跨市场权益组合分析背景与意义 [page::2]

• 跨市场权益配置需求快速增长，QDII基金股票规模从2019年的575亿元增长至2021年11月的1695亿元。

- 基金M在2014-2020年大多数年份跑赢基准，说明跨市场组合具备显著超额收益能力。

• 该基金覆盖15个不同市场，地域分散度高，收益来源需具体拆解：市场选择、行业、风格及个股优选等。

- 汇率变动对组合业绩有不容忽视的影响，跨市场模型需纳入货币因素。

全球股市概况与跨市场模型面临的主要挑战 [page::3][page::4][page::5]

• 全球涵盖发达、新兴、前沿市场共64个股票市场，覆盖44000余只股票。

- 货币种类繁多，涉及59种货币，最大市值分别为美元（近45%）、欧元及人民币。

• 市场与风格因子在不同市场存在显著异质性，特别是价值风格因子在中国和台湾市场背离明显。

- 汇率波动需要作为独立因子纳入模型，货币收益拆分为汇率变动收益和无风险利差。

跨市场组合评价模型的技术框架与构建方法 [page::5][page::6][page::7][page::8]

• 资产收益拆分为本币计价资产超额收益和货币收益两部分。

- 多市场单一模型因子合并后，因子维度极高且满秩要求难以满足，采用结构化模型减少估计时间序列需求。

• 将各单一市场因子表示为全球市场因子加误差项，确保整合模型与单一市场模型风险结构一致性。

- 货币因子通过汇率损益计算纳入，确保多市场模型收益在本币计价下的准确表达。

跨市场模型覆盖市场与因子构成 [page::9]

| 类型 | 地区示例 |
| -------- | ---------------------------- |
| 单一市场模型 | 美国、中国、日本、韩国、中国台湾等主要市场 |
| 发达市场模型 | 瑞士、比利时、新西兰、丹麦等 |
| 新兴市场模型 | 南非、墨西哥、俄罗斯、波兰、印度等 |

| 风格因子 | 包含指标 |
| -------------- | ---------------------------- |
| 16类风格因子 | 流动性、杠杆率、盈利质量、成长性、动量、市值、中盘股、长期反转等 |

跨市场模型解释度及风格因子表现 [page::10]

• 26个单一市场模型的解释度均值整体较高，发达市场普遍高于新兴市场。

• 主要风格因子如盈利、动量在全球市场展示良好累积收益，风格变化趋势可实时监控。

跨市场权益基金组合案例分析：基金M [page::3][page::11][page::12]

• 持仓涵盖10余国，行业和个股权重均衡，股票数目适中。

- 组合相对基准展现显著成长和盈利风格超额暴露，呈现偏小盘估值水平。

| 超额收益拆分 | 货币收益 | 市场收益 | 行业收益 | 风格收益 | 选股收益 |
|-----------|---------|---------|---------|---------|---------|
| 2.32% | -0.04% | 1.47% | 0.00% | 0.98% | -0.10% |

• 市场配置贡献主要源自日本、加拿大和巴西正向偏离，澳大利亚及英国负向偏差。

• 风格收益中动量因子贡献0.74%，其他风格正负贡献相抵消。

总结与展望 [page::12]

• 跨市场权益组合评价可以有效识别和量化超额收益来源。

- 货币收益和市场模型整合为框架关键，提升模型评价精度和稳健性。

• 未来将拓展至其他资产类别，实现多资产多因子综合评价体系。

全球配置视角下权益组合评价框架——详尽分析报告

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《全球配置视角下权益组合评价框架——产品研究系列之一》

- 作者：陈奥林、徐忠亚（均为国泰君安证券金融工程团队分析师）

• 发布机构：国泰君安证券研究所（金融工程团队）

- 发布日期：报告内容最新日期为2021年12月，数据截至2021年11月。

• 报告主题：跨市场多资产多因素的全球权益组合评价体系构建及应用。

核心论点：针对当前跨市场投资配置日益增加以及产品多样化的趋势，报告深入分析了构建跨市场权益组合评价模型的挑战与解决方案。提出了以货币收益拆分和单一市场模型整合为关键，搭建全球覆盖64个市场的因子结构化模型。通过该模型，可实现对跨市场组合的全面、精细化业绩与风险分析，推动全球资产配置科学化和多因子模型体系的完善。

