金融工程Brinson模型的升级风格绩效归因模型

目 录“CT&CS”风格绩效归因模型介绍 6主动权益基金的收益来源：AS、CTorCS？ 7主动权益基金分类标签简介 7风格和选股能力是影响主动权益基金收益的关键 10不同类型基金的风格绩效归因 12不同价值/成长属性基金的风格绩效归因 12不同市值类型基金的风格绩效归因 13风格择时和风格选股能力的持续性 15主动权益基金整体的风格择时和选股能力持续性考察 15单只基金的风格择时和选股能力持续性考察 16部分机构具备稳定的风格择时和风格选股能力 18风格绩效因子的选基能力 20单因子选基效果 20关于增强风格绩效因子选基效果的思考 225. 总结 24风险提示 25图目录图1 海通金工主动权益基金分类标签体系概览 7图2 按赛道划分的主动权益基金数量占比 8图3 大小盘风格划分逻辑 8图4 成长-价值风格划分逻辑 8图5 按持仓市值大小划分的主动权益基金数量占比 9图6 按成长-价值风格划分的主动权益基金数量占比 9图7 成长风格主动权益基金内部细分产品的数量分布（只，截至2022年报） 9图8 全市场型主动权益基金的风格绩效归因均值（2014年4季报-2022年3季报）10图9 主动权益基金的CT均值（2015Q1-2022Q3） 图10 主动权益基金的CS均值（2015Q1-2022Q3） 图全市场型主动权益基金的风格绩效归因标准（2014年4季报-2022年3季报）11图12 不同价值/成长属性的主动权益基金的风格绩效归因均值（2014年4季报-2022年3季报） 12图13 不同价值/成长属性的主动权益基金的风格绩效归因标准（2014年4季报-2022年3季报） 13图14 不同市值标签主动权益基金的风格绩效归因均值（2014年4季报-2022年3季报） 14图15 不同市值标签主动权益基金的风格绩效归因标准差（2014年4季报-2022年3季报） 14图16 不同梯队的AS均值（按2015年AS分，2015-2022） 15图17 不同梯队的AS均值（按2019年分，2019-2022） 15图18 不同梯队的CT均值（按2015年分，2015-2022） 15图19 不同梯队的CT均值（按2019年分，2019-2022） 15图20 不同梯队的CS均值（按2015年分，2015-2022） 16图21 不同梯队的CS均值（按2019年分，2019-2022） 16图22 不同类别基金中风格择时能力稳定且良好的基金占（2015.01.01-2022.12.31）17图23 不同类别基金中，风格择时能力不稳定的基金占比（2015.01.01-2022.12.31）17图24 不同类别基金中风格选股能力稳定且良好的基金占（2015.01.01-2022.12.31）18图25 不同类别基金中，风格选股能力不稳定的基金占比（2015.01.01-2022.12.31）18图26 机构层面的AS（2015-2022） 18图27 机构层面的CT（2015-2022） 18图28 机构层面的CS（2015-2022） 19图29 CT大于0年份占比的机构分布（2015-2022） 19图30 CS大于0年份占比的机构分布（2015-2022） 19图31 双维度能力的持续性（2015-2022） 20图32 AS因子多头组合和多空组合的累计净值（2014.12.31-2023.03.31） 20图33 CT因子多头组合和多空组合净值走势（2014.12.31-2023.03.31） 21图34 CS因子多头组合和多空组合净值走势（2018.12.28-2023.03.31） 21图35 CS因子多头组合和多空组合净值走势（2014.12.31-2023.03.31） 22表目录表1 基金的CT季度排名分布（2015.01.01-2022.12.31） 16表2 基金的CS季度排名分布（2015.01.01-2022.12.31） 17表3 CS因子多头组合（前20%组合）的分年度业绩表现（2015.01-2023.03） 22表4 不同风格基准下，CS因子多头组合（前20%组合）的分年度业绩表现（2015.01-2023.03）......................................................................................................22表5 不同类别基金中CS因子的择基效果（累计收益，2015.01.01-2023.03.31）.23表6 组合使用CT和CS因子的选基效果（2019.01.01-2023.03.31） 24“CT&CS”风格绩效归因模型介绍“CT&CSKentTitmanRussWermers在“MeasuringMutualFundPerformancewithCharacteristic-BasedBenchmarks”Brinson模型。它根据基金持仓股票的风格特征及其变化，将基金收益拆解成风格收益（、风格择时（CT）和风格选股（C。因而，我们称其为rnson模型的升级版。该模型主要包括以下几个步骤。构建风格基准PBPB将A股116A44PB416个分组。16种不同的市值和估值风格，是绩效归因模型的风格基准。风格基准收益率为，各组成分股的市值加权平均收益率，具体计算公式如下：其中，为t-1期构建的组合b在t期的收益率； 和 分别为组合b中，成股i的权重（市值占比）和t期收益率。风格收益风格收益AS，衡量基金长期风格选择带来的收益，即beta收益。计算公式为：其中，为t-1期末持仓股票j近2年的平均持有比例即用一段时间的平均持比例来衡量基金的长期风格暴露。为股票j所属分组b的t期收益率。风格择时CTCT时能力。计算公式为：其中， 为t-1期末持仓股票j的持有比例，其他变量的定义与上文相同。格组bj格组b

