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1、目录1 换个视角，从收入端看纯债基金4产品风格划分：波段交易、下沉资质与信用平稳 51.1 长期业绩居前的产品：风格各异且多随债市环境而调整 9L3跨周期视角下的风格拆解：坚持风格和灵活调整，该如何选择？ 11反应而做出调整，也可能是管理人更换导致的；二是长周期视角下的 各类风格均可以做到业绩突出，风格之间不存在优劣之分。图表26:产品跨周期的风格持续情况资料来源:Wind.产品2016201720182019备注1信用激进信用激进信用激进信用激进2侧重交易侧重票息侧重票息波段交易+信用平稳在2017Q2更换了产品的管理人3交易意愿高交易意愿高信用激进，轻交易波段交易+信用激进相对产品1,下沉
2、资质的幅度稍缓4交易意愿高交易意愿高信用激进，轻交易波段交易+信用激进与产品3为同一管理人5侧重交易交易和票息都侧重侧重交易波段交易+信用平稳跨周期视角下的风格拆解：坚持风格和灵活调整，该如何选 择？针对2016-2019年整体回报排名在前50%的产品进行风格梳理和拆解。 上节主要对跨周期业绩最靠前的5只产品进行了风格梳理，但数据样 本量偏小，因此本节主要结合前述的分析方式和逻辑，对业绩在中位 数以上的其余产品展开分析(对业绩靠后产品的分析意义不大)，并 发现了一些特点，下面详细阐述。首先，下沉资质的风格延续性最好，且容易向信用平稳的风格演变。 先将产品的长期回报(2016-2019年)以及各
3、年度的回报排名进行梳 理，可以看到产品的每年排名都有波动，侧面说明各类风格在不同债 市环境里的受益程度不同。再对收入组成、券种配置、评级列示及重 仓券分析，对这些产品每年的风格进行归纳。从下列图可以看到，下沉 资质的风格延续性较为明显，例如产品7、9和11在2016-2019年一 直采取信用下沉的策略。此外，一些产品在保持主要策略的基础上， 也偶尔参与波段交易，例如产品14。同时，如果出现风格变化，下沉 资质策略最容易演变成高等级策略，在信用风险加大时，回归信用平 稳是擅长信用债投资的管理人最熟知的方式。其次，波段交易更容易成为“辅助风格”。只配置利率债的产品较少， 因此专门侧重交易的产品也是
4、寥寥无几，从跨周期情况可以看到波段 交易一般都会搭配信用策略，且“高评级打底+做波段”的风格较为 常见。以产品19为例，该产品在16-17年主要是持仓高等级信用债， 业绩表现一般；而随着利率不断走高，该产品自2017年开始在配置 高评级信用债的同时，逐步加仓金融债，且在2018-19年的投资收益 贡献度不断加大，2019年的排名也得以提升。整体来看，做波段更多 是辅助性的，在票息基础上，为产品的收入锦上添花。各种风格在不同年份“各有所长”。如果仅观察2016-2019年，那么 各类风格都有业绩不错的产品，下沉资质策略最为常见。但如果观察 单年度，那么各类风格在不同环境里的收益也有不同。产品的波
5、段交易 能力在2016年更为重要，产品2、3、4、5的单年度回报均名列前茅， 而共同特点就是在2016年对波段交易都有侧重。下沉资质的策略在 2017年更实用，虽然利率处于上行区间，不过信用违约风险尚可，下 沉资质获得超额收益的效果不错，产品2、11、20在当时都信用下沉， 单年度回报也位居前列。2018年那么是“高评级打底+波段交易”占优， 债市整体向好，以高等级信用债为主且参与利率债的波段交易可获得 不错的收益。最后，“高评级打底+适度交易”以及下沉资质策略在 去年都取得了不错的收益。对于风格持续性高的产品，其长期业绩“易出头”，而单年度的业绩 排名有明显波动。仅从统计角度看，下沉资质策略