报告旨在通过构建和应用此评价框架，突出跨市场配置的超额收益来源多样性和分散风险的优势，为投资组合构建和绩效归因提供有效工具。[page::0,1]

---

二、逐节深度解读

2.1 如何分析跨市场权益组合（第1章）

报告指出全球多市场及多资产分散配置需求强烈，相关产品规模和数量增长迅速。以基金M为例，2019年至2020年其股票规模从575亿元增至约1700亿元，体现了跨市场配置需求。该基金持仓覆盖15个不同市场，权重分布均衡，表现出显著的超额收益但也面临汇率波动风险。对其绩效的究因，需区分市场选择、行业/风格配置和个股精选的贡献，还要考虑汇率影响及持久性。此复杂性要求对跨市场权益组合采用更完善和复杂的模型分析框架。[page::2]

• 图表解读：

- 图1（基金M与基准年度收益对比） 显示基金收益大体跑赢基准，只有2018年略有负超额，2020年超额收益显著。
- 图2（月度收益走势对比） 显示基金净值（以美元计）持续高于基准，体现稳定的超额收益。
- 图3（基金M持仓市场分布） 展示丹麦、法国、加拿大、日本、印度等多国市场均有显著投资比重，支持跨市场高度分散配置的特点。

2.2 跨市场权益组合评价体系构建（第2章）

2.2.1 全球股市概览（2.1节）

全球股市按发展程度包括发达市场、新兴市场和前沿市场。美国、中国、德国等市场市值最大，美国市值占约46%。美元计价股票规模最大（44.7%），其次为欧元和人民币。QDII基金以美元计价，美国、中国及港股是主配置市场，体现国内投资者主要投资重点。全球各地区股指走势存在差异性，互补效果显著，有利于跨市场分散风险与提高收益。[page::3,4]

• 图4-7 分别展示三个市场类别及成员国、股票市值占比分布、货币市值占比及代表市场指数累积收益走势，充分展示全球股票市值和币种分布的集中与分散特性。

2.2.2 跨市场模型中需解决的问题（2.2节）

• 市场异质性问题：行业和风格因子在不同市场表现存在较大差异，不满足简单统一假设。图8显示中国大陆与台湾市场的价值风格收益存在明显背离，强调了需要单独调整市场间因子表现的必要性。

- 货币汇率因素纳入：跨市场投资中汇率波动会显著影响组合收益，必须系统地拆分货币收益与本币股市收益，并纳入模型分析。[page::4,5]

2.2.3 跨市场模型构建（2.3节）

• 货币收益拆分：以公式拆解本币资产收益为货币收益与外币计价资产超额收益加总，明确货币收益等于汇率变动收益与无风险利差。货币收益作为独立因子引入模型，不通过模型回归估计，而是直接按公式计算。

- 单一市场模型整合：
- 由于跨市场涉及市场众多，因子多达1200多个且包含59种货币，样本数据不足导致协方差矩阵秩不足问题。
- 报告采用结构化模型框架，将单一市场因子暴露映射至全球市场因子，分解因子收益为全球因子驱动部分与局部残差。
- 通过结构化方差协方差矩阵构造方法和矩阵修正（R矩阵），保证跨市场因子风险矩阵与单一市场模型一致性。

• 跨市场模型整体结构：

- 覆盖64个市场，包含单一市场模型、发达及新兴市场模型。
- 将全球市场因子、地区市场因子、行业和风格因子统一建设，采用半衰期加权法使参数稳健，因子残差独立且与因子收益正交。
- 完整公式（1）、（15）、（18）展示了跨市场权益收益因子模型及其协方差矩阵构造逻辑。[page::5,6,7,8]

2.2.4 小结

整合了货币收益拆分和单一市场模型结构化整合两大关键技术，解决了跨市场多因子评价中因子含异质性和数据维度不足的核心难题，打造了覆盖广泛且稳定的跨市场权益组合绩效与风险评价体系。

