1. 公募基金行业发展与规模持续扩大 [page::2][page::3]

• 截至2018年6月30日，非货币公募基金存续数量4645只，总规模约12.7万亿元。

- 基金公司数目持续增长，至2017年末已有131家持牌机构。

• 市场经历起步、规范、调整、快速增长及监管元年多个阶段。

2. 公募基金的科学评级体系解析 [page::13][page::14][page::36][page::37]

• 基金评级综合绝对收益、投资能力、风险调收益和契约因子。

- 结合跟踪误差、信息比率、基金经理稳定性及相对基准最大回撤。

• 主动基金星级约束比例、被动基金以跟踪误差为核心评级指标。

- 评级每季度更新，提供多维度客观评价。

3. 主动权益基金经理筛选框架和指标 [page::16][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24]

• 定量分析包括业绩回报、风险调整收益、风格识别和业绩归因（如Fama和Sharpe模型）。

- 定性调研聚焦投资理念、流程、团队与风格匹配。

• 风格箱矩阵用于匹配基金经理在不同市场环境下的表现。

- 业绩归因强调选股能力优于择时，选股稳定性带来较大超额收益。

• 风格与市场匹配是基金绩效持续性的关键因素。

- 通过定量与定性结合，构建基金经理综合评分。

4. 固收基金经理维度分析及公司软硬实力评价 [page::25][page::27][page::29]

• 产品维度分析包括投资范围、运作模式、基金经理与公司分析。

- 基金经理评价涵盖历史业绩、风格收益和持仓偏好。

• 优质固收基金公司结合软实力（投研实 力、风格一致性）与硬实力（交易员数量、信用分析能力、渠道支持）。

5. 公募基金投资工具属性评级体系及应用 [page::32][page::34][page::35][page::38]

• 业绩比较基准演变历程，反映投资者风险调整收益要求提升。

- 工具属性评级综合跟踪误差、信息比率、经理稳定性、基准最大回撤。

• 评级区分被动指数型与主动股混型基金，制定不同星级门槛。

- 应用场景涵盖个人投资者挑选适合基准的产品，促进基金设计优化。

6. 量化评级指标及风险提示 [page::36]

• 跟踪误差衡量基金相对基准偏离风险，信息比率反映风险调整超额收益。

- 基金经理变动频繁度纳入评价，最大回撤描述相对风险。

• 风险提示：报告不构成投资建议，投资需谨慎，业绩受多因素影响。

《如何筛选公募基金》报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《如何筛选公募基金》

- 作者：倪韵婷（金融产品首席分析师）

• 发布机构：海通证券研究所

- 日期：2018年7月13日

• 主题：公募基金的行业发展现状、评级体系、筛选方法及工具属性评价

主要信息传达

本报告系统回顾了中国公募基金行业的发展历程，深入解析了基金评级与筛选流程，厘清了主动基金与被动基金不同的考察要点和评价指标，最后针对海量基金的筛选问题搭建工具属性评级体系，为投资者提供科学、精准的基金筛选策略与工具，核心在于强调基于基金经理能力、业绩归因、投资风格和市场匹配等量化与质化指标综合评估基金价值，破除单纯追求“排名”“数星星”的误区，提升投资效率和科学性，为投资者尤其是机构投资者养老基金和FOF的参与提供可靠指导。[page::0,1,2,4,13,15,34]

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二、逐节深度解读

1. 行业发展历程

• 关键论点：

- 中国公募基金自1998年起步，经历“起步发展（1997-2000）”、“产品扩张阶段（2001-2014）”、“快速增长阶段（2014-2016）”及“监管元年（2017以后）”等时期。
- 产品数量和规模经历爆发式增长，至2018年6月底，非货币公募基金存续数达4645只，总规模12.7万亿元人民币（剔除货币基金规模为4.92万亿元），基金公司数量达到131家，其中115家获公募基金牌照，股东背景日趋多元。

• 支撑数据：

- 图表显示1998年至2017年间，基金产品数量逐年稳步增长，特别在2014年之后进入快速增长期，基金规模也同步增长，2017年监管加强带来市场规范。
- 基金公司数量稳步上升，尤其2000年后增长快，股东涵盖券商、银行、PE、私募转型等多元主体。

• 意义分析：

- 行业发展丰富了投资产品选择，促进市场成熟与监管完善，为投资者提供更多可选资产配置标的，行业扩容同时伴随管理能力和风险管理的挑战。
- 投资者选择基金时必须基于科学的分类和评级体系，合理甄别基金绩效。[page::2,3]