6、是最常见也最容易 延续的一类风格，侧面说明了坚持风格的产品比拟容易在长期业绩上 靠前排，但在个别年度的排名会有波动。以产品7、9、20和21为例， 四款产品的主要策略均为下沉资质，且在2017年排名靠前，但由于 2018年的债牛更多是集中在利率债，做波段占优，且信用风险频发， 导致信用债表现一般，四只产品在2018年的排名较前期有明显滑坡（比方产品20的排名从第三滑落到第二十四）。那风格不持续的业绩排名又如何呢？单年度来看，很多产品变换了风 格，在业绩上也收获了明显的改善效果。例如产品6在2018-19年从 下沉资质转换为信用平稳，当年排名那么明显提升；产品8在2018年、 产品10在2019
7、年也都变更风格且单年度排名明显提升，以上案例表 明了风格切换、改变配置思路对于业绩的改善和贡献都不容忽视。回归到产品选择的应用层面，长期资金可选择风格持续的产品，而短 期资金需把握结构性行情。结合长期业绩表现和风格曝光度，如果是 长期资金投资于基金产品，可选择风格连续的产品，特别是风格以资 质下沉为主的产品；同时也可以搭配一些交易水平高的产品，既可以 分散风险，也能在2018年这种结构性债牛里获取超额收益。对于短 期资金，由于债市波动以及不同债种的结构性表现，难度系数较大， 需要把握各类风格的相对受益程度。最后，简单探讨本篇报告里的一些研究局限性。由于本文旨在讨论定 开纯债产品的跨周期表现，只
8、选取了 2016年之前就成立的产品，导 致可用样本数量有限，因此在产品规模和转债持仓方面的要求有所放 松（否那么样本空间更小）。如果仅观察特定的12年，建议将产品规 模和转债持仓的要求提升，剔除资产净值在5亿以下、转债平均持仓 超过2%的产品，以防止规模过小或者转债贡献过大所形成的干扰。图表27:业绩前50%产品的具体表现排名资料来源:Windy| 2016-2019年回报排名20162019年回报2016排名2吧”名2018排名2019至名|2016-2019年回报由卜名20162017201820196下沉资质下沉资质回归高评级资质回归高评级资质7下沉资质下沉资质下沉资质下沉资质I8信用平
9、稳+波段交易下沉资质侧重交易侧重交易I9下沉资质下沉资质下沉资质下沉资质I10下沉资质下沉资质下沉资质回归高评级资质I11下沉资质下沉资质下沉资质下沉资质 J112下沉资质为主，少量波段下沉资质下沉资质下沉资质 JI13下沉资质下沉资质下沉资质下沉资质14下沉资质下沉资质下沉资质下沉资质+波段交易|15下沉资质下沉资质下沉资质下沉资质 JI16信用平稳+波段交易信用平稳+波段交易信用平稳+波段交易信用平稳+波段交易|17下沉资质下沉资质为主，少量波段下沉资质下沉资质 J18下沉资质下沉资质信用平稳+波段交易信用平稳19信用平稳r 信用平稳信用平稳+波段交易信用平稳+波段交易20信用平稳下沉资质
10、下沉资质下沉资质21下沉资质下沉资质下沉资质下沉资质 J|22信用平稳下沉资质信用平稳信用平稳n图表28:业绩前50%产品的风格持续情况资料来源:Wind,图表29:从2017年开始逐步加仓金融债图表29:从2017年开始逐步加仓金融债图表30:投资收益占比在不断提高产品19金融债净值占比%产品19金融债净值占比%资料来源:Wind,资料来源:Wind,风险提示：监管政策超预期，市场变化超预期，数据有局限性。图表目录图表1:筛选之后的产品的单年度投资回报4图表2:纯债产品的收入组成5图表3:产品规模多集中在20亿以内 5图表4:多数产品还是以信用债持仓为主5图表5:划分产品风格的步骤图示6图表
