点， 具体细节可联系报告作者。

而在价值风格内部，被贴上深度价值和质量价值的主动权益产品数量占比分别为 39.77%和 32.39%，未被贴上前两类标签的价值产品则归为均衡价值，数量占比 27.84%。

2.2 风格和选股能力是影响主动权益基金收益的关键

和使用 Brinson 分解时，关注基金收益主要来自资产配臵、行业配臵还是个股选择 类似，在对主动权益基金贴上风格标签后，我们先从整体的角度考察 AS、CT 和 CS 对 主动权益基金收益的贡献大小。

从 2019 年 2 季度开始，主动权益基金持仓收益开始超越 3 个宽基指数。我们认为， 2019-2020 年期间，大盘股占优，上述特征表明，主动权益基金在大市值上有较高暴露。 2021 年，风格切换，逐渐由大盘转向中小盘。此时，主动权益基金的持仓收益趋于沪 深 300 和中证 500 的平均水平。我们认为，这说明，权益基金的持仓市值开始下沉， 但大盘股在持仓中仍占据较大比例。 根据风格绩效归因模型拆解主动权益基金的持仓收益，单期而言，AS（风格收益） 是最主要的收益来源，但时间序列上并不稳定。CT（风格择时）和 CS（风格选股）对 收益的影响显著小于 AS，且大部分时间有正贡献。长期来看，风格收益和风格选股是 影响基金业绩最主要的两个因素，风格择时对基金业绩影响有限。

具体地，2014 年年报-2022 年 3 季报，AS 均值为 1.39%，为三者中最高，但胜率 较低，仅为 53.13%。 CT 胜率较高，超过 60%，但各期均值仅为 0.34%。风格择时贡献较差的时间段为 2016 年底-2017 年初及 2018 年底，贡献较好的时间段为 2017 年和 2019 年。前者多 为市场风格发生转换的初期，后者则是市场已完成风格切换，新风格开始的早期。这表 明，基金的风格调整常常存在滞后，会在市场发生风格切换的初期经历一定的阵痛。此 后，随着市场风格确定性的增强，大部分基金能迅速调整以适应新的风格。也正是由于 这种滞后性的存在，2021 年以来，当市场风格切换加快后，基金的风格择时准确率显 著下降，CT 大部分时间都对收益产生了负面影响。 CS 各期均值为 1.32%，与 AS 接近。这表明，长期来看，CS 也是影响基金业绩的 关键因素。此外，CS 胜率高达 81.52%，说明过去几年，权益基金在某种确定的风格 下，确实具备较优的选股能力。

从归因指标的截面标准差来看，CS 的分化明显高于 CT。这表明，选股能力上，主 动权益基金之间差异较大；而风格择时上，不同产品之间的能力分化较小。

2.3 不同类型基金的风格绩效归因

2.3.1 不同价值/成长属性基金的风格绩效归因

不同价值/成长属性基金的风格收益（AS）整体较为接近，但会随市场风格的切换 而波动。2019-2020 年，四类基金的风格收益都较高，均超过 50%； 2021-2022 年，四类基金的风格收益均大幅降至 0 以下。四类基金的风格收益胜率也较 为接近，季度胜率4均在 50%左右。 此外，在不同市场环境中，风格与环境匹配的基金，其 AS 往往略高于其他基金。 例如，2015-2016 年，市场风格偏向均衡。此时，均衡型基金的风格收益最高，区间累 计 AS 为 29.75%。2017-2018 年，价值风格占优。该阶段，价值型和价值成长型（GARP） 基金的风格收益明显高于其他两类基金。2019-2020 年，市场风格转向成长。此时，成 长型基金的风格收益最高，累计 AS 达 78.59%；均衡型基金次之，为 69.61%；价值成 长和价值型基金最低，分别为 54.94%和 53.26%。 全区间而言，均衡型基金的累计 AS 及季度 AS 胜率最高，分别为 46.87%和 53.1%。 这表明，从长期配臵的角度，均衡型风格或是较优选择。成长型基金的累计 AS 接近于 均衡型基金，为 46.15%，但胜率略低。价值成长型基金的累计 AS 及季度 AS 胜率相 对较低，分别为 33.92%和 50.0%。

