【国信金工】“固收+”基金标签体系与业绩归因全解析

作者：量化藏经阁

题图：量化藏经阁微信公众号

报 告 摘 要

截至2023年6月30日，“固收+”基金数量已接近1千只，合计规模约为1.22万亿。为帮助投资者更全面地理解和分析“固收+”基金，本文基于“固收+”基金的持仓、利润表和收益数据，刻画“固收+”基金持仓的股票和债券风格特征，并对“固收+”基金的收益来源进行了详细拆解和归因。

一、“固收+”基金的识别

为了将“固收+”基金严格限定在以固收为主、权益为辅的产品范围内，本文使用股票仓位和可转债的股性部分之和作为总权益贡献，将总权益贡献在5%-30%的基金划分为“固收+”基金，并根据过去四个季度基金的总权益贡献均值，将“固收+”基金分为积极型、平衡型、稳健型三类。

二、“固收+”基金的风格标签体系

本小节从股票特征和债券特征两个维度，生成“固收+”基金的风格标签。股票特征包括仓位择时、行业集中度、股票风格、Barra因子暴露和换手率，从基金经理择时特征、行业配置情况和持仓股票风格等维度对“固收+”基金的特征进行全面刻画；债券特征包括信用和久期，以刻画“固收+”基金中债券的信用风险和利率风险。

三、“固收+”基金的业绩归因

“固收+”基金的收益来源更为多样化，为了能够分析不同资产带来的收益贡献，我们利用季报公布的资产配置明细，将“固收+”基金的收益来源拆解成股票持仓收益、债券持仓收益、可转债持仓收益、现金持仓收益、打新收益和隐形交易收益。

改进后的Brinson归因模型：由于“固收+”基金的多资产特性，本文使用剥离债券、可转债、货币收益后的基金收益进行Brinson归因，将股票部分的超额收益来源拆解成隐形交易超额收益、打新超额收益、行业配置收益、选股收益和交互项收益五项。

持仓法和利润表法相结合的Campisi模型：为了充分利用定期报告中公布的持仓和利润表信息，本文使用持仓法和利润表法分别对债券部分进行收益归因。具体来说，在一季度和三季度利用债券归因池构建持仓法Campisi模型，在二季度和四季度结合基金半年报和年报信息构建利润表法Campisi模型，将债券收益拆解为收入效应和价格变动效应中的国债效应、信用利差效应、债券交易收益和择券效应。

一、引言

近年来“固收+”基金受到越来越多投资者认可，其规模从2019年3月的2500多亿元增长至2022年3月的1.61万亿，三年时间增长了5.25倍。截至2023年6月30日，“固收+”基金数量为989只，总规模为1.22万亿，其中混债二级和偏债混合型基金的规模占比较高，合计占比为71.29%。

但由于“固收+”基金的资产构成较为复杂，使得“固收+”基金的业绩迷惑性更强，基金筛选难度增大。2015年以来“固收+”基金平均配置了12%的股票、72%的债券、5%的可转债以及12%的其他资产。由于权益仓位不高，组合收益波动性降低，投资者难以直接通过收益观察不同基金的差异。

以图3中的两只“固收+”基金为例，在2022年9月至2022年12月期间两只基金净值表现较为相近，但由于收益来源有所差异，两只基金在进入2023年之后业绩产生明显分化，可见只通过基金收益来区分“固收+”基金远远不够。

风格分析和业绩归因能够帮助投资者更好地区分基金特征，辅助分析组合的收益来源，进而判断基金的收益能力能否持续。因而本文基于“固收+”基金的持仓和季报公开信息，刻画“固收+”基金持仓的股票和债券风格特征，并对“固收+”基金的收益来源进行了详细拆解和归因。

二、“固收+”基金的识别

2.1“固收+”基金筛选池

“固收+”基金筛选池

通常所说的“固收+”基金范围较为宽泛，但如果基金在权益资产配置上差异较大，其组合的收益和风险特征可能千差万别。为了将“固收+”基金严格限定在以固收为主、权益为辅的产品范围内，本文使用股票仓位和可转债的股性部分之和作为总权益贡献，将总权益贡献在5%-30%的基金划分为“固收+”基金，其筛选范围如下表所示。