具有正向收益时，基金经理明智的做法是上调股票j的配臵权重，即使 大于 。这样，等式的右边为正表明基金经理的选择给基金贡献了正向收益。1研究时点成立满6个月的非ST股。风格选股CS风格选股CS，衡量基金经理在风格内通过选股增厚的收益，用以评价基金经理的个股选择能力。计算公式为：其中，为股票j的t期收益率，其他变量的定义与上文相同。由上述公式可知，如果基金经理个股选择能力较强那么持仓股票j的收益率应超越风格基准大于。在具体实证中，考虑到中报和年报的披露频率较低，我们将季报重仓股数据归一化后也加入模型。即，以季度为频率对基金进行风格绩效归因。主动权益基金的收益来源：AS、CTorCS？主动权益基金分类标签简介ASCTCS1、3、4、、8、10月底，按如下规则更新主动权益基金的分类标签。860%的普通股票型、偏1图1海通金工主动权益基金分类标签体系概览资产配臵资产配臵风格偏好组合交易仓位 是否 地区 赛道 赛道 是中枢 择时 分布 含量 类型 行仓位 是否 地区 赛道 赛道 是中枢 择时 分布 含量 类型 行轮动大类 大风格 风1 2行业持仓景气度风格细分风格 稳性个股持股换手交易分散特征时点度轮动型中高/高 是/否 A股/均 单赛道衡/港股双赛道/全市场单、双赛道类型：上游周期中游制造//医药/TMT是/否价值：小/中/大盘成长/值//GARP低/中/高量成长、值、质稳定/适中/漂移均衡价值分散/均 低/中/ 左侧/衡/集中 高 侧资料来源：从赛道分布的角度，我们将基金分为轮动型、单赛道、双赛道和全市场四种类型。24（年报70%70%，则划分为2中信一级行业分类对标到金融地产、上游周期、中游制造、消费、医药、TMT和其他，共7大板块。轮动型。其次，在剩余的基金中，若第一、第二大板块持仓均值分别大于50%、小于30%30%80%，则划分为双赛道。最后，不属于前三类的基金则归为全市场类型。22022年报，我们定义的轮动型、单赛道、双赛道和全市场型的8.77%、23.40%、4.58%63.25%。图2按赛道划分的主动权益基金数量占比90%80%70%60%50%40%30%20%10%轮动型 单赛道 双赛道 全市场资料来源：，-（图-。A（年报为防止标签分类结果与调研感受有较大出入，我们会主观调整每一期的划分阈值。图3大小盘风格划分逻辑资料来源：

图4成长-价值风格划分逻辑资料来源：5-62022年报，小盘、中盘、大盘风格的主动权益产品数量占比2.58%15.45%81.97%GARP6.97%、8.76%、5.82%78.45%。图5按持仓市值大小划分的主动权益基金数量占比 图6按成长价值风格划分的主动权益基金数量占比90%60%50%40%30%20%10%20111231201206302011123120120630201212312013063020131231201406302014123120150630201512312016063020161231201706302017123120180630201812312019063020191231202006302020123120210630202112312022063020221231

