短期理财产品网(短期纯债型基金优选【国君金工】)

短债基金发展迅猛，公募FOF持有占比增加

2018年后短期纯债型基金数量与规模增长迅速

2018年之前，短期纯债型基金数量与规模增长缓慢。

2018年-2019年初，货币政策边际宽松，债券市场迎来牛市，短债基金数量规模迅速增加。

2020年年初，国内新冠疫情爆发，市场避险情绪上升，在稳健的货币政策及结构性宽信用下，2020年1-2季度短债基金数量、规模进一步提升。

2021年四季度后央行多轮降准降息后，短债基金数量及规模再度爆发式增长，迎来“第二春”。

截至2023年一季度末，短期纯债型基金数量已突破722只，规模达8237亿左右。

短期纯债型基金业绩拆解

固定收益类投资组合的表现主要是由利率曲线的形状决定。Wager和Tito（1997）参照Fama-French框架提出一种债券收益率的分解方法，用久期来衡量系统性风险。之后Van Breukelen（2000）在此基础上结合Brinson模型，提出加权久期模型，进一步将收益拆分为久期配置、市场配置、证券选择三部分。Campisi（2000）融合上述两种方法的思想，从最基础的债券定价公式出发进行推导，自上而下将固收组合的收益分解为票息收益和价格收益。价格收益主要由利率变化引起，又可进一步分解为国债效应和利差效应。

短期纯债型基金优选

因子有效性检验

业绩优选视角：短期纯债型基金为绝对收益类的基金。追求绝对收益的基金，应该适当关注产品净值曲线本身，因此业绩指标上，我们选取年化收益率、卡玛比率（年化收益率/最大回撤）、夏普比率三个指标作为基金优选测试因子。

行情差异视角：为探究债券市场阶段性上涨或下行时，表现优秀的短债基金业绩的持续性，我们采用上行捕获率、下行捕获率、PRD（参与率差异，即基金上行捕获率与下行捕获率之差）作为基金优选测试因子。

持仓视角：净值法Campisi模型对纯债型基金的收益具有较好的归因与解释作用。本节我们尝试测试归因模型中的部分参数因子对基金未来3个月的收益是否具有预测作用。Campisi模型回归窗口期为1年，周度滚动。因子测试时间为2018.01.04-2022.06.30。

因子有效性测试结果表明，年化收益率、上行捕获率、Campisi模型中的Alpha、久期beta、期限结构beta、信用利差beta、评级利差beta对基金未来3个月收益有相对显著的预测作用。

从多个时间维度上看，短债基金虽然以票息策略为主，但是在久期、期限结构、信用等方面对适当积极的管理，主动暴露一定的风险敞口，有助于提升业绩。但敞口过大或管理不慎，如信用下沉不当，发生“踩雷”事件，易对基金业绩产生冲击。

进一步对上述相关因子进行相关

性测试，结果表明，年化收益率与上行捕获率、Alpha两因子之间相关性较高，而上行捕获率与Alpha之间相关性较低。因此我们选择上行捕获率与Alpha、久期beta、期限结构beta、信用利差beta、评级利差beta作为收益层面的有效因子，并纳入卡玛比率、夏普比率作为波动控制因子，对因子进行复合并优选基金。

短期纯债型基金优选方案设计

本节我们对短期纯债型基金进行优选，我们将成立时间超过1年，当期规模大于2亿的基金纳入备选基金池。

我们将上节中的业绩指标因子进行复合：

我们将构造的因子优选组合与Wind短债基金指数、中债总财富（1-3年）指数、Wind货币基金指数、备选池等权组合进行对比，结果表明：1）长期业绩方面，因子优选组合整体稳健，2019年1月1日至2022年7月31日，年化收益率3.71%，长期跑赢上述其他指数。除2019年外，其他年份均能战胜Wind短债基金指数、中债总财富（1-3年）指数、备选池等权组合；2）从风险收益特征的角度看，因子优选组合最大回撤0.43%、年化波动率0.31%，夏普比率11.97、卡玛比率8.59，各指标均优于Wind短债基金指数、中债总财富（1-3年）指数、备选池等权组合。