“固收+”基金除了投资债券之外，还会通过投资股票和可转债来增厚组合收益，然而部分可转债的价格波动与股票市场密切相关，带来收益的同时可能也蕴含着风险。例如图4所示的基金在2021年四季度末和2022年一季度末的可转债投资比例分别为90%、91%，且均未投资股票，2022一季度中证800指数下跌14.42%，而该基金跌幅高达9.51%。可见部分可转债也会给组合带来较大波动，如果只考虑股票仓位不能准确刻画“固收+”基金的风险收益特征。

因而我们在定义“固收+”基金时引入了总权益贡献的概念，将“固收+”基金的股票投资部分与可转债的股性部分加总成基金的总权益贡献。本文使用期权定价公式和净值回归法两种方法对可转债的股性部分进行剥离，进而求得“固收+”基金的总权益贡献。

2.2可转债的处理

使用期权定价公式剥离可转债的股性

如图6所示，可转债持有者拥有将债券转换成股票的权利，这种选择权相当于期权，该部分的期权价值可通过期权定价公式来表示。期权定价公式在可转债价格和正股价格之间建立联系，阐述了正股价格如何影响可转债价格。

为衡量可转债的股性和债性，我们基于期权定价公式，进一步推导得到Delta（推导过程参见附录），该指标表示一单位股价变化所引起的可转债价格变化。Delta的理论取值在0-1之间：Delta越接近于1，说明可转债的股性越强；Delta越接近于0，说明可转债的股性越弱。据此我们可以将可转债转换成权益贡献，例如Delta等于0.5就意味着1单位的可转债等于0.5单位的股票。

处于转股期的可转债：可转债会设置转股期，进入转股期后投资者可以把可转债转成股票。一般而言，可转债的转股期在自发行结束之日起六个月后。如图8所示，基金会在定期报告中的“报告期末持有的处于转股期的可转换债券明细”部分披露处于转股期的可转债明细，图8中的基金有9只可转债均处于转股期，合计持有比例为11.97%。

前五大债券中的可转债：基金季报中还会披露“前五名债券投资明细”，部分可转债由于配置比例较高可能会进入前五大债券，不论该可转债是否处于转股期。例如图9中的基金前五大债券明细包括了3只可转债，分别为常银转债、南银转债和齐鲁转债，其中齐鲁转债没有在处于转股期的可转债明细中出现过，投资比例为1.20%。

使用净值回归法剥离可转债的股性

从公式1可以看到，使用期权定价公式剥离可转债股性的方法要求基金在定期报告中披露的可转债比例足够高，否则已披露的可转债对整个可转债组合的代表性不足。图10计算了“固收+”基金筛选池中可转债披露比例的分布情况。截至2023年6月30日，“固收+”基金筛选池中有1.07%的基金其可转债披露比例在50%以下。对于可转债实际披露比例小于等于50%的基金，本文使用净值回归法进行修正。

2.3“固收+”基金识别

依据上述可转债的股性剥离方法，将求得的可转债股性部分与股票仓位加总求得“固收+”基金的总权益贡献，然后将总权益贡献满足要求的基金定义为“固收+”基金，“固收+”基金的识别步骤如图11所示。

按照上述方法筛选“固收+”基金，图12展示了其历史规模和数量变化情况：

• 2015年股灾之后，“固收+”基金的规模和数量逐步增长，2017年末“固收+”基金规模达5493亿元，数量达633只；
• 2018年的权益市场表现较差，带动“固收+”基金规模大幅下滑，2018年末“固收+”基金规模缩水至2249亿元；
• 2018年4月《资管新规》颁布，要求银行理财产品净值化转型，部分居民财富逐渐向公募基金转移，同时伴随权益市场的发展，2019年以来“固收+”基金迎来了爆发式增长。2021年6月规模突破万亿，2022年3月规模达1.61万亿高点；
• 2022年受股票市场下行和债市波动影响，“固收+”基金规模再次下滑，2023年6月末的规模为1.22万亿，相比2022年3月下降了24%，但基金数量仍在逆势增长，已达989只。