90%80%70%60%50%40%30%20%10%20111231201206302011123120120630201212312013063020131231201406302014123120150630201512312016063020161231201706302017123120180630201812312019063020191231202006302020123120210630202112312022063020221231小盘中盘大盘

价值 均衡 GARP 成长资料来源：， 资料来源：，72个细分标2022年报的结果为例，被贴上价值成长、质量成长和景气成长标签的主动15.71%、36.41%50.91%，三者兼具的产品数量占比不足21.61%2条结论。（价格便宜（盈利现金流好、景气（预期成长性强）这类基金经理通常需要从中选出更为看重的某两个维度。成长风格的主动权益基金经理对估值的容忍度会更高一些。图7成长风格主动权益基金内部细分产品的数量分布（只，截至2022年报）资料来源：，而在价值风格内部，被贴上深度价值和质量价值的主动权益产品数量占比分别为39.77%和32.39%，未被贴上前两类标签的价值产品则归为均衡价值，数量占比27.84%。风格和选股能力是影响主动权益基金收益的关键BrinsonASCTCS对主动权益基金收益的贡献大小。20151202232015年，主动权益基金的持仓收益3500，市值偏好均衡；2016年，持仓收益大多5001000之间，市值偏好逐渐转向中小盘。2017年，市值偏好再次转向中大盘，持仓收益大体位于沪深300和中证500之间，该特征一直持续到2019年。图8全市场型主动权益基金的风格绩效归因均值（2014年4季报-2022年3季报）资料来源：，注：1、归因区间为报告期后1个季度，下同。2019232019-20202021年，风格切换，逐渐由大盘转向中小盘。此时，主动权益基金的持仓收益趋于沪深300和中证500的平均水平。我们认为，这说明，权益基金的持仓市值开始下沉，但大盘股在持仓中仍占据较大比例。根据风格绩效归因模型拆解主动权益基金的持仓收益，单期而言，AS（风格收益）是最主要的收益来源，但时间序列上并不稳定。CT（风格择时）和CS（风格选股）对收益的影响显著小于AS，且大部分时间有正贡献。长期来看，风格收益和风格选股是影响基金业绩最主要的两个因素，风格择时对基金业绩影响有限。3（年年报-2022353.13%。CT0.34%年底-2017201820172019年。前者多年以来，当市场风格切换加快后，基金的风格择时准确率显著下降，CT大部分时间都对收益产生了负面影响。CSAS也是影响基金业绩的关键因素。此外，CS81.52%，说明过去几年，权益基金在某种确定的风格下，确实具备较优的选股能力。仔细观察上图还可发现，CS与市场行情也存在一定关联。行情好的时候，CS的增厚作用更强。图9主动权益基金的CT均值（2015Q1-2022Q3）资料来源：，

