债券投资能力分析，用Campisi模型能做些什么？

原标题：债券投资能力分析，用Campisi模型能做些什么？——基金投研平台功能模块解析 来源：华宝财富魔方

今年以来，在超预期的货币政策影响下，债券市场不知觉中走出一波慢牛行情，10年期国债收益率一度下穿2.8%。伴随债市的火爆，用户对我们投研平台上债券基金相关分析模块的关注度也明显升温。

在投研平台的业绩归因栏目中，我们上线的有一个Campisi业绩归因模块。这是一个强大、实用的工具，因为它可以帮您对债基的收益来源进行多个时间维度的拆解，从而让您剥茧抽丝，深刻洞察基金经理的债券投资能力，而这是机构投资者在遴选基金中普遍关注的维度。

本期我们对Campisi模型的原理以及平台上该模块设定的一些细节进行介绍，以期您在使用该模式时，可以更加得心应手。

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壹

Campisi业绩归因模块在平台上有哪些入口？

      在投研平台中，类似于Brinson归因，我们同样为Campisi归因提供了多个入口和应用场景。

Campisi归因模块主入口

业绩归因导航栏中的债券持仓——Campisi归因是这个模块的主入口。

在这里，我们详细展示了单个基金标的资产的Campisi归因结果，模型之美，让您一览无余。

在基金研究——量化透视模块中，同样可以看到Campisi的身影。当归因模型选择为债券类时，您就可以批量调取多个基金产品的Campisi归因结果了，该结果可以选择单期财报，也可以选择近几年的多期归因结果，极大方便了您对不同产品归因结果的比较分析。

在强大的基金筛选模块中，我们当然不会忘记加入Campisi的结果。不过，由于基金筛选模块涉及的指标比较多，为了避免给客户带来“密集恐惧症”，我们把一些高级指标统一折叠在了已选指标项中，您点击添加即可。

基金筛选隐藏指标勾选

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Campisi业绩归因适用于哪些基金？

我们构建的Campisi归因模型，并不是只针对于纯债基金的。实际上，只要一个基金投资的有债券资产，都可以采用该模块。因为我们是对基金的债券投资部分进行归因，而不是针对基金的净值。这是如何实现的呢？对债券投资资产进行归一化处理，即剔除债券仓位的影响，统一按照满仓分析即可。这样做的好处就是对于债券仓位配置不同的基金，他们之间的债券投资能力也是可以比较的，从而大大拓展了模型的实际应用价值。当然，剔除了仓位因素之后，Campisi模型对于债券投资能力的分析，就仅针对于券种、久期选择以及债券遴选方面的微观配置能力分析了。

可能客户会有疑问，那我该如何评价基金的债券仓位配置能力呢？在对权益资产归因的Brinson模块中其实也有类似问题，即如何评价基金的大类资产配置能力？各位别急，后续我们会考虑上线一个宏观层面的业绩归因模块，是专门分析基金经理的大类资产配置能力的，届时对于这一问题，就会有一个很好的分析工具了。平台上的业绩归因分析体系，也就会更加完善。

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Campisi业绩归因的基本思路与原理

Campisi模型，是固收类产品中使用相对较为广泛的归因模型。这个模型考虑了债券的收益风险特征，将债券收益分解成持有收益（票息收益）和价格变动收益两大部分，而价格变动的收益又分解为国债效应、利差效应以及选券效应。

债券收益拆解

由于公募基金对于债券持仓部分披露的信息有限（仅披露前5大持仓标的），因此，倘若仅基于重仓债券构建归因模型，会有不小的误差。因此，我们主要基于基金半年报的相关数据进行计算。具体各拆解部分的计算公式如下：

收入效应：债券利息收入/(期初债券市值+期末债券市值)*2，基于基金半年报、年报计算

国债效应：久期*（期末国债收益率-期初国债收益率），基于基金半年报、年报计算。其中久期我们是根据基金半年报、年报中披露的利率敏感性分析数据进行计算的。

利差效应：久期*（期末利差-期初利差），其中利差计算为：与持仓中的信用债久期及评级相匹配的信用债指数到期收益率-对应期限的国债收益率，基于基金财报计算，然后累乘生成半年度值

券种选择效应：资本利得效应-国债效应-利差效应，其中资本利得效应计算为：（债券投资收益+债券公允价值变动损益）/(期初债券市值+期末债券市值)*2，基于基金半年报、年报计算

债券投资拟合总收益：收入效应+资本利得效应

区间债券收益Campisi归因

从上述计算公式不难发现，我们是按照半年度频率更新归因结果的，具体更新时间为每年的4月初及9月初，也即年报与半年报数据全部披露之后。

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单期Campisi与多期Campisi归因分析

但凡业绩归因模型，一般都会有单期归因与多期归因结果。对于Campisi，单期归因即每半年为一期的归因结果，而多期归因则是对于单期归因结果的进一步整合，生成一段时间区间，如过去1年，过去3年，成立以来等这样的时间区间。

区间内单季度Campisi归因分布

平台中，多期归因是在单期归因结果的基础上生成的。与Brinson模型类似，我们借鉴Carino（1999）的方法，通过引入调整系数将单期归因结果转成对数收益率，累加之后就成了多期归因结果了。调整系数如下：

各期调整系数：

跨期归因结果：

以上为第t期收益率，r为区间收益率，为第t期贡献度，attr为跨期贡献度。

与Brinson模型不同，Campisi模型是不需要引入比较基准的，单期归因即为对每期债券投资部分拟合收益的拆解，多期归因即为对一段时间区间内，债券投资拟合收益率的拆解。

那么，该如何验证Campisi归因结果是否准确呢？其实很简单，您可以用纯债基金进行比对，因为大部分纯债基金仅投资于债券资产，从而基金的净值收益率与债券投资的拟合收益率，理想情况下应该相差不大。

我们可以看一个例子，某中长期纯债基金成立以来的净值收益率为48.96%，而基于Campisi模型拟合的成立以来收益率为48.78%，两者十分接近，拟合效果几乎perfect！

当然，并不是每只基金都能拟合的这么完美的，一般我们是觉得只要每期拟合的收益率在正负号上与真实收益率是一致的，就说明模型是有参考价值的。毕竟，对于债券基金的分析，我们能利用的公开信息并不多。

拟合收益与Campisi收益比对

伍

Campsi归因模型的应用场景

讲了这么多，campis模型在真实的基金投资场景中，到底有什么用呢？我们认为，一个很有价值的用途就是用于债券类基金的遴选。当没有Campis模型时，对于债基的遴选，似乎只能看看不同时期的净值表现了，而有了Campisi，您的遴选策略就可以更丰富些了，比如，遴选历史业绩优异，擅长择时（在Campisi中可理解为久期效应比较大，因为债券择时对应的是拉长或缩短久期操作）的债券基金。

债基遴选样例

除此之外，当您对债市表现有明确研判时，甚至还可以运用久期这一指标做基金遴选。因为我们在计算Campisi模型时，还一并输出了基金久期指标，这一指标您可以在基金研究-基金产品-债券配置中查看基金的历史久期数据，同时我们还把这个指标做成了筛选条件，在基金筛选-债券指标（需要先点击基金筛选页面中的“已选指标项”，把指标展示出来）中，您就可以勾选久期指标了，我们同步输出的还有债券杠杆水平、债券持仓集中度等其他一些常用指标。

总之，Campisi模型是平台对债券基金分析，净值维度外的一个拓展，可以看做是对净值分析方法的一个补充。请您多多试用，给我们提出宝贵意见，后续我们也会考虑不断完善其他相关的债基分析工具，敬请关注。

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