Campisi归因模型核心因子构建及收益表现 [page::2][page::3]

• 构建五因子：久期因子(level)、利率曲线结构(slope)、信用利差因子(credit)、违约因子(default)、可转债因子(convertible)。

- 期限结构因子表现最好，稳定收益明显；可转债因子波动最大，具股票属性特征。

多因子回归结果与因子显著性分析 [page::3][page::4][page::5]

| 因子 | 暴露度中位数 | p值中位数 |
|-----------|--------------|-----------|
| alpha | 0.0002 | 0.1223 |
| level | 0.3939 | 0.0000 |
| slope | 0.1191 | 0.0000 |
| credit | 0.3084 | 0.0081 |
| default | 0.0496 | 0.2001 |
| convertible| 0.0082 | 0.1299 |

| 债基类型 | 拟合优度中位数 | alpha暴露度 | level暴露度 | slope暴露度 | credit暴露度 | default暴露度 | convertible暴露度 |
|-----------------|----------------|-------------|-------------|-------------|--------------|---------------|-------------------|
| 短期纯债型基金 | 0.785 | 0.0000 | 0.2956 | 0.1338 | 0.2896 | 0.0664 | 0.0029 |
| 中长期纯债型基金 | 0.703 | 0.0001 | 0.3745 | 0.1336 | 0.2870 | 0.0516 | 0.0047 |
| 混合债券型一级基金| 0.445 | 0.0003 | 0.4983 | 0.0800 | 0.4814 | 0.2388 | 0.1152 |
| 混合债券型二级基金| 0.473 | 0.0007 | 0.4511 | 0.0197 | 0.3725 | 0.0299 | 0.2354 |

• 模型对纯债型基金拟合优度较高（0.7以上），对混合型债基拟合较低，说明纯债型因子解释力强。

- 久期、利率曲线结构和信用利差因子在所有债基类型中最显著。

• 违约因子和可转债因子在混合债基中特别显著，符合其配置特征。

- 混合债基alpha暴露度高于纯债型，权益资产带来更多alpha可能。

私募债基Alpha遴选策略构建与回测表现 [page::6][page::7]

| 统计指标 | 策略组合 | 固定收益策略指数 |
|----------------|----------|------------------|
| 区间收益率 | 55.68% | 25.33% |
| 年化收益率 | 8.51% | 4.25% |
| 年化波动率 | 2.25% | 1.08% |
| 最大回撤 | -1.39% | -0.97% |
| 卡玛比率 | 6.13 | 4.40 |
| 夏普比率 | 2.22 | 0.70 |

• 通过月度回归净值数据计算alpha，剔除风险因子影响。

- 选取alpha排名前20%的基金构建组合，回测时间2016-2021年。

• 策略组合显著跑赢基准，收益率和夏普均明显优越。

- 该方法验证了基于净值Campisi模型剥离alpha用于私募债基筛选的有效性。

历年策略组合收益对比 [page::7]

• 策略组合在2016-2021年各年均优于固定收益策略指数，彰显策略稳定性和持续超额收益能力。

报告详尽分析——《净值 Campisi 业绩归因及私募债基遴选策略构建》

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一、元数据与概览

• 报告标题：《净值 Campisi 业绩归因及私募债基遴选策略构建》

- 作者与机构：张青、余景辉，华宝证券研究创新部，执业证书编号分别为S0890516100001和S0890519120001。

• 发布日期：报告页未注明具体发布日期，但文内回测区间截至2021年5月，且相关研究报告时间可作为参考。

- 研究主题：针对固定收益类型，尤其是债券基金（公募及私募）的业绩归因问题，构建基于净值的Campisi业绩归因模型，进而设计并验证私募债基的alpha遴选策略，实现金融工程下的债基投资优化。

• 核心论点：

- 固定收益基金在FOF配置中举足轻重，债权资产作为“固收+”基础，业绩归因尤其关键。
- 由于债券基金披露数据相对有限，尤其私募债基仅有净值数据，透过净值维度构建业绩归因模型成为必要。
- 基于Campisi模型分解得到五因子（久期、利率曲线结构、信用利差、违约和可转债因子），对公募债基回归拟合均优。
- 以私募债基为样本，用剔除风险因子的alpha作为能力衡量并项目遴选，回测验证策略有效。

