平安基金研究债券基金系列研究（六）：信用债基金的风格分析和产品优选

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来源：平安研究

分析师

徐勉       投资咨询资格编号  S1060520030001 

贾志       投资咨询资格编号  S1060520010002

摘要

定义和规模：为保证研究准确，我们仅以纯债基金为基础，从狭义和广义两个维度来定义信用债基金。截至20年Q4（剔除成立不足一年的），狭义共73只，总规模1730.14亿元；广义626只，总规模10865.80亿元。狭义与广义共计699只，占全部纯债基金数量的48.27%。

收益特征：1）相比狭义信用债基金，广义类的投资管理更灵活，但两类的业绩和回撤却没有明显的差异。2）信用债基金业绩长期要优于利率债基金，并且回撤方面比利率债也要更平稳。

仓位&持仓特征：仓位与债券到期收益率基本成反向关系，与主体违约率有一定的反向关系。中票仓位有所提升，企业债和短融均有所下降。近年随违约率提升，狭义和广义类的基金经理均愈加倾向于投资高等级信用债。

主要投资策略：信用债基金投资分为“战略”和“战术”两个层面。首先要从战略层面分析评估：当前价格能否覆盖真实的违约损失，及未来信用利差的变化趋势。信用研究、信用风险定价能力突出的基金公司将会长期受益。战术层面主要有择时、杠杆策略、信用利差、信用下沉、行业和个券选择等投资策略，其中信用利差和信用下沉是信用债基金获取收益的重要来源。

定量+定性分析：研究将重点关注基金经理在信用利差和信用下沉上的偏好（Campisi业绩分解模型）和能力高低（依据债券市场特征判断），同时要考虑其在信用违约债的风险管理能力。

量化分析与风格划分：1）从信用因子来看，整体的择时相对较差；2）违约因子季度间能够表现出相对于评级利差的变化；3）信用与违约因子的平均暴露度均较低；4）广义类基金在信用利差和信用下沉策略上有更为敏锐的变化。基于分析，将信用债基金进行风格特征分类，分为信用利差（88只）、信用下沉（53只）、双策略（134只）和均衡（185只）4个子类型。

基金的优选：通过收益率和评级利差的节点变化，判断因子变化方向的准确性，并进行量化打分来判断管理能力的强弱。根据得分、业绩、回撤等定量因素，以及踩雷等定性因素，优选出了16只信用债基金（狭义6只，广义10只）。同时优选出10位老牌基金经理（管理年限≥5年）和6位新生代基金经理（管理年限＜5年）。

风险提示：1）部分基金投资信用债的占比变动较大，或影响基金的类型划分，不同的划分方法或得到不同的分析结果；2）信用债基金的投资受多个维度的影响，本报告模型或产生一定的误差，进而影响报告结论；3）本篇仅分析历史数据，不代表未来业绩。

01

信用债基金的分类与基本情况

1.1 信用债基金的定义和规模

信用债是由政府以外的主体所发行的债券。与政府发行的债券相比，最显著的特征便是存在信用风险。但也因其风险高、收益高的特征，信用债是债券型基金的重要投资对象。为保证研究准确，以下仅以纯债基金（剔除一二级债基和可转债基金）为基础，从狭义和广义两个维度来定义信用债基金。

1）狭义：基金名称或投资目标中投资信用债市场（如写明信用债、高息债、高等级信用债等），或投资范围明确信用债投资占比≥50%的债券型基金。

2）广义：由于纯债基金可同时投资于利率债、信用债和可转债等，则以50%为界，按照各类债券的投资比例，将纯债基金分为利率债基金、信用债基金和均衡型基金三种。具体来讲，信用债基金为近4个报告期中，平均信用债投资占资产总值比≥50%的基金。

截至20年Q4（剔除成立不足一年的基金），狭义信用债基金共73只，总规模1730.14亿元；广义626只，总规模10865.80亿元。狭义与广义共计699只，占全部纯债基金数量的48.27%。

从发展趋势上看：1）狭义类在16-18年间数量变化幅度不大，18年以后有数量增加；狭义类的资产规模在16-18年期间持续下滑，18年以后有大幅增长。2）广义类的数量和规模，基本都维持稳定的增长。3）20年Q2开启债券熊市，导致狭义类和广义类规模均持续下滑；20年Q4，狭义类规模较前期高点（20年Q2）下降30.71%，广义类下降10.55%。

1.2 信用债基金的收益特征

首先看近5年来国债指数、信用债指数的走势：1）信用债指数相较于10年期国债指数，整体收益更高且更稳定；2）除18年外，信用债指数的收益均超过了10年期国债指数；3）20年，10年期国债指数收益率出现了较大幅度的波动，而信用债指数收益率在相对稳定的同时，也有较高的收益。

对于信用债基金的收益特征，可以发现：1）信用债基金的收益比10年期国债指数高，但低于信用债指数。2）16-20五年中，狭义和广义信用债基金，每年的收益都高于利率债基金，和中长期纯债基金的收益相差不大。3）从年度平均收益看，狭义信用债基金为3.59%，广义信用债基金为3.56%，基本持平，高于利率债基金的2.64%。

