通过业绩归因关注“固收+”基金差异性

　　“固收+”策略涵盖多种资产，包括纯债、转债、股票及部分衍生品等，对其收益

　　中常用的业绩归因方法包括回归、Brinson归因、Barra模型等。净值回归模型相对比较简单，选取解释变量因子，基于净值序列构建回归模型，通过回归得到相应统计结果。净值回归模型由于未使用持仓数据，仅为统计意义的结果，因此与实际业绩

　　对于“固收+”基金而言，笔者倾向于通过净值回归的方式和财务报表收益拆解的方式进行业绩归因，尽可能剥离出各类资产及策略带来的收益贡献，以此来辨别不同“固收+”依赖度。部分“固收+”基金更多依赖固收部分获取收益，而也有部分“固收+”基金则更多依赖+的部分来获取收益。作为“固收+”基金，定位于绝对收益理念，理论上“固收+”基金的收益

　　首先，对于净值回归的方式而言，考虑到“固收+”基金涉及到纯债、可转债、股票三类资产，因此在构建因子模型的过程中，需要先考虑三类资产的影响因素以此来构建解释变量因子。通常对于纯债部分会考虑久期因子、择时因子、期限结构因子、信用风险溢价因子、违约风险因子等。而对于转债资产，则直接通过对标转债指数来拆分β与α收益。对于股票资产，通过FF因子模型等，借用类似因子指标，诸如市场因子、择时因子、规模因子、价值因子、成长因子、质量因子、动量因子等。在建模的过程中，需要考虑各类因子数据的准确性与可得性。

　　其次，对于财务报表的收益拆解而言，通常是通过定期报告中披露的利润指标，对应的包括利息收入、投资收益。其中利息收入可理解为债券的票息收入，包括债券利息收入、资产支持证券利息收入、买入返售资产收入;投资收益中债券投资收益、资产支持证券投资收益及相关的公允价值变动部分归入资本利得;而股票投资收益和公允价值变动部分归入股票的资本利得中，其他还包括股利收入、衍生品投资收益等。通过各分部收益在利润中的占比去拆分各类资产的收益贡献。此外，对于新股部分，可以单独将其从股票投资收益中剥离，通过计算新股申购中签结果来单独统计新股收益。财务报表中科目的拆解相对而言更加真实，但仅从大类资产的类别上有所体现，未能反映相关的风格影响。

　　基于以上的方式，可以关注不同“固收+”基金收益