• 报告目的：提出一套科学有效的固收基金（重点为债基）业绩归因方法及alpha遴选策略，指导投资者识别高质量私募债基，实现更优的资产配置效果。

- 风险提示：基于量化模型，或有模型设定偏差存在。

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二、逐节深度解读

2.1 固定收益基金业绩归因背景（引言与投资要点）

报告起初强调固定收益基金在FOF产品配置中的重要地位，着重于“固收+策略”盛行的时代背景。债券资产作为“固收+”的基础，需要使用更为精细的业绩归因模型来识别基金经理的“alpha管理能力”，剥离其运气因素，实质性反映管理人的投资能力[page::0][page::2]。

特殊性在于债券基金尤其是私募债基数据披露有限，公开持仓并不充足，公募通常只公开5大重仓债券，私募更是只有净值。传统基于持仓的归因模型时效性差，因此选择从净值出发构建因子模型成为本报告核心创新点[page::0][page::2]。

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2.2 Campisi归因模型核心构建（章节1及子章节1.1）

• 模型基础：Campisi模型为固定收益产品中的经典归因框架，将债券收益理解为票息收入和价格变化的和，价格变化进一步分解为国债效应、利差效应和选券效应。上述影响因素可对应债券的久期、利率曲线、信用风险等核心风险变量[page::2]。
• 因子设计：报告梳理五个经济金融视角关键因子：

- 久期因子(level)：衡量利率整体变动对组合影响，类似权益市场的市场beta，久期越大组合波动越大。使用中债国债总财富指数表示，剔除信用风险影响。
- 利率曲线结构因子(slope)：刻画不同期限利率相对变化，反映期限结构变动对组合的影响。通过构造买入中债中短期债券指数、卖出中债长期债券指数，在保证久期中性（避免共线性）的情况下实现。
- 信用利差因子(credit)：买入中债企业债AAA指数、卖出中债国开债券指数，剔除久期后反映信用利差变动影响。
- 违约因子(default)：买入中债高收益企业债指数、卖出中债企业债AAA指数，反映不同信用级别间的利差变动，弥补信用利差因子的不足。
- 可转债因子(convertible)：通过中债转债指数与中债国债总财富指数等比例构建，用于捕捉债基中可转债等带有权益属性资产的影响。

该因子体系全面考虑债基核心风险收益驱动因素，结构科学合理，兼顾了纯债与混合债各种类型的特征[page::2]。

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2.3 因子表现及多因子回归测试（章节1.2）

• 因子历史表现（图1）：

- 期限结构因子（slope）长期收益较好且稳定。
- 可转债因子波动最大，走势类似股票，说明其权益属性特征明显。
- 其他因子均表现出一定程度收益增长[page::3]。

• 因子相关性（表1）：

- 五因子之间相关性普遍较低（最高相关系数0.37，最低几乎为0），说明多因子回归时不存在明显多重共线性问题，适合同时纳入模型[page::3]。

• 多因子回归模型设计：

- 以债基收益率为因变量，五因子收益率为自变量，采用多元回归形式\[y=\alpha+\beta x + \epsilon\]。
- 主要用公募债基周频数据测试，排除存续不足一年基金。

• 拟合优度结果（图2及表3）：

- 全样本回归拟合优度中位数及均值均在0.6以上，说明该五因子模型能够较好解释债基收益变化。
- 分子类别看，纯债型拟合优度高（均超过0.7），混合债基拟合优度较低（不足0.5），混合债基中权益资产影响未在该因子模型中得到充分解释[page::3][page::4][page::5]。

• 因子暴露度和显著性（表2、4、5）：

- 久期（level）、期限结构（slope）和信用利差（credit）因子显著且暴露度较强，体现利率及信用利差为债基最重要风险因子。
- 违约(default)和可转债(convertible)因子对混合债基更有效，应主要关注混合型基金。
- alpha整体在全样本中不显著，需要合理遴选基金才能发掘alpha[page::4][page::5]。