11、6:产品A的收入组成占比6图表7:产品A的债券配置分布情况6图表8:产品A的短期信用评级列示的债券投资 7图表9:长期信用评级列示的债券投资7图表10:产品B的收入组成占比7图表11:产品B的债券配置分布情况 7图表12:产品B的短期信用评级（单位：元）7图表13:长期信用评级列示的债券投资7图表14:下沉资质策略在去年较为常见8图表15:2016年风格分布情况8图表16:2017年风格分布情况8图表17:2018年风格分布情况8图表18:债基产品的历年开展情况9图表19:跨周期回报居前的产品情况9图表20:产品1的2019年收入组成占比10图表21:产品1的2019年收入组成情况10图表22
12、:该产品对企业债持续看重10图表23:中低评级的净值占比不低10图表24:票息贡献度较大且持续10图表25:债券票息收入为主要来源10图表26:产品跨周期的风格持续情况11图表27:业绩前50%产品的具体表现排名12图表28:业绩前50%产品的风格持续情况13图表29:从2017年开始逐步加仓金融债13图表30:投资收益占比在不断提高131换个视角，从收入端看纯债基金过往对于纯债产品的分析一般集中在券种配置和重仓券，通过持仓来 探寻产品投资风格。本篇报告那么尝试从公募产品的中报、年报里的利 润表入手，结合收入组成的情况来探寻产品风格及其变化，以及风格 与业绩的关联度。报告选择定开式纯债产品进行
13、分析，主要是考虑到：开放式产品经常 要面临申购赎回，管理人的配置策略会受此影响而改变，但定开型债 基的负债相对稳定，管理人在封闭运作期的投资操作应该会更贴近其 真实思路，便于分析。先对定开型纯债产品进行筛选和数据清洗，选择标准如下：一，选择定期开放式债基，且成立时间要早，为了研究同一产品 在不同债市环境里的风格，我们选取了在2016-2019年存续的产品；二，挑选资产净值在2亿之上的产品，以便剔除基金规模过小而 受资产单一贡献度、净赎回等因素的干扰，无法表达管理人的真实投 资思路；三，由于转债个券的波动幅度比利率债、信用债更大，且贡献度主 要来自择券，不在报告讨论范围之内，因此对转债平均持仓超
14、过10%的 进行剔除，旨在更清楚地分析管理人对纯债品种的投资理念。根据以上标准，挑选出了 40余只纯债产品（不涉及采用摊余本钱法 估值的产品）供后续分析（假设无特别指出，下文提及的产品均为经筛 选后的定开纯债产品）。图表1:筛选之后的产品的单年度投资回报符合标准的产品单年度回报中位数资料来源:Wind,接下来，对需要分析的财务指标进行简要描述。纯债产品的资产负债 表和利润表只在中报和年报披露。资产负债表主要披露银行存款、结 算备付金、交易性金融资产（纯债产品以债券投资为主）、买入返售 资产、应收利息等情况，负债端那么对卖出回购金融资产款、应付管理 人报酬、托管费、销售服务费、交易费用、税费等进
15、行披露。利润表那么提供了从收入端进行分析的机会。纯债产品的收入主要有四 方面：1.利息收入，包括存款利息收入、债券利息收入、买入返售资 产收入等；2.投资收益，对纯债产品而言，债券投资收益为主要来源， 也反映了波段交易的能力；3.公允价值变动收益，衡量持有资产与估 值偏离而产生的浮盈或浮亏，但由于资产尚未进行交易，因此不计入 当期的已实现收益，但计入产品的收入总计；4.其他收入，这局部的 占比拟低，对多数产品而言，可忽略不计。图表2:纯债产品的收入组成票息所贡献的收入资产交易已实现的收入.衡量波段交易的能力资产买入价位与估值的偏离程度，持有资产但未进行处置 属于未实现收益其他收入贡献很小，可忽
16、略资料来源:1.1 产品风格划分：波段交易、下沉资质与信用平稳先以2019年为例，对产品风格进行划分及说明。根据2019年报，产 品主要是资产净值在20亿以内的，占比超过70%。从资产配置看， 产品的共同特点是以信用债持仓为主，将券种的净值占比进行比拟， 发现规模较大的产品（资产净值超过20亿）尚有一些产品以国债、 金融债持仓为主，而规模缺乏20亿的产品那么主要以信用品种为主（包 括企业债、短融、中票）。以上特点在预期之内，规模较大的产品一 般面临更大的配置难度，需要向流动性更好的利率债（或者短端信用 品种）加以倾斜。图表3: 产品规模多集中在20亿以内 图表4:多数产品还是以信用债持仓为主只
