FOF系列研究二公募基金产品与基金经理评价20190423东方证券29页

HeaderTable_User112225320013948922821394892282HeaderTable_Stock股票代码投资评级评级变化行业codeHeaderTable_ExcelHeaderTable_StatementCompany东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。专题报告【金融工程·证券研究报告】Table_Title公募基金产品与基金经理评价——《FOF系列研究二》Table_Summary研究结论本篇作为FOF研究的第二篇，主要研究如何对基金产品以及基金管理人建立评价体系。时间序列模型显示大部分的主动权益基金都不具备择时能力；行业配置方面，从2006年至2018年，主动权益基金在行业配置上获得了39%的超额收益，在医药、银行、食品饮料行业配置比例最高；主动权益型基金在风格上获得了4%的正收益，主要是小盘成长的风格。基金的规模与未来收益呈现显著的负向关系，持有期为1个月的情况下预测能力最强，IC为-3.53%。如果将规模小于1亿元的基金剔除，这种负向关系更加明显，持有期为1个月的IC达到-4.24%，IC的稳定性也有所提升。基金经理变更次数与基金未来收益呈现显著的负相关，持有期为1个月的IC达到-2.78%。公司主动管理规模、基金经理平均从业年限、获金牛奖次数与基金未来业绩没有明显的相关性。中长期业绩优秀的基金和基金经理未来1-3个月表现相对较好，未来6-12个月业绩不一定会表现更好。另外市场风格的切换，很可能导致业绩的反转，破坏基金业绩的持续性。基金经理当前管理总规模与未来业绩呈显著的负相关，持有期为1个月的IC达到-3.84%。基金经理当前管理基金数量和基金经理历任公司数对未来1个月业绩均有预测作用。为了让FOF投资者方便及时得了解基金产品和基金经理的收益风险特征、投资风格偏好等信息，我们设计了一套评价体系，并提供相应的Excel分析工具，未来随着我们对FOF研究的深入，我们会不断升级工具，为投资者建立完整的FOF分析系统。我们的工具主要包含以下内容：1.基金产品和基金经理的基本信息2.基金产品和基金经理的历史业绩3.基金产品和基金经理评价：择时能力、行业配置能力和选股能力4.基金产品和基金经理的风格因子和行业因子暴露情况5.基金产品和基金经理的投资风格箱欢迎感兴趣的投资者与我们团队成员或对口销售联系。风险提示量化模型失效风险市场极端环境的冲击Table_ReportDate报告发布日期2019年04月23日Table_Author证券分析师朱剑涛021-63325888*[e-mail]执业证书编号：S0860515060001邱蕊021-63325888*[e-mail]执业证书编号：S0860051902001Table_Contacter联系人邱蕊021-63325888*[e-mail]_Report相关报告国内公募基金历史发展与现状2019-04-22DFQ2018绩效归因与基金投资分析工具2018-10-26金融工程有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。公募基金产品与基金经理评价2目录一、公募基金评价方法概述............................................................................3二、公募基金产品评价...................................................................................32.1基金产品的择时、行业配置、选股能力.......................................................................32.1.1择时能力32.1.2行业配置52.1.3选股能力62.2影响基金产品业绩的其他因素.....................................................................................72.2.1基金规模72.2.2公司规模92.2.3基金经理信息102.3基金产品业绩的持续性..............................................................................................12三、公募基金经理评价.................................................................................143.1影响基金经理业绩的其他因素...................................................................................143.1.1基金经理当前管理总规模143.1.2基金经理当前管理基金数量163.1.3基金经理历任公司数173.2基金经理业绩的持续性..............................................................................................18四、公募基金FOF投资分析工具介绍..........................