表2列出了2023年二季度规模排名前10的“固收+”基金，其中排在第一位的是天弘永利债券A（333.83亿元），排在第二、三位的是招商安华A（310.52亿元）、易方达裕祥回报A（283.20亿元），下表所列示基金的股票投资比例基本在20%以下，且大部分基金都投资了一定比例的可转债。

从“固收+”基金的业绩中位数来看，2015年至2022年的年度收益均值为5.47%。除2022年外其余年份“固收+”基金的收益中位数均为正值。

2.4“固收+”基金分类

“固收+”基金的总权益贡献决定了组合大部分风险和收益，总权益贡献越高，收益弹性越大，风险也越高。本文根据过去四个季度基金的总权益贡献均值，将“固收+”基金进一步分为积极型、平衡型、稳健型三类：

• 将总权益贡献均值在20%-35%的基金划分为积极型“固收+”基金；
• 将总权益贡献均值在10%-20%的基金划分为平衡型“固收+”基金；
• 将总权益贡献均值在10%以下的基金划分为稳健型“固收+”基金。
• 从图14和图15可以看到，按不同权益中枢来看，近年来“固收+”基金主要以平衡型和积极型“固收+”基金为主，2023Q2平衡型和积极型“固收+”基金的数量分别为473只和403只，规模占比分别为43%、44%。

表3统计了不同权益中枢的“固收+”基金业绩中位数情况。从2015至2022年的年度均值来看，积极型“固收+”基金的收益最高，但最大回撤也更大。而稳健型“固收+”基金虽然收益最低，但夏普比和卡玛比率明显更高，最大回撤也更小。

2023年至今，在弱复苏和宽流动性背景下，权益市场表现不佳，叠加在降息的背景下债市迎来行情，因而2023H1债券配置比例较高的稳健型“固收+”基金的收益更高。

三、“固收+”基金的风格标签体系

2.4“固收+”基金分类

本部分从“固收+”基金持仓的股票特征和债券特征两个维度出发，生成“固收+”基金的风格标签，从而在基金业绩表现之外，对不同“固收+”基金进行区分。其中，股票特征包括仓位择时、行业集中度、股票风格、Barra因子暴露和换手率，债券特征包括信用特征和久期特征。

3.1股票持仓特征

仓位择时

“固收+”基金经理在仓位管理上存在较大差异。部分“固收+”基金会动态调整权益仓位，而有些基金则会设置较为稳定的权益仓位。为了区分“固收+”基金的仓位择时特征，本文基于总权益贡献的历史变动情况将“固收+”基金分为仓位稳定型、适度调仓型和大幅调仓型。具体来说，在每个报告期回看过去4期的总权益贡献，将区间内总权益贡献的最大值与最小值的差值定义为仓位波幅：

下图展示了“固收+”基金的仓位择时情况，可以看到近年来仓位稳定型的“固收+”基金数量占比明显提升，从2019年底的20%增长至2023Q2的31%；2023Q2仓位稳定型、适度调仓型和大幅调仓型的“固收+”基金数量占比分别为31%、43%、26%。

基金经理的仓位择时特征是否会影响“固收+”基金的业绩表现？为了研究这一问题，本文以积极型“固收+”基金为例计算不同择时特征的“固收+”基金的历史业绩，从2017-2022年的年度均值来看，大幅调仓型基金收益最低，而适度调仓型基金的收益最高；从夏普比均值来看，大幅调仓型基金的夏普比最低，而适度调仓型和仓位稳定型基金的夏普比较高，持有体验更好。说明对于“固收+”基金而言进行大幅仓位择时的性价比并不高。

行业集中度

为了观察“固收+”基金配置股票的行业偏好，本文根据基金半年报、年报的持仓数据，加总基金在各行业的上配置市值，计算得到“固收+”基金整体的行业配置比例。图18显示，2015年以来“固收”+基金持仓股票主要集中于中游制造、金融和消费，配置比例均值分别为28%、22%、18%。

