fof研究系列組合分析模型及工具介紹

1、目錄1.研究出發(fā)點...................................................................................32.股票組合分析................................................................................32.1.基于持倉..............................

2、........................32.2.基于凈值......................................................43.債券組合分析................................................................................53.1.基于持倉...................................

3、...................53.2.基于凈值......................................................64.分析工具介紹................................................................................74.1.界面展示........................................

4、..............74.2.使用說明......................................................85.總結(jié)...............................................................................................12w?w1NKN??fpk設(shè)股票組合對應(yīng)的權(quán)重向量為w?(w?w)T，則有：NKNN

5、Rp??n?1rn??k?1fk?n?1wnXkn??n?1wnun???kfk??wnunk?1n?1其中為組合暴露值，為風(fēng)格因子收益貢獻值。kkk對于組合風(fēng)險，有：????定義邊際風(fēng)險貢獻MCR和風(fēng)險貢獻RC如下：??MCRk???CR??????MCRkk??kk下面我們以前文所示的基金A和基金B(yǎng)為例進行相關(guān)分析，結(jié)果見圖2。由圖中結(jié)果可知，行業(yè)收益對基金A貢獻較小，對基金B(yǎng)影響較大。2016年中報和年報，風(fēng)格收益對基金A貢獻較小

6、或為負(fù)，對基金B(yǎng)貢獻較大，這兩期基金A選股收益較高。對于2017年中報和年報，基金A的收益主要來自于風(fēng)格收益和選股收益；基金B(yǎng)在2017年上半年主要受風(fēng)格的負(fù)向貢獻拖累，2017年報這一影響減弱。圖2：基金收益拆分對比數(shù)據(jù)來源：，Wind2.2.基于凈值基于凈值分析，即將股票組合凈值收益率序列對市值、貝塔、動量、波動率、BP、非線性市值、流動性、盈利、成長和杠桿等10個因子序列進行時間序列回歸，以得到風(fēng)格暴露值。與基于持倉的分析方法相比