................................194.1工具使用与说明.........................................................................................................194.2工具示例：基金产品..................................................................................................204.2.1汇添富价值精选（2018届金牛奖--五年期开放式混合型）204.2.2易方达中小盘（2018届金牛奖--三年期开放式混合型）214.2.3东方红中国优势（2018届金牛奖--三年期开放式混合型）224.3工具示例：基金经理..................................................................................................234.3.1曹名长（中欧基金）234.3.2董承非（兴全基金）244.3.3林鹏（东方红资管）26风险提示......................................................................................................27附录东方A股因子风险模型（DFQ-2018）..............................................27有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。公募基金产品与基金经理评价3一、公募基金评价方法概述本篇作为FOF研究系列的第二篇，主要研究如何对基金产品以及基金管理人建立评价体系。FOF投资不是简单的挑选历史收益较高的基金，根据我们后面章节的测试，过去的明星产品在未来中长期不一定会表现更好，因此需要通过其他维度综合评判基金表现与管理人能力，这样更能把控整个FOF投资过程。对基金做评价或归因的意义在于帮助投资者了解基金的收益来源，哪些是依靠管理人的能力，哪些是运气，另外通过评价与归因我们能了解到基金的投资方式是否与FOF投资者的目标相符，基金的风格是否与宣传的一致，基金的风格是否发生漂移等。我们在文中还专门研究了基金经理，因为基金产品可能经过多位基金经理管理，产品会受到不同风格的管理人影响，通过对基金经理的评价能帮助我们了解产品的风格，FOF投资的本质还是选择真正具有能力的基金经理。权益型基金的收益主要来源于市场收益、择时收益、行业配置收益以及选股收益，其中选股收益可以理解为风格收益与特质收益(PureAlpha)的总和。我们在报告《DFQ2018绩效归因与基金投资分析工具》中讲过组合绩效归因通常有两大类方式，一类是基于净值，一类是基于组合持仓。基于净值的好处是数据更新频率很高，缺点是做时间序列回归可能存在多重共线性的问题。基于基金定期报告的持仓是最准确的，但是更新频率低，基金持仓和风格可能已经发生改变。具体选择哪种方法要根据分析的内容来判断。后文测试的对象主要为主动权益型基金，根据Wind基金类型分类包括普通股票型基金以及所有混合型基金。在测试过程中，只选择开放式基金，剔除分级基金，不同份额的基金只保留A类，剔除不满测试区间长度的基金。市场基准我们选择基金提供给Wind的基准。二、公募基金产品评价2.1基金产品的择时、行业配置、选股能力2.1.1择时能力本节我们使用时间序列模型来检测基金的择时能力，TM模型、HM模型和CL模型是最常用的模型。由于CL模型的回归方程和HM模型本质上是一样的，只不过分为熊市和牛市两种情况，因此这节主要使用TM和HM模型进行计算。T-M模型的回归方程是：𝑅𝑝−𝑅𝑓=𝛼𝑝+𝛽1(𝑅𝑚−𝑅𝑓)+𝛽2(𝑅𝑚−𝑅𝑓)2+𝜀𝑝H-M模型的回归方程是：𝑅𝑝−𝑅𝑓=𝛼𝑝+𝛽1(𝑅𝑚−𝑅𝑓)+𝛽2(𝑅𝑚−𝑅𝑓)∙𝐷+𝜀𝑝其中𝑅𝑝、𝑅𝑓、𝑅𝑚分别代表了投资组合收益、无风险收益以及市场组合收益，D是一个虚拟变量，当𝑅𝑚−𝑅𝑓0时D=1，否则D=0，𝛽1代表了系统性风险，𝛽20时表明组合管理人具有择有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。公募基金产品与基金经理评价4时能力，𝛽2越大择时能力越强，𝛼𝑝0时表明组合管理人具有证券选择能力，𝛼𝑝越大证券选择能力越强，𝜀𝑝为随机误差项。两个模型的主要区别在于二次项和虚拟项的差别，TM模型假设择时是个循序渐进的过程，组合收益与市场收益会呈现曲线的关系，而HM模型认为如果基金经理具有择时能力会立即调整组合配置，那么组合的收益和市场收益是线性的。在做测试之前梳理一下哪些类型的基金可以做择时，根据基金产品说明，普通股票型基金股票投资的比例为80%-95%，偏股混合型基金股票投资比例为60%-95%，灵活配置型基金股票投资比例为0%-95%，平衡混合型基金股票投资比例为0%-60%，偏债混合型基金股票投资比例为0%-40%，总的来说灵活配置型基金可以做择时的余地最大。指数增强产品以及被动指数产品的股票仓位限制在90%-95%，基本无法择时。择时结果如下图所示，TM和HM模型的检测结果差别不大，不论是短期还是长期，具有显著择时能力的基金不足30%，也就是说大部分的主动权益型基金都不具备显著的择时能力。图1：基金近年择时能力数据来源：东方证券研究所&wi