---

3. 模型应用介绍（第3章）

3.1 模型整体构成

• 市场及因子覆盖：

- 跨市场模型涵盖44094只股票，估计用样本18619只，覆盖64个市场 和 16类风格因子（详见表2，如流动性、盈利性、估值、动量等），呈现丰富的风险因子体系。
- 行业划分基于GICS二级行业分类。
- 单市场模型多达26个，针对样本量较少市场归类进发达或新兴市场模型。

• 模型估计流程：

1. 使用全球市场模型估计市场、行业及风格因子收益序列。
2. 根据市场分类，估计单一及区域市场因子收益。
3. 通过结构化模型提升因子风险矩阵估计的稳健性。
4. 最后纳入货币收益因子。

• 效果检验：

- 图9显示26个单市场及全球市场模型解释度均值均较高，尤其发达市场说明率在40%以上，某些新兴市场低于30%，体现模型对市场个股收益解释能力较强。
- 图10展示全球市场主要风格因子累计收益（盈利、价值、成长、动量、市值）走势，辅助投资者监测全球风格趋势。[page::9,10]

3.2 基金组合分析实例

• 基金M持仓显示：股票集中度适中，区域分布均衡（详见图3与表3），涵盖欧洲、北美及亚太多个成熟市场。

- 风格暴露分析（图11）：
- 基金在“成长”、“盈利”两大因子上显著超额暴露，显示选股以高成长及高盈利能力股票为主。
- 小市值偏好及较高估值水平明显，其他风格基本接近基准。

• 超额收益拆分（表4）：

- 总超额收益达2.32%，其中市场配置贡献1.47%，风格配置贡献0.98%。
- 货币收益与行业贡献接近于零，选股贡献略有负向。

• 市场超额贡献（图12）：

- 日本、加拿大、巴西市场等带来正向超额贡献。
- 澳大利亚、英国、丹麦市场略有负贡献。

• 风格超额贡献（图13）：

- 动量风格贡献最高（0.74%），其次是收益率、杠杆率等。

• 分析结论：基金M依托跨市场框架，可细致区分超额收益来源，显示市场选择与风格配置是超额收益的主要驱动，个股精选作用较弱，体现跨市场组合相比单市场组合具有更多元的超额收益来源与更高风险分散能力。[page::10,11,12]

---

三、图表深度解读

• 图1与图2（基金M收益对比），清晰表现基金稳健跑赢基准，年度及月度数据支持了跨市场权益组合评价的必要性。

- 图3（基金M市场权重），均匀分布于多个发达及部分新兴市场，表明组合高度分散，增强风险平衡。

• 图4、5、6（全球市场结构），充分展示市场和币种规模集中度，强调美元及美国市场的主导地位及其在跨市场投资中的关键影响。

- 图7（代表性指数收益走势），说明市场间差异性带来的分散机会，是跨市场模型设计的重要依据。

• 图8（价值因子异质性），明确市场间因子表现不均衡，催生了报告所提出的结构化整合模型。

- 图9（模型解释度），直观反映模型解释个股收益能力，发达市场表现较好，提示模型应用时对新兴及前沿市场的适应需要关注。

• 图10（全球风格因子走势），展示主要风格因子的动态演变，有助于全球宏观与策略监测。

- 图11（基金M风格超额暴露雷达图），便于识别组合在各风格维度的超配与不足。

• 图12与图13（超额收益拆分），揭示市场和风格贡献的具体市场/因子明细，为组合优化方向提供依据。

每幅图均紧密结合文本说明，增强论证力度，且数据选取及时间窗口合理，保证结论具有稳健性与实用性。[page::2,3,4,5,10,11,12]

---

四、估值分析

报告虽为体系构建与技术模型介绍，未涉及具体的股票或资产估值方法，未包含估值倍数或DCF类方法，但通过因子模型的构建与收益结构化，隐含了一种基于风险因子暴露的相对估值与组合风险调整收益预测框架。核心价值体现在跨市场收益分解与风险识别上，而非直接估值目标价分析。