图10主动权益基金的CS均值（2015Q1-2022Q3）资料来源：，CT动权益基金之间差异较大；而风格择时上，不同产品之间的能力分化较小。图11全市场型主动权益基金的风格绩效归因标准差（2014年4季报-2022年3季报）资料来源：，不同类型基金的风格绩效归因不同价值不同价值/成长属性基金的风格收益（AS）整体较为接近，但会随市场风格的切换12所示，2019-202050%；2021-20220为接近，季度胜率450%左右。AS往往略高于其他基金。例如，2015-2016AS29.75%2017-2018（GARP）2019-2020AS54.94%53.26%。AS及季度AS46.87%53.1%。AS接近于46.15%ASAS胜率相33.92%50.0%。图12不同价值/成长属性的主动权益基金的风格绩效归因均值（2014年4季报-2022年3季报）资料来源：，四类基金的风格择时（CT）能力相当，各阶段胜出的基金类型不同，并无哪类基2019-20202015-202265.6%，略高于其他三类基金。四类基金的风格选股（CS）能力相当，不存在某一类基金持续优于其他类基金的情况。2021年以前，风格选股对四类基金的业绩均具有显著的提升效果。具体地，2015-2018CSCS20%4时间区间为2015-2022年。左右；2019-2020CS22.50%CS则位10%-20%2021CS2.47%0。从归因结果的截面标准差来看，不同价值/成长属性基金的风格绩效分化程度和特征相近。四类基金均在选股能力（CS）上有较大分化，而在风格收益（AS）和风格择时（CT）上分化较小。图13不同价值/成长属性的主动权益基金的风格绩效归因标准差（2014年4季报-2022年3季报）资料来源：，如图14所示，不同市值标签基金的风格绩效归因结果与上文类似。即，风格收益（AS）相近，随行情切换而波动。具体地，2015-20162021-2022年，小盘风格占优，此时小盘基金的风格收（AS）AS46.09%0.17%；2017-2020AS45.98%，显著高于中27.88%9.06%。2015-2020CT18.35%7.85%13.36%。2021年以来，小金的风格择时收益主要在2021年底为负，2022年仍有稳定的正向贡献，累计值为2.04%0.33%0.75%。2015-2020CS40.52%32.73%20212021-2022CS为-2.10%，低于中小盘基金。图14不同市值标签主动权益基金的风格绩效归因均值（2014年4季报-2022年3季报）资料来源：，从截面标准差来看，不同市值标签基金的风格绩效归因分化程度和特征相近。三类基金均在选股能力上存在较大差异，而在风格收益和风格择时上的分化相对较小。图15不同市值标签主动权益基金的风格绩效归因标准差（2014年4季报-2022年3季报）资料来源：，综上所述，风格绩效归因的单期结果表明，AS（风格收益）是主动权益基金最重风格择时风格选股）AS股能力持续优于其他类型的情况。风格择时和风格选股能力的持续性主动权益基金整体的风格择时和选股能力持续性考察风格收益（AS）通常在短期内较为持续，但中长期的持续性较差。如图16所示，201541梯队的基金在下一年（2016年）依然维持着较优的业绩表现。但2017-20184个梯队的末尾，2019-20212019年的风格收益划分梯队，结论类似。图16不同梯队的AS均值（按2015年AS分，2015-2022）资料来源：，注：1、每个产品年度指标为，季度指标的简单加总，下同；22015-202286

图17不同梯队的AS均值（按2019年分，2019-2022）资料来源：，注：1、仅保留2019-2022年期间数据齐全的基金，共370只，下同。具备较强风格择时（CT）182015CT412016-2019年，继续保持着领先的2020以来，这一领先优势渐渐丧失；其他梯队基金风格的择时能力2019CT19图18不同梯队的CT均值（按2015年分，2015-2022）资料来源：，

图19不同梯队的CT均值（按2019年分，2019-2022）资料来源：，202015CS3CS12019-20212022年也难以为继，下滑至所有梯队的最后一位。图20不同梯队的CS均值（按2015年分，2015-2022）资料来源：，

图21不同梯队的CS均值（按2019年分，2019-2022）资料来源：，单只基金的风格择时和选股能力持续性考察1CT排名前%的季度数占比超过%的基金仅1（占比%%，季度数占比超过%的基金也只有2只（占比4%。CT大于同类（排50%）70%666.06%60%以23221.30%。当然，CT1所示，CT30%（季度数占3360%）25323.23%。因此，我们认为，基金风格择时能力的持续性不强。表1基金的CT季度排名分布（2015.01.01-2022.12.31）CT稳定较优80%以上70%-80%季度数占比60%-70%50%-60%50%以上合计排名前20%0.00%0.09%0.09%0.83%1.01%排名前30%0.00%0.18%1.38%3.21%4.78%排名前40%0.18%1.47%3.67%11.85%17.17%排名前50%1.19%4.87%15.24%23.32%44.63%CT稳定较差80%以上70%-80%季度数占比60%-70%50%-60%50%以上合计排名后20%0.00%0.00%0.73%1.29%2.02%排名后30%0.09%0.37%2.57%4.13%7.16%排名后40%0.55%1.74%5.69%12.76%20.75%排名后50%1.84%5.79%15.61%21.95%45.18%资料来源：，表示，CT20%；80%2、仅保留研究区间内季度数在8或以上的基金，共1089只。2所示，CS排名前%的季度数占比超过%的基金仅1（占比%%，季度占比超过%的基金只有2（占比%S（季度排名前%）70%5360%以上的基金也仅22420.57%。CS2所示，CS30%（季度数占比60%）70.64%50%（60%）的21519.74%。因此，我们认为，基金风格选股能力的持续性也不强。表2基金的CS季度排名分布（2015.01.01-2022.12.31）CS稳定较优80%以上70%-80%季度数占比60%-70%50%-60%50%以上合计排名前20%0.00%0.00%0.28%0.73%1.01%排名前30%0.00%0.46%1.56%2.75%4.78%排名前40%0.28%0.73%4.96%10.19%16.16%排名前50%0.83%4.04%15.70%21.76%42.33%CS稳定较差80%以上70%-80%季度数占比60%-70%50%-60%50%以上合计排名后20%0.00%0.09%0.00%0.18%0.28%排名后30%0.00%0.18%0.46%2.20%2.85%排名后40%0.18%0.55%4.68%10.01%15.43%排名后50%0.46%3.86%15.43%25.62%45.36%资料来源：，CS2、仅保留研究区间内季度数在8或以上的基金，共1089只。CT（CS）1/260%，则该基金具备稳定且良好的风格择时能力（或风格选股能力；反之，若某只基金的T（或C）排名后2的60%，则该基金并不具备稳定的风格择时能力（或风格选股能力。22-GARP的占比较高。尤其是小盘成长和大盘-GARP类型中，具备稳定且良好风格择时能力的42.86%30.77%21.30%。图22不同类别基金中，风格择时能力稳定且良好的基金占比（2015.01.01-2022.12.31）资料来源：，注：仅保留研究区间内季度数在8以上的基金。