17、数占比资料来源:Wind,不同规模的产品配置情况的划分利率债为主信用债为主资产净值在201乙以上的产品1520（乙规模的产品10（乙以内规模的产品资料来源:Wind,对收入组成的判断主要依赖于债券利息和投资收益这两个指标，而对 公允价值变动收益的依赖度不大，因为影响公允价值变动的因素有两 方面：其一是产品主动以偏离估值的水平进行信用债的配置；其二是 由于市场变化而导致所持有的资产出现估值浮盈或浮亏。债市在一些年度的变化较大，导致公允价值变动无法有效反映产品的 配置操作。以2016年为例，当年普遍出现“公允价值变动为负”的 现象，但这并不能完全说明是债市全面走弱所导致的持仓估值浮亏， 这其中也可
18、能存在一些产品当时主动以低于估值收益率水平买入债 券的情况，因此无法准确判断配置行为。从收入组成出发，结合信用评级列示，对产品风格进行归类。对产品 风格分类主要包含2个步骤：首先，根据债券票息收入和投资收益的贡献程度判断该产品是否有做波段的意愿和交易能力，对于绝大多数 产品，票息收入的贡献是明显大于投资收益的，但也有一些产品的投 资收益和票息收入能做到“旗鼓相当属于交易能力较强的；其次， 结合信用评级列示以及券种配置情况，对产品的信用策略（下沉资质 与否）、交易券种进行判断并划分成“下沉资质”、“高等级长久期”、“利率债为主，交易能力强”、“下沉资质+波段交易”以及“高评 级+波段交易”等五类
19、风格；需要说明的是我们对下沉资质和高评级 策略的区分标准是AAA以下净值占比与AAA净值占比的比值高于 40%的就算作信用下沉（公式为（AAA以下的净值占比）/ （AAA净 值占比）=40%） o下面以两款产品为例进行说明。图表5:划分产品风格的步3聚图示投资收益的贡献度投资收益的贡献度波动交易能力强较大主要靠票息券种持仓情况券种持仓情况信用评级列示+券种持仓情况阿奉福另王交易能力强;阿奉福另王交易能力强;持仓信用债居多信用评级列示高等级、长久期下沉资质+波动交易资料来源:资料来源:产品A专耕信用资质下沉。产品A在2016-2019年期间的回报到达 19.9%,高于样本中位数（17.8%） o
20、从收入组成看，产品A在2019 年收入总计1.11亿元，票息收入1.06亿，债券投资收益0.02亿，表 明该产品对票息依赖度高。其次，从券种分布和信用评级列示来看， 产品A的持仓集中在企业债、短融和中票，且信用债配置集中在剩余 期限大于一年的品种，而年报里的信用评级列示说明AAA评级的净 值占比到达79%而AAA以下净值占比60%,两者仓位也算相近，因 此该产品大概率采用了 “信用持仓为主，下沉资质”的策略。图表6:产品A的收入组成占比产品a的收入组成占比小倚养利息投资收就公允价值更动收裱2%图表7: 产品A的债券配置分布情况企业债净值占比 短触净值占比 中票净值占比资料来源:基金产品年报,资
21、料来源:基金产品年报,短期信用评级本期末2019 年 12,口31 匚上年度天2018 年 12 月31mA-129,928,079.78A-1以下0.000.0)大评圾合计短期信用评级本期末2019 年 12,口31 匚上年度天2018 年 12 月31mA-129,928,079.78A-1以下0.000.0)大评圾合计图表8:产品A的短期信用评级列示的债券投资按短期信用评级列示的债券投资单位：人兄币亓注：I.愦券评级取日第一方W级机构的伤项评级.2.人评级便券为剩会期限在 年以内的国债、政策件金融溃、央票及未有第二方机构评统的短长期信用评级本期末2019年12月31日上年度末2018年1