从信用债基金和利率债基金的收益和回撤的对比来看：1）相比狭义信用债基金，广义类的投资管理更灵活，但两类的业绩和回撤却没有明显的差异。2）信用债基金业绩长期要优于利率债基金，并且回撤方面比利率债也要更平稳。

1.3 信用债仓位和持仓信用特征

狭义信用债基金的信用债仓位在20年Q2达到近年峰值（73.10%），20年Q4下降到68.98%。而广义信用债近期仓位变化不大，20年Q1为近年峰值77.04%，20年Q4在76.55%。从仓位变化趋势看，其变化同国债到期收益率与信用主体违约率的走势密切相关。

1）仓位与债券到期收益率基本成反向关系。2016下半年至2017年，债券市场走熊，收益率大幅上行，信用债仓位有所下调。随后两年的债券牛市中，广义信用债基金的信用债仓位有明显提升；狭义信用债基金的仓位维持波动，季度间随到期收益率的变化有较为敏锐的调整。2023年，债市再次迎来熊市，广义和狭义的信用债仓位均有所下调，但狭义下调幅度更大。

2）仓位与信用债主体违约率有一定的反向关系。不过由于20年出现地方国企的违约事件，其突然性与超预期加大了对信用债投资的担忧，部分基金经理在信用债投资上更为谨慎，减少了信用下沉策略的应用。

在信用债的品种配置和信用评级分布上：1）中票仓位有所提升，企业债和短融均有所下降。中期票据从16年的18.39% 提升至20年的31.65%；企业债和短期融资券从16年的48.84%和19.09%，下降至20年的23.02%和8.63%。2）AAA级的债券仓位持续提升。狭义信用债基金的AAA级债券仓位从17年的25.18%提升到20年的56.26%；广义信用债基金从17年的27.68%提升到61.39%。近些年随着违约率提升，无论是对狭义还是广义，基金经理均愈加倾向于投资高等级信用债。

02

分析框架

2.1 信用债基金的主要投资策略：战略+战术

在平安证券研究所固收研究团队的报告《债券深度报告信用投资方法论系列之一：信用策略分析框架20230304》中，信用债投资分为“战略”和“战术”两个层面。作为主要投向信用债的公募基金，也同样面临这两个层面的决策。

首先要从战略层面分析要不要“赚信用的钱”，重点是评估当前价格能否覆盖真实的违约损失及未来信用利差的变化趋势。如1.3中所述，同美国等成熟债券市场相比，目前我国债券违约率虽然较低，但信用利差对信用风险的补偿也较低。短期来说，债券违约导致整体债券都有一定下跌，其中很多中低等级债券跌幅较大，高等级信用债如果受到流动性冲击收益率大幅上升，将会是一个配置的机会。中长期来说，债券违约频发，将推动信用债市场打破国企信仰，真正走向市场化定价。在这个背景下，信用研究、信用风险定价能力突出的基金公司将会长期受益。

在战术层面上，对信用债投资来说，主要有资产择时、杠杆策略、信用利差、信用下沉、行业和个券选择等投资策略。其中信用利差和信用下沉是信用债基金获取收益的重要来源。

2.2 定量+定性的信用债基金管理能力分析

从投资策略出发，研究信用债基金将重点关注基金经理在信用利差和信用下沉上的偏好和能力高低，同时也要考虑其在信用违约债的风险管理能力。具体来说，采用以下的分析框架。

1）采用业绩分解模型测算信用债基金的信用策略暴露和暴露水平

Campisi模型是债券基金业绩归因的重要模型。在《债券基金系列研究（五）：探究久期管理能力20230202》的2.1中，我们有详细地介绍模型。通过构建久期、期限结构、凸性、信用和违约共5个因子，可以计算债券基金在各因子上的暴露度。其中，信用因子和违约因子与信用策略息息相关——从投资级与高收益级两个维度，对基金的信用策略进行刻画。如果信用因子暴露度高，可以认为该基金的基金经理更倾向于选取高信用等级的信用债进行投资；如果违约因子暴露度高，则认为基金经理更倾向于赚取信用下沉的利差。

2）依托债券市场特征来判断信用管理水平

根据平安证券研究所固收团队的研究结论，信用债择时择的是收益率高点，而非信用利差。那么：

① 在中期（3年左右）视角下，应跟随利率债节奏寻顶信用债收益率高点。此时信用利差大概率走阔或震荡，应增加配置敞口，拉长久期，把握信用债一级供给放量的机会。因此我们可以以收益率为界，判断信用因子暴露值的变化方向是否符合市场变化。

② 另外由于信用等级越低，市场要求的超额补偿幅度便越大。信用下沉策略的核心是信用利差能够弥补潜在的信用风险，即能够弥补长期违约损失和历史上单年最高违约率。因此，我们以高收益债券与投资级债券之间的评级利差为界，判断违约因子暴露值的变化方向是否符合利差变化。

