• 固定收益类基金在FOF策略中占重要地位，债基投资核心是区分基金经理的运气和alpha管理能力，需剥离基金经理的alpha，这成为业绩归因模型的关键应用场景 [page::0][page::2]。

- 债券基金数据公开度低，尤其私募债基仅公开净值数据，基于持仓数据的归因模型时效性不足，故采用净值维度构建归因模型，使用Campisi模型拆分债券收益的主要风险因子 [page::0][page::2]。

• 构建的Campisi五因子包括：

1. 久期因子（level），代表利率水平变动影响，使用中债国债总财富指数；
2. 利率曲线结构因子（slope），反映期限结构变动，采用中债中短期债券指数与中债长期债券指数动态对冲久期实现久期中性；
3. 信用利差因子（credit），用中债企业债AAA指数和中债国开行债券指数构建，保证久期中性；
4. 违约因子（default），反映不同信用等级利差变化影响，用中债高收益企业债指数和中债企业债AAA指数构建；
5. 可转债因子（convertible），刻画权益属性资产配置，以中债转债指数和中债国债总财富指数构建 [page::2]。

• 因子收益净值曲线显示利率曲线结构因子表现最佳，趋势稳定；可转债因子波动最大，走势接近股票属性。因子之间相关性较低，避免多重共线性问题 [page::3]。

• 多元回归使用公募债基周频数据，所有样本拟合优度均值及中位数均超过0.6，表明五因子模型对债基净值解释力较强，剩余残差即基金alpha，成为筛选标的的依据 [page::3][page::4]。

• 因子显著度分析显示久期、期限结构和信用利差因子显著性最高，违约和可转债因子主要对混合型债基显著，纯债型基金alpha普遍不显著，表明alpha获取依赖基金遴选 [page::4][page::5]。

| 债基类别 | 拟合优度中位数 | alpha中位数 | 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 |

• 私募债基alpha遴选策略构建：每月底基于近3年净值数据对五因子进行回归，计算剔除风险因子的alpha，筛选排名前20%的基金进行等权组合，回测时间2016年1月至2021年5月 [page::6]。

- 回测结果显示策略组合累计收益55.68%，年化收益率8.51%，夏普比率2.22，显著优于融智固定收益策略指数，验证了基于净值Campisi归因模型的私募债基alpha遴选策略的有效性。


| 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 |

• 历年收益对比显示策略组合在多数年份显著跑赢基准，alpha筛选形成的组合具有稳健的超额收益来源与风险控制能力 [page::7]。

• 结论总结：Campisi五因子模型在公募债基净值层面有效解释债基收益，关键因子体现显著性。基于剥离风险因子的alpha作为私募债基遴选依据，实证验证其策略有效性，为私募债基基金经理能力分析及产品筛选提供了量化工具和方法论 [page::7]。

报告标题与概览

• 报告标题：《净值 Campisi 业绩归因及私募债基遴选策略构建》

- 发布机构： 华宝证券股份有限公司

• 分析师： 张青、余景辉

- 发布时间： 未明确具体日期，但相关研究报告时间显示报告应近年发布

• 研究主题： 针对固定收益类基金尤其是债券基金的业绩归因，构建基于净值数据的Campisi归因模型，并进一步在私募债券基金领域进行Alpha（基金经理管理能力）剥离和遴选策略的实践与验证

- 报告核心论点：
1. 固定收益基金在FOF配置中重要性提升，且伴随净值化时代的到来，传统债券产品与策略的细致分析和精耕变得必要；
2. 债券基金（特别是私募）数据披露不透明，传统基于持仓的归因模型不适用，改为基于净值数据构建的Campisi归因模型具有现实意义和可操作性；
3. 通过构建五因子模型（久期因子、利率曲线结构因子、信用利差因子、违约因子和可转债因子），对公募债券基金进行回归验证，模型拟合度较好，关键风险因子显著；
4. 基于该模型的净值业绩归因可剥离出基金经理的alpha，尤其适用于私募债基的基金遴选，通过alpha排序和构建组合，具有跑赢基准的历史实证；
5. 该方法对私募债基管理能力评估及组合构建提供一种量化且有效的技术路线。