• 子类别债基分析：

- 纯债基金force同模型拟合效果好，管理过程较为稳定。
- 混合债基因权益资产影响，模型拟合变差，需搭配持仓数据辅助归因。
- Alpha值混合债基偏高，说明权益属性增强了基金的alpha生成能力[page::5]。

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2.4 私募债基alpha遴选策略构建及回测验证（章节2）

• 经济意义：业绩归因模型扩展詹森指标，利用alpha识别基金经理特质能力。

- 基于Campisi净值归因模型设计私募债基alpha筛选策略。私募基金净值数据相对独立和可用，适合应用该归因框架。

• 策略流程：

- 按月末对全部私募债基净值数据进行近3年5因子回归，剔除风险因子后提取alpha。
- 选取alpha排名前20%的基金构建等权组合。
- 绩效表现与基准融智固定收益策略指数进行对比。

• 回测时间跨度2016年1月至2021年5月[page::6]。

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2.5 回测结果分析（图3、表6、图4）

• 累积净值增长（图3）：

- 策略组合净值显著跑赢基准，表现出持续超额收益。

• 统计指标（表6）：

- 区间收益率55.68%显著优于基准的25.33%。
- 年化收益率8.51%高于4.25%。
- 年化波动率仅2.25%，较基准略高，但最大回撤和风险调整指标（卡玛比率6.13，夏普2.22）均优于基准，表现更稳健。

