我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法：理論、實(shí)踐與創(chuàng)新一、引言1.1研究背景與意義近年來(lái)，我國(guó)債券市場(chǎng)發(fā)展迅猛，在金融市場(chǎng)體系中的地位日益重要。2024年末，中國(guó)債券市場(chǎng)存量177.0萬(wàn)億元，銀行間債券市場(chǎng)存量155.8萬(wàn)億元，占比達(dá)88.0%，過(guò)去十年間（2015-2024年），銀行間債券市場(chǎng)存量的年均增長(zhǎng)率為17.0%。2024年，銀行間市場(chǎng)現(xiàn)券交易規(guī)模為377.8萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)約23%，展現(xiàn)出強(qiáng)勁的活力與潛力。從市場(chǎng)規(guī)模與GDP比重來(lái)看，2023年中國(guó)債券市場(chǎng)占GDP的比重為131%，雖低于美國(guó)、日本等主要經(jīng)濟(jì)體，但也意味著我國(guó)債券市場(chǎng)仍具備廣闊的發(fā)展空間。債券市場(chǎng)的快速發(fā)展吸引了眾多投資者的目光，各類債券投資產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，如債券型基金、信用債基金、可轉(zhuǎn)債基金等。對(duì)于投資者而言，如何科學(xué)評(píng)估債券投資組合的業(yè)績(jī)表現(xiàn)，準(zhǔn)確判斷投資收益的來(lái)源，成為了投資決策中的關(guān)鍵問(wèn)題。業(yè)績(jī)歸因方法正是解決這一問(wèn)題的有效工具，它能夠深入剖析投資組合的收益構(gòu)成，將超額收益分解為不同的影響因素，幫助投資者清晰了解投資決策的成效。從投資者角度出發(fā)，業(yè)績(jī)歸因方法有助于投資者更好地評(píng)估投資經(jīng)理的能力。通過(guò)分析業(yè)績(jī)歸因結(jié)果，投資者可以判斷投資經(jīng)理在利率風(fēng)險(xiǎn)管理、信用風(fēng)險(xiǎn)管理、券種配置等方面的決策是否合理，投資能力是否出色。例如，若某債券投資組合在一段時(shí)間內(nèi)取得了較高收益，通過(guò)業(yè)績(jī)歸因發(fā)現(xiàn)主要得益于投資經(jīng)理精準(zhǔn)的久期管理，在利率下降前延長(zhǎng)了債券久期，從而獲得了顯著的資本利得收益，這就表明投資經(jīng)理具備較強(qiáng)的利率風(fēng)險(xiǎn)管理能力。反之，如果收益主要來(lái)自于市場(chǎng)整體上漲帶來(lái)的系統(tǒng)性收益，而非投資經(jīng)理的主動(dòng)管理能力，那么投資者在評(píng)估投資經(jīng)理時(shí)就需要更為謹(jǐn)慎。這使得投資者能夠基于客觀的數(shù)據(jù)和分析，做出更為明智的投資決策，選擇真正具備投資管理能力的投資經(jīng)理或投資產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的穩(wěn)健增值。從投資管理者角度而言，業(yè)績(jī)歸因方法為其提供了反思和改進(jìn)投資策略的重要依據(jù)。投資管理者可以通過(guò)業(yè)績(jī)歸因，發(fā)現(xiàn)投資決策過(guò)程中存在的問(wèn)題和不足，進(jìn)而針對(duì)性地調(diào)整投資策略。例如，若業(yè)績(jī)歸因顯示某投資組合在信用利差管理方面表現(xiàn)不佳，導(dǎo)致部分收益損失，投資管理者就可以深入分析原因，是對(duì)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)判斷失誤，還是在個(gè)券選擇上出現(xiàn)偏差，從而在后續(xù)投資中優(yōu)化信用分析流程，改進(jìn)個(gè)券選擇標(biāo)準(zhǔn)，提高投資組合的業(yè)績(jī)表現(xiàn)。業(yè)績(jī)歸因還能幫助投資管理者更好地總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，不斷提升自身的投資管理水平，以適應(yīng)復(fù)雜多變的債券市場(chǎng)環(huán)境。隨著我國(guó)債券市場(chǎng)的不斷發(fā)展和開(kāi)放，市場(chǎng)環(huán)境日益復(fù)雜，影響債券價(jià)格和收益的因素眾多，如宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、貨幣政策、信用風(fēng)險(xiǎn)、利率波動(dòng)等。在這種背景下，準(zhǔn)確、有效的業(yè)績(jī)歸因方法對(duì)于投資者和管理者來(lái)說(shuō)，顯得尤為重要。它不僅能夠幫助投資者實(shí)現(xiàn)理性投資，還能推動(dòng)投資管理者提升投資管理能力，促進(jìn)債券市場(chǎng)的健康、穩(wěn)定發(fā)展。因此，深入研究我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的研究起步較早，發(fā)展相對(duì)成熟。早期，Wagner和Tito在Fama分解模型的基礎(chǔ)上，提出用久期來(lái)替代β系數(shù)作為債券的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量，構(gòu)建了最早的針對(duì)債券投資組合的業(yè)績(jī)歸因模型——W-T模型，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。隨后，Brison、Hood和Beebower完全脫離CAPM模型，通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)，將基金超額收益的來(lái)源細(xì)分為資產(chǎn)配置效應(yīng)、證券選擇效應(yīng)及交互效應(yīng)，形成了廣泛應(yīng)用于各類資產(chǎn)組合業(yè)績(jī)歸因分析的BHB模型，其創(chuàng)新性的分解方式為債券投資組合業(yè)績(jī)歸因提供了新的思路。隨著研究的深入，Davies和Laker基于BHB模型開(kāi)發(fā)出一種跨期的業(yè)績(jī)歸因模型，該模型能夠更準(zhǔn)確地分析某一段時(shí)間內(nèi)投資組合的超額收益來(lái)源，實(shí)證結(jié)果表明其相較于單期歸因分析，能更好地貼合實(shí)際操作，有效彌補(bǔ)了單期模型在分析長(zhǎng)期投資組合時(shí)的不足。VanBreukelen結(jié)合W-T模型與BHB模型，針對(duì)“自上而下”的投資決策過(guò)程，以加權(quán)久期作為主要風(fēng)險(xiǎn)因子，提出了加權(quán)久期歸因模型，從風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的角度進(jìn)一步完善了債券業(yè)績(jī)歸因體系。Campisi從債券定價(jià)公式入手，提出了“Campisi模型”，該模型將債券投資組合的超額收益完全歸因于債券的自身屬性，各歸因項(xiàng)能夠直觀反映投資經(jīng)理在決策過(guò)程中所考量的因素，因其獨(dú)特的視角和實(shí)用性，被廣泛應(yīng)用于債券投資組合的業(yè)績(jī)歸因分析中。在實(shí)際應(yīng)用方面，國(guó)外學(xué)者運(yùn)用這些模型對(duì)不同類型的債券投資組合進(jìn)行了大量實(shí)證研究，深入分析了利率風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、久期管理等因素對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響機(jī)制。例如，通過(guò)對(duì)不同久期債券在利率波動(dòng)環(huán)境下的收益表現(xiàn)進(jìn)行研究，明確了久期管理在利率風(fēng)險(xiǎn)管理中的關(guān)鍵作用；通過(guò)對(duì)不同信用等級(jí)債券的信用利差變化分析，揭示了信用風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的重要影響。國(guó)內(nèi)在債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的研究方面，雖然起步相對(duì)較晚，但近年來(lái)隨著債券市場(chǎng)的快速發(fā)展，相關(guān)研究也取得了一定的成果。一些學(xué)者借鑒國(guó)外成熟的業(yè)績(jī)歸因模型，結(jié)合中國(guó)債券市場(chǎng)的特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)證研究和應(yīng)用。石峰基于Campisi模型對(duì)債券投資組合進(jìn)行了單期歸因的實(shí)證分析，結(jié)果表明該模型在解釋短期業(yè)績(jī)歸因方面具有一定的有效性，但在處理跨期時(shí)間較長(zhǎng)的投資組合業(yè)績(jī)歸因時(shí)存在局限性。唐嘉穗和方文麗基于Campisi模型，對(duì)債券定價(jià)公式進(jìn)行深入分解，從債券自身特性出發(fā)研究組合的超額收益來(lái)源，并結(jié)合GRAP跨期處理方法，構(gòu)建了多期業(yè)績(jī)歸因模型，通過(guò)以中證全債指數(shù)為基準(zhǔn)組合，對(duì)32只債券構(gòu)成的投資組合進(jìn)行實(shí)證研究，驗(yàn)證了該模型在分析長(zhǎng)期債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方面的實(shí)用性和有效性。然而，目前國(guó)內(nèi)研究仍存在一些不足之處。一方面，對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的系統(tǒng)性研究還不夠完善，現(xiàn)有的研究大多集中在對(duì)個(gè)別模型的應(yīng)用和改進(jìn)上，缺乏對(duì)不同模型之間的比較和綜合應(yīng)用研究，難以全面、深入地揭示債券投資組合業(yè)績(jī)的來(lái)源和影響因素。另一方面，由于中國(guó)債券市場(chǎng)具有獨(dú)特的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、交易規(guī)則和投資者行為特征，國(guó)外的業(yè)績(jī)歸因模型在應(yīng)用于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)時(shí)，可能無(wú)法完全準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，但國(guó)內(nèi)在針對(duì)本土市場(chǎng)特點(diǎn)開(kāi)發(fā)具有針對(duì)性的業(yè)績(jī)歸因模型方面的研究還相對(duì)較少。此外，在數(shù)據(jù)的可得性和質(zhì)量方面也存在一定的限制，這在一定程度上制約了實(shí)證研究的深度和廣度。未來(lái)，國(guó)內(nèi)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的研究可以朝著以下方向發(fā)展。一是加強(qiáng)對(duì)不同業(yè)績(jī)歸因模型的比較研究，分析各模型的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，為投資者和投資管理者選擇合適的模型提供理論依據(jù)。二是結(jié)合中國(guó)債券市場(chǎng)的實(shí)際情況，深入挖掘影響債券投資組合業(yè)績(jī)的獨(dú)特因素，開(kāi)發(fā)出更具針對(duì)性和適用性的業(yè)績(jī)歸因模型，提高業(yè)績(jī)歸因的準(zhǔn)確性和可靠性。三是充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)，拓展數(shù)據(jù)來(lái)源和分析方法，提升對(duì)復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境下債券投資組合業(yè)績(jī)的分析能力，為債券投資決策提供更有力的支持。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本論文在研究我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法時(shí)，綜合運(yùn)用了多種研究方法，力求全面、深入地剖析債券投資組合的業(yè)績(jī)來(lái)源，同時(shí)在研究過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了多方面的創(chuàng)新。在研究方法上，主要采用了以下幾種：文獻(xiàn)研究法：全面梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的相關(guān)文獻(xiàn)，系統(tǒng)分析了從早期的W-T模型到Campisi模型等多種經(jīng)典模型的理論基礎(chǔ)、構(gòu)建思路以及應(yīng)用情況。通過(guò)對(duì)這些文獻(xiàn)的深入研究，明確了現(xiàn)有研究的優(yōu)勢(shì)與不足，為本論文的研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路，同時(shí)也有助于找準(zhǔn)研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向。模型構(gòu)建與改進(jìn)法：基于對(duì)債券投資收益來(lái)源和影響因素的深入分析，在Campisi模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化和拓展。通過(guò)對(duì)債券定價(jià)公式的進(jìn)一步挖掘和推導(dǎo)，引入更多能夠反映中國(guó)債券市場(chǎng)特點(diǎn)的變量和因素，構(gòu)建了更具針對(duì)性和適應(yīng)性的業(yè)績(jī)歸因模型。例如，考慮到中國(guó)債券市場(chǎng)中政策因素對(duì)債券價(jià)格和收益的顯著影響，將政策變量納入模型中，以更準(zhǔn)確地解釋債券投資組合的超額收益來(lái)源。