3）判断信用债基金的风险管理能力

2023年底，债券市场一片风声鹤唳，华晨、永煤违约等违约事件频出，部分信用债基金因为持有违约债造成净值暴跌。在优选信用债基金的时候，要特别关注该基金的风险管理能力。

在风险管理能力的判定上，一是要通过定性调研的形式来分析该基金经理、所在基金公司在信用债投资上的信用管理理念、信用研究体系、信用评价模型、信用风险监控、信用管理流程、信用分析配置、信用系统建设等。二是可以通过过往管理历史来判断是否有信用风险事件发生，比如通过基金公告、债券持仓、基金净值异常信息等来判断基金、基金经理或者基金公司在最近三年是否有踩雷事件发生。我们主要通过对债基踩雷估测模型（通过基金净值异常和债券价格异常的相互关系）来判断债基是否有踩雷、踩雷债、仓位预估等。

03

量化分析和优选

3.1 单只产品分析

以大摩纯债稳定添利A（000415.OF）为例，通过Campisi模型的计算，计算2016年以来每个季度的因子暴露。作为一只广义信用债基金，大摩纯债稳定添利整体上在信用因子和违约因子上的平均暴露度均在0.5左右，季度间的波动也差别较小，可认为该基金采取信用和违约双策略。

具体到信用因子和违约因子来看：1）信用因子走势与10年期国债到期收益率整体呈负相关，基金表现出较好的信用择时能力。16年10月-17年12月的债市熊市中，国债到期收益率上行，基金降低了信用因子的暴露度；18年1月-20年3月，长达两年多的牛市中，基金上调了信用因子的暴露度。2）违约因子的暴露度来看，基本跟随了评级利差走势（AAA与AA+），基金体现出较好的信用下沉管理能力。18年Q1以后评级利差大幅走阔，而此时基金经理也加大了违约因子的暴露度，从实际仓位看，18年Q2持有AAA级以下的债券占比达到了峰值；18年-20年，评级利差在高位震荡，违约因子暴露度也随之震荡；20年下半年债券违约风险凸显，虽然评级利差相对较高，但基金经理采取了避险策略，降低了违约因子的暴露度。

* 由于所采用的债券评级为外部评级，为了保证评级一致性，信用利差则采用兴业研究利差数据（余额加权）进行计算。

3.2 全部基金分析

对全部的狭义和广义信用债基金进行分析，从因子值的平均变化来看：1）信用因子相对于国债收益率，其整体的择时相对较差，2018-2023年的整体趋势判断较为准确，但近5年中各个季度的判断准确度稍显不足。2）违约因子没有较为明显的大趋势变化，但季度间一定程度上能够表现出相对于评级利差的变化。3）整体上信用因子与违约因子的平均暴露度都相对较低。4）广义信用债基金在信用利差和信用下沉策略上，相比狭义类产品，有更为敏锐的变化，一定程度上体现出广义类产品在资产配置上更加灵活的特征。

3.3 信用债基金的风格分类

基于以上的分析方法，先将信用债基金进行风格特征分类。我们将成立时间三年以上、管理规模超过1亿的基金作为研究对象。

根据2.2节所述，我们认为近3年信用因子和违约因子的平均暴露度>0的基金为具有一定投资风格特征的产品。从分析结果看，具有信用利差特征的信用债基金445只，具有信用下沉特征的375只。

根据风格暴露值，对信用债基金分为信用利差、信用下沉、双策略和均衡4个子类型。其中，“信用利差”类为信用利差因子暴露度>0且在前50%分位的基金，即具有明显信用利差特征；“信用下沉”类同理；“双策略”类为同时满足上述两个类别的基金；“均衡”类则为同时不满足的基金，也就是在信用利差和信用下沉上都不具备明显投资管理能力的。

从分类结果看：信用利差策略的基金共88只，信用下沉策略共53只；双策略稍多一些，共134只；均衡型最多，共计185只。

3.4 信用债基金的优选

基金优选是要找出在所在的策略风格上有较好管理能力的产品。可以根据收益率和评级利差的节点变化，判断因子变化方向的准确性，并进行量化打分来判断管理能力的强弱。

首先，按照十年国债收益率变化将债券市场分为牛市（2016Q1- 2016Q3、2018Q1-2023Q1）和熊市（2016Q4- 2017Q4、2023Q2-2023Q4），共四个阶段；按照评级利差变化分为走阔（2016Q1-2018Q3）和震荡（2018Q4-2023Q4）两个阶段。

然后，通过两个季度间信用因子和违约因子暴露值的变化方向，来判断该基金的信用策略调整是否符合市场。该方法与《债券基金系列研究（五）：探究久期管理能力20230202》3.2节中所述一致。具体来说有分为提前布局与顺势调整，提前布局加2分，顺势调整加1分，调整错误不加分。

最后对不同分类和不同管理经验的基金经理，根据得分、业绩、回撤等定量因素，以及踩雷等定性因素，优选出了16只信用债基金（狭义6只，广义10只）。同时优选出10位老牌基金经理（管理年限≥5年）和6位新生代基金经理（管理年限