为了观察“固收+”基金相对于主动权益基金的股票配置差异，图19统计了2015H1至2022H2“固收+”基金相对主动权益基金配置板块的平均偏离幅度。此处的主动权益基金定义为过去四期仓位大于等于70%的普通股票型基金、偏股混合型基金以及灵活配置型基金。可以看到，相比主动权益基金，“固收+”基金历史上平均高配了金融（+11.38%）和中游制造板块（+3.61%），低配了TMT（-7.57%）和医药（-5.83%）板块。

除了板块倾斜之外，基金的行业配置集中度也是影响其风险收益的重要因素。如果基金在行业上过于集中，则容易暴露特定行业风险。例如基金8（权益占比：20%）在2021半年报重仓食品饮料、医药（合计占比约80%），而基金7（权益占比：15%）配置的行业多达21个，每个行业配置比例均不超过10%。2021年三季度医药和食品饮料行业指数分别下跌14.67%和17.89%，受此影响基金8当季度下跌1.47%，而基金7当季度上涨2.11%。

意味着基金的行业分散度越高。本文按照如下规则划分基金的行业集中度标签：

• 将HHI指数小于等于10%的 “固收+”基金划分为行业分散型；
• 将HHI指数大于10%且小于25%的“固收+”基金划分为行业均衡型；
• 将HHI指数大于等于25%的“固收+”基金则划分为行业集中型。
• 图21对不同行业集中度类型的“固收+”基金数量进行了统计，可以看到近些年来行业分散型的“固收+”基金数量增长最快，从2018年的56只增长至2022年的385只，在“固收+”基金中的数量占比从15%增长至44%。值得注意的是，行业集中型的“固收+”基金数量占比近年来逐渐下滑，从2018年的36%下降至2022年的9%。

“固收+”基金在行业配置上的集中和分散是否影响基金业绩？我们统计了不同行业集中度的“固收+”基金的历史业绩，从2017-2022年的年度均值来看，在不同权益类型中枢的“固收+”基金中，行业分散型“固收+”基金的收益和夏普比较高，而行业集中型“固收+”基金的收益和夏普比均为最低。说明对于“固收+”基金来说，行业集中配置并不一定能带来更高收益，反而增加了对特定行业的风险暴露。

图22和图23统计了2022年年报不同行业集中度类型的主动权益基金和“固收+”基金，可以看到主动权益基金主要以行业均衡型和行业集中型为主，数量占比分别为54%、27%；而对于“固收+”基金，行业均衡型和行业分散型的数量占比明显更高，分别为47%、44%，行业集中型数量占比较低，为9%。说明相对主动股基而言，“固收+”基金更偏好行业分散配置。

股票风格

大/中/盘风格：将股票按其流通市值进行降序排序，将累计市值处于全市场前60%的股票划分为大盘，将累计市值位于60%~80%之间的股票划分为中盘，将累计市值处于其后20%的股票划分为小盘；

成长/均衡/价值风格：以净利润增速、营收增速、经营性净现金流增速、净资产增速的均值作为成长得分，以市净率倒数、市销率倒数、市现率倒数、股息率的均值作为价值得分，计算成长得分-价值得分的差值，将差值最高的1/3定义为成长风格，位于1/3~2/3之间的股票定义为均衡风格，差值最低的1/3定义为价值风格。

根据基金半年报、年报的持仓数据，加总“固收+”基金在各风格上的配置市值，得到“固收+”基金投资各类风格的配置比例。可以看到2015年以来“固收+”基金主要以大盘风格为主，平均占比为64%，其中大盘价值、大盘均衡、大盘成长风格的平均占比分别为25%、20%、19%。

为了刻画单只“固收+”基金的市值风格，我们选取基金股票持仓中占比最多且该比例大于40%的市值风格作为基金的市值风格标签，其余基金划分为市值均衡型“固收+”基金。从市值风格分类来看，近些年大盘风格的“固收+”基金数量增长较快，从2018年底的293只增长至2022年底的750只。