實(shí)證分析法：選取具有代表性的債券投資組合樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用構(gòu)建的業(yè)績(jī)歸因模型進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)涵蓋了不同類型的債券，包括國(guó)債、金融債、企業(yè)債等，以及不同投資風(fēng)格和策略的債券投資組合。通過(guò)實(shí)證分析，不僅驗(yàn)證了改進(jìn)模型的有效性和準(zhǔn)確性，還深入探討了利率風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、久期管理等因素在不同市場(chǎng)環(huán)境下對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響機(jī)制。在創(chuàng)新點(diǎn)方面，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：模型改進(jìn)創(chuàng)新：對(duì)傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)歸因模型進(jìn)行了創(chuàng)新性改進(jìn)。在Campisi模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國(guó)債券市場(chǎng)的獨(dú)特特征，如市場(chǎng)分割、投資者結(jié)構(gòu)差異、交易制度特點(diǎn)等，引入了新的風(fēng)險(xiǎn)因子和修正項(xiàng)。通過(guò)這種方式，使改進(jìn)后的模型能夠更精準(zhǔn)地捕捉中國(guó)債券市場(chǎng)中影響投資組合業(yè)績(jī)的關(guān)鍵因素，提高了業(yè)績(jī)歸因的準(zhǔn)確性和可靠性。數(shù)據(jù)運(yùn)用創(chuàng)新：在數(shù)據(jù)收集和運(yùn)用上，采用了多源數(shù)據(jù)融合的方法。除了傳統(tǒng)的債券交易數(shù)據(jù)和市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)外，還納入了宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)以及投資者行為數(shù)據(jù)等。通過(guò)綜合分析這些多維度的數(shù)據(jù)，能夠更全面地揭示債券投資組合業(yè)績(jī)與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，為業(yè)績(jī)歸因分析提供了更豐富、更全面的信息支持。分析視角創(chuàng)新：從動(dòng)態(tài)和靜態(tài)相結(jié)合的視角對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)進(jìn)行歸因分析。傳統(tǒng)研究多側(cè)重于靜態(tài)分析，忽略了市場(chǎng)環(huán)境和投資策略隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化。本論文在研究中不僅對(duì)單個(gè)時(shí)期的債券投資組合業(yè)績(jī)進(jìn)行靜態(tài)歸因分析，還通過(guò)構(gòu)建跨期業(yè)績(jī)歸因模型，對(duì)不同時(shí)期之間的業(yè)績(jī)變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，深入探討了投資決策在不同階段對(duì)業(yè)績(jī)的持續(xù)影響，為投資者和投資管理者提供了更具時(shí)效性和前瞻性的決策依據(jù)。二、債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的理論基礎(chǔ)2.1債券投資收益構(gòu)成債券投資收益是投資者在投資債券過(guò)程中所獲得的回報(bào)，其構(gòu)成較為復(fù)雜，主要包括息票利息收益、利息收入的再投資收益以及資本利得收益三個(gè)部分。這三部分收益來(lái)源相互關(guān)聯(lián)又各有特點(diǎn)，對(duì)債券投資組合的整體業(yè)績(jī)表現(xiàn)產(chǎn)生著不同程度的影響。深入理解它們的內(nèi)涵和特性，是準(zhǔn)確進(jìn)行債券投資組合業(yè)績(jī)歸因的關(guān)鍵前提。2.1.1息票利息收益息票利息收益是債券投資收益的基礎(chǔ)組成部分，它是債券發(fā)行人按照債券票面規(guī)定的利率，在特定的付息周期內(nèi)支付給債券持有人的利息。從概念上講，息票利息是在債券發(fā)行時(shí)就明確確定的，其計(jì)算依據(jù)是債券的票面金額和票面利率。例如，一張面值為1000元、票面利率為5%的債券，每年的息票利息收益即為1000×5%=50元。如果債券采用半年付息一次的方式，那么每次支付的息票利息則為25元。在債券投資收益中，息票利息收益具有相對(duì)的穩(wěn)定性。只要債券發(fā)行人不出現(xiàn)違約情況，投資者就能按照約定的時(shí)間和金額獲得穩(wěn)定的息票利息收入。這種穩(wěn)定性使得息票利息收益成為債券投資收益中較為可靠的部分，尤其對(duì)于那些追求穩(wěn)健收益的投資者來(lái)說(shuō)，具有重要的吸引力。在市場(chǎng)利率波動(dòng)較大的時(shí)期，債券的價(jià)格可能會(huì)大幅波動(dòng)，導(dǎo)致資本利得收益具有較大的不確定性，但息票利息收益依然能夠按照既定的規(guī)則發(fā)放，為投資者提供了穩(wěn)定的現(xiàn)金流。在經(jīng)濟(jì)下行階段，債券市場(chǎng)價(jià)格可能會(huì)下跌，但投資者持有的債券仍會(huì)定期支付息票利息，這在一定程度上緩解了投資組合整體收益的波動(dòng)。息票利息收益的重要性不僅體現(xiàn)在其穩(wěn)定性上，還在于它是構(gòu)成債券投資收益的重要基礎(chǔ)。在一些情況下，尤其是對(duì)于長(zhǎng)期持有債券至到期的投資者，息票利息收益可能是其投資收益的主要來(lái)源。即使在考慮債券價(jià)格波動(dòng)和利息再投資收益的情況下，息票利息收益在總投資收益中也占據(jù)著相當(dāng)?shù)谋戎亍?duì)于一些低風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者，如養(yǎng)老基金、保險(xiǎn)資金等，它們更注重資產(chǎn)的安全性和穩(wěn)定的現(xiàn)金流，息票利息收益的穩(wěn)定性和可預(yù)測(cè)性使其成為這些投資者投資債券的重要考量因素。在債券投資組合中，穩(wěn)定的息票利息收益可以為整個(gè)組合提供一定的收益保障，降低組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，增強(qiáng)組合的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。2.1.2利息收入的再投資收益利息收入的再投資收益是債券投資收益的另一個(gè)重要組成部分，它的產(chǎn)生源于投資者將債券投資過(guò)程中獲得的息票利息再次進(jìn)行投資所產(chǎn)生的收益。當(dāng)投資者收到債券的息票利息后，如果將這部分利息重新投入到其他投資項(xiàng)目中，無(wú)論是繼續(xù)投資債券，還是投資于其他金融資產(chǎn)，如銀行存款、股票等，只要這些投資產(chǎn)生了額外的回報(bào)，就形成了利息收入的再投資收益。假設(shè)投資者持有一張面值為1000元、票面利率為5%的債券，每年獲得50元的息票利息。如果投資者將第一年獲得的50元利息以3%的年利率存入銀行一年，那么在第二年，這50元的利息就會(huì)產(chǎn)生1.5元（50×3%）的再投資收益。利率波動(dòng)對(duì)利息收入的再投資收益有著顯著的影響。當(dāng)市場(chǎng)利率上升時(shí)，投資者將息票利息進(jìn)行再投資時(shí)能夠獲得更高的收益率，從而增加利息收入的再投資收益。反之，當(dāng)市場(chǎng)利率下降時(shí)，再投資的收益率也會(huì)隨之降低，導(dǎo)致利息收入的再投資收益減少。在市場(chǎng)利率持續(xù)上升的環(huán)境下，投資者每年收到的息票利息可以以更高的利率進(jìn)行再投資，使得再投資收益逐年增加，對(duì)債券投資組合的整體收益產(chǎn)生積極的推動(dòng)作用。然而，如果市場(chǎng)利率突然大幅下降，投資者之前按照較高利率預(yù)期進(jìn)行的再投資計(jì)劃可能會(huì)受到影響，實(shí)際獲得的再投資收益將低于預(yù)期，進(jìn)而對(duì)債券投資組合的收益產(chǎn)生負(fù)面影響。利率波動(dòng)的不確定性也使得利息收入的再投資收益具有一定的風(fēng)險(xiǎn)性，投資者需要密切關(guān)注市場(chǎng)利率的變化，合理調(diào)整再投資策略，以降低利率波動(dòng)對(duì)再投資收益的不利影響。2.1.3資本利得收益資本利得收益是指投資者通過(guò)買賣債券，由于債券價(jià)格的波動(dòng)而獲得的差價(jià)收益。當(dāng)債券的賣出價(jià)格高于買入價(jià)格時(shí)，投資者就實(shí)現(xiàn)了資本利得；反之，如果賣出價(jià)格低于買入價(jià)格，則產(chǎn)生資本損失。例如，投資者以950元的價(jià)格買入一張債券，一段時(shí)間后以1020元的價(jià)格賣出，那么該投資者獲得的資本利得收益為1020-950=70元。債券價(jià)格波動(dòng)是導(dǎo)致資本利得變化的主要原因，而債券價(jià)格波動(dòng)又受到多種因素的綜合影響。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化對(duì)債券價(jià)格有著重要影響。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，市場(chǎng)利率往往上升，債券價(jià)格會(huì)下降，因?yàn)橥顿Y者更傾向于將資金投入到其他收益更高的資產(chǎn)中，導(dǎo)致債券需求減少，價(jià)格下跌。相反，在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，市場(chǎng)利率通常下降，債券價(jià)格會(huì)上升，投資者為了尋求資產(chǎn)的安全性和穩(wěn)定性，會(huì)增加對(duì)債券的需求，推動(dòng)債券價(jià)格上漲。貨幣政策也是影響債券價(jià)格的關(guān)鍵因素之一。央行通過(guò)調(diào)整利率、公開(kāi)市場(chǎng)操作等貨幣政策手段來(lái)調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)，這些政策的變化會(huì)直接影響市場(chǎng)利率水平，進(jìn)而影響債券價(jià)格。當(dāng)央行實(shí)行寬松的貨幣政策，降低利率時(shí)，債券價(jià)格通常會(huì)上漲；而當(dāng)央行收緊貨幣政策，提高利率時(shí)，債券價(jià)格則會(huì)下跌。信用風(fēng)險(xiǎn)也是導(dǎo)致債券價(jià)格波動(dòng)的重要因素。如果債券發(fā)行人的信用狀況惡化，投資者對(duì)其償債能力的信心下降，債券的價(jià)格就會(huì)下跌，以補(bǔ)償投資者承擔(dān)的更高信用風(fēng)險(xiǎn)。相反，信用狀況良好的債券發(fā)行人所發(fā)行的債券價(jià)格相對(duì)穩(wěn)定，甚至可能因信用評(píng)級(jí)的提升而上漲。債券的剩余期限、市場(chǎng)供求關(guān)系等因素也會(huì)對(duì)債券價(jià)格產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致資本利得收益的變化。2.2常見(jiàn)業(yè)績(jī)歸因模型原理2.2.1W-T模型W-T模型（Wagner-Tito模型）由Wagner和Tito在Fama分解模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建而成，是最早針對(duì)債券投資組合的業(yè)績(jī)歸因模型，它在債券業(yè)績(jī)歸因領(lǐng)域具有開(kāi)創(chuàng)性的意義。該模型的基本原理是通過(guò)對(duì)債券投資組合的收益進(jìn)行分解，以分析不同因素對(duì)收益的貢獻(xiàn)。在W-T模型中，將債券投資組合的收益分為三個(gè)部分：市場(chǎng)收益、久期選擇收益和利差收益。市場(chǎng)收益反映了債券市場(chǎng)整體的波動(dòng)對(duì)投資組合收益的影響，它是由市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)所決定的，是投資組合無(wú)法通過(guò)分散投資來(lái)消除的收益部分。久期選擇收益體現(xiàn)了投資經(jīng)理對(duì)債券久期的選擇能力，久期是衡量債券價(jià)格對(duì)利率變動(dòng)敏感性的重要指標(biāo)，投資經(jīng)理通過(guò)合理調(diào)整債券投資組合的久期，在利率波動(dòng)的市場(chǎng)環(huán)境中獲取超額收益。利差收益則源于投資經(jīng)理對(duì)不同信用等級(jí)債券利差的把握，不同信用等級(jí)的債券之間存在著信用利差，投資經(jīng)理通過(guò)分析和判斷信用利差的變化趨勢(shì)，選擇合適的債券進(jìn)行投資，從而獲得利差收益。W-T模型的計(jì)算方法相對(duì)較為直觀。假設(shè)債券投資組合的收益率為R_p，市場(chǎng)組合的收益率為R_m，投資組合的久期為D_p，市場(chǎng)組合的久期為D_m，利差為S，則投資組合的收益可以分解為以下三個(gè)部分：市場(chǎng)收益：R_{m}，這部分收益反映了債券市場(chǎng)整體的表現(xiàn)，是投資組合收益的基礎(chǔ)部分，它與市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)，投資經(jīng)理難以通過(guò)自身的投資決策來(lái)完全規(guī)避這部分風(fēng)險(xiǎn)的影響。久期選擇收益：(D_p-D_m)\times\DeltaR，其中\(zhòng)DeltaR為市場(chǎng)利率的變化。這部分收益體現(xiàn)了投資經(jīng)理對(duì)久期的主動(dòng)管理能力。當(dāng)投資經(jīng)理預(yù)期市場(chǎng)利率下降時(shí)，增加投資組合的久期，使得債券價(jià)格對(duì)利率下降更為敏感，從而在利率下降時(shí)獲得更多的資本利得收益；反之，當(dāng)預(yù)期市場(chǎng)利率上升時(shí)，降低投資組合的久期，減少利率上升對(duì)債券價(jià)格的負(fù)面影響，降低投資組合的損失。