2. 基金评级体系（科学正视评级）

• 关键论点：

- 海通证券基于严格条件成立基金进行评级：权益类基金成立满39个月，债券及货币基金成立满37个月。
- 评级客观基于量化指标，考察绝对收益、投资能力、风险调整收益、契约执行等。
- 基金评级分为重要和“不那么重要”两面。一方面评级可作为甄别业绩优良基金的有效工具；另一方面评级基于历史业绩，不能完全预测未来，且当基金经理变更时评级效果受限。

• 关键数据与指标：

- 评级指标主要包括净值增长率、夏普比率、特雷诺比率、信息比率，契约执行看超越基准表现、换手率、投资超限比例。

• 基金公司评级：

- 要求公司旗下基金符合规模、存续时间才能参与评级，综合考察绝对收益、风险调整收益、规模增长及公司治理结构、风险管理能力。

• 评级图表说明：

- 图表清晰展示评级的四个关键指标体系，展示基金评级模式的科学性与层次。

• 行业联系：

- 明确评级虽重要但非万能，投资者需综合定量与定性考察基金经理与产品。

3. 精准化筛选基金方法（主动基金与被动基金）

• 主动基金筛选：

- 仅凭“数星星”和排名不完全有效。图表显示“五星”基金组合2013年-2018年收益率109.2%，业绩前20%基金为82.5%，股混平均104.7%，五星基金虽有优势但并非绝对。
- 主动筛选聚焦基金经理绩效和风格：业绩不延续但风格延续，基金经理的投资理念、风格、持仓偏好及团队稳定性是重要判断依据。
- 筛选框架结合定量指标（业绩、风险调整收益、风格归因）与定性调研（投资理念、流程、团队、风控、风格），相辅相成。
- 详细业绩归因模型涵盖各种量化回归与组合分解法，强调多数基金具备较强的选股能力但择时不稳定，战略资产配置影响极大。
- 风格箱、涨跌风格箱和收益风险箱帮助分类基金经理风格，进而实现与市场阶段匹配的资产配置。

• 固收基金筛选：

- 汇集产品维度（投资范围、运作模式）、基金经理维度（持仓偏好、风险偏好、风控能力）和基金公司维度（硬实力如交易员数量，软实力如治理结构）分析。

• 被动基金筛选：

- 依据基金紧密跟踪指数的表现，核心指标为年化跟踪误差，误差越小，基金表现越稳定。
- 指数风格千差万别，基于大盘/小盘、成长/价值、周期/非周期，行业重仓，策略权重差异大，需科学匹配投资者偏好。

• 市场环境变化：

- 养老基金和FOF的出现推动公募市场机构化进程，投资者关注风险与收益匹配，整体向指数化、工具化被动管理产品倾斜。

• 风险提示：

- 报告强调不构成投资建议，提醒风险，具备法律免责声明保障严谨性。[page::15-30,33]

4. 海通工具属性评级体系构建

• 评级对象与样本：

- 主动基金评级依据超越业绩比较基准表现；被动指数基金评级基于跟踪误差水平。
- 评级样本覆盖复制指数型基金、主动股票/混合型基金，暂不评级主动债券型基金。

• 具体评级指标：

- 主要包括跟踪误差、信息比率、基金经理稳定性、相对基准最大回撤率。
- 跟踪误差代表基金与基准差异的风险；信息比率衡量单位风险获得的超额回报；基金经理稳定性防范因人事变动带来的风险；最大回撤体现潜在的最大损失。

• 评级分布：

- 主动股混型基金五星比例≤10%、四星≤10%、三星≤20%、二星≤30%、一星为剩余基金，有效区分基金间质量优劣。
- 被动基金根据跟踪误差平均值和标准差划分星级，体现科学分层。

• 衍生应用：

- 评级帮助个人投资者和机构根据基准指数偏好快速筛选合适基金，促进行业关注基准本身，推动产品设计优化和管理能力强化。

• 行业意义：

- 评级体系在保障养老基金和FOF等机构投资者高效投资决策中扮演重要角色，引导基金经理提升超额收益，促进行业良性循环。[page::34-38]

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三、图表深度解读

行业发展图表

• 产品数量与规模（页2）：

- 横轴1998-2017年，以蓝色柱状表示产品数量变化，蓝线显示总规模。
- 1998-2000起步阶段产品数量极少，至2017年增长至约4600只。
- 规模由最初数百亿增长到12万亿，其中2013后快速扩容显著增长，反映行业红利期。
- 图注标明三个发展阶段和监管加强的节点，展示行业结构性变革趋势。

• 基金公司数量（页3）：

- 深蓝柱表示总数，浅蓝柱是当年新增。
- 1998年约7家，2017年达到131家，增速显著，反映机构多元化。
- 新成立公司数波动，2013年极盛，2017年亦较活跃。

