• 基于回归法构建的纯债基金久期估计模型准确度较高，久期估计误差约0.16，与基金利率敏感性指标排名相关性约60%，能够及时反映基金久期走势及排名差异[page::2][page::3][page::4]。

• 纯债基金按照久期四分位数划分的基金指数中，久期较小的组合风险控制能力更强，收益回撤比最高，最大回撤明显低于长久期组合，适合风险偏好较低投资者[page::5]。

| 类型 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 收益波动比 | 收益回撤比 |
|----------------|------------|------------|----------|------------|------------|
| 久期组@q0-q25 | 3.31% | 0.73% | 1.06% | 4.55 | 3.13 |
| 久期组@q25-q50 | 3.71% | 1.11% | 2.05% | 3.35 | 1.81 |
| 久期组@q50-q75 | 3.66% | 1.34% | 2.58% | 2.72 | 1.42 |
| 久期组@q75-q100| 3.16% | 1.74% | 4.07% | 1.82 | 0.78 |

• 通过结合基金业绩排名与国债效应，筛选出强利率择时能力基金，其久期动态领先市场利率拐点，弱择时组则滞后。基于强组久期，构建的一致调仓长短债轮动策略实现超额收益，年化收益率4.73%，胜过基准组合[page::6][page::7]。

• 到期收益率(YTM)估计模型采用细分债券类别指数，拟合优良，排名相关性稳定在50%-60%，估计误差约0.45。数据显示不同YTM分组基金预期收益差异显著，且收益率与风险呈合理分布[page::8][page::9][page::10]。

| 类型 | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 收益波动比 | 收益回撤比 |
|---------------|------------|------------|----------|------------|------------|
| YTM组@q0-q25 | 3.31% | 2.22% | 1.84% | 1.49 | 1.80 |
| YTM组@q25-q50 | 4.04% | 2.23% | 1.78% | 1.82 | 2.28 |
| YTM组@q50-q75 | 4.55% | 2.38% | 1.81% | 1.91 | 2.52 |
| YTM组@q75-q100| 4.88% | 2.80% | 2.21% | 1.75 | 2.21 |

• 基于估计指标，分别构建最高预期收益率组合、久期中性最高预期收益率组合及久期轮动最高预期收益率组合。三者均显著优于中长期纯债基金基准，其中久期轮动组合表现最优，年化收益5.35%，最大回撤1.27%，换手率2.62倍，风险调整收益率最高[page::10][page::11][page::12][page::13]。

| 组合类型 | 收益率 | 波动率 | 最大回撤 | 收益波动比 | 收益回撤比 | 换手率 |
|------------------|--------|--------|----------|------------|------------|--------|
| 久期轮动组合 | 5.35% | 0.73% | 1.27% | 7.29 | 4.23 | 2.62 |
| 久期中性组合 | 5.02% | 0.78% | 1.84% | 6.43 | 2.73 | 2.55 |
| 最高预期收益率组合| 5.00% | 0.79% | 2.07% | 6.32 | 2.42 | 2.61 |
| 中长期纯债基准 | 4.26% | 0.63% | 1.75% | 6.75 | 2.4 | - |

• 换手率调整后收益分析表明，扣除申购费用后，久期轮动策略仍领先其他策略，展现出较优的性价比，适合投资者在控制风险同时寻求稳定超额收益[page::13]。

报告分析：《招商定量 深度报告巡礼之十六》——纯债基金久期及到期收益率的估计与应用

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一、元数据与报告概览

• 标题：招商定量 深度报告巡礼之十六 - 纯债基金久期及到期收益率的估计与应用

- 作者/机构：招商定量任瞳团队

• 发布日期：2024年9月9日

- 主题：围绕中长期纯债基金久期和到期收益率的量化估计模型构建、模型准确性验证及基于模型构建的纯债基金FOF组合策略研究

• 核心论点：

- 通过回归法建立纯债基金久期和到期收益率的估计模型，模型具有较高准确度和稳定性。
- 久期模型有效跟踪基金利率敏感性，能辅助风险管理和投资决策。
- 到期收益率模型对基金收益分层明显，有助于组合收益预测。
- 基于久期及收益率模型构建的FOF策略（最高预期收益率组合、久期中性组合和久期轮动组合）在回测期间均优于基准，其中久期轮动组合表现最佳，收益最高且风险最低。[page::0], [page::1]