进一步观察“固收+”基金在市值风格上的稳定性，如果该基金过去四期的市值风格发生过变动，则认为存在市值风格轮动；否则认为基金市值风格稳定。从图26可以看到近年来大部分“固收+”基金在市值风格上较为稳定，2022年底市值风格稳定的“固收+”基金数量占比为79%。

类似地，选取基金股票持仓中占比最多且比例大于40%的估值风格作为基金的估值风格标签，其余基金划分为估值均衡型“固收+”基金。从估值风格分类来看，最新一期成长、价值、均衡以及估值均衡型的“固收+”基金数量占比分别为54%、22%、13%、10%。2019年以来成长型“固收+”基金数量增长较快，数量占比从2019年6月的33%增长至2022年12月的54%。

进一步观察“固收+”基金在估值风格上的稳定性，如果该基金过去四期的估值风格发生过变动，则认为存在估值风格轮动；否则认为基金估值风格稳定。可以看到大部分“固收+”基金会进行估值风格轮动，2022年底估值风格轮动的“固收+”基金数量占比为65%。

Barra风格暴露

为了观察“固收+”基金的Barra风险因子暴露情况，我们根据股票持仓计算了基金在Barra因子上的暴露，并与同类基金进行对比。此处的同类基金是指积极型、平衡型、稳健型的“固收+”基金分类。

以图29为例，基于基金半年报和年报的全部A股持仓，计算该基金在Barra风险因子上的历史平均暴露情况。可以看到，与同类基金相比，2021年以来，该基金在EP、BP、市值因子上的风格暴露较高，说明该基金偏好低估值和大市值的股票；在Beta上的风格暴露较低，说明该基金偏好低Beta股票。

换手率

“固收+”基金换手越高，是否业绩会更好？我们根据换手率从低到高将不同权益类型中枢的“固收+”基金分为5组，并计算了其分年度业绩情况。从2017-2022年的年度均值来看，换手率最高的第5组其年度收益和夏普比均最低，多数类别下换手率最低的第1和第2组的基金年度收益和夏普比较高。说明对于“固收+”基金来说，频繁交易、换手率高并不一定能提高收益。

3.2债券持仓特征

债券分析池

2015年以来“固收+”基金的总资产中平均有76.49%是债券（包括可转债），持仓占比较高，因而有必要对基金持仓债券的特征进行刻画和区分。但基金在季报、半年报、年报中只公布前5大债券持仓和处于转股期的可转债，不披露全部的债券持仓。为了充分利用季度债券信息刻画基金的债券特征，对于债性较强的可转债，可以将其等同于普通债券，因而本文在进行债券特征分析之前，首先利用基金前五大债券和可转债信息构建债券分析池。

将前5大债券中的普通债券（即非可转债）以及所有偏债型转债作为债券分析池。从图33可以看到，2015年以来债券分析池在基金债券持仓中的市值占比均值约为44%，具有一定的代表性。

信用特征

基金经理可以通过信用下沉、管理久期、加杠杆等策略来增厚债券部分收益。相比投资国债，投资一定的信用债可以提高组合收益。但近些年债券违约事件频发，盲目进行信用下沉会增加组合的风险。图34展示了近年来违约主体数量，2014年有7家主体违约，而2022年违约主体已经增加到118家。单只债券违约可能会波及同类别债券，导致债券基金波动加剧。

因而为了评估债券持仓的信用风险，我们根据债券评级对债券打分，然后按照债券分析池中的归一化权重合成基金的信用评级得分。表7展示了长短期债券评级的分数映射规则：

• 将长期信用评级分成18档，从AAA+至CCC及以下，得分为1至-1，其中中国人民银行、三大政策性银行、财政部发行的债券以国家信用为基础，设定信用评级为AAA+级。
• 将短期信用评级分成6档，从A-1至D级，得分为1至-1。

表8展示了2022年9月30日某基金债券分析池的信用评级。按照表7的信用评级映射规则计算个券的信用评级得分，并基于归一化权重进行加总，求得当期该基金的信用评级得分为0.925。