四类基金的风格择时（CT）能力相当，各阶段胜出的基金类型不同，并无哪类基 金具备持续超越其他类型的择时能力。具体地，2015-2016 年，价值型基金的风格择时 贡献较高；2017-2018 年，成长和均衡型基金的贡献较高；2019-2020 年则相反，价值 成长和价值型基金的择时贡献更高；2021-2022 年，仅价值型基金具有正的风格择时收 益，其余三类基金的风格择时收益均为负。长期来看，2015-2022 年，均衡型基金季度 风格择时胜率为 65.6%，略高于其他三类基金。 四类基金的风格选股（CS）能力相当，不存在某一类基金持续优于其他类基金的 情况。2021 年以前，风格选股对四类基金的业绩均具有显著的提升效果。具体地， 2015-2018 年，价值成长型基金的 CS 最高，为 44.18%，其他类型基金的 CS 均在 20%左右；2019-2020 年，成长型基金的 CS 最高，为 22.50%，其他类型基金的 CS 则位 于 10%-20%之间。2021 年以来，四类基金的风格选股收益均所有下降。其中，均衡型 和价值型基金的 CS 仍为正，分别为 2.47%和 0.18%，成长和价值成长型基金的风格选 股收益则小于 0。 从归因结果的截面标准差来看，不同价值/成长属性基金的风格绩效分化程度和特 征相近。四类基金均在选股能力（CS）上有较大分化，而在风格收益（AS）和风格择 时（CT）上分化较小。

2.3.2 不同市值类型基金的风格绩效归因

具体地，2015-2016 年及 2021-2022 年，小盘风格占优，此时小盘基金的风格收 益（AS）最高，两个区间的累计 AS 分别为 46.09%和 0.17%；2017-2020 年，大盘风 格鲜明，相应地，大盘基金的风格收益更高，区间累计 AS 达到 45.98%，显著高于中 盘和小盘基金的 27.88%和 9.06%。 风格择时（CT）上，2021 年以前，小盘基金的表现优于其他两类基金。2015-2020 年的累计 CT 为 18.35%，高于大盘和中盘基金的 7.85%和 13.36%。2021 年以来，小 盘基金的择时贡献有所下降。仔细观察这一阶段各报告期的归因结果可以发现，小盘基 金的风格择时收益主要在 2021 年底为负，2022 年仍有稳定的正向贡献，累计值为 2.04%，高于大盘和中盘基金的 0.33%和 0.75%。 风格选股（CS）上，2021 年以前，大盘基金表现最优，小盘基金最差。2015-2020 年，大盘基金的累计 CS 为 53.57%，高于中盘和小盘基金的 40.52%和 32.73%。2021 年以来，大盘基金的选股收益贡献显著下滑。2021-2022年，大盘基金累计CS为-2.10%， 低于中小盘基金。

综上所述，风格绩效归因的单期结果表明，AS（风格收益）是主动权益基金最重 要的收益来源，但它并不稳定，随市场行情的切换而波动。CT（风格择时）和 CS（风 格选股）对收益的影响显著小于 AS，但大部分时间都有正贡献。长期而言，风格收益 和风格选股是影响基金业绩最主要的两个因素，而风格择时的影响相对有限。分类型来看，各类基金的风格收益均随行情切换而波动，通常在相应风格的行情中具备更高的风 格收益。不同类型基金的风格择时和选股能力相近，并不存某一类基金的风格择时或选 股能力持续优于其他类型的情况。

3. 风格择时和风格选股能力的持续性

3.1 主动权益基金整体的风格择时和选股能力持续性考察

风格收益（AS）通常在短期内较为持续，但中长期的持续性较差。

具备较强风格择时（CT）能力的基金较为稀缺。按 2015 年的 CT 将基金划分成 4 个梯队，第 1 梯队的基金在之后的 2016-2019 年，继续保持着领先的 风格择时能力；但 2020 以来，这一领先优势渐渐丧失；其他梯队基金风格的择时能力 较不稳定。进一步按 2019 年的 CT 划分梯队，基金风格择时能力几乎很 难保持。我们认为，在本文考察区间的早期，存在一定比例的基金可能有着较优的风格 择时能力，但随着时间的推移，风格择时对业绩的贡献同样变得很不稳定。

主动权益基金的风格选股能力同样不具备较强的持续性。按 2015 年的 CS 划分，仅第 3 梯队能维持在中上游水平，其余梯队的选股能力均不稳定。若按 2019 年的 CS 划分，第 1 梯队的选股能力于 2019-2021 年保持领先，但到了 2022 年 也难以为继，下滑至所有梯队的最后一位。

