固收+已是一个被明显泛化的概念。过去我们将固收+分类时，普遍会参考各类资产的持仓比例，但这一贴标签方式受持仓变化影响大，稳定性不高。我们认为有另一个较为简单且准确的方式，就是看业绩基准设定。
一、如何研究基金的业绩基准？
业绩基准设定是一个文本数据，且并不规则。例如某基金的业绩比较基准为【一年期银行定期存款利率(税后)50%+富时中国A200指数20%+中证金融债指数15%+中证企业债指数10%+中证国债指数*5%】。Wind等数据服务商也仅将该文字表述保留，未再多做数据处理。因此分析时，我们需要将这一文字表述转换为更方便统计计算的数值形式。
文本数据的量化分析，都在于我们如何把文字转换为可量化的特征值。以业绩基准为例，我们要将其中文表述转换为各个指标的取值，来回答“是否含有纯债指数”、“各个纯债指数的权重”等问题。
实践上，我们先利用re正则表达式函数包的findall等函数，来抽取相对应的文字表示。re就是专门为了判断字符串中是否符合某规则，来做文本基础分析。如上述基金的表述，我们进行re.findall("债.*?指数", 该表述)处理后，则显示["债指数","债指数",“债指数”]，其能够识别除上述表述中涉及3个债券指数。
图表1：如何利用re.findall来辅助文本数据分析
df['含定存与否'] = df['F_INFO_BENCHMARK'].apply(lambda x: len(re.findall("定期.*?存款", x)))
df['含指数'] = df['F_INFO_BENCHMARK'].apply(lambda x: len(re.findall("指数", x)))
df['含债券指数'] = df['F_INFO_BENCHMARK'].apply(lambda x: len(re.findall("债.*?指数", x)))
df['含转债指数'] = df['F_INFO_BENCHMARK'].apply(lambda x: len(re.findall("转.*?债.*?指数", x)))资料来源：中金公司研究部
在我们将文字表述转换为指标数值后，即获取了一个源于文字表述的数据矩阵后，我们可以再进行各类统计分析。
图表2：将各基金的文字表述转换为指标数值
资料来源：Wind，中金公司研究部
二、固收+的基准如何设定？
当前固收+的基准设定主要是两类四种模式。两类为1）股债混合型和2）“绝对收益”型产品。股债混合型的基准中，明确含有股票指数收益率。基准预期下，这类产品是要把握股票的趋势性行情，同时投资者在资产熊市时能够容忍一定回撤。而绝对收益型的基准，普遍仅含纯债指数或定存加点。在基准预期下，这部分产品对回撤的容忍度相对较低，收益增强的期望可能也较股债混合型低。
而固收+基准设定的四种模式是1）某一纯债指数；2）股票指数与纯债指数收益率的加权值；3）存款利率加点；以及4）债券指数与定存混合。我们将第(2)类指代为“股债混合型”产品，将第(1)、(3)和(4)类归类为绝对收益型产品。
图表3：固收+基金依照基准设定的分类情况(截至22Q4)
资料来源：Wind，中金公司研究部；注：规模参照2022年4季报净资产管理规模
从目前整体广义固收+的分布来看，股债混合型产品的个数和规模占比更高。大部分固收+产品选择股债混合的基准设定，即是反映固收+是需要通过短期的回撤来换中长期的收益增强。而从时间维度来看，固收+产品从2019年以来经历了股债混合型占比快速提升，至2021年后趋稳的周期，整体也与固收+规模抬升节奏一致。
图表4：各类型固收+基金规模占比
资料来源：Wind，中金公司研究部
而分产品来看，在2022年WIND修改公募债基归类口径后，一级债基的“债性”进一步凸显，“绝对收益型”产品占比超9成——在固收+基金季报点评中，我们已逐步将一级债基划分到偏纯债的范畴中。同时，股票多空均为“绝对收益型”，偏债FOF和偏债混基均为股债混合型。二级债基的绝对收益型占比约20-30%，剩余为股债混合型。
图表5：各类型基金的基准设定情况(规模占比)
资料来源：Wind，中金公司研究部；注：规模参照2022年4季报净资产管理规模
就股债混合型产品再更进一步看，股二债八和股一债九是主流比例。分在管规模看，股二债八的占比约46%，股一债九的占比约44%，低于80%纯债占比的产品规模占比不足10%。至少从基准来看，固收+产品较窗口指导下30%的权益持仓上限仍有距离。
图表6：股二债八和股一债九仍是基准的主流配置
资料来源：Wind，中金公司研究部；注：规模和个数参照2022年4季报
三、设定的业绩基准，能否预示产品后续的收益特征？
在对固收+业绩基准设定进行分类后，我们回到最主要的问题——产品的业绩基准设定，与其收益特征是否有较强关联性？
1）先就固收+两个主要基准分类——“股债混合型”和“绝对收益型”，我们编制了对应的固收+等权指数。2018年迄今，股债混合型实现年化5.32%，最大回撤5.96%；而绝对收益型年化回报4.29%，最大回撤2.45%。因此至少在较粗的颗粒度下，业绩基准设定是能够预示产品的收益特征。
图表7：分基准的基金表现情况
资料来源：Wind，中金公司研究部
2）再看分设定模式的固收+净值情况。可以看到，基准设定对收益特征的指示性也较明显。至少，不同设定模式下，基金表现的差异不小。
图表8：各个业绩基准设定模式的固收+基金净值
资料来源：Wind，中金公司研究部
3）但更细化的业绩基准设定，却没有带来区分——或者说业绩基准对资产配置的约束或并不显著。业绩基准中纯债占比，对组合的收益回撤影响并不单调。
图表9：分基准的占比情况
资料来源：Wind，中金公司研究部
写在最后：虽然固收+已经历了一个相对完整的业绩周期，但对固收+投资者树立投资预期仍非常有必要。从树立投资者预期来看，业绩基准设定就是当下较为直接的方式。我们在上文中也验证了，业绩基准设定与产品表现是存在较为清晰的关联性。我们认为，包括最终端的固收+投资者教育，还是固收+的FOF策略投资初筛，都是可以先抓住业绩基准设定，从而尽可能减少投资预期与实际表现的落差。
风险
产品基准设定非客观，历史数据存在差异，固收+产品面临更多监管限制。
文章来源
本文摘自：2023年2月23日已经发布的《固收+：业绩基准里隐含的信息》
杨冰 分析员，SAC执业证书编号：S0080515120002；SFC CE Ref: BOM868
罗凡 分析员 SAC执业证书编号：S0080522070003
陈健恒 分析员，SAC执业证书编号：S0080511030011；SFC CE Ref: BBM220
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