依据信用评级得分对“固收+”基金进行划分，如果信用评级得分大于8/9则认为该基金的信用评级较高；如果信用评级得分处于6/9~8/9之间则认为该基金的信用评级适中；如果信用评级得分小于6/9则认为该基金的信用评级偏低。例如表8所示基金在2022年9月30日的信用评级得分为0.925，则认为该基金的信用评级偏高。

久期特征

由于债券分析池重点参考前五大债券持仓进行计算，而前五大债券持仓中的利率债较多，久期偏长，从而导致一三季度的久期数据通常要大于二四季度使用利率敏感性分析表求得的久期。因而在设置久期标签时，我们使用的是同期基金久期的分位数排名，如果基金排名大于2/3分位数则认为该基金的久期偏高，排名位于1/3~2/3分位数之间则认为该基金的久期适中，排名小于1/3分位数则认为该基金的久期偏低。

四、“固收+”基金的业绩归因

“固收+”基金配置的资产类别较为宽泛，总体上可以分为债券、股票、可转债、货币4大类。本部分我们利用季报公布的资产配置明细，对“固收+”基金的资产收益来源进行拆解，并进一步对股票端、债券端的收益归因。

4.1“固收+”基金收益拆解

与常见的股票型基金不同，“固收+”基金一般运用多资产投资策略，其收益不再以股票资产收益为绝对主导。为区分不同资产对“固收+”基金的收益贡献，我们首先对“固收+”基金的收益进行拆解。利用季报公布的资产配置明细，假设基金不调仓来计算各项资产的模拟收益：

• 对于股票持仓，参考国信金工《公募基金持仓还原及其实践应用》中介绍的基金持仓还原方法，根据基金前十大重仓、前十大股东数据、基金经理同期持仓和本基金的上期持仓，还原“固收+”基金的季度全部持仓，剩余未被还原的持仓用沪深300指数补足。
• 对于债券持仓，根据季报公布的债券品种明细，我们将债券划分为利率债、信用债、非政金债、ABS，并用相应的债券指数模拟其区间收益。其中，利率债包括国债、政策性金融债、央行票据、地方政府债券；信用债包括企业债、短期融资券、中期票据、同业存单、公司债和其他债券等；非政金债指的是金融债里除去政策性金融债的债券。
• 对于可转债持仓，基金季报会公布期末持有的处于转股期的可转换债券明细，同时结合前5大债券中已知的可转换债券信息，计算单只可转债的区间收益；未公布的可转债部分使用中证转债指数进行替代。
• 除股票、债券和可转债外，剩余部分统归为货币，我们使用货币基金指数区间收益模拟货币资产收益。

以基金9为例，2022Q1该基金配置了47%的债券、26%的可转债、13%的股票、13%的货币。根据2022Q1的资产配置明细，模拟其2022Q2的资产收益贡献。2022Q2该基金收益为1.51%，其中各项资产中收益最高的是股票（0.58%），其次是债券（0.43%），打新收益最低，为0.02%。

将基金在各项资产上的收益与同类基金（积极型“固收+”基金）进行对比，从表11中可以看到，在同类基金中，该基金在2022Q2收益排名为79.30%（数值越小，代表业绩越靠前），债券和股票的同类基金收益排名较为靠后，排名分位数分别为85.13%、64.43%，注意此处的排名分位数不考虑各类资产的仓位水平。

同时，为了与对应类别的宽基指数进行对比，我们计算了仓位一致的条件下，该基金相对于对应资产指数的超额收益。其中债券资产指数基准用的是中债-国债总财富(1-3年)指数，股票资产指数基准用的是沪深300指数，可转债资产指数基准用的是中证转债指数，货币资产指数基准用的是货币基金指数。

从相对宽基指数的超额收益来看，2022Q2该基金主要在债券部分获得了正的超额收益，为0.13%；负向超额主要来自于可转债部分，超额-1.12%。

4.2“固收+”基金的股票收益归因

由于“固收+”基金的多资产特性，因而在对“固收+”基金的股票收益进行归因时，不能直接将基金收益简单等价成股票资产收益。参考上一小节的内容，本小节将基金收益剥离掉债券、可转债、货币收益后，对剩余部分与股票相关的收益进行归因，以更好地拆解“固收+”基金的股票收益来源。