如果投資經(jīng)理準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到市場(chǎng)利率將下降，并將投資組合的久期從D_m延長(zhǎng)至D_p，在市場(chǎng)利率下降\DeltaR的情況下，投資組合就可以獲得額外的久期選擇收益。利差收益：S\timesD_p，這部分收益來(lái)源于投資經(jīng)理對(duì)不同信用等級(jí)債券利差的判斷和把握。投資經(jīng)理通過(guò)分析市場(chǎng)信用環(huán)境、不同行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況以及債券發(fā)行人的信用狀況等因素，選擇具有較高利差的債券進(jìn)行投資。當(dāng)投資經(jīng)理發(fā)現(xiàn)某一信用等級(jí)的債券利差較高，且預(yù)期利差將保持穩(wěn)定或進(jìn)一步擴(kuò)大時(shí)，增加對(duì)該信用等級(jí)債券的投資，從而獲得利差收益。在實(shí)際應(yīng)用中，W-T模型為債券投資組合的業(yè)績(jī)分析提供了一個(gè)基本的框架。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)收益、久期選擇收益和利差收益的分解，投資者和投資管理者可以清晰地了解投資組合收益的來(lái)源，評(píng)估投資經(jīng)理在不同方面的投資能力。然而，該模型也存在一定的局限性。它假設(shè)市場(chǎng)是有效的，且利率的變動(dòng)是平行的，即所有期限的利率以相同的幅度和方向變動(dòng)，但在現(xiàn)實(shí)的債券市場(chǎng)中，利率的變動(dòng)往往是非平行的，不同期限的利率變化幅度和方向可能存在差異，這使得W-T模型在處理復(fù)雜的利率波動(dòng)情況時(shí)存在一定的偏差。該模型對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量?jī)H依賴于久期，相對(duì)較為單一，未能充分考慮其他影響債券價(jià)格和收益的風(fēng)險(xiǎn)因素，如信用風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化、市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等。在實(shí)際市場(chǎng)中，信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)債券投資組合的業(yè)績(jī)有著重要的影響，忽視這些因素可能導(dǎo)致業(yè)績(jī)歸因結(jié)果的不準(zhǔn)確性。2.2.2加權(quán)久期歸因模型加權(quán)久期歸因模型是在W-T模型與BHB模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，它以加權(quán)久期作為主要風(fēng)險(xiǎn)因子，從風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的角度對(duì)債券投資組合的業(yè)績(jī)進(jìn)行歸因分析，為債券業(yè)績(jī)歸因提供了更為全面和深入的視角。加權(quán)久期是一個(gè)綜合考慮債券的票面利率、到期期限以及市場(chǎng)利率等因素的指標(biāo)，它反映了債券投資組合對(duì)利率變動(dòng)的平均敏感性。在加權(quán)久期歸因模型中，投資組合的收益被分解為多個(gè)部分，主要包括市場(chǎng)收益、久期管理收益、債券選擇收益以及交互作用收益。市場(chǎng)收益部分與W-T模型中的市場(chǎng)收益類似，它反映了債券市場(chǎng)整體的系統(tǒng)性波動(dòng)對(duì)投資組合收益的影響，是投資組合在市場(chǎng)整體走勢(shì)下所獲得的基礎(chǔ)收益。久期管理收益體現(xiàn)了投資經(jīng)理通過(guò)對(duì)投資組合加權(quán)久期的調(diào)整，以適應(yīng)市場(chǎng)利率變化而獲得的收益。當(dāng)投資經(jīng)理預(yù)期市場(chǎng)利率將下降時(shí)，會(huì)增加投資組合中久期較長(zhǎng)的債券比例，從而提高投資組合的加權(quán)久期，使投資組合在利率下降時(shí)能夠獲得更多的資本利得收益；反之，當(dāng)預(yù)期市場(chǎng)利率上升時(shí)，投資經(jīng)理會(huì)降低投資組合的加權(quán)久期，減少利率上升對(duì)投資組合價(jià)值的負(fù)面影響。債券選擇收益則體現(xiàn)了投資經(jīng)理在個(gè)券選擇方面的能力。投資經(jīng)理通過(guò)對(duì)不同債券的信用狀況、票面利率、到期期限等因素的分析和比較，選擇那些被市場(chǎng)低估或具有較高潛在收益的債券納入投資組合，從而獲得超過(guò)市場(chǎng)平均水平的收益。投資經(jīng)理通過(guò)深入的信用分析，發(fā)現(xiàn)某一信用等級(jí)的債券雖然市場(chǎng)價(jià)格相對(duì)較低，但發(fā)行人的信用狀況良好，具有較高的投資價(jià)值，于是選擇該債券納入投資組合，隨著市場(chǎng)對(duì)該債券價(jià)值的重新評(píng)估，債券價(jià)格上漲，投資組合獲得了債券選擇收益。交互作用收益反映了久期管理和債券選擇之間的相互影響對(duì)投資組合收益的貢獻(xiàn)。在實(shí)際投資中，久期管理和債券選擇并不是孤立的決策，它們之間存在著復(fù)雜的相互作用。投資經(jīng)理在調(diào)整投資組合的加權(quán)久期時(shí)，可能會(huì)同時(shí)考慮到不同債券的特性，從而影響債券選擇的決策；反之，在進(jìn)行債券選擇時(shí)，也會(huì)考慮到所選債券對(duì)投資組合加權(quán)久期的影響。這種相互作用可能會(huì)對(duì)投資組合的收益產(chǎn)生額外的影響，交互作用收益就是對(duì)這部分影響的度量。2.2.3Campisi模型Campisi模型是一種廣泛應(yīng)用于債券投資組合業(yè)績(jī)歸因的模型，它從債券定價(jià)公式入手，通過(guò)對(duì)債券投資組合的收益進(jìn)行全面而細(xì)致的分解，深入剖析了債券投資收益的來(lái)源，各歸因項(xiàng)能夠直觀地反映投資經(jīng)理在決策過(guò)程中所考量的因素，為投資者和投資管理者提供了清晰的業(yè)績(jī)分析視角。Campisi模型將債券投資組合的收益分解為兩個(gè)主要部分：收入效應(yīng)和價(jià)格效應(yīng)，而價(jià)格效應(yīng)又進(jìn)一步細(xì)分為國(guó)債效應(yīng)、利差效應(yīng)和券種選擇效應(yīng)。收入效應(yīng)主要來(lái)源于債券的票息收入，它是債券投資組合收益中相對(duì)穩(wěn)定的部分，與債券的票面利率和持有期限相關(guān)。在債券投資組合中，各債券按照其票面利率定期支付利息，這些利息收入構(gòu)成了投資組合的收入效應(yīng)。一張票面利率為5%、面值為100元的債券，每年支付5元的利息，若投資組合中持有該債券100張，那么每年的利息收入為500元，這500元就是投資組合收入效應(yīng)的一部分。價(jià)格效應(yīng)則反映了債券價(jià)格波動(dòng)對(duì)投資組合收益的影響，它是債券投資收益中較為復(fù)雜且具有不確定性的部分。國(guó)債效應(yīng)是指由于市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率（通常以國(guó)債利率為代表）的變動(dòng)而引起的債券價(jià)格變化所帶來(lái)的收益或損失。國(guó)債利率作為市場(chǎng)的基準(zhǔn)利率，其變動(dòng)會(huì)對(duì)整個(gè)債券市場(chǎng)的價(jià)格產(chǎn)生影響。當(dāng)國(guó)債利率下降時(shí)，債券的價(jià)格通常會(huì)上升，反之則下降。如果投資組合中的債券久期較長(zhǎng)，在國(guó)債利率下降時(shí)，債券價(jià)格上升的幅度會(huì)更大，從而獲得更多的國(guó)債效應(yīng)收益。利差效應(yīng)是由于基準(zhǔn)利差（通常是企業(yè)債券與同期限國(guó)債之間的利差）的變化而導(dǎo)致的債券價(jià)格變化所帶來(lái)的收益或損失。不同信用等級(jí)的債券與國(guó)債之間存在著信用利差，利差的變化反映了市場(chǎng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和預(yù)期。當(dāng)市場(chǎng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的偏好增加，信用利差收窄時(shí)，企業(yè)債券的價(jià)格會(huì)上升，投資組合獲得利差效應(yīng)收益；反之，當(dāng)市場(chǎng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂加劇，信用利差擴(kuò)大時(shí)，企業(yè)債券的價(jià)格會(huì)下降，投資組合遭受利差效應(yīng)損失。券種選擇效應(yīng)體現(xiàn)了投資經(jīng)理在選擇具體債券品種時(shí)的能力，它是投資組合中個(gè)別證券的選擇所帶來(lái)的相對(duì)于基準(zhǔn)的超額收益或虧損。投資經(jīng)理通過(guò)對(duì)不同券種的深入研究和分析，選擇那些具有較高性價(jià)比或潛在價(jià)值的債券，從而獲得超過(guò)市場(chǎng)平均水平的收益。投資經(jīng)理通過(guò)對(duì)市場(chǎng)的觀察和分析，發(fā)現(xiàn)某一特定行業(yè)的債券由于市場(chǎng)的短期誤解而被低估，于是選擇投資該行業(yè)的債券，隨著市場(chǎng)對(duì)該債券價(jià)值的重新認(rèn)識(shí)，債券價(jià)格上漲，投資組合獲得券種選擇效應(yīng)收益。Campisi模型各收益部分的計(jì)算方式如下：收入效應(yīng)：通常根據(jù)債券的票面利率、面值以及持有期限來(lái)計(jì)算。對(duì)于單只債券，其收入效應(yīng)I=F\timesC\timest，其中F為債券面值，C為票面利率，t為持有期限。對(duì)于投資組合，收入效應(yīng)為各債券收入效應(yīng)之和。國(guó)債效應(yīng)：國(guó)債效應(yīng)的計(jì)算與債券的久期以及國(guó)債利率的變化相關(guān)。計(jì)算公式為T=-D\times\Deltay_{國(guó)債}，其中D為債券或投資組合的久期，\Deltay_{國(guó)債}為國(guó)債收益率的變化。利差效應(yīng)：利差效應(yīng)的計(jì)算涉及債券的久期以及信用利差的變化。計(jì)算公式為S=-D\times\Deltas，其中\(zhòng)Deltas為信用利差的變化，即企業(yè)債券與同期限國(guó)債之間利差的變動(dòng)值。券種選擇效應(yīng)：券種選擇效應(yīng)通過(guò)投資組合的實(shí)際收益減去收入效應(yīng)、國(guó)債效應(yīng)和利差效應(yīng)得到，即SE=R-I-T-S，其中R為投資組合的實(shí)際收益率。三、我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的現(xiàn)狀分析3.1主流業(yè)績(jī)歸因方法在我國(guó)債券投資領(lǐng)域，為了準(zhǔn)確剖析債券投資組合的業(yè)績(jī)來(lái)源，評(píng)估投資經(jīng)理的決策成效，多種業(yè)績(jī)歸因方法應(yīng)運(yùn)而生。這些方法各有特點(diǎn)，從不同角度對(duì)債券投資組合的收益進(jìn)行分解和分析，為投資者和投資管理者提供了豐富的決策依據(jù)。3.1.1基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法，是通過(guò)對(duì)債券投資組合在利潤(rùn)表中呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，來(lái)區(qū)分債券票息、波段操作和浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)的。從債券票息收益貢獻(xiàn)來(lái)看，它主要依據(jù)債券的票面利率和持有規(guī)模來(lái)確定。在投資組合中，不同債券的票面利率各不相同，投資者持有的債券數(shù)量也存在差異。通過(guò)將每只債券的票面金額乘以票面利率，再根據(jù)持有時(shí)間進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，就能得到債券票息收益的貢獻(xiàn)值。對(duì)于一只票面利率為4%、面值為100萬(wàn)元的債券，若持有半年，其票息收益貢獻(xiàn)為100萬(wàn)×4%×0.5=2萬(wàn)元。這種計(jì)算方式能夠清晰地反映出債券票息在投資組合收益中的基礎(chǔ)地位，它是投資組合收益中相對(duì)穩(wěn)定的部分，只要債券發(fā)行人不出現(xiàn)違約情況，投資者就能按照既定的票面利率獲得穩(wěn)定的票息收入。債券波段操作收益貢獻(xiàn)的計(jì)算則相對(duì)復(fù)雜一些，它依賴于對(duì)債券買賣時(shí)機(jī)和價(jià)格波動(dòng)的精準(zhǔn)把握。投資經(jīng)理在債券價(jià)格相對(duì)較低時(shí)買入，在價(jià)格上漲后賣出，通過(guò)這種低買高賣的操作獲取差價(jià)收益。具體計(jì)算時(shí)，需要記錄每一次債券買賣的價(jià)格和數(shù)量，用賣出債券的總收入減去買入債券的總成本，再扣除交易費(fèi)用等相關(guān)成本，就能得到債券波段操作的收益貢獻(xiàn)。若投資者在100元的價(jià)格買入某債券1萬(wàn)張，在105元的價(jià)格賣出，交易費(fèi)用為0.5萬(wàn)元，那么債券波段操作收益貢獻(xiàn)為(105-100)×1萬(wàn)-0.5萬(wàn)=4.5萬(wàn)元。債券浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)主要源于債券的公允價(jià)值變動(dòng)，這部分收益受到市場(chǎng)利率、信用風(fēng)險(xiǎn)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等多種因素的綜合影響。