• 风险提示： 模型基于数量化方法，可能存在模型设定偏差[page::0,2]

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逐章节深度剖析

1. 基于净值的Campisi归因模型

1.1 Campisi模型核心因子构建

• 背景与逻辑：

Campisi模型将债券总收益拆解为持有收益（票息）和价格变动收益，而价格变动收益又细分为国债效应、利差效应和选券效应。论文依据此理论，结合债券风险收益的核心特征提炼出代表风险的五个因子。

• 构建的五大因子：

1. 久期因子（level）：反应利率水平变动对债基的整体影响，类似于权益类市场中的“市场Beta”，使用中债国债总财富指数作为代表，体现了债券组合对利率水平总体敏感度，久期越大，价格波动越大。
2. 利率曲线结构因子（slope）：反映不同期限利率差异的相对变动影响，构建上通过中债中短期债券指数和中债长期债券指数买卖对冲，并动态调整比例确保久期中性，刻画期限配置的影响。该因子类似股票中的风格因子。
3. 信用利差因子（credit）：反映信用利差变化对组合的影响，使用中债企业债AAA指数与中债国开行债券指数对冲，同样保证久期中性，体现信用风险溢价的变动。
4. 违约因子（default）：细化信用风险，专门反应不同信用等级债券间利差变化，补充信用利差因子未涵盖的违约风险，该因子买入中债高收益企业债指数，卖出中债企业债AAA指数，久期中性调整。
5. 可转债因子（convertible）：针对混合债基中权益属性资产（如可转债）收益的解释，使用中债转债指数和中债国债总财富指数构造，因中债转债没有久期数据，直接等比例组合。

• 总体说明： 该五因子覆盖了利率、期限结构、信用风险及混合资产权益特征，符合债券市场实际风险收益构成，且经过久期中性设计避免多重共线性，为归因模型构建奠定基础。[page::2]

1.2 因子测试与验证

• 数据和方法：

采用公募债券基金的周频净值数据，样本涵盖成立满一年的产品，回归端变量为基金收益率，被解释变量为五大因子收益率，构建多元线性回归模型：
$$
y = \alpha + \beta x + \varepsilon
$$
其中$\alpha$反映剔除因子风险后的超额收益，代表基金经理alpha。

• 因子相关性分析（表1）：

五因子间相关性均处于较低水平（最大绝对值相关仅约0.37），说明因子间相对独立，避免多重共线性问题，增加模型稳定性和解释力。

• 拟合优度表现（图2）：

多数基金拟合优度中位数约0.6以上，表明五因子模型对债基净值变化具备较强的解释能力。考虑到债券市场影响因素众多，且债基配置多样，此拟合效果表现尚可，体现Campisi模型五因子对风险暴露的有效捕捉。

• 因子显著性（表2）： 久期因子(level)、期限结构因子(slope)和信用利差因子(credit)呈高度统计显著(p<0.01)且暴露度较高，违约因子(default)和可转债因子(convertible)在全样本中显著性较弱，反映其针对特定类债基的适用性有限。

- Alpha表现： 全样本alpha平均不显著且收益较低，表明债基整体存在较少超额收益，基金经理的实际管理能力差异对此影响有限，提示有效获取超额回报需要基金筛选。

• 债基子类别回归分析（表3、4、5）：

- 纯债型基金拟合优度较高(0.7以上)，说明五因子模型对纯债债基解释力强；混合债基拟合度较低(0.45左右)，因混合债基含权益资产，单靠净值因子模型难以完全刻画，需要结合持仓数据辅助分析。
- 因子暴露度与显著度在不同债基类型差异明显：
久期、期限结构、信用利差在所有子类别均显著，尤其久期暴露最高，体现风险贡献核心地位。
违约因子在混合债券一级基金中较显著，符合该类基金信用风险较高的特征。
可转债因子在混合债基（特别是混合债券二级基金）中显著，反映权益属性资产比例较高。
alpha在混合债类基金中相对纯债更显著，表明混合债基金获取超额收益潜力较大。[page::3,4,5]

