FOF研究系列:组合分析模型及工具介绍

在本报告中,我们首先对FOF研究的基础之一,即股票和债券组合分析模型进行较为详细的介绍;然后对组合分析工具可以实现的内容及使用方法进行说明。

基于历史收益的组合分析方法存在较大弊端,需要结合具体持仓进行相关分析。对于股票和债券组合,我们对基于持仓和净值的分析方法进行了介绍。

股票组合:

基于持仓,借鉴多因子模型,可以将个股收益拆分到共有收益和特质收益上;对于给定权重的组合,同样可以进行这一拆分;进而,可以得到组合在各风格上的暴露值、收益贡献和风险贡献。

基于净值,将股票组合净值收益率序列对市值、贝塔、动量、波动率、BP、非线性市值、流动性、盈利、成长和杠杆等10个因子序列进行时间序列回归,得到风格暴露值。

债券组合:

基于持仓,利用Campisi模型,将个券(组合)区间收益拆分为息票效应、国库券效应、利差效应和选择效应。

基于净值,使用时间序列回归的方法,将组合收益归到alpha、level、slope、convex、credit、default、convert和currency。

组合分析工具:

为快速方便的基于本地和在线数据进行组合分析,我们将上述分析模型封装得到组合分析工具,可以实现:一,在线获取股票持仓数据;二,本地获取股票持仓数据;三,本地获取股票净值数据;四,本地获取债券持仓数据;五,本地获取债券净值数据;六,提取区间因子收益率。