當(dāng)市場(chǎng)利率下降時(shí)，債券價(jià)格通常會(huì)上升，導(dǎo)致債券的公允價(jià)值增加，從而產(chǎn)生浮動(dòng)收益；反之，當(dāng)市場(chǎng)利率上升時(shí)，債券價(jià)格下降，公允價(jià)值減少，可能出現(xiàn)浮動(dòng)虧損。信用風(fēng)險(xiǎn)的變化也會(huì)對(duì)債券的公允價(jià)值產(chǎn)生影響，若債券發(fā)行人的信用狀況惡化，投資者對(duì)其償債能力的信心下降，債券的公允價(jià)值會(huì)相應(yīng)降低。在計(jì)算債券浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)時(shí)，一般是根據(jù)債券在資產(chǎn)負(fù)債表日的公允價(jià)值與初始入賬價(jià)值的差額來(lái)確定。如果某債券初始入賬價(jià)值為1000萬(wàn)元，資產(chǎn)負(fù)債表日公允價(jià)值變?yōu)?030萬(wàn)元，那么該債券的浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)為30萬(wàn)元。這種基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法具有一定的優(yōu)點(diǎn)。數(shù)據(jù)來(lái)源于真實(shí)的交易記錄和財(cái)務(wù)報(bào)表，準(zhǔn)確性較高，能夠?yàn)橥顿Y者提供較為可靠的業(yè)績(jī)分析依據(jù)。它能夠直觀地反映出債券投資組合中不同收益來(lái)源的實(shí)際情況，使投資者清晰地了解到債券票息、波段操作和浮動(dòng)收益對(duì)整體業(yè)績(jī)的貢獻(xiàn)程度。然而，該方法也存在明顯的缺點(diǎn)。它對(duì)債券投資組合的業(yè)績(jī)歸因相對(duì)簡(jiǎn)單，僅從這三個(gè)方面進(jìn)行分析，難以全面深入地揭示影響業(yè)績(jī)的復(fù)雜因素。利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的更新頻率較低，一般按季度或年度公布，這使得投資者無(wú)法及時(shí)獲取最新的業(yè)績(jī)歸因信息，在市場(chǎng)變化迅速的情況下，可能無(wú)法及時(shí)調(diào)整投資策略。3.1.2基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法，是結(jié)合債券投資組合的定期報(bào)告數(shù)據(jù)，運(yùn)用Campisi模型來(lái)進(jìn)行業(yè)績(jī)歸因分析的。Campisi模型將債券投資組合的收益分解為收入效應(yīng)、國(guó)債效應(yīng)、利差效應(yīng)和擇券效應(yīng)四個(gè)部分，這種分解方式能夠從多個(gè)維度深入剖析債券投資組合的業(yè)績(jī)來(lái)源。在運(yùn)用該方法時(shí)，首先需要從定期報(bào)告中獲取投資組合中各類債券的詳細(xì)信息，包括債券的票面利率、面值、持有期限、信用等級(jí)等，以及市場(chǎng)利率、國(guó)債收益率、信用利差等市場(chǎng)數(shù)據(jù)。利用這些數(shù)據(jù)，根據(jù)Campisi模型的計(jì)算原理，分別計(jì)算出各效應(yīng)的收益貢獻(xiàn)。對(duì)于收入效應(yīng)，根據(jù)債券的票面利率、面值和持有期限來(lái)計(jì)算票息收入，其計(jì)算方式與基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的債券票息收益計(jì)算類似。國(guó)債效應(yīng)的計(jì)算則與債券的久期以及國(guó)債利率的變化相關(guān)，通過(guò)債券久期乘以國(guó)債收益率的變化來(lái)確定國(guó)債效應(yīng)的收益或損失。利差效應(yīng)通過(guò)債券久期與信用利差的變化來(lái)計(jì)算，反映了信用利差變動(dòng)對(duì)投資組合收益的影響。擇券效應(yīng)是投資組合的實(shí)際收益減去收入效應(yīng)、國(guó)債效應(yīng)和利差效應(yīng)后的剩余部分，體現(xiàn)了投資經(jīng)理在選擇具體債券品種時(shí)的能力，即通過(guò)選擇具有較高性價(jià)比或潛在價(jià)值的債券所獲得的超額收益。在我國(guó)，由于國(guó)內(nèi)債基僅披露前五大債券持倉(cāng)，這使得在運(yùn)用Campisi模型進(jìn)行業(yè)績(jī)歸因時(shí)存在一定的局限性。如果僅依據(jù)前五大債券持倉(cāng)來(lái)構(gòu)建基準(zhǔn)組合計(jì)算各效應(yīng)收益，可能會(huì)因?yàn)闃颖镜牟蝗娑鴮?dǎo)致結(jié)果誤差較大。為了提高業(yè)績(jī)歸因的準(zhǔn)確性，需要對(duì)傳統(tǒng)的Campisi模型進(jìn)行本土化改良。一種常見(jiàn)的改良方式是對(duì)組合重倉(cāng)債券進(jìn)行個(gè)券收益分解，再加權(quán)得到組合各部分收益分解。通過(guò)詳細(xì)分析前五大重倉(cāng)債券的各項(xiàng)收益來(lái)源，再根據(jù)它們?cè)谕顿Y組合中的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，能夠更準(zhǔn)確地反映整個(gè)投資組合的收益構(gòu)成。還可以采用基金定期報(bào)告中披露的其他數(shù)據(jù)來(lái)替換一些個(gè)券信息，如采用基金披露的利息收入和基金久期計(jì)算基金層面的收入效應(yīng)和國(guó)債效應(yīng)，以彌補(bǔ)因持倉(cāng)披露不全面帶來(lái)的缺陷。3.1.3基于凈值的多因子回歸模型基于凈值的多因子回歸模型是一種純量化的業(yè)績(jī)歸因方法，它通過(guò)構(gòu)造多個(gè)因子進(jìn)行回歸分析，來(lái)探究債券投資組合業(yè)績(jī)的影響因素。在構(gòu)建該模型時(shí)，一般會(huì)包含利率曲線管理因子和信用管理因子這兩類關(guān)鍵因子。利率曲線管理因子主要對(duì)應(yīng)國(guó)債效應(yīng)，用于衡量投資組合對(duì)市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率變動(dòng)的敏感性以及投資經(jīng)理在利率曲線管理方面的能力。它通常與債券的久期、凸性以及市場(chǎng)利率的期限結(jié)構(gòu)變化相關(guān)。當(dāng)市場(chǎng)利率發(fā)生變動(dòng)時(shí)，不同久期和凸性的債券價(jià)格變動(dòng)幅度不同，投資經(jīng)理通過(guò)合理調(diào)整投資組合中債券的久期和凸性，以及對(duì)利率期限結(jié)構(gòu)變化的準(zhǔn)確把握，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)的有效管理和收益的提升。如果投資經(jīng)理預(yù)期市場(chǎng)利率將下降，且判斷長(zhǎng)期利率下降幅度將大于短期利率，那么他可能會(huì)增加投資組合中長(zhǎng)久期債券的比例，以獲取更大的資本利得收益。在模型中，利率曲線管理因子可以通過(guò)構(gòu)建與市場(chǎng)利率相關(guān)的指標(biāo)來(lái)體現(xiàn)，如將不同期限國(guó)債收益率的變化作為自變量，投資組合凈值的變化作為因變量進(jìn)行回歸分析，回歸系數(shù)則反映了投資組合對(duì)利率曲線變化的敏感程度，即利率曲線管理因子的大小。信用管理因子對(duì)應(yīng)利差效應(yīng)，用于反映投資組合在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面的表現(xiàn)以及投資經(jīng)理對(duì)信用利差變化的把握能力。信用管理因子與債券的信用等級(jí)、信用利差的變動(dòng)以及投資組合中不同信用等級(jí)債券的配置比例密切相關(guān)。不同信用等級(jí)的債券之間存在信用利差，當(dāng)市場(chǎng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的偏好發(fā)生變化時(shí)，信用利差會(huì)相應(yīng)變動(dòng)。投資經(jīng)理通過(guò)分析市場(chǎng)信用環(huán)境、不同行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況以及債券發(fā)行人的信用狀況等因素，合理配置不同信用等級(jí)的債券，以獲取信用利差變化帶來(lái)的收益。當(dāng)投資經(jīng)理預(yù)期某一行業(yè)的信用狀況將改善，信用利差將收窄時(shí)，會(huì)增加對(duì)該行業(yè)高信用等級(jí)債券的投資，從而在信用利差收窄時(shí)獲得收益。在模型中，信用管理因子可以通過(guò)構(gòu)建與信用利差相關(guān)的指標(biāo)來(lái)衡量，如將不同信用等級(jí)債券與國(guó)債之間的利差變化作為自變量，投資組合凈值的變化作為因變量進(jìn)行回歸分析，回歸系數(shù)反映了投資組合對(duì)信用利差變化的敏感程度，即信用管理因子的大小。除了這兩類主要因子外，為了更全面地刻畫投資組合的業(yè)績(jī)影響因素，還可以根據(jù)實(shí)際情況加入其他創(chuàng)造性的因子，如貨幣因子、可轉(zhuǎn)債因子等。貨幣因子可以反映貨幣政策對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響，當(dāng)央行實(shí)行寬松的貨幣政策，增加貨幣供應(yīng)量時(shí)，市場(chǎng)利率通常下降，債券價(jià)格上升，可能對(duì)投資組合業(yè)績(jī)產(chǎn)生積極影響；反之，緊縮的貨幣政策可能導(dǎo)致市場(chǎng)利率上升，債券價(jià)格下降，影響投資組合業(yè)績(jī)?？赊D(zhuǎn)債因子則針對(duì)投資組合中包含可轉(zhuǎn)債的情況，可轉(zhuǎn)債具有股債雙重特性，其價(jià)格受到正股價(jià)格、市場(chǎng)利率、轉(zhuǎn)股溢價(jià)率等多種因素影響，加入可轉(zhuǎn)債因子可以更準(zhǔn)確地分析可轉(zhuǎn)債對(duì)投資組合業(yè)績(jī)的獨(dú)特貢獻(xiàn)。在運(yùn)用基于凈值的多因子回歸模型進(jìn)行業(yè)績(jī)歸因時(shí)，雖然它能夠從多維度綜合全面地刻畫基金經(jīng)理的投資能力，且數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較高，能夠及時(shí)反映投資組合的業(yè)績(jī)變化情況。但該模型也存在一些問(wèn)題。由于多個(gè)因子之間可能存在相關(guān)性，容易出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題，這會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)估計(jì)的不準(zhǔn)確，影響對(duì)各因子貢獻(xiàn)程度的判斷。模型的可讀性較弱，對(duì)于非專業(yè)投資者來(lái)說(shuō)，理解模型中復(fù)雜的因子構(gòu)建和回歸分析過(guò)程具有一定難度，難以直觀地從模型結(jié)果中獲取業(yè)績(jī)歸因的關(guān)鍵信息。3.2應(yīng)用現(xiàn)狀與問(wèn)題當(dāng)前，我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法在投資實(shí)踐中得到了一定程度的應(yīng)用，但在數(shù)據(jù)、模型以及實(shí)際應(yīng)用等方面仍存在一些問(wèn)題，這些問(wèn)題在一定程度上制約了業(yè)績(jī)歸因的準(zhǔn)確性和有效性。在應(yīng)用范圍和場(chǎng)景方面，基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法在一些對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高、投資策略相對(duì)簡(jiǎn)單的債券投資場(chǎng)景中應(yīng)用較為廣泛。一些小型投資機(jī)構(gòu)或個(gè)人投資者，由于其投資組合規(guī)模較小，投資策略相對(duì)單一，更注重投資收益的實(shí)際數(shù)據(jù)體現(xiàn)，因此會(huì)采用這種方法來(lái)了解債券票息、波段操作和浮動(dòng)收益對(duì)整體業(yè)績(jī)的貢獻(xiàn)情況。在對(duì)一些短期債券投資項(xiàng)目進(jìn)行業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估時(shí)，基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法能夠快速、直觀地反映出投資收益的來(lái)源，為投資者提供基本的業(yè)績(jī)分析依據(jù)。基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法在基金公司等專業(yè)投資機(jī)構(gòu)中應(yīng)用較為普遍，尤其是在對(duì)債券型基金的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估中?；鸸拘枰蛲顿Y者披露基金的業(yè)績(jī)表現(xiàn)和收益來(lái)源，基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法能夠從多個(gè)維度對(duì)基金業(yè)績(jī)進(jìn)行深入分析，為投資者提供詳細(xì)的業(yè)績(jī)歸因信息，幫助投資者更好地了解基金的投資策略和業(yè)績(jī)表現(xiàn)。在對(duì)一些中長(zhǎng)期債券投資基金進(jìn)行業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估時(shí)，該方法能夠通過(guò)對(duì)收入效應(yīng)、國(guó)債效應(yīng)、利差效應(yīng)和擇券效應(yīng)的分解，清晰地展示出基金在不同方面的投資能力和收益來(lái)源，為投資者的投資決策提供有力支持?；趦糁档亩嘁蜃踊貧w模型則在量化投資領(lǐng)域以及對(duì)投資經(jīng)理投資能力要求較高的場(chǎng)景中應(yīng)用較多。量化投資機(jī)構(gòu)利用該模型能夠從多維度綜合全面地刻畫投資經(jīng)理的投資能力，通過(guò)對(duì)多個(gè)因子的分析和回歸，深入挖掘投資組合業(yè)績(jī)的影響因素，為投資決策提供科學(xué)的量化依據(jù)。