金工深度研究：回归法估计纯债基金久期

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 金工 回归法估计纯债基金久期 华泰研究 研究员 林晓明 SAC No. S0570516010001 SFC No. BPY421 linxiaoming@htsc.com +(86) 755 8208 0134 研究员 张泽 SAC No. S0570524020002 SFC No. BRB322 zhangze@htsc.com +(86) 755 8249 3656 研究员 何康，PhD SAC No. S0570520080004 SFC No. BRB318 hekang@htsc.com +(86) 21 2897 2202 2024 年 12 月 11 日│中国内地 深度研究 久期用于衡量债基利率风险，可通过回归法日度跟踪测算久期 截至 2024Q3，我国 3741 只债券型基金总规模超过 10 万亿元人民币。债券基金的收益风险与其久期密切相关，而债基仅在半年度公布久期数据，因此对于债基久期更高频的测算与跟踪尤为重要。本文在回归法的框架下，基于纯债型基金的净值和债券指数净值构建 OLS、Lasso/Ridge、WLS、LAD、WLAD 等回归方法，尝试用债券指数来拟合债基的实际成分，从而估算债基久期。经测算基于自动调整回归指数的 WLAD 模型估计误差较小，或可用于债基久期的日频跟踪。 当前久期测算方法有相关系数法、回归法、机器学习法三大类 相关系数法是指，若某些债券指数与债基净值的相关系数大于某个预设阈值，则将这些债券指数作为债基的成分，用相关系数作为权重计算债基久期。回归法是指，将一批债券指数同时纳入回归方程，用回归系数作为权重计算久期。而机器学习法则是将债基的基本信息、债基和债券指数的净值衍生数据作为特征，债基的真实久期作为标签来训练模型，从而对久期进行测算。 回归法中，OLS 会整体高估久期，WLS 和 WLAD 表现较佳 本文首先用 OLS 进行测算，发现相比债基真实久期整体高估。考虑到固定的回归债券指数无法灵活地反映债基真实持仓，我们基于债基的历史持仓风格，在每一期确定不同的回归债券指数，高估问题有所缓解。随后我们发现Lasso/Ridge 倾向于压缩回归系数导致测算失真，效果不如 OLS。我们进一步测试了 WLS，给更近的观测点更高的权重，测算效果有所提升。最后，为了缓解异常净值变化导致回归不准的问题，我们采取 LAD/WLAD，久期的估算误差能更进一步降低。 WLAD 区分短期和中长期债基后效果更佳，测算发现近期债基久期在上行 WLAD 即加权 LAD，与 OLS 不同的是，其损失函数采用的是 L1 范数而非L2 范数。L2 范数的平方项会放大“大残差”的影响，而 L1 范数通常则更为稳健，对异常值更不敏感。而债基净值往往会因为大额申赎、信用违约等产生跳动，在这种情况下，WLAD 的回归会比 WLS 更为准确。本文区分中长期和短期纯债基金，分别对 WLAD 进行参数优化后，整体模型测算效果进一步提升。在 2024 年中报下，模型对久期测算绝对误差平均值为 0.49年，中位数为 0.33 年，近期债基整体持债久期有所上升。 风险提示：模型测算结果可能与真实情况差异较大；模型基于历史数据进行测算，未来市场环境变化存在失效风险。本文不涉及对任何金融产品的推荐及建议，投资有风险，入市需谨慎。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 金工研究 正文目录 债基久期的基础概念与估算方法 ................................................................................................................................... 4 债券久期的定义与债基久期的获取 ........................................................................................................................ 4 麦考利久期与修正久期 .................................................................................................................................. 5 基于重仓券和利率敏感性的债基久期估计 ..................................................................................................... 5 债基久期的日度跟踪估算方法概述 ........................................................................................................................ 6 相关系数法 .................................................................................................................................................... 6 回归法 ........................................................................................................................................................... 7 机器学习/深度学习法 ..................................................................................................................................... 7 基于回归法的债基日度久期估算 ................................................................................................................................... 8 各类回归模型用以久期估计的原理简介 ................................................................................................................ 8 简单线性回归（OLS）：最优线性无偏估计 ...........