• 历年收益稳定增长（图4）：

- 每个年度策略组合收益均超越基准，尤其2019年爆发较明显，体现管理人的alpha能力有助于超额收益稳定实现[page::6][page::7]。

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2.6 结论总结（章节3）

• 成功构建基于Campisi的基于净值的五因子归因模型，因子合理且拟合优度高。

- 三大因子（久期、利率曲线结构、信用利差）在全部债基均显著，违约与可转债因子在混合型债基中更显著。

• 私募债基中利用模型剥离风险因子后提取alpha，进行基金遴选，验证了策略有效性，表现优异。

- 该研究为固收基金的业绩归因和私募债基筛选提供实证支持和策略示范[page::7]。

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2.7 风险提示和免责声明（章节8）

• 本报告信息来源公开且已尽合理努力核实，仍可能存误差。

- 投资风险需自担，报告不构成投资建议或承诺。

• 报告版权归属，禁止非法转载及误用。

- 报告适用对象受法律限制，非专业投资者慎重参考[page::8]。

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三、图表深度解读

图1 因子收益净值曲线（page 3）

• 展示自2010年至2021年间五个风险因子的净值指数走势。

- 期限结构因子（slope）体现平稳的长期增长，适合稳健配置。

• 可转债因子波动最大，接近股票走势，具备权益属性。

- 表明五因子设计在捕捉债券市场核心风险收益方面具备合理表现。

图2 拟合优度频数分布图（page 4）

• 多数债基拟合优度分布在0.4–0.9区间，峰值约0.8。

- 说明五因子模型对大部分债基回归解释能力较强，证明模型稳定性和普适性。

表1 因子相关性统计（page 3）

• 因子间关系微弱：最高0.37，最低接近零或者负相关。

- 减少多重共线性风险，保证回归模型稳健。

表2 各因子暴露度及p值中位数（page 4）

• 久期因子暴露度最高且p值显著（0.0000），信用利差次之。

- Alpha整体p值偏非显著，提示未剔除因子风险的基金整体alpha难显著。

表3-5 分子类别拟合优度、暴露度、显著度统计（page 5）

• 纯债基金拟合度明显高于混合型，模型解释更充分。

- 混合债基金违约、可转债因子暴露度和显著度较高，符合逻辑。

• 表格清晰展示了不同子类型债基对五个因子的敏感度和显著性差异。

图3 私募债基Alpha遴选策略回测曲线（page 6）

• 策略组合表现持续优于基准指数，甲蓝色线明显拉升幅度大于红色基准线。

- 验证alpha筛选策略可行且有效。

表6 历史回测统计结果（page 6）

• 各项关键绩效指标均优于基准，尤其卡玛比率和夏普比率显著带来更优的风险调整收益。

- 策略波动略大于基准，但回撤控制良好。

图4 历年收益比较柱状图（page 7）

• 各年策略组合收益稳超基准，表现优异。

- 2019年收益优势最为显著。

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四、估值分析

报告不涉及证券的直接估值分析，而是专注于业绩归因及基金筛选策略构建与验证。核心方法为多因子回归模型与alpha评分策略，故无传统的DCF、市盈率等估值方法应用。

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五、风险因素评估

• 模型风险：模型设定及因子构建可能带来偏差，尤其对混合型债基解释能力有限[page::0][page::8]。

- 数据局限：私募债基仅公开净值数据，持仓信息匮乏，可能导致部分风险暴露未充分捕捉。

• 市场风险：固收+策略依赖市场利率及信用环境，系统性风险影响较大，模型难以预测极端市场环境下的表现。

- 策略风险：alpha筛选策略依赖历史回归结果，未来alpha稳定性存在不确定性。

• 信息披露风险：私募基金信息不对称可能影响策略效果。

- 报告未详细给出缓解措施，但通过多因子模型设计已降低部分风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告在强调模型有效性的同时，较好地指出了模型在混合债基上的解释力不足，客观呈现结果的局限性。

- alpha在全样本中未显著，提示需精选基金而非粗放投资，提示投资者对模型应用持谨慎态度。

• 违约和可转债因子主要对混合型基金有效，说明模型对资产类别异质性较敏感，暗示未来改善可考虑多模型或加入更多因子。

- 由于净值数据的滞后和单一性，模型在捕捉突发信用事件风险方面可能存在欠缺。

• 报告重点放在量化因子构建，没有涉及宏观经济、流动性、交易成本等非模型风险因素，未来补充空间大。

- 风险提示页面及免责声明完整合规，但对模型固有限制披露尚可进一步强化。

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七、结论性综合

本报告聚焦基金业绩归因及私募债基筛选策略，科学运用Campisi模型基本框架，创新性地基于净值数据构建了五个核心风险因子：久期（level）、利率曲线结构（slope）、信用利差（credit）、违约（default）、可转债（convertible）。通过对公募债基的大量周频净值数据回归验证，模型整体拟合优度达到0.6以上，且主要因子久期、期限结构、信用利差均显著，体现这一方法对债基收益来源有较强解释力。分子类别分析揭示，纯债型基金的拟合效果显著优于混合型基金，违约与可转债因子在混合类基金中贡献更大，反映了资产配置多样性对因子敏感性的差异。

基于该因子体系，报告进一步将alpha视作基金经理管理能力的体现，设计了一个私募债基alpha遴选策略，并进行了2016年至2021年5月的实证回测。回测结果显示选取alpha排名前20%的私募债基构建组合，综合收益、回撤及风险调整收益全面优于基准固定收益策略指数，验证了净值归因模型下alpha筛选策略在实际投资中的有效性和应用价值。

图表方面，因子净值曲线揭示不同因子的收益弹性与风险特征，拟合优度分布及因子相关性分析确保回归模型的稳健，子类别因子暴露度及显著性详尽展现不同债基的风险收益特性，私募债基策略回测曲线及统计指标则直观说明策略的超额收益及风险可控性。

总体而言，报告在现有数据及方法框架下，以清晰严谨的量化分析方法，解决了债基归因及私募债基筛选难题，提出了具有实用价值的策略模型，符合固定收益基金管理与多因子投资理念的发展趋势，值得投资机构参考采用，但仍需关注模型适用范围和风险提示，保持理性谨慎。

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参考溯源

以上分析均基于原文页码标注：[page::0], [page::1], [page::2], [page::3], [page::4], [page::5], [page::6], [page::7], [page::8]。

报告