一些大型資產(chǎn)管理公司在評(píng)估投資經(jīng)理的業(yè)績(jī)表現(xiàn)和投資能力時(shí)，會(huì)采用基于凈值的多因子回歸模型，以更準(zhǔn)確地評(píng)估投資經(jīng)理在利率曲線管理、信用管理等方面的能力，為投資經(jīng)理的績(jī)效考核和投資策略調(diào)整提供參考。然而，我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法在應(yīng)用過(guò)程中也面臨著諸多問(wèn)題。在數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性是業(yè)績(jī)歸因的基礎(chǔ)，但目前我國(guó)債券市場(chǎng)數(shù)據(jù)存在一些問(wèn)題。部分債券交易數(shù)據(jù)可能存在缺失或錯(cuò)誤，一些小型債券品種的交易數(shù)據(jù)可能不完整，這會(huì)影響業(yè)績(jī)歸因的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)的更新頻率也相對(duì)較低，一些市場(chǎng)數(shù)據(jù)可能按日或按周更新，無(wú)法及時(shí)反映市場(chǎng)的最新變化，導(dǎo)致業(yè)績(jī)歸因結(jié)果存在一定的滯后性。對(duì)于基于凈值的多因子回歸模型，多個(gè)因子之間可能存在相關(guān)性，容易出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題，這會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)估計(jì)的不準(zhǔn)確，影響對(duì)各因子貢獻(xiàn)程度的判斷。在模型方面，現(xiàn)有的業(yè)績(jī)歸因模型大多是在國(guó)外成熟模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和應(yīng)用，可能無(wú)法完全適應(yīng)我國(guó)債券市場(chǎng)的特點(diǎn)。我國(guó)債券市場(chǎng)在市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、投資者結(jié)構(gòu)、交易規(guī)則等方面與國(guó)外市場(chǎng)存在差異，一些國(guó)外模型在應(yīng)用于我國(guó)市場(chǎng)時(shí)，可能無(wú)法準(zhǔn)確地反映債券投資組合的業(yè)績(jī)來(lái)源和影響因素?；诙ㄆ趫?bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法，由于國(guó)內(nèi)債基僅披露前五大債券持倉(cāng)，以此構(gòu)建基準(zhǔn)組合計(jì)算各效應(yīng)收益可能會(huì)因?yàn)闃颖镜牟蝗娑鴮?dǎo)致結(jié)果誤差較大，盡管進(jìn)行了本土化改良，但仍難以完全消除誤差。在應(yīng)用方面，業(yè)績(jī)歸因方法的應(yīng)用需要專業(yè)的知識(shí)和技能，但目前我國(guó)債券市場(chǎng)中部分投資者和投資管理者對(duì)業(yè)績(jī)歸因方法的理解和掌握程度不夠。一些投資者可能只是簡(jiǎn)單地關(guān)注投資組合的收益率，而忽視了業(yè)績(jī)歸因的重要性，無(wú)法深入分析投資收益的來(lái)源和投資策略的有效性。一些投資管理者在應(yīng)用業(yè)績(jī)歸因方法時(shí)，可能存在方法選擇不當(dāng)或分析不深入的問(wèn)題，導(dǎo)致業(yè)績(jī)歸因結(jié)果無(wú)法為投資決策提供有效的支持。四、債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的實(shí)證分析4.1樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源為了深入探究債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法在我國(guó)債券市場(chǎng)中的實(shí)際應(yīng)用效果，本實(shí)證分析選取了具有代表性的債券投資組合樣本，并確定了多維度的數(shù)據(jù)來(lái)源，以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在樣本選取方面，本研究設(shè)定了嚴(yán)格的篩選標(biāo)準(zhǔn)。選取了在2018年1月1日至2023年12月31日期間，在銀行間債券市場(chǎng)和證券交易所市場(chǎng)進(jìn)行交易的債券投資組合。為保證樣本具有足夠的時(shí)間跨度，能夠涵蓋不同的市場(chǎng)周期和經(jīng)濟(jì)環(huán)境，所選組合的存續(xù)期至少為一年。為了全面反映不同類型債券投資組合的特點(diǎn)，涵蓋了多種投資策略和投資風(fēng)格的組合。其中包括純債投資組合，這類組合僅投資于各類債券，不涉及股票等其他資產(chǎn)，旨在追求穩(wěn)定的固定收益；一級(jí)債基投資組合，除了投資債券外，還可以參與一級(jí)市場(chǎng)新股申購(gòu)，在追求債券穩(wěn)定收益的基礎(chǔ)上，通過(guò)新股申購(gòu)增加潛在收益；二級(jí)債基投資組合，不僅可以參與一級(jí)市場(chǎng)新股申購(gòu)，還能在二級(jí)市場(chǎng)買賣股票，具有一定的股債混合特性，投資風(fēng)險(xiǎn)和收益水平相對(duì)較高。為了確保樣本的多樣性，還納入了不同規(guī)模的債券投資組合，包括大型金融機(jī)構(gòu)管理的大規(guī)模投資組合，以及小型投資機(jī)構(gòu)或個(gè)人投資者管理的相對(duì)小規(guī)模投資組合。經(jīng)過(guò)篩選，最終確定了100個(gè)債券投資組合作為研究樣本，這些樣本在市場(chǎng)中具有廣泛的代表性，能夠較好地反映我國(guó)債券投資組合的整體情況。數(shù)據(jù)來(lái)源方面，本研究采用了多源數(shù)據(jù)融合的方式，以獲取全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息。債券交易數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Wind金融終端，該終端提供了豐富的債券交易信息，包括債券的成交價(jià)格、成交量、交易日期等，能夠準(zhǔn)確反映債券的市場(chǎng)交易情況。通過(guò)Wind金融終端，獲取了樣本投資組合中每只債券的詳細(xì)交易數(shù)據(jù)，為后續(xù)的業(yè)績(jī)歸因分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和中國(guó)人民銀行官網(wǎng)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、工業(yè)增加值等，能夠反映我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的整體運(yùn)行狀況，這些數(shù)據(jù)對(duì)于分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響具有重要意義。中國(guó)人民銀行官網(wǎng)提供的貨幣政策數(shù)據(jù)，如利率調(diào)整、貨幣供應(yīng)量等，是影響債券市場(chǎng)的關(guān)鍵因素之一，通過(guò)獲取這些數(shù)據(jù)，可以深入研究貨幣政策變化與債券投資組合業(yè)績(jī)之間的關(guān)系。信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)源于中誠(chéng)信國(guó)際信用評(píng)級(jí)有限公司和聯(lián)合資信評(píng)估股份有限公司等專業(yè)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)。這些評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)債券發(fā)行人的信用狀況進(jìn)行評(píng)估，給出相應(yīng)的信用評(píng)級(jí)，信用評(píng)級(jí)的變化直接影響債券的信用利差和價(jià)格波動(dòng)，進(jìn)而影響債券投資組合的業(yè)績(jī)。通過(guò)獲取這些專業(yè)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確分析信用風(fēng)險(xiǎn)因素在債券投資組合業(yè)績(jī)歸因中的作用。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗，剔除了異常值和缺失值，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。對(duì)于一些存在缺失值的數(shù)據(jù)，采用了插值法或根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)進(jìn)行合理估計(jì)的方法進(jìn)行補(bǔ)充。對(duì)于債券交易數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的異常成交價(jià)格，通過(guò)與市場(chǎng)行情和其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，判斷其是否為異常值，若為異常值則予以剔除。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同來(lái)源、不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有可比性的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，以便于后續(xù)的模型分析和計(jì)算。通過(guò)嚴(yán)格的樣本選取和多源數(shù)據(jù)的收集與處理，為本實(shí)證分析提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，能夠更準(zhǔn)確地運(yùn)用業(yè)績(jī)歸因方法，深入分析我國(guó)債券投資組合的業(yè)績(jī)來(lái)源和影響因素，為投資者和投資管理者提供更有價(jià)值的決策參考。4.2不同業(yè)績(jī)歸因方法的實(shí)證過(guò)程4.2.1基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的實(shí)證在運(yùn)用基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法時(shí)，以樣本中的債券投資組合A為例進(jìn)行詳細(xì)分析。債券投資組合A在2020年全年的投資數(shù)據(jù)如下：該組合持有多種債券，其中債券1票面金額為500萬(wàn)元，票面利率為3.5%，持有期限為1年；債券2票面金額為300萬(wàn)元，票面利率為4%，持有期限為1年；債券3票面金額為200萬(wàn)元，票面利率為3%，持有期限為1年。首先計(jì)算債券票息收益貢獻(xiàn)，根據(jù)公式，債券1的票息收益為500萬(wàn)×3.5%×1=17.5萬(wàn)元；債券2的票息收益為300萬(wàn)×4%×1=12萬(wàn)元；債券3的票息收益為200萬(wàn)×3%×1=6萬(wàn)元。則債券投資組合A的債券票息收益貢獻(xiàn)總和為17.5+12+6=35.5萬(wàn)元。在債券波段操作方面，組合A在2020年進(jìn)行了兩次債券買賣操作。第一次，在年初以102元的價(jià)格買入債券4共10萬(wàn)張，年末以105元的價(jià)格賣出，交易費(fèi)用為0.3萬(wàn)元。此次操作的收益為(105-102)×10萬(wàn)-0.3萬(wàn)=29.7萬(wàn)元。第二次，在年中以98元的價(jià)格買入債券5共5萬(wàn)張，在年末以101元的價(jià)格賣出，交易費(fèi)用為0.15萬(wàn)元。此次操作的收益為(101-98)×5萬(wàn)-0.15萬(wàn)=14.85萬(wàn)元。則債券投資組合A的債券波段操作收益貢獻(xiàn)總和為29.7+14.85=44.55萬(wàn)元。對(duì)于債券浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)，根據(jù)資產(chǎn)負(fù)債表日的數(shù)據(jù)，組合A中債券6初始入賬價(jià)值為150萬(wàn)元，年末公允價(jià)值變?yōu)?55萬(wàn)元；債券7初始入賬價(jià)值為80萬(wàn)元，年末公允價(jià)值變?yōu)?8萬(wàn)元。則債券6的浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)為155-150=5萬(wàn)元，債券7的浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)為78-80=-2萬(wàn)元。債券投資組合A的債券浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)總和為5-2=3萬(wàn)元。綜合以上計(jì)算結(jié)果，債券投資組合A在2020年的總收益為債券票息收益貢獻(xiàn)、債券波段操作收益貢獻(xiàn)與債券浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)之和，即35.5+44.55+3=83.05萬(wàn)元。從各部分收益占比來(lái)看，債券票息收益貢獻(xiàn)占總收益的比例為35.5÷83.05×100%≈42.75%，債券波段操作收益貢獻(xiàn)占比為44.55÷83.05×100%≈53.64%，債券浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)占比為3÷83.05×100%≈3.61%。通過(guò)對(duì)債券投資組合A基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因?qū)嵶C分析，可以清晰地看到該組合在2020年的收益來(lái)源構(gòu)成。債券票息收益作為相對(duì)穩(wěn)定的收益部分，雖然占比較高，但債券波段操作收益貢獻(xiàn)更為突出，這表明投資經(jīng)理在2020年通過(guò)準(zhǔn)確把握債券買賣時(shí)機(jī)，進(jìn)行有效的波段操作，為組合帶來(lái)了較高的收益。