图23不同类别基金中，风格择时能力不稳定的基金占比（2015.01.01-2022.12.31）资料来源：，注：仅保留研究区间内季度数在8以上的基金。23GARP42.86%、71.43%60.00%。24可知，大盘基金中，风格选股能力稳定且良好的占比较高。尤其是大盘均衡和大盘-GARP28.07%33.85%20.57%。25所示，风格选股能力不稳定的基金多见于中小盘类型中，但在大盘均衡和大盘GARP基金中，也有较高的比例不具备稳定的风格选股能力。图24不同类别基金中，风格选股能力稳定且良好的基金占比（2015.01.01-2022.12.31）资料来源：，

图25不同类别基金中，风格选股能力不稳定的基金占比（2015.01.01-2022.12.31）资料来源：，部分机构具备稳定的风格择时和风格选股能力262015年及2019-2020ASAS30%。2016-2017年202220162022AS0，均值低于-15%。2021AS5.80%。2015年、2017年及2020年，机构之间的风格收益分化较大。其余年份，尤其是近2年，分化则较小。图26机构层面的AS（2015-2022）资料来源：，注：每个机构年度指标为，季度机构旗下主动权益基金指标均值的加总，右同。

图27机构层面的CT（2015-2022）资料来源：，272021CTCT0的50%1年是近年来机构的T均值唯一低于0（-6%T大于0的机构占比不足（%难及时而迅速地跟进。如图28所示，牛市中，机构整体的风格选股收益较高，熊市则反之。例如，2017、20192020年，CS091.55%、97.56%94.00%。我们认20182022则是风格选股表现较差的两年，尤其是2022年，仅20%的机构具有正CS。CS5%-20%AS（2%-7%）和CT（1%-4%）标准差。我们认为，机构间选股能力的分化较大，而择时能力的分化则CTCS分化最大。图28机构层面的CS（2015-2022）资料来源：，2015-202280%及以上的机构52830%0的60%-80%（不含）3945%。2015-2022年，CS080%1517%。大部分机构落在60%-80%（含）5460%。图29CT大于0年份占比的机构分布（2015-2022）资料来源：，注：仅保留数据大于等于4年的机构。