基金评级流程图（页13、14）

• 涉及绝对收益、投资能力、风险调整收益和契约因素四个模块；

- 细化指标如净值增长率、夏普比率、换手率和投资限制违规衡量评级核心。

主动基金筛选收益对比（页15）

• 图示2013-2018年期间，五星基金组合收益曲线（蓝线）高于TOP20%基金（橙线）和股混平均水平（灰线），但优势有限。

- 说明基金星级虽有参考价值，但投资者仍需更多维度考察。

主动基金经理筛选框架（页19）

• 组合定量（A）和定性（B）相辅相成，强调“相辅相成”的辩证关系，彰显多维度科学评估基金经理能力。

风格箱及业绩归因（页20、21）

• 风格箱结合市场涨跌表现，辅助判断经理风格；

- 图示多种业绩归因模型（T-M二次回归、Fama等）用于具体量化管理能力。

固收基金经理及公司分析图（页25，29）

• 明确产品定位、运作模式、经理持仓偏好，及公司软硬实力平衡原则，提醒投资者考察公司综合因素。

工具属性评级指标示意（页36）

• 大环的循环箭头展示评级指标相互关联，通俗易懂。

- 指标详解帮助理解风险调整收益、基金经理变动如何影响评级。

评级结果分布表（页37）

• 表格清晰列出各评级星级对应比例，为投资者提供标准化参考尺度。

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四、估值分析

本报告属于产品筛选和评级方法论，未涉及具体估值模型如DCF、PE等分析，因此无此部分内容。

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五、风险因素评估

• 报告的风险提示明确指出“本报告不构成任何投资建议”，风险自主判断必要。

- 投资评级基于历史数据及科学模型，未来不确定性仍存在。

• 基金经理变动、风格漂移、市场波动均对基金表现构成潜在风险。

- 建议投资者结合自身风险偏好、多维信息研判。

• 法律声明详尽，指明报告不承担投资损失责任。[page::39,41]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对评级方法既肯定了其科学性又指出局限性，体现客观审慎。

- 强调绩效不能单凭排名或星级简单判断，彰显对基金经理“风格延续”和团队因素的重要认知。

• 对指数基金的跟踪误差及差异性有较为细致的剖析，避免“一刀切”。

- 报告未针对市场波动周期及宏观事件对基金的潜在影响做深入定量分析，或是未来可以补充部分。

• 主动债券基金暂未纳入工具属性评级，反映数据或模型完善度有待提升。

- 报告综合了定量和定性，拟力求综合评价，较少片面偏重量化的弊病。

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七、结论性综合

本报告通过系统梳理中国公募基金行业的发展历史和现状，结合海通证券多维度基金分类和评级体系，构建了科学、细致、实用的基金筛选框架。作者从历史业绩、基金经理能力、投资风格、风险调控及契约执行等多个角度量化分析和定性调研，强调不盲目依赖基金星级和排名，而是结合基金经理本人的投资特征和市场环境筛选。特别指出主动权益基金的业绩由多个技术模型归因，基金经理风格延续性比业绩延续性更可靠。报告亦细致描绘固收基金经理和公司实力，提示基金经理变动带来的风险。针对被动基金，作者强调跟踪误差的重要性以及指数间风格、策略差异对选择的影响。

在海量基金筛选方面，围绕业绩比较基准为核心，报告提出基于跟踪误差、信息比率、基金经理稳定性及最大回撤等权威指标的工具属性评级体系，科学分层基金质量，切实指导投资者依据自身偏好选择相匹配的产品。报告预见随着养老基金及FOF的兴起，未来投资趋势更加关注风险收益特点明确的被动指数化产品，基金管理和产品设计也将由此驱动革新。

总体上，报告立足于严谨的量化分析与系统定性调研相结合，旨在为投资者，尤其是机构投资者，建立一套可操作、全面且科学的公募基金筛选方法论，增强投资决策的科学性和有效性。

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重要参考图集

• 公募基金产品数量与规模成长趋势

- 公募基金公司数量发展

• 海通基金评级方法四大指标

- 主动基金筛选效果对比

• 主动基金经理定量与定性评估相辅相成

- 工具属性评级指标循环关系

• 工具属性评级结果分布

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# 综上，海通证券倪韵婷的《如何筛选公募基金》报告为投资者构建了完整、科学且系统的基金筛选和评级体系，强调基于量化分析结合基金经理个人特质、风格以及工具属性的综合判断，解决海量基金筛选难题，帮助投资者提升决策质量，兼顾风险与收益，具有较高的参考实践价值。[page::全部]

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