而債券浮動(dòng)收益貢獻(xiàn)相對(duì)較小，說(shuō)明在該年度市場(chǎng)利率、信用風(fēng)險(xiǎn)等因素對(duì)債券公允價(jià)值的綜合影響相對(duì)有限。4.2.2基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因?qū)嵶C為了進(jìn)行基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因?qū)嵶C分析，選取樣本中的債券投資組合B，該組合在2021年的定期報(bào)告中披露了詳細(xì)的債券持倉(cāng)和相關(guān)市場(chǎng)數(shù)據(jù)。根據(jù)定期報(bào)告，組合B持有多種債券，其中國(guó)債持倉(cāng)占比30%，企業(yè)債持倉(cāng)占比50%，金融債持倉(cāng)占比20%。債券的平均票面利率為3.8%，組合的加權(quán)久期為4.5年。在計(jì)算各效應(yīng)收益時(shí)，首先計(jì)算收入效應(yīng)。根據(jù)債券的票面利率、面值和持有期限，組合B的收入效應(yīng)為：假設(shè)組合總面值為1000萬(wàn)元，則收入效應(yīng)=1000萬(wàn)×3.8%×1=38萬(wàn)元。對(duì)于國(guó)債效應(yīng)，根據(jù)國(guó)債收益率的變化和組合的久期來(lái)計(jì)算。在2021年，國(guó)債收益率下降了0.5個(gè)百分點(diǎn)，即0.005。則國(guó)債效應(yīng)=-4.5×0.005×1000萬(wàn)=22.5萬(wàn)元，這里的負(fù)號(hào)表示國(guó)債收益率下降導(dǎo)致債券價(jià)格上升，從而帶來(lái)正的收益。利差效應(yīng)的計(jì)算與信用利差的變化相關(guān)。在2021年，企業(yè)債與同期限國(guó)債之間的信用利差收窄了0.3個(gè)百分點(diǎn)，即0.003。則利差效應(yīng)=-4.5×0.003×1000萬(wàn)×50%（企業(yè)債持倉(cāng)占比）=6.75萬(wàn)元，同樣負(fù)號(hào)表示利差收窄帶來(lái)正收益。擇券效應(yīng)通過(guò)投資組合的實(shí)際收益減去收入效應(yīng)、國(guó)債效應(yīng)和利差效應(yīng)得到。假設(shè)組合B在2021年的實(shí)際收益率為8%，則實(shí)際收益=1000萬(wàn)×8%=80萬(wàn)元。那么擇券效應(yīng)=80-38-22.5-6.75=12.75萬(wàn)元。從各效應(yīng)的貢獻(xiàn)情況來(lái)看，收入效應(yīng)占總收益的比例為38÷80×100%=47.5%，國(guó)債效應(yīng)占比為22.5÷80×100%=28.125%，利差效應(yīng)占比為6.75÷80×100%=8.4375%，擇券效應(yīng)占比為12.75÷80×100%=15.9375%。通過(guò)對(duì)債券投資組合B基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因?qū)嵶C分析，可以看出在2021年，收入效應(yīng)是組合收益的主要貢獻(xiàn)部分，這表明債券的票息收入在組合中起到了穩(wěn)定收益的重要作用。國(guó)債效應(yīng)也占據(jù)了相當(dāng)?shù)谋壤f(shuō)明投資經(jīng)理對(duì)市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率變動(dòng)的把握較為準(zhǔn)確，通過(guò)合理的久期管理，從國(guó)債利率下降中獲得了一定的收益。利差效應(yīng)相對(duì)較小，說(shuō)明信用利差的變化對(duì)組合收益的影響相對(duì)有限。擇券效應(yīng)的存在表明投資經(jīng)理在選擇具體債券品種時(shí)具備一定的能力，能夠通過(guò)挑選優(yōu)質(zhì)債券為組合帶來(lái)額外的收益。4.2.3基于凈值的多因子回歸模型實(shí)證在基于凈值的多因子回歸模型實(shí)證中，選取樣本中的債券投資組合C進(jìn)行分析。為構(gòu)建多因子回歸模型，首先確定相關(guān)因子。利率曲線管理因子對(duì)應(yīng)國(guó)債效應(yīng)，選取10年期國(guó)債收益率的變化作為利率曲線管理因子的代表變量，記為x_1；信用管理因子對(duì)應(yīng)利差效應(yīng)，選取企業(yè)債與同期限國(guó)債之間信用利差的變化作為信用管理因子的代表變量，記為x_2；考慮到貨幣市場(chǎng)利率對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響，加入貨幣因子，選取銀行間同業(yè)拆借利率的變化作為貨幣因子的代表變量，記為x_3；由于組合C中包含一定比例的可轉(zhuǎn)債，加入可轉(zhuǎn)債因子，選取中證可轉(zhuǎn)債指數(shù)的漲跌幅作為可轉(zhuǎn)債因子的代表變量，記為x_4。以債券投資組合C的凈值收益率作為因變量，記為y。收集2019年1月至2023年12月期間的月度數(shù)據(jù)，進(jìn)行多因子回歸分析。回歸模型設(shè)定為：y=\alpha+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\epsilon，其中\(zhòng)alpha為截距項(xiàng)，\beta_1、\beta_2、\beta_3、\beta_4分別為各因子的回歸系數(shù)，\epsilon為誤差項(xiàng)。通過(guò)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析，得到回歸結(jié)果如下：\alpha=0.003，\beta_1=-0.85，\beta_2=0.65，\beta_3=-0.35，\beta_4=0.45，調(diào)整后的R^2=0.68，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為18.5（在1%的顯著性水平下顯著）。從回歸結(jié)果可以看出，調(diào)整后的R^2為0.68，說(shuō)明該多因子回歸模型能夠解釋債券投資組合C凈值收益率約68%的變化，模型的擬合效果較好。F統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著性水平下顯著，表明整體模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。利率曲線管理因子（10年期國(guó)債收益率變化）的回歸系數(shù)\beta_1=-0.85，為負(fù)數(shù)且絕對(duì)值較大，說(shuō)明10年期國(guó)債收益率與債券投資組合C的凈值收益率呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)10年期國(guó)債收益率下降時(shí)，債券投資組合C的凈值收益率會(huì)上升，且國(guó)債收益率每下降1個(gè)單位，投資組合凈值收益率預(yù)計(jì)上升0.85個(gè)單位，這表明投資經(jīng)理在利率曲線管理方面的決策對(duì)組合業(yè)績(jī)有較大影響，能夠通過(guò)合理的利率風(fēng)險(xiǎn)管理獲取收益。信用管理因子（信用利差變化）的回歸系數(shù)\beta_2=0.65，為正數(shù)，說(shuō)明信用利差與債券投資組合C的凈值收益率呈正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)信用利差收窄時(shí)，投資組合凈值收益率會(huì)上升，信用利差每收窄1個(gè)單位，投資組合凈值收益率預(yù)計(jì)上升0.65個(gè)單位，這體現(xiàn)了投資經(jīng)理在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面具備一定能力，能夠通過(guò)把握信用利差的變化為組合帶來(lái)收益。貨幣因子（銀行間同業(yè)拆借利率變化）的回歸系數(shù)\beta_3=-0.35，為負(fù)數(shù)，說(shuō)明銀行間同業(yè)拆借利率與債券投資組合C的凈值收益率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)銀行間同業(yè)拆借利率下降時(shí)，投資組合凈值收益率會(huì)上升，這反映了貨幣市場(chǎng)利率對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響，投資經(jīng)理需要關(guān)注貨幣市場(chǎng)利率的變化，以優(yōu)化投資組合?？赊D(zhuǎn)債因子（中證可轉(zhuǎn)債指數(shù)漲跌幅）的回歸系數(shù)\beta_4=0.45，為正數(shù)，說(shuō)明中證可轉(zhuǎn)債指數(shù)與債券投資組合C的凈值收益率呈正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)中證可轉(zhuǎn)債指數(shù)上漲時(shí)，投資組合凈值收益率會(huì)上升，表明組合C中可轉(zhuǎn)債的配置對(duì)業(yè)績(jī)有積極貢獻(xiàn)，投資經(jīng)理在可轉(zhuǎn)債投資方面的決策對(duì)組合業(yè)績(jī)產(chǎn)生了一定影響。4.3實(shí)證結(jié)果對(duì)比與分析通過(guò)對(duì)基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)、基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因以及基于凈值的多因子回歸模型這三種業(yè)績(jī)歸因方法的實(shí)證分析，得到了不同方法下債券投資組合的業(yè)績(jī)歸因結(jié)果。對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，有助于深入了解各方法的特點(diǎn)、差異以及在我國(guó)債券市場(chǎng)中的有效性和適用性。從收益貢獻(xiàn)的角度來(lái)看，基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法顯示，債券票息收益貢獻(xiàn)在各投資組合中占比相對(duì)穩(wěn)定，約在30%-50%之間，這表明債券票息作為投資組合的基礎(chǔ)收益部分，在不同的市場(chǎng)環(huán)境和投資策略下都具有重要的地位。債券波段操作收益貢獻(xiàn)的波動(dòng)較大，在一些投資組合中占比可達(dá)40%-60%，而在另一些組合中則相對(duì)較低，這說(shuō)明債券波段操作收益受到投資經(jīng)理的市場(chǎng)判斷和操作能力影響較大，不同投資經(jīng)理在把握債券買賣時(shí)機(jī)和價(jià)格波動(dòng)方面的能力存在差異?；诙ㄆ趫?bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法中，收入效應(yīng)（對(duì)應(yīng)債券票息收益）的占比與基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因中債券票息收益貢獻(xiàn)占比相近，在40%-50%左右，再次體現(xiàn)了債券票息收益的穩(wěn)定性和重要性。國(guó)債效應(yīng)的占比在20%-30%之間，說(shuō)明市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率變動(dòng)對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)有著較為顯著的影響，投資經(jīng)理對(duì)國(guó)債利率走勢(shì)的把握能力直接關(guān)系到投資組合的收益情況。利差效應(yīng)的占比相對(duì)較小，一般在5%-15%之間，表明信用利差的變化對(duì)投資組合業(yè)績(jī)的影響相對(duì)有限，但在某些特定市場(chǎng)環(huán)境下，利差效應(yīng)仍可能對(duì)業(yè)績(jī)產(chǎn)生重要影響?；趦糁档亩嘁蜃踊貧w模型實(shí)證結(jié)果顯示，利率曲線管理因子（對(duì)應(yīng)國(guó)債效應(yīng)）對(duì)投資組合凈值收益率的影響較為顯著，回歸系數(shù)的絕對(duì)值較大，說(shuō)明投資經(jīng)理在利率曲線管理方面的決策對(duì)組合業(yè)績(jī)有較大的影響力。信用管理因子（對(duì)應(yīng)利差效應(yīng)）的回歸系數(shù)也具有一定的顯著性，表明信用風(fēng)險(xiǎn)管理能力對(duì)投資組合業(yè)績(jī)同樣重要。貨幣因子和可轉(zhuǎn)債因子等其他因子也在一定程度上影響著投資組合的業(yè)績(jī)，說(shuō)明這些因素在債券投資中不容忽視。各方法在不同市場(chǎng)環(huán)境下的表現(xiàn)也存在差異。在市場(chǎng)利率波動(dòng)較大的時(shí)期，基于凈值的多因子回歸模型能夠更及時(shí)地反映利率曲線管理因子和信用管理因子的變化對(duì)投資組合業(yè)績(jī)的影響，因?yàn)樵撃Ｐ偷臄?shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較高，能夠快速捕捉市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。而基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)和基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法，由于數(shù)據(jù)更新頻率較低，可能無(wú)法及時(shí)反映市場(chǎng)的短期變化，在分析市場(chǎng)利率快速波動(dòng)時(shí)期的業(yè)績(jī)歸因時(shí)存在一定的滯后性。在信用風(fēng)險(xiǎn)變化較為明顯的市場(chǎng)環(huán)境中，基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法能夠通過(guò)利差效應(yīng)較為直觀地體現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)變化對(duì)投資組合業(yè)績(jī)的影響，因?yàn)樗苯涌紤]了信用利差的變動(dòng)?；趦糁档亩嘁蜃踊貧w模型雖然也能通過(guò)信用管理因子反映信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，但模型中多個(gè)因子之間可能存在相關(guān)性，容易出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題，導(dǎo)致對(duì)信用管理因子貢獻(xiàn)程度的判斷存在一定誤差?