如图40所示，股票部分的超额收益最终拆解为隐形交易超额收益、打新超额收益、行业配置收益、选股收益、交互收益五项。

以基金9为例，计算基金9在2021Q2至2023Q1拆解后的各项超额收益季度均值，从表13可以看到该基金季度超额收益均值为0.88%，且超额收益主要来源于隐形交易超额收益，季度均值为0.72%；其次是选股收益、行业配置收益，季度均值分别为0.32%、0.24%。

4.3“固收+”基金的债券收益归因

影响债券和股票收益的核心风险因素存在差异，股票的组合收益主要受市场风险、行业、风格等因素影响，而债券的组合收益主要由信用和久期决定，因而针对股票和债券两类资产，其所适用的归因方法也有所不同。

Stephen Campisi于2000年提出了Campisi债券归因模型（模型推导参见附录），按照该模型，债券收益可以拆解为收入效应和价格变动效应，其中价格变动效应包括国债效应、信用利差效应和择券效应。

参照Campisi的做法，本部分我们通过基金年报/半年报里的披露信息以及构造的债券归因池所蕴含的信息，对“固收+”基金的债券收益进行拆解和分析。与债券分析池有所不同，我们对债券收益归因时把所有可转债纳入考量，即将基金公布的处于转股期的所有可转债以及前5大债券合并为债券归因池。

除了利用债券归因池中的个券信息外，基金在半年报和年报的利润表中还会公布债券利息收入、债券公允价值变动收益等科目。为了能够充分利用基金公布信息、更为准确地对债券部分进行归因，我们在一季度和三季度利用债券归因池构建持仓法Campisi模型，在二季度和四季度结合基金半年报和年报信息构建利润表法Campisi模型。

持仓法Campisi模型

利润表法Campisi模型

持仓法Campisi模型的缺陷在于不能获取全部债券持仓，仅利用重仓券和处于转股期的可转债信息存在估计误差。因而在有半年报和年报的报告期，本文试图通过利润表法Campisi模型进行补充修正。

基金会在半年报和年报公布债券利息收入、债券公允价值变动收益等科目，基于利润表数据可以替代持仓法中使用个券加总的计算方式。此外相比持仓法，利润表法Campisi模型还新增了一项债券交易收益。

特别的，由于一季度和三季度无债券交易收益得分，因而债券交易收益不进行调整。

表14展示了基金9在2020年二季度通过利润表法调整的Campisi模型收益拆解。可以看到该基金在2020年二季度的债券收益为0.29%，收入效应为0.73%，价格变动效应为-0.43%，价格变动效应中的国债效应为0.15%、信用利差效应为-0.72%、债券交易收益为0.29%、择券效应为-0.15%。

五 、“固收+”基金分析案例

本部分我们根据前文的风格标签体系和业绩归因模型，对2023H1业绩表现相对出色的一只“固收+”基金进行分析。

股票持仓特征

依据基金季报披露的仓位和持仓信息对基金的股票持仓特征进行刻画，可以看到2022H2该基金属于仓位稳定型，换手率偏低，行业配置均衡、偏向中游制造，持仓个股偏向中盘价值，与同类基金相比，该基金偏好中小盘和低估值的股票。

债券持仓特征

结合债券分析池和季度报告中的信息，对“固收+”基金的债券持仓特征进行刻画。表16展示了2021Q2以来8个季度该基金的时序债券风格特征。从时序上来看，该基金的信用等级特征从信用等级适中变成信用等级偏高，2021H1该基金的久期偏高，其余样本期半年报和年报的久期基本处于2附近。

2021Q2以来该基金历史8个季度的平均信用评级得分为89.67%，信用等级偏高；久期排名均值为72.26%，久期偏高，对利率变动敏感性高。

股票收益归因

根据基金季度公布的各项资产配置比例和明细，模拟“固收+”基金的各项资产收益。图46展示了基金10在2021Q2至2023Q1的各资产收益贡献。可以看到债券收益较为稳定，基本每季度能贡献0.7%的收益，而股票收益波动较大。