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二、逐章详解

1. 中长期纯债基金久期估计

1.1 久期模型结构

• 定义和意义：久期代表债券平均偿还期限，也是债券价格对利率变动敏感度的量度。对于基金，久期不仅反映利率风险，还可以部分反映基金经理对未来利率观点的预判。

- 方法比较：
- 持仓法基于持仓债券按权重加权计算久期，但依赖持仓信息且对持仓变动反应滞后。
- 回归法通过日频收益率回归解释变量，快速反映基金成分变动，适用于动态跟踪。

• 回归模型设计：

- 选取中债-新综合财富指数分期限（1年以下至10年以上）及可转债指数作为解释变量，加入DR001作为杠杆利率借贷成本。
- 模型约束条件保证解释变量回归系数合理，且有类似Lasso算法的特征筛选能力。
- 解释变量各自的久期值，通过对应的回归系数加权得到基金久期估计。[page::1], [page::2], [page::3]

1.2 模型准确度检验

• 使用40交易日滚动窗口回归，剔除异常基金后，模型估算的基金久期与市场中长期纯债基金的利率敏感性久期及重仓债久期保持较好同步。

- 过去五年久期围绕中枢2（上下边界1-3.5）波动，2021年初处底部后缓慢上升。

• 误差平均约0.16，模型R²调整后维持约0.5，基金久期排名相关性约60%，表明回归法能准确揭示基金久期相对大小。

- 误差主要源于基金净值数据精度不足及季报数据滞后特点。

• 示例图3显示中长期纯债基金久期的时间序列趋势及标准差，图4、5、6展示误差、R²及排名相关性随样本量变化趋势。[page::3], [page::4]

1.3 应用案例

• A. 构建久期指数

- 将纯债基金按久期四分组，构建久期区间指数。
- 长期表现显示久期较短基金风险控制更好，且风险调整后收益更优（表2中最短久期组年化收益3.31%，最大回撤1.06%）。
- 不同久期指数与相对应的中债综合债不同期限段指数走势趋势相符，说明久期分层有效地反映不同基金风险收益差异。

• B. 利率择时能力识别

- 久期与10年期国债利率负相关均值约-53%，体现久期反映基金对利率走势的判断。
- 基于收益排名和Campisi模型国债效应指标，将基金区分为“强利率择时能力”和“弱利率择时能力”组。
- 强择时基金的久期调整一般领先市场利率变动，而弱择时基金则滞后，具备一定领先指示作用。
- 基于强选基金久期波动构建的长短债轮动策略，年化收益率4.73%，超越基准较多（图10及表5）。[page::5], [page::6], [page::7]

2. 中长期纯债基金到期收益率（YTM）估计

2.1 模型结构

• 延续久期回归框架，解释变量拆解更细，涵盖利率债（国债、金融债）、信用债（信用债总指数、短融、中票、同业存单、中低/高信用指数）、转债指数及杠杆利率DR001，共10类变量。

- 目的是捕捉期限利差及信用利差对债券到期收益率的影响，确保模型估计的收益率兼顾期限和信用因素。

• 采60交易日滚动回归窗口保证模型稳定性和解的唯一性。[page::8]

2.2 模型准确度检验

• 模型估计的基金到期收益率与基金重仓债券加权到期收益率走势贴近，估计误差约0.45，略有偏高，原因在于基金低信用债配置较少，信用降维影响。

- 估计值均值、中位数及4周移动平均趋势合理反映2016-2021年市场变化。

• 模型误差绝对值维持在0.7左右，R²接近0.6，排名相关性约50%-60%；由于重仓债持仓数据公开有限，精确度测验存在一定局限。

- 具体展示了某基金的YTM估计值及利率债、信用债与转债占比趋势（图13）。[page::9]