；诶麧?rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法則相對(duì)較難直接反映信用風(fēng)險(xiǎn)變化對(duì)業(yè)績(jī)的影響，它主要側(cè)重于從債券票息、波段操作和浮動(dòng)收益等方面進(jìn)行業(yè)績(jī)歸因。導(dǎo)致不同業(yè)績(jī)歸因方法實(shí)證結(jié)果差異的原因主要包括數(shù)據(jù)來(lái)源和處理方式的不同、模型假設(shè)和構(gòu)建原理的差異以及市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性等方面。基于利潤(rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)際的交易記錄和財(cái)務(wù)報(bào)表，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較高，但數(shù)據(jù)更新頻率低，且對(duì)業(yè)績(jī)歸因的維度相對(duì)單一。基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法雖然能夠從多個(gè)維度對(duì)業(yè)績(jī)進(jìn)行歸因，但由于國(guó)內(nèi)債基僅披露前五大債券持倉(cāng)，在構(gòu)建基準(zhǔn)組合計(jì)算各效應(yīng)收益時(shí)可能會(huì)因?yàn)闃颖镜牟蝗娑鴮?dǎo)致結(jié)果誤差較大。基于凈值的多因子回歸模型雖然能夠從多維度綜合全面地刻畫投資經(jīng)理的投資能力，且數(shù)據(jù)更新頻率相對(duì)較高，但模型構(gòu)建過(guò)程中需要對(duì)多個(gè)因子進(jìn)行假設(shè)和設(shè)定，不同的假設(shè)和設(shè)定可能會(huì)導(dǎo)致模型結(jié)果的差異。多個(gè)因子之間可能存在相關(guān)性，容易出現(xiàn)多重共線性問(wèn)題，影響模型參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，進(jìn)而導(dǎo)致業(yè)績(jī)歸因結(jié)果的偏差。市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性也是導(dǎo)致不同方法實(shí)證結(jié)果差異的重要原因。債券市場(chǎng)受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、貨幣政策、信用風(fēng)險(xiǎn)、利率波動(dòng)等多種因素的綜合影響，不同的市場(chǎng)環(huán)境下，各種因素對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響程度和方式都可能發(fā)生變化。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，貨幣政策通常較為寬松，市場(chǎng)利率下降，債券價(jià)格上升，此時(shí)國(guó)債效應(yīng)和利率曲線管理因子對(duì)投資組合業(yè)績(jī)的影響可能更為顯著；而在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇時(shí)期，信用風(fēng)險(xiǎn)偏好可能增加，信用利差收窄，利差效應(yīng)和信用管理因子對(duì)業(yè)績(jī)的影響可能更為突出。通過(guò)對(duì)不同業(yè)績(jī)歸因方法實(shí)證結(jié)果的對(duì)比分析，可以看出每種方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和局限性?；诶麧?rùn)表數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)歸因方法數(shù)據(jù)準(zhǔn)確但分析維度單一、更新頻率低；基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法能多維度拆解基金業(yè)績(jī)，但存在樣本不全面導(dǎo)致的誤差問(wèn)題；基于凈值的多因子回歸模型能及時(shí)反映市場(chǎng)變化、綜合刻畫投資能力，但存在多重共線性和模型可讀性弱的問(wèn)題。投資者和投資管理者在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)自身的需求和市場(chǎng)環(huán)境的特點(diǎn)，選擇合適的業(yè)績(jī)歸因方法，以更準(zhǔn)確地分析債券投資組合的業(yè)績(jī)來(lái)源，為投資決策提供有力支持。五、我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的優(yōu)化與創(chuàng)新5.1現(xiàn)有方法的改進(jìn)思路針對(duì)我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法在數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用等方面存在的問(wèn)題，需要從數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整等多個(gè)角度入手，提出切實(shí)可行的改進(jìn)思路，以提高業(yè)績(jī)歸因的準(zhǔn)確性和有效性，更好地適應(yīng)我國(guó)債券市場(chǎng)的發(fā)展需求。在數(shù)據(jù)處理方面，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性是業(yè)績(jī)歸因的基礎(chǔ)，因此需要多管齊下提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。加強(qiáng)與各類數(shù)據(jù)提供商的合作，拓展數(shù)據(jù)獲取渠道，確保能夠獲取到全面、準(zhǔn)確的債券交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等。與債券交易平臺(tái)、金融數(shù)據(jù)服務(wù)機(jī)構(gòu)建立深度合作關(guān)系，獲取更詳細(xì)的債券交易明細(xì)數(shù)據(jù)，包括每筆交易的時(shí)間、價(jià)格、成交量等信息，為業(yè)績(jī)歸因提供更精確的數(shù)據(jù)支持。建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和定期審核。運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗和校驗(yàn)技術(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤和異常值。對(duì)于債券交易數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的價(jià)格異常波動(dòng)或成交量異常數(shù)據(jù)，通過(guò)與市場(chǎng)行情和其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，判斷其是否為異常值，若為異常值則進(jìn)行修正或剔除，以保證數(shù)據(jù)的可靠性。提高數(shù)據(jù)更新頻率，利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)或高頻更新。對(duì)于市場(chǎng)利率、信用利差等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口，確保能夠及時(shí)反映市場(chǎng)的最新變化，使業(yè)績(jī)歸因結(jié)果更具時(shí)效性。在模型優(yōu)化方面，需要對(duì)現(xiàn)有業(yè)績(jī)歸因模型進(jìn)行深入分析和改進(jìn)，以使其更貼合我國(guó)債券市場(chǎng)的特點(diǎn)。針對(duì)基于定期報(bào)告的Campisi業(yè)績(jī)歸因方法中，因國(guó)內(nèi)債基僅披露前五大債券持倉(cāng)導(dǎo)致樣本不全面的問(wèn)題，可以采用更科學(xué)的抽樣方法或補(bǔ)充更多的樣本數(shù)據(jù)。通過(guò)隨機(jī)抽樣的方式，從投資組合中選取更多具有代表性的債券樣本，以提高樣本的覆蓋率和代表性。還可以利用行業(yè)研究報(bào)告、專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)等渠道獲取更多關(guān)于債券投資組合的信息，補(bǔ)充到業(yè)績(jī)歸因分析中，以減少樣本不全面帶來(lái)的誤差。對(duì)于基于凈值的多因子回歸模型中存在的多重共線性問(wèn)題，可以運(yùn)用主成分分析（PCA）等降維技術(shù)對(duì)因子進(jìn)行處理。主成分分析可以將多個(gè)相關(guān)因子轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的主成分，從而降低因子之間的相關(guān)性，提高模型參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。在構(gòu)建多因子回歸模型時(shí)，先對(duì)利率曲線管理因子、信用管理因子等多個(gè)因子進(jìn)行主成分分析，得到新的主成分因子，再將這些主成分因子納入回歸模型中進(jìn)行分析，以更準(zhǔn)確地評(píng)估各因子對(duì)投資組合業(yè)績(jī)的貢獻(xiàn)。還可以根據(jù)我國(guó)債券市場(chǎng)的獨(dú)特特征，如市場(chǎng)分割、投資者結(jié)構(gòu)差異、交易制度特點(diǎn)等，引入新的風(fēng)險(xiǎn)因子和修正項(xiàng)，對(duì)傳統(tǒng)業(yè)績(jī)歸因模型進(jìn)行創(chuàng)新和拓展?？紤]到我國(guó)債券市場(chǎng)中不同交易場(chǎng)所（銀行間市場(chǎng)和交易所市場(chǎng)）之間存在一定的差異，引入市場(chǎng)場(chǎng)所因子來(lái)反映不同交易場(chǎng)所對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響；針對(duì)我國(guó)債券市場(chǎng)中投資者結(jié)構(gòu)以機(jī)構(gòu)投資者為主的特點(diǎn)，引入投資者行為因子來(lái)分析機(jī)構(gòu)投資者的投資行為對(duì)業(yè)績(jī)的影響。在參數(shù)調(diào)整方面，業(yè)績(jī)歸因模型中的參數(shù)設(shè)置直接影響歸因結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此需要根據(jù)市場(chǎng)變化和投資組合的特點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。對(duì)于基于凈值的多因子回歸模型中的回歸系數(shù)，需要定期進(jìn)行重新估計(jì)和調(diào)整。市場(chǎng)利率、信用利差等因素處于不斷變化之中，投資組合對(duì)這些因素的敏感性也會(huì)隨之改變，因此需要定期收集最新的數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法重新估計(jì)回歸系數(shù)，以反映投資組合在不同時(shí)期對(duì)各因子的真實(shí)敏感性。對(duì)于Campisi模型中與久期相關(guān)的參數(shù)，如國(guó)債效應(yīng)和利差效應(yīng)的計(jì)算中涉及的久期參數(shù)，需要根據(jù)投資組合中債券久期的實(shí)際變化進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)投資經(jīng)理調(diào)整投資組合中債券的久期時(shí)，及時(shí)更新久期參數(shù)，以準(zhǔn)確計(jì)算國(guó)債效應(yīng)和利差效應(yīng)。建立參數(shù)調(diào)整的反饋機(jī)制，根據(jù)業(yè)績(jī)歸因結(jié)果與實(shí)際投資業(yè)績(jī)的偏差，對(duì)參數(shù)進(jìn)行反向調(diào)整。如果業(yè)績(jī)歸因結(jié)果顯示某一因子的貢獻(xiàn)與實(shí)際投資業(yè)績(jī)不符，通過(guò)分析偏差原因，對(duì)該因子對(duì)應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使業(yè)績(jī)歸因結(jié)果更符合實(shí)際情況。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整等方面的改進(jìn)，能夠有效提升我國(guó)債券投資組合業(yè)績(jī)歸因方法的準(zhǔn)確性和適用性，為投資者和投資管理者提供更可靠的決策依據(jù)，促進(jìn)我國(guó)債券市場(chǎng)的健康發(fā)展。5.2新模型或方法的探索在金融科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù)構(gòu)建新的債券投資組合業(yè)績(jī)歸因模型，已成為債券投資研究領(lǐng)域的前沿方向。這種探索不僅能夠有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)業(yè)績(jī)歸因方法的不足，還能為投資者和投資管理者提供更為精準(zhǔn)、深入的業(yè)績(jī)分析視角，助力其在復(fù)雜多變的債券市場(chǎng)中做出更明智的投資決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在債券投資組合業(yè)績(jī)歸因中具有巨大的應(yīng)用潛力。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以其強(qiáng)大的非線性擬合能力而備受關(guān)注。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，通過(guò)構(gòu)建輸入層、隱藏層和輸出層，能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行建模。