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2. 基于Campisi模型的私募债基遴选策略

• 策略设计思想：

充分利用业绩归因的alpha能力剥离，假设基金经理的超额收益系数代表其管理能力，在普通公开持仓难以获取的私募债基领域，基于净值数据剥离风险因子，还原alpha，采用詹森指标拓展思路构建选基模型。

• 实操流程：

以月末为节点，对所有私募债基净值序列进行多因子回归（周期回看3年），计算剔除风险因子的残差alpha，将基金按alpha排序，选取排名前20%的样本构建等权组合。

• 回测区间与对比基准： 2016年1月至2021年5月，绩效与“融智固定收益策略指数”（等权公募固定收益基金组合）对比验证策略有效性。
• 实证结果（图3，表6）：

- 策略组合累计收益55.68%，超出指数25.33%的约2.2倍；
- 年化收益率为8.51%，显著高于指数4.25%；
- 年化波动率稍高但绝对较低（2.25%）；
- 最大回撤较小（-1.39%），风险控制较好；
- 卡玛比率和夏普比率两项风险调整指标均显著优于基准（卡玛6.13>4.40，夏普2.22>0.70），表明收益的质量与稳定性较高。

• 历年收益表现（图4）：

策略组合在绝大多数年份表现优于基准，尤其2016及2019-2021表现突出，展现策略稳健的超额收益能力。

• 结论： 本策略证明了基于Campisi模型的净值归因方法有助于私募债基管理能力识别，剥离风险因子后的alpha作为选基依据具有较强实用价值及显著的历史超额收益表现。[page::6,7]

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图表深度解读

图1 因子收益净值曲线（页3）

• 展示内容： 五因子（久期level、期限结构slope、信用credit、违约default、可转债convertible）历史收益净值演变，时间跨度从2010年至2021年。

- 核心解读：
- 期限结构因子(slope)表现最稳健且持续上升，说明期限结构调整策略较为稳定地提供正收益。
- 久期因子(level)收益稳健增长，反映利率水平变化对收益的系统性影响。
- 信用因子(credit)及违约因子(default)表现为平缓上升，反映信用风险溢价的温和变化。
- 可转债因子波动最大且走势类似权益，表现出较强的风险和潜在较高收益，符合其混合债基中的权益属性特征。