2.3 应用案例

• 以估计到期收益率相对大小对基金截面分层，构建四层YTM指数净值。

- 各组年化收益呈单调递增，最高组年化收益约4.88%，显著高于最低组3.31%，表明YTM指标有效区分基金预期收益。

• 与久期分组表现不同，YTM分组突出收益差异，久期分组则表现为风险控制不同（图15，表7）。[page::10]

3. 纯债FOF组合构建与表现分析

基于久期与到期收益率估计，报告设计三类纯债FOF组合策略：

3.1 最高预期收益率组合

• 按估计YTM，从全市场选取前4只基金，季度等权重再平衡。

- 回测表现：年化收益率5.00%，最大回撤2.07%，收益回撤比2.42，换手率2.61。

• 收益领先基准（4.26%）但回撤风险也相对加大。

- 净值走势显示该组合持续优于基准。（图16，表8）[page::10], [page::11]

3.2 久期中性最高预期收益率组合

• 选基时先按久期分四分组，在每组内选取YTM最高的10只基金，并持平久期，与市场久期水平保持一致。

- 表现上类似最高预期收益率组合，但回撤更低，风险调整后的收益优于前者。

• 换手率略低于最高预期收益率组合。

- 策略兼顾收益获取与利率风险的有效控制。

• 净值走势展示两组合差异较小，但风险指标表明久期中性更优（图17，表9）。[page::11], [page::12]

3.3 久期轮动最高预期收益率组合

• 主动调整久期配置，根据市场利率水平与期限利差状况（偏低、偏高、中性）灵活配置短、中短、中长及长久期基金。

- 配置规则明确（表10），采用哑铃或子弹型结构调整风险收益。

• 每季度基于市场状况调仓，选取40只最高估计YTM基金构建组合。

- 回测表现最佳：年化收益5.35%，最大回撤1.27%，收益回撤比4.23，为三组中表现最优。

• 换手率最高（2.62倍），但鉴于收益与风险改善，性价比突出。

- 图18展示资产配置比例变化，图19和表11总结组合回测结果。

• 换手率调整后收益率依然领先，表13显示久期轮动组合调整后年化收益率5.3%，领先基准1.04%。[page::12], [page::13]

3.4 换手率调整后的效果说明

• 结合部分纯债基金前端申购费率，以及后端赎回费率，实际投资交易成本不可忽视。

- 报告选取合理假设费率（0.02%）对组合收益进行换手率调整，依然发现久期轮动组合表现最佳。

• 分析表明，尽管调仓较频繁，结合收益提升和费率成本，策略仍有较强投资吸引力。[page::13]

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三、图表深度解读

• 表1-2与图1-2：久期估计模型使用了多期限综合债指数、可转债指数和杠杆利率作为解释变量，模型约束设计具有稀疏性变量筛选类似Lasso的特征，确保回归系数稳定合理。

- 图3 中长期纯债基金久期估计时序与市场指标对比，表现出模型拟合的高精度和市场久期动态变化趋势，久期中位数长期稳定于2左右，是债基利率风险管理的重要参考。

• 图4-6 展现了模型误差水平与解释力度，与基金数量增加相伴随，说明模型有效捕捉市场久期特征。排名相关因子60%强调模型对相对久期的识别价值。

- 图7与表2 四分组久期基金指数表现出久期与风险收益关系，久期越短波动率越小，最大回撤及风险调整后收益率更佳，风险管理工具价值显现。

• 图8 展示不同久期中债综合债指数涨跌，与基金指数表现一致，强化久期指数构建的市场代表性。

- 图9 通过强弱择时基金与国债利率的联动图，说明久期指标反映基金经理市场判断能力，强组基金久期调整提前，为动态配置和择时提供信号。

• 图10与表5 利用强组久期波动构建轮动组合，整体跑赢均值组合，验证了基金经理久期择时策略的经济价值。

- 图11-14 表达到期收益率估计的时间序列特征、误差水平和解释变量占比，模型估计准确且渐趋稳定，能较好映射基金的收益潜力。

• 图15与表7 到期收益率四分组表现差异显著，特别表现为收益率高低层次分明，为投资收益差异的衡量工具。

- 图16-19与表8-11 三类FOF组合净值与风险指标较清晰反映策略的收益增强和风险控制关系，久期主动轮动策略在收益及风险比例上显著优于其他。

• 表12-13 体现实际投资环节中前期申购费率对组合换手率效应的修正，强调费用调整后策略的实用性。[page::2], [page::3], [page::4], [page::5], [page::6], [page::7], [page::8], [page::9], [page::10], [page::11], [page::12], [page::13]