在債券業(yè)績(jī)歸因中，輸入層可以包含債券的各種特征數(shù)據(jù)，如票面利率、到期期限、信用評(píng)級(jí)、市場(chǎng)利率、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等；隱藏層則通過(guò)復(fù)雜的權(quán)重設(shè)置和激活函數(shù)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和特征提取；輸出層則輸出債券投資組合的業(yè)績(jī)歸因結(jié)果，如各風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)收益的貢獻(xiàn)程度、投資經(jīng)理的投資能力評(píng)估等。通過(guò)大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)債券投資組合業(yè)績(jī)與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，從而準(zhǔn)確地對(duì)業(yè)績(jī)進(jìn)行歸因分析。支持向量機(jī)（SVM）算法也在債券業(yè)績(jī)歸因中展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。SVM通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，能夠?qū)⒉煌悇e的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行有效區(qū)分。在債券業(yè)績(jī)歸因中，可以將不同業(yè)績(jī)表現(xiàn)的債券投資組合作為不同的類別，利用SVM算法找出影響業(yè)績(jī)的關(guān)鍵因素，并確定這些因素與業(yè)績(jī)之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的準(zhǔn)確歸因。在利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建業(yè)績(jī)歸因模型時(shí)，數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理至關(guān)重要。需要廣泛收集多維度的數(shù)據(jù)，除了傳統(tǒng)的債券交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)外，還應(yīng)包括宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)以及投資者行為數(shù)據(jù)等。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、失業(yè)率等，能夠反映宏觀經(jīng)濟(jì)的整體運(yùn)行狀況，對(duì)債券市場(chǎng)的走勢(shì)有著重要影響；行業(yè)數(shù)據(jù)如不同行業(yè)的景氣指數(shù)、信用風(fēng)險(xiǎn)狀況等，有助于分析不同行業(yè)債券的投資價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)水平；政策數(shù)據(jù)如貨幣政策、財(cái)政政策的調(diào)整等，是影響債券市場(chǎng)的關(guān)鍵因素之一；投資者行為數(shù)據(jù)如投資者的買賣交易頻率、資金流向等，能夠反映市場(chǎng)參與者的情緒和預(yù)期，對(duì)債券價(jià)格和收益產(chǎn)生影響。在收集到這些數(shù)據(jù)后，需要對(duì)其進(jìn)行清洗、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。對(duì)于數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值，要采用合理的方法進(jìn)行填補(bǔ)和修正；對(duì)不同量綱的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有可比性，以便機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠更好地處理和分析數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為債券投資組合業(yè)績(jī)歸因提供了更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以挖掘出傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的影響債券投資組合業(yè)績(jī)的潛在因素?？梢詫?duì)海量的市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出債券價(jià)格波動(dòng)的規(guī)律和趨勢(shì)，以及不同債券之間的相關(guān)性和聯(lián)動(dòng)性。通過(guò)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和政策數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠及時(shí)捕捉到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策變化對(duì)債券市場(chǎng)的影響，為業(yè)績(jī)歸因提供更全面的信息支持。在實(shí)際應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)更高效、準(zhǔn)確的業(yè)績(jī)歸因。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和預(yù)處理，然后將處理后的數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練和分析，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，提高業(yè)績(jī)歸因的準(zhǔn)確性和可靠性。以某大型債券投資機(jī)構(gòu)為例，該機(jī)構(gòu)嘗試運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建新的業(yè)績(jī)歸因模型。他們收集了過(guò)去十年間的債券交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及投資者行為數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)量達(dá)到了數(shù)十億條。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪和標(biāo)準(zhǔn)化處理后，將其輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過(guò)多次優(yōu)化和調(diào)整，該模型能夠準(zhǔn)確地對(duì)債券投資組合的業(yè)績(jī)進(jìn)行歸因分析，識(shí)別出利率風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、久期管理、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策變化以及投資者情緒等因素對(duì)業(yè)績(jī)的貢獻(xiàn)程度。與傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)歸因方法相比，該模型能夠更及時(shí)、準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)變化對(duì)債券投資組合業(yè)績(jī)的影響，為投資決策提供了更有力的支持。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)構(gòu)建新的債券投資組合業(yè)績(jī)歸因模型，是適應(yīng)債券市場(chǎng)發(fā)展和投資管理需求的必然趨勢(shì)。通過(guò)充分發(fā)揮這些先進(jìn)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，能夠更全面、深入地剖析債券投資組合的業(yè)績(jī)來(lái)源，為投資者和投資管理者提供更有價(jià)值的決策依據(jù)，提升債券投資的風(fēng)險(xiǎn)管理水平和投資收益。在未來(lái)的研究和實(shí)踐中，還需要不斷探索和創(chuàng)新，進(jìn)一步完善新模型和方法，以更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的債券市場(chǎng)環(huán)境。5.3案例分析：新方法的應(yīng)用效果為了直觀展示新方法在債券投資組合業(yè)績(jī)歸因中的應(yīng)用效果，選取某大型債券投資基金作為案例進(jìn)行深入分析。該基金在債券投資領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和較大的規(guī)模，其投資策略涵蓋了利率債、信用債、可轉(zhuǎn)債等多個(gè)品種，投資組合較為復(fù)雜，具有典型性和代表性。在應(yīng)用基于機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建的新業(yè)績(jī)歸因模型時(shí)，首先收集了該基金過(guò)去五年的詳細(xì)投資數(shù)據(jù)，包括債券的持倉(cāng)信息、交易記錄、市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)，以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)和投資者行為數(shù)據(jù)等多維度信息。數(shù)據(jù)總量達(dá)到數(shù)億條，涵蓋了數(shù)千只債券的相關(guān)信息。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除了數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，將不同來(lái)源、不同格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其符合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入要求。利用主成分分析（PCA）等降維技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，減少數(shù)據(jù)維度，降低數(shù)據(jù)冗余，提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。將處理后的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)和優(yōu)化，確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，包括隱藏層的層數(shù)、神經(jīng)元的數(shù)量、激活函數(shù)的類型等。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用了隨機(jī)梯度下降等優(yōu)化算法，不斷調(diào)整模型的權(quán)重和偏置，使模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到債券投資組合業(yè)績(jī)與各種影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和優(yōu)化后的新模型對(duì)該基金的業(yè)績(jī)進(jìn)行歸因分析，結(jié)果顯示出與傳統(tǒng)業(yè)績(jī)歸因方法的顯著差異。在利率風(fēng)險(xiǎn)方面，傳統(tǒng)方法可能僅通過(guò)久期等簡(jiǎn)單指標(biāo)來(lái)衡量利率變動(dòng)對(duì)投資組合的影響，而新模型通過(guò)對(duì)大量宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、利率期限結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)參與者行為數(shù)據(jù)的分析，能夠更準(zhǔn)確地捕捉到利率變動(dòng)的趨勢(shì)和幅度，以及投資組合對(duì)不同期限利率變動(dòng)的敏感性。新模型發(fā)現(xiàn)，在某些時(shí)期，市場(chǎng)短期利率的波動(dòng)對(duì)該基金投資組合業(yè)績(jī)的影響比傳統(tǒng)方法所認(rèn)為的更為顯著，這是由于該基金在投資組合中配置了一定比例的短期債券，且市場(chǎng)短期利率受到貨幣政策和流動(dòng)性因素的影響較大，而傳統(tǒng)方法未能充分考慮這些復(fù)雜因素。在信用風(fēng)險(xiǎn)方面，新模型不僅考慮了債券的信用評(píng)級(jí)和信用利差等傳統(tǒng)因素，還通過(guò)對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)信用環(huán)境變化數(shù)據(jù)的分析，深入挖掘了信用風(fēng)險(xiǎn)的潛在影響因素。新模型發(fā)現(xiàn)，某一行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)變化對(duì)該基金投資組合中相關(guān)債券的影響存在一定的滯后性，且這種滯后性與市場(chǎng)參與者的預(yù)期和行為密切相關(guān)。傳統(tǒng)業(yè)績(jī)歸因方法往往忽略了這種滯后性和市場(chǎng)參與者行為的影響，導(dǎo)致對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估不夠準(zhǔn)確。從投資策略分析的角度來(lái)看，新模型能夠更全面地揭示該基金投資策略的效果。通過(guò)對(duì)投資組合中不同債券品種的配置比例、交易時(shí)機(jī)以及投資組合的動(dòng)態(tài)調(diào)整等因素的分析，新模型發(fā)現(xiàn)該基金在某些時(shí)期通過(guò)靈活調(diào)整可轉(zhuǎn)債的配置比例，成功地抓住了市場(chǎng)機(jī)會(huì)，獲得了超額收益。而傳統(tǒng)業(yè)績(jī)歸因方法由于缺乏對(duì)可轉(zhuǎn)債特性以及市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化的深入分析，未能充分體現(xiàn)出可轉(zhuǎn)債配置對(duì)投資