22、2月31日AAA1.249,961,225.43AAA 以 F917,377,950.75未评级0.000.00合计1,871,516,119392,167,339,176.18图表9:长期信用评级列示的债券投资按长期信用评级列示的债券投资单位：人民币元注：1.债券评级取自第三方评级机构的债项评级。2.未评级债券为剩余期限大r年的国债、政策性金融债和央票.圾融资券.3.债券投资以全价列示。资料来源:基金产品年报,3.债券投资以全价列示。资料来源:基金产品年报,再以产品B为例，该产品属于“高评级打底+波段交易”风格。结合 上面的分析方法，该产品虽然信用债持仓较多，但也持有金融债且仓 位不低；此外
23、，该产品的收入组成不仅依赖票息收入，投资收益也是 重要的收入来源，贡献度不容忽视，说明该产品的波段交易能力强， 且结合重仓券看，应该是做政金债的“波段熟手”。进一步看，该产 品持有的信用债以剩余期限一年以上的为主，且AAA评级的占据多 数，AAA以下的净值占比偏低，说明产品的信用资质下沉相对有限， 更多还是采用了 “高评级持仓+做波段”的策略。图表10:产品B的收入组成占比图表11:产品B的债券配置分布情况产品B的券种配置产品B的券种配置资料来源:基金产品年报,资料来源:基金产品年报,资料来源:基金产品年报,图表12:产品B的短期信用评级（单位：元）图表12:产品B的短期信用评级（单位：元）短
24、期信用评级本期末2019年12月31日上年度末 201812310A-120,020,009.00AT以下未评级10.032,009.00合计30,052,003.00一注：未评级侑券为超氮期融资债.图表13:长期信用评级列示的债券投资按长期信用评级列示的债券投资长期信用评级本期末2019 年 12 月 31F1上年度末2018 年 12 月 31HAAA213,028, 721.43356, 671,000. 00AAA以下41,832, 240. 70194,922, 800. 60未评级52, 523, 000. 0085, 570,000. 00合计307,383, 962. 1363
25、7,163,800. 60单位：人民币元注：未评级债券为政策性金融债。资料来源:基金产品年报,资料来源：基金产品年报,运用以上分析模式，对2016-2019年的单年度风格进行梳理归类。从 数量看，2016年至2019年的共同点就是下沉资质策略较为常见，占 比也是最高的，而“高评级打底+适当做波段”的策略也有不少应用。 不过，绝大多数产品或多或少都会参与信用品种的配置，而仅持仓利 率债的产品数量有限，因此专做利率债波段的风格较为少见。债市的跨周期表现对产品的影响不一。债市在2016年先强后弱，经 济和通胀预期在上半年稍有走强，国债收益率震荡徘徊，在7月数据 公布前后市场预期急剧变化，国债收益率再
26、次开启持续下行的走势， 然而年末多重利空因素导致债市情绪逆转，国债利率V型反转，进入 债熊初期。2017年那么是在经济通胀改善、货币政策工具利率上调、监 管预期悲观的影响下，债市经历了持续一年的调整。进入2018年， 在资管新规影响发酵、通胀担忧好转，叠加海外经贸摩擦、降准以及 数据下滑等因素的作用下，债市强力反转，转而进入持续一年的牛市。 2019年与2016年的相似处在于震荡较多，宏观经济数据的波动，加 上货币政策预期的反复导致债市行情跟随反复。总的来看，债市跨周 期表现包含了很多情况，因而不同风格的产品在不同年份里的受益程 度也不相同，导致不同年份风格分布大体相似，但也有细微差异，如 熊