---

五、风险因素评估

报告从模型角度认知以下风险和挑战：

• 因子异质风险：各市场行业和风格因子表现差异较大，统一模型的假设弱化，处理不当将导致解释力下降和风险估计偏差。

- 汇率风险：跨货币组合需分离货币收益，否则误判投资风险和收益，影响组合表现评估。报告对货币收益的拆分和独立建模是风险管控有效手段。

• 数据维度不足：因子数量庞大导致历史数据不足，方差协方差矩阵秩不满问题，影响模型稳健性。报告采用结构化协方差矩阵处理减少了对长时间序列的依赖。

- 模型稳定性：因假设如因子独立性可能不严谨（如$Cov(F,g)\neq0$），实际应用需对模型参数进行校正和稳健性测试。

• 市场覆盖限制：样本较少的市场需归入区域模型，模型对小型或新兴市场适用性有局限。

报告未提供具体风险缓解概率评估，但通过模型修正矩阵（R矩阵）和半衰期加权回归明显体现了风险控制的考量。[page::4-8]

---

六、批判性视角与细微差别

• 报告从结构化模型角度解决跨市场因子整合难题，方法科学且符合实际，但假设因子之间独立、残差不相关以及因子收益动态稳定性可能存在一定理想化，实际应用中面对剧烈宏观冲击时期模型表现或受限。

- 汇率因子的处理虽独特并合理，但公式推导部分较为简略，实际操作中对货币对波动及市场开放度的复杂性可能需要进一步细化。

• 估值未涵盖，表明研究聚焦于绩效归因和风险分解，对直接投资建议支持有限。

- 模型依赖大量市场和因子数据，数据质量和及时性对结果有较大影响。

• 组合案例中的超额收益拆分显示个股选择效果不突出，是否体现组合经理投资能力限制或模型因素遗漏，未作深入讨论。

- 报告对前沿市场等小型市场整合策略简单归类，未来可深入研究其特有风险和因子结构。

总体而言，报告结构严密，量化方法详实，对跨市场组合评价框架提供了全面且专业的分析基础，但实操细节和模型外推能力值得持续观察和改进。

---

七、结论性综合

本报告深入探讨了全球范围内多市场、多资产权益组合评价的系统性方法，突出两个核心创新点：一是将货币收益拆分为汇率变动收益和无风险利率差，作为单独因子纳入模型，合理反映跨币种资产的收益贡献；二是通过结构化协方差矩阵及因子映射的技术，将单一市场模型整合为全球统一的跨市场多因子模型，突破了因子维数大、样本不足难题，实现了64个市场覆盖的稳健应用。

报告图表系统展现了全球市场结构及模型绩效，基金M案例分析进一步体现了模型在超额收益来源细致拆分中的实务价值。该模型能有效区分市场、行业、风格及货币对组合表现的贡献，支持精准的风险管理和组合优化。

综合来看，跨市场权益组合评价框架极大提升了投资者理解跨境资产风险收益关系的能力，对全球资产配置和多因子投资策略建设具有重要推动意义。模型的稳健性、合理性及操作性均符合当前资产管理多样化发展趋势。未来，附加其他资产类别，构建更广泛的多资产多因子体系将成为工作重点。

报告体现国泰君安证券研究所金融工程团队高水准量化研究实力，同时遵循独立、客观与专业原则，为投资者提供了强有力的跨市场组合评价工具。[page::0-13]

---

附件：关键图表索引

（每图均可根据需求单独引用）

• 图1-3 基金M绩效与配置结构

- 图4-7 全球市场分类与指数表现

• 图8 主要市场价值风格收益差异性

- 图9 跨市场模型解释度对比

• 图10 全球风格因子累计收益趋势

- 图11 基金M风格超额暴露分析

• 图12-13 基金M超额收益分解（市场与风格贡献）

---

以上全文以专业、客观、细致视角对报告内容进行深入整合剖析，力求为机构投资者和量化研究者提供系统的理解和参考框架。

报告