图30CS大于0年份占比的机构分布（2015-2022）资料来源：，注：仅保留数据大于等于4年的机构。2022.7%42家（占比%6（占比%）和6家（%。5仅考虑研究区间内年度数据在4年及以上的机构，全部共88家。图31双维度能力的持续性（2015-2022）资料来源：，注：175%123%的机构同时具备稳定良好的风格择时和选股能力。风格绩效因子的选基能力接下来，本文尝试将风格绩效归因的结果运用于FOF组合的构建，测算不同风格绩效因子的选基效果。单因子选基效果1AS、CTCS51-5分别对应因子值由高到低。这些基金采用5FOF组合。换仓频率统一为季度，换仓时点为每季度末6。AS图2展示了SS（组1，AS20%）相对全市场并无明显超额收益。AS最差组合（5，AS20%）小幅跑输全市场组合，尤其是在市场快速上涨阶段（2020年下半年。图32AS因子多头组合和多空组合的累计净值（2014.12.31-2023.03.31）资料来源：，注：1120%340%-60%520%6例如2020年4季度末，我们根据2019年年报-2022年3季报的归因结果均值构建组合，并于2021年1季度末换仓。我们认为，基金AS的高低受市场风格影响，而市场风格通常是轮动的。这就导致基金的AS不具备持续性，故不适合作为选基因子。CT33年以来，主动权益基金的风格择时准确率有一定程度的下滑。因此，2021-2022年，T空头组合（后%）的表现反而优于多头组合（前%。图33CT因子多头组合和多空组合净值走势（2014.12.31-2023.03.31）资料来源：，注：1120%340%-60%520%CT筛选基金的效果不佳。CS343CS因子构建的多头组合（CS20%）相对市场组合2019-2021多头组合相对市场组合的超额收、7.89%2.51%。此外，如前文所述，CS对收益的增厚作用与市场2023年，随着市场反弹，CS组合再次战胜市场。续较优的选股能力。因而，CS是一个较为有效的选基因子。图34CS因子多头组合和多空组合净值走势（2018.12.28-2023.03.31）资料来源：，注：1120%340%-60%520%表3CS因子多头组合（前20%组合）的分年度业绩表现（2015.01-2023.03）2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023YTD区间收益45.57%-14.63%23.37%-24.50%48.55%66.11%15.40%-21.02%4.01%超额收益-0.75%-1.24%9.63%0.07%3.11%7.89%2.51%-0.16%0.11%年化波动率39.99%24.99%11.28%20.27%17.94%24.18%21.09%21.23%11.36%最大回撤48.19%27.20%7.43%29.05%11.50%16.54%18.00%30.51%6.13%夏普比率1.13-0.582.05-1.202.682.720.73-0.991.54收益回撤比0.94-0.533.12-0.844.183.980.85-0.692.86资料来源：，关于增强风格绩效因子选基效果的思考4.1节可知，风格收益（AS）和风格择时（CT）因子的选基效果较差，风格选股（CS）因子的选基效果较好。下文将在此基础上，通过优化风格基准、分类别选基CS因子的选基效果。优化风格基准1PBA股进行分类，从而构建不同的风格基准。A股分类来增强风格绩效因子的选基效果。droe（成长、roe（盈利）mom（动量）加入风格归因模型，16个市值-PB分组的基础上，利用上述三个指标进一464个分组。图35CS因子多头组合和多空组合净值走势（2014.12.31-2023.03.31）资料来源：，注：1120%340%-60%520%表4（前20%组合（2015.01-2023.03）区间超额 相对于原始组的超额收益原始组 增加droe增加roe增加 增加mom droe增加roe增加mom2015年45.57% 47.77%45.26% 1.58%2.20%-0.30%2016年-14.63% -17.13%-15.03% -1.56%-2.50%-0.40%2017年23.37% 21.91%-0.17%-1.46%-0.26%2018年-24.50% -23.96%-24.29% 0.37%0.54%0.21%2019年48.55% 48.89%48.07% 0.56%0.34%-0.47%2020年66.11%66.72%65.35%64.25%0.61%-0.76%-1.86%2021年15.40%15.58%17.00%16.70%0.18%1.60%1.30%2022年-21.02%-20.25%-21.32%-21.27%0.77%-0.30%-0.25%2023YTD4.01%3.85%3.44%4.03%-0.17%-0.58%0.02%2015-2023YTD170.73%174.22%166.10%167.42%3.49%-4.63%-3.31%资料来源：，35droe，即成长指标后，CS多头组合的选基效果有小幅增强。4droe3.49%。roemom指标的加入反而对组合有负面影响。（droe）CS因子的选基效果。划分基金风格，在同类基金中选基2.1CS因子选基的效果或好于全市场择基。CS在不同价值5-223TD，成长型、均衡型、GARP和价值型基金中，CS多头组合累计收益分别为176.00%、160.09%、194.69%153.44%，相对市场组合737.23%、1.80%、58.66%和25.61%。市值分类体系下，CS在大中盘基金中的选基效果较好。2015-2023YTD，大中盘183.5