在同类积极型“固收+”基金中，该基金的股票投资能力较为突出，股票收益排名排在前5%，且相对沪深300指数季度超额收益达1.02%。

表19展示了该基金改进后的Brinson模型归因结果。可以看到该基金季度超额收益均值为0.93%，且超额收益主要来源于隐形交易超额收益和选股收益，其隐形交易超额收益和选股收益在同类基金中的排名分别为11.85%和1.49%。

债券收益归因

将持仓法和利润表法相结合，进行Campisi模型归因。表20显示2021Q2以来，基金10的季度债券收益均值1.63%，其中收入效应和价格变动效应分别贡献了0.75%和0.88%，价格变动效应主要来自于债券交易收益，均值为0.52%。相比同类积极型“固收+”基金，债券季度超额收益为0.35%，主要来源于国债效应（0.17%）、信用利差效应（0.14%）。

综合上述分析可以看到，该基金仓位变动不大，行业配置均衡，持仓偏向中盘价值风格，偏好中小盘和低估值的股票。在债券持仓方面，该基金信用评级偏高、历史久期偏高，近期有所降低。

从收益拆解来看，该基金的收益主要来自于债券、股票和可转债，平均季度收益分别为0.73%、0.53%、0.20%；股票部分的超额收益主要来源于选股收益（0.55%）、隐形交易超额收益（0.52%）；债券部分的超额收益主要来源于国债效应（0.17%）、信用利差效应（0.14%）。

六、总结

截至2023年6月30日，“固收+”基金数量已接近1千只，合计规模约为1.22万亿。为帮助投资者更全面地理解和分析“固收+”基金，本文基于“固收+”基金的持仓、利润表和收益数据，刻画“固收+”基金持仓的股票和债券风格特征，并对“固收+”基金的收益来源进行了详细拆解和归因。

“固收+”基金的识别

为了将“固收+”基金严格限定在以固收为主、权益为辅的产品范围内，本文使用股票仓位和可转债的股性部分之和作为总权益贡献，将总权益贡献在5%-30%的基金划分为“固收+”基金，并根据过去四个季度基金的总权益贡献均值，将“固收+”基金分为积极型、平衡型、稳健型三类。

“固收+”基金的风格标签体系

本小节从股票特征和债券特征两个维度，生成“固收+”基金的风格标签。股票特征包括仓位择时、行业集中度、股票风格、Barra因子暴露和换手率，从基金经理择时特征、行业配置情况和持仓股票风格等维度对“固收+”基金的特征进行全面刻画；债券特征包括信用和久期，以刻画“固收+”基金中债券的信用风险和利率风险。

“固收+”基金的业绩归因

“固收+”基金的收益来源更为多样化，为了能够分析不同资产带来的收益贡献，我们利用季报公布的资产配置明细，将“固收+”基金的收益来源拆解成股票持仓收益、债券持仓收益、可转债持仓收益、现金持仓收益、打新收益和隐形交易收益。

改进后的Brinson归因模型：由于“固收+”基金的多资产特性，本文使用剥离债券、可转债、货币收益后的基金收益进行Brinson归因，将股票部分的超额收益来源拆解成隐形交易超额收益、打新超额收益、行业配置收益、选股收益和交互项收益五项。

持仓法和利润表法相结合的Campisi模型：为了充分利用定期报告中公布的持仓和利润表信息，本文使用持仓法和利润表法分别对债券部分进行收益归因。具体来说，在一季度和三季度利用债券归因池构建持仓法Campisi模型，在二季度和四季度结合基金半年报和年报信息构建利润表法Campisi模型，将债券收益拆解为收入效应和价格变动效应中的国债效应、信用利差效应、债券交易收益和择券效应。

注：本文选自国信证券于2023年08月01日发布的研究报告《“固收+”基金标签体系与业绩归因全解析》

分析师：张欣慰   S0980520060001

分析师：杨丽华   S0980521030002

联系人：陈梦琪

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