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四、估值分析

本报告不涉及公司的内在价值评估或传统意义的估值模型，但核心依赖基于回归法的久期和到期收益率量化估计模型，类似因子模型框架。

• 模型采用债券指数收益率作为自变量，通过约束回归拟合基金净值收益，求出各资产类别和期限的权重。

- 估计结果映射长期固定收益资产的利率风险敞口（久期）和收益水平（YTM），为管理基金利率敏感性和收益分层提供量化指标。

• 通过深度的模型准确性回测，确保估计指标具有稳健的统计和经济意义，作为建立FOF组合与策略的实证依据。

- 策略估值视为风险调整下的组合收益率预测与风险管理工具，依托统计学和金融理论支撑。[page::2], [page::8]

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五、风险因素评估

• 本研究基于历史数据和静态模型，市场异常波动或宏观环境重大变动存在模型失效风险。

- 基金净值数据精度和季报披露时效限制了模型及时性和拟合准确度。

• 策略换手率虽适中，但交易费用和流动性风险依然存在，可能影响实盘表现。

- 投资组合存在利率和信用风险，特别是在利率快速变动阶段，构建组合需做好久期匹配和风险控制。

• 模型参数和变量选择依赖债券市场和基金持仓数据的完整性，数据缺失或异常会降低模型有效性。

- 报告提示读者谨慎对待所有模型假设，调整策略时注意实际市场变化。

• 未对基金经理主动管理失效风险进行深入刻画。[page::14]

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六、批判性视角与细节

• 模型固然表现良好，但仍存在对持仓变化敏感度和短期动态反应不足。

- 使用重仓债券久期与到期收益率作对比存在数据披露透明度限制，不能完全反映复杂持仓调整。

• 久期的量化虽然有助于风险控制，但基金经理的主动管理和市场情绪因素未纳入模型，可能低估风险。

- 策略换手率虽控制在合理范围，但未考虑实际交易滑点及税费，实盘收益可能有所下降。

• 利率择时能力区分基于历史业绩，未来择时表现未必持续，存在过拟合风险。

- 套利性模型的前提假设在宏观经济和信用环境剧变时可能失效，需结合宏观策略加以调整。

• 报告未详细说明模型对新兴债券品种或非标准资产的覆盖限制。

- 从报告结构看，部分图表中的文字排版或表格格式有不整齐情况，略影响阅读体验，但不影响实质内容理解。[page::3], [page::9], [page::14]

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七、结论性综合

本报告以回归法为核心，构建了较为完善的纯债基金久期和到期收益率估计模型，模型准确度较高，能有效反映市场利率风险与收益水平。通过久期动态跟踪，报告揭示了基金经理利率观点的投射及择时能力，形成了结合久期与收益率的纯债组合分类和风险管理框架。

基于模型指标，报告构建了三种纯债FOF投资组合策略，涵盖最高预期收益率、久期中性及久期轮动，其中久期轮动策略通过调整长短债配置达到风险控制与收益提升双赢，年化收益率5.35%，最大回撤最低，仅1.27%，风险调整后表现优异，超越同期基准。

报告准确量化了久期和到期收益率对基金组合风险收益的具体贡献，辅以择时分层和动态轮动策略，展现了定量方法在债券基金投资中的实用价值。同时，强调了模型及策略的局限与潜在风险，体现了较成熟的严谨研究态度。

总的来看，该报告提供理论与实证支撑的混合固定收益投资框架，为投资者设计稳健的纯债基金资产配置和动态管理策略提供了有力工具。它强调久期与收益率作为债基核心风险收益驱动因子的定量度量，并充分体现了基于市场时机与投资组合调整的超额收益潜力。

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参考索引

- 土报告内页码编号，如[page::0], [page::1], ... [page::14]，具体对应报告中每页内容。

报告