• 对应文本： 支持因子选择合理性和其多样风险收益特征的理论判断，为后续归因回归提供依据。

- 局限性： 可转债因子未进行久期中性调整，可能导致风险暴露与债券因子有区别。

表1 因子相关性统计（页3）

• 各因子间低相关性，最大绝对相关-0.37，表明因子设计有较强独立性，适合多元线性回归，低多重共线性。

图2 拟合优度频数分布图（页4）

• 多数基金拟合优度在0.5-0.9之间，集中在0.7-0.9，表明模型解释力较强。

表2 各因子暴露度及p值中位数（页4）

• 显著因子：level、slope、credit

- 不显著因子（p>0.1）：default、convertible、alpha

表3-5 债基子类别拟合优度、暴露度及p值（页5）

• 清晰表明纯债基金拟合优度高，混合债基较低

- 子类别中因子显著性及暴露度逻辑合理

• alpha在混合债基中更显著，纯债权alpha偏低

图3 私募债基Alpha遴选策略历史回测曲线（页6）

• 策略组合净值稳步上升远超基准，验证alpha筛选的有效性。

表6 历史回测统计结果（页6）

• 策略组合收益、波动、回撤及风险调整指标均优于基准，符合实用策略特征。

图4 历年收益对比柱状图（页7）

• 大部分年份策略组合收益显著跑赢基准，尤其2016与2019年优势明显

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估值分析

本报告未涵盖公司估值或具体资产价格估值内容，直接基于基金净值回归模型构建因子归因及Alpha投资策略，故无传统估值方法论解析。

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风险因素评估

• 模型设定偏差风险： 报告明确指出，基于数量化模型的研究方法本身存在偏差风险，尤其因子选取和模型构造假设可能导致归因结果失真或短期不适用。

- 数据披露限制： 私募债基净值净敞口数据有限，模型基于净值时序回归，未能直接观察真实持仓，存在信息不完全风险。

• 因子覆盖不足风险： 由于复合债基配置多样，违约因子和可转债因子在某些类型债基中效力有限，模型对这些策略收益的捕捉不够充分。

- 市场环境变化风险： 债券市场及宏观环境变动可能影响因子收益特性及模型有效性。

• 超额收益持续性风险： alpha作为基金管理人能力的量化刻画，其持续性不确定，未来表现存在波动风险。

- 无完全缓解策略披露： 报告未详细披露针对上述风险的专门缓解措施，仅提示投资者注意模型局限。

上述风险均可能影响模型归因准确性和策略实效性，投资者需结合实际做进一步审慎判断。[page::0,8]

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审慎视角与细节探讨

• 报告选取Campisi模型，体现了债券收益风险经济学核心视角，但模型基于的“五因子”是对债券多维风险的简化，忽视了信用评级迁移频率、市场流动性风险等其他重要风险维度，可能对复杂债基解释能力仍有限。

- 报告充分分化债基子类别，显示模型对纯债组合解释力更强，对混合债基归因准确性不足，后者的alpha表现更突出，反映归因模型面对混合债基中权益特征和多元化资产配置存在天然短板。

• 私募债基alpha排序策略回测结果优异，但未说明是否包含交易成本、税费和流动性影响。实际操作中，这些因素可能侵蚀策略收益。

- 报告对alpha的解释为基金经理能力，未深入探讨alpha是否受到市场阶段性机会影响，或存在结构性误差（如因子漏检）导致alpha估计偏差。

• 报告整体基于净值回归方法，固有结论依赖于历史数据和统计假设，未来可能面临模型失效和参数稳定性挑战。

- 风险提示部分较为简明，缺少对具体风险管理措施的详述。

• 报告较少讨论因子的宏观经济环境敏感性，及其在极端市场下的表现差异，这对债券策略尤为关键。

综上，报告倾向肯定模型和策略有效性，但在风险和限制揭示、实操约束及模型假设的严密性方面尚有改进空间，应结合多维因素审视。[page::0,3,6,8]

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结论性综合

本报告系统构建并验证了基于Campisi模型的净值归因框架，强调固定收益基金（尤其债券基金）业绩归因应突破传统持仓数据限制，采用净值时间序列解析多个关键风险因子对基金收益的贡献：

• 提炼久期因子、利率期限结构、信用利差、违约与可转债五大核心因子，构成多元线性回归模型，显著提升债基收益归因的准确性。

- 公募债基样本显示模型拟合度中位数超过0.6，特别是纯债类基金拟合度逾0.7，显著因子为久期、期限结构及信用利差因子，符合债券风险经济学理论。

• 混合债基中违约因子与可转债因子显著性提升，反映该类基金资产配置特征。

- 通过剔除因子风险贡献，剥离alpha净效应，将Alpha视作基金经理管理能力的量化表征，为私募债基缺乏持仓透明度的问题提供替代评估路径。

• 利用该alpha进行私募债基主动筛选策略，回测时段内累计收益率55.68%，大幅跑赢基准25.33%，年化夏普达2.22，表现稳健且风险可控。

- 这一策略突破信息披露不足的限制，实现了量化选基和策略构建的效果，填补固定收益领域量化投资策略的空白。

• 然而报告也指出，模型受限于单一数量化方法设定，部分因子覆盖不足及数据限制带来的风险需警惕，实操中也需结合宏观环境和基金实际操作特征综合判断。

总的来看，报告通过严谨的因子构建、统计检验和实际策略回测，充分验证了基于Campisi模型的净值归因及Alpha剥离在固定收益特别是私募债基领域的可行性和有效性，为投资者提供了重要的基金经理管理能力量化判别手段以及较为成熟的私募债基遴选策略。该方法为固定收益投资中的Alpha挖掘和基金经理评价提供了创新且实证支持的工具，值得关注和进一步推广应用。[page::0,2,3,4,5,6,7]

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参考图片展示

因子收益净值曲线（图1）：


拟合优度频数分布图（图2）：


私募债基Alpha遴选策略历史回测曲线（图3）：


历年收益对比柱状图（图4）：

报告