3.2 单只基金的风格择时和选股能力持续性考察

即使逐一考察单只基金，具备突出且稳定风格择时能力的也是极少数。

进一步考察不同风格类型主动权益基金的风格择时和风格选股能力的持续性。若某 只基金的 CT（或 CS）排名前 1/2 的季度数占比超过 60%，则该基金具备稳定且良好 的风格择时能力（或风格选股能力）；反之，若某只基金的 CT（或 CS）排名后 1/2 的 季度数占比超过 60%，则该基金并不具备稳定的风格择时能力（或风格选股能力）。

3.3 部分机构具备稳定的风格择时和风格选股能力

机构层面，风格收益仍不稳定，随市场行情切换而波动。2015 年及 2019-2020 年，所有机构都取得了正 AS，且每年的 AS 均值超过 30%。2016-2017 年 及 2022 年，机构的风格收益较低。尤其是 2016 和 2022 年，所有机构的 AS 都小于 0， 均值低于-15%。2021 年，尽管所有机构 AS 都为正，但均值仅为 5.80%。 2015 年、2017 年及 2020 年，机构之间的风格收益分化较大。其余年份，尤其是 近 2 年，分化则较小。

不少机构具备持续的风格择时和风格选股能力。2015-2022 年，风格择时收益大于 0 的年份占比在 80%及以上的机构5共 28 家，占比超过 30%；风格择时收益大于 0 的 年份占比在 60%-80%（不含）之间的机构共 39 家，占比接近 45%。 不过，风格选股能力持续性较为突出的机构数量小于风格择时维度。2015-2022 年， CS 大于 0 的年份占比在 80%及以上的机构共 15 家，占比为 17%。大部分机构落在 60%-80%（含）区间，合计共 54 家机构，占比超过 60%。

综合以上两个维度，我们发现，部分机构在择时和选股这两项能力上均具备持续性。 这类型机构共 20 家，占比为 22.7%。仅在单项能力上具备持续性的机构共 42 家（占 比 57.8%）。其中，风格择时能力和风格选股能力持续的机构分别有 26 家（占比 29.6%） 和 16 家（18.2%）。

综上所述，我们认为，主动权益基金整体的风格择时或风格选股能力都不具备很强 的持续性。但就个体而言，确实也存在少部分基金具备稳定良好的风格择时或风格选股 能力。相对而言，大盘基金中，风格择时和选股能力稳定良好的基金占比较高。若从机 构层面考察，约有 23%的机构同时具备稳定良好的风格择时和选股能力。

4. 风格绩效因子的选基能力

接下来，本文尝试将风格绩效归因的结果运用于 FOF 组合的构建，测算不同风格 绩效因子的选基效果。

4.1 单因子选基效果

在检验单因子效果时，我们只针对全市场型基金。具体地，根据过去 1 年的 AS、 CT 或 CS 均值，将基金分成 5 组，组别 1-5 分别对应因子值由高到低。这些基金采用 等权的形式构成 5 个 FOF 组合。换仓频率统一为季度，换仓时点为每季度末 6。

4.2 关于增强风格绩效因子选基效果的思考

风格收益（AS）和风格择时（CT）因子的选基效果较差，风格选 股（CS）因子的选基效果较好。下文将在此基础上，通过优化风格基准、分类别选基 及因子组合选基的方式，增强 CS因子的选基效果。

风格绩效因子的组合使用

如果希望同时利用 CS 和 CT 因子构建 FOF 组合，则需要注意，由于 CS 对基金收 益的影响更强，因而，放宽 CS 的筛选条件，FOF 组合的业绩将显著下滑。所以，我们 建议，设臵严格的 CS 筛选条件，辅以 CT 进一步甄别绩优基金。此外，由于 2019 年 以前主动权益基金数量较少，因而部分阶段很难找到 CS 和 CT 同时较强的产品。因此， 本文仅测试了 2019 年以来组合使用风格绩效因子进行择基的效果。

综上所述，我们认为，AS 和 CT 因子的选基效果不佳，CS 因子则具备一定的选基 效果。此外，优化风格基准、分类别选基和因子组合选基的方式，均能不同程度地增强 风格绩效因子的选基效果。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

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