27、市票息占优，震荡市波段更重要等；而从债基产品的宏观层面看， 幅度较大的债熊（2017年）确实会对产品的份额和市场占比下滑。图表14:下沉资质策略在去年较为常见资料来源:Wind,图表15:2016年风格分布情况资料来源:Wind,图表16:2017年风格分布情况图表16:2017年风格分布情况图表17:2018年风格分布情况2。广年各类风格的数量占比，2。广年各类风格的数量占比，资料来源:Wind,70%资料来源:Wind,图表18:债基产品的历年开展情况债基产品的历年开展45000 130 C右轴：在全部基金产品里的占比（%）产品份颠（亿份）4000035000 -30000 25000 1
28、2000015000100005000025 .C20.C15.C10.C5.00.0_2014 年2015 年2016 年2017 年201 诲2019 年2020年资料来源:1.2 长期业绩居前的产品：风格各异且多随债市环境而调整本节结合产品在跨周期阶段的表现来探讨同一产品在不同债市环境 下的风格持续性。选取2016至2019年主要是考虑到包含了震荡市（2016年和2019年）、债券牛市（2018年）和债券熊市（2017年） 等多样的环境。选取20162019年区间回报靠前的产品分析，并根据上文的分析思路 划分风格。产品跨年度的最高回报可到达25%,前四名的业绩差距不 大。以排第一的产品为
29、例，该产品在2019年主要持仓企业债，收入 主要来自票息，投资收益的贡献低，且利息收入与债券票息收入非常 接近。此外，该产品在2019年的持仓债券里高评级与中低评级的净 值占比几乎一样，说明该产品大概率采用了下沉资质的策略，在去年 属于信用激进的风格。接下来对该产品在2016-2018年回溯。在配置层面，该产品延续了 “企 业债为主，中票和金融债为辅”的持仓风格；其次在收入组成方面， 票息一直是产品收入的最主要贡献；最后，该产品在18年H2的中低 评级持仓是明显大于高评级的，前者净值占比84%,后者那么为60%（虽 然2018年H2以前的数据缺失，但可以根据重仓券和券种配置推断）。综合推断，该
30、产品在2019年以前也大概率属于信用激进风格，擅长 运用下沉资质的策略来获得超额收益。图表19:跨周期回报居前的产品情况资料来源:Wind,20162019年回报排名2016排名2017排名2018排名2019排名2016-2019年回报图表21:产品1的2019年收入组成情况图表20:产品1的2019年收入组成占比资料来源:Wind,产品收入组成（亿元）资料来源:Wind,图表22:该产品对企业债持续看重图表23:中低评级的净值占比不低产品产品企业债市值的净值占比资料来源:Wind,资料来源:Wind,图表24:票息贡献度较大且持续图表25:债券票息收入为主要来源产品1收入组成%产品1收入组
31、成资料来源:Wind,根据对产品1的分析，对产品25进行梳理。这些业绩靠前产品的风 格各异，在不同环境中的策略风格也有变化。以产品3和4为例，两 款产品属于同一管理人，配置风格相似，均以信用持仓为主。在依靠 票息的同时，两款产品在16年和17年的波段交易意愿提高，但由于 市场环境差，投资收益少有正贡献，因此在18年开始回归信用资质 下沉，虽然并未完全放弃做波段，但参与度有限。产品2在2017年 有风格切换，可能是由于管理人变更，因为该产品在2016年持仓以 金融债和短融为主，且做波段能力强，投资收益的贡献高，但从2017 年开始侧重于持仓企业债和中票，且高评级资质的占比逐渐提升。产 品5那么以做波段和吃票息为主，但在不同环境里会调整侧重点。综上，跨周期业绩最优异的5只产品具有两个特点：一是产品在不同 环境里确实存在改变风格的情况，这种改变既可能是基于前期业绩的