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博彩十大公司·境外债券产品研究:主动管理与策略ETF相结合是趋势

【 字号   发布时间:2020-01-11 19:29:04 浏览:3048

博彩十大公司·境外债券产品研究:主动管理与策略ETF相结合是趋势

博彩十大公司,境外债券策略指数及产品研究

中证指数 胡玉婕

摘要:

1、从债券指数构建角度,现有债券策略指数分为三类:量化选样,非市值加权和多空策略。从债券收益来源角度,可分解出利率风险、信用风险等市场因子,以及波动率、规模、质量、动量等特质性因子,这些因子构成了债券组合收益的驱动因素。

2、境外市场基于因子视角的策略指数包括:(1)基于利率风险因子的策略指数,如利率对冲、目标久期和阶梯策略;(2)基于信用风险因子的策略指数,如基本面加权、基本面量化筛选和Fallen Angel策略指数;(3)基于波动率因子的策略指数,如高收益低波动公司债指数和低Beta指数;(4)基于动量因子的策略指数;(5)综合考虑上述风险因子构建的策略指数,如收益增强策略指数和风险平衡策略指数等。

3、美国债券策略ETF领先全球,目前共有101只策略ETF,规模合计412.73亿美元。与传统固定收益ETF发行人不同,策略ETF主要为中小发行商提供与大型发行商进行差异化竞争的途径,也成为发行商抢占市场份额的突破口。规模较大的策略ETF更容易吸引资金的流入,策略指数收益水平与策略定位密切相关。

4、展望未来发展,主要有如下方向:首先,策略创新仍是不变主题,低波动率策略、指数增强型策略、债券基本面因子等策略不断被探索;其次,由单一策略转向多策略灵活应用;最后,主动管理与被动管理的界限逐渐模糊,主动ETF的发展有助于策略ETF的持续创新。

正文:

一、债券策略指数的构建

(一)债券市场风险收益驱动来源

明确债券的收益来源,对控制组合的风险暴露至关重要。对债券投资而言,相比发行人异质性风险,系统性风险影响更大。Staal从美国股票市场和债券市场中分别选取两条代表性指数:S&PComposite 1500 Index 和Barclays U.S.-only Corporate Index,针对成分股计算其异质性风险相对于系统性风险的占比,从该比例在两类资产中的分布来看,相比于股票资产,债券异质性风险的占比更低,且比例集中于0.2-0.5,因此系统性风险能够解释大部分债券收益来源。上述结论同样适用于主动管理的债券投资组合。因此,债券的收益驱动因素首要关注利率风险和信用风险。

1. 市场风险因子

已有研究表明,利率风险和信用风险是债券市场面临的主要风险。Fama对于债券市场的风险因子进行了讨论,TERM(长期国债收益率与1个月国库券收益率利差)因子刻画利率期限结构的斜率;DEF(长期公司债和长期国债的利差)因子刻画经济状况的变化导致的违约风险。在高评级市场中,这两个因子可基本捕捉到市场变化,对债券收益率有较强的解释能力。而在利率风险和信用风险中,利率风险的影响占主导地位。

2. 特质性因子

特质性因子中,对价值、动量、规模、低波动等因子的研究也在不断推进。

(1)动量因子

动量因子代表过去一段时间债券的价格变化。由于动量因子定义明确,指标选择上没有太大差异,通常选择过去12个月(或6个月)的收益率变动(或超额收益率变动)。

(2)价值因子

不同研究对价值因子的理解略有差异。Mathieu将权益投资中价值转化为债券信用风险溢价与内在价值的差值。如果信用风险溢价高于理论上内在价值的风险溢价,说明债券被低估。Houweling同样通过构建理论风险溢价模型来寻找债券价值的低估,该模型参数均来自于债券市场,包括信用评级、剩余期限以及过去三个月的信用利差变化,回归残差即债券被低估(高估)的部分。此外,也有研究直接以收益率或利差作为价值因子,例如S&P research以Libor OAS作为价值因子,在相同久期和信用评级的组合中,选取OAS高于中位数的债券构建投资组合,并获得超额收益。

(3)低风险因子

Houweling通过剩余期限和信用评级来定义低风险,对投资级别债券,选取A-到AAA的债券,剩余期限从低到高排序取前10%;对高收益债券,选取BB-到B+的债券,剩余期限从低到高取前10%,以构建低风险组合。也有研究采用DTY、DTS等指标作为低风险因子。

(4)规模因子

规模因子的相关文献较少,鲜有单独针对规模因子的研究,但在针对债券多因子的研究中通常都包含规模因子。

综上,相关因子可分为两类:一类属于系统性风险因子,包括利率风险和信用风险;另一类属于债券特质性因子,包括质量、动量、规模和低波动等因子。

(二)债券策略指数分类

从指数编制方法上看,债券策略指数主要分为三类:

第一类为量化选样指数,区别于市场指数直观的选样方法(按期限、信用评级等基本指标进行选样),这类指数基于一定的量化策略进行指数样本筛选;

第二类为非市值加权指数,例如等权重、基本面加权、时间加权、信用得分加权或者采用权重优化的方式构建指数;

第三类为多空策略指数,通过对不同类别债券资产及衍生产品的多空配置,实现策略目标。

二、境外主要债券策略指数

(一)基于利率风险因子的策略指数

基于利率风险因子的策略着重组合久期管理,包括利率对冲策略、目标久期策略和阶梯策略。

1. 利率对冲策略

2013年美债市场波动加剧,为降低组合利率风险,利率对冲指数诞生。

债券现货与期货走势有较强的相关性,受利率风险影响程度相近,这是利率对冲策略的理论基础。因此,利率对冲指数主要采用在原有指数加上国债期货或其他利率衍生品的空头头寸的方式;或者采用卖空现券的方式降低组合久期,利率变动引起多头和空头价值反向变动,从而对冲掉利率风险。

具体来看,策略构建主要分为两步,首先,选择何种对冲工具;其次,对冲比例如何选择。由于境外债券市场利率对冲工具的应用较为广泛,且存在债券卖空机制,因此在指数编制上,既可以采用国债期货作为对冲工具以计算指数点位,如彭博巴克莱的久期对冲指数系列;也可以直接采取卖空国债的方式进行对冲,如彭博巴克莱的美国综合债零久期利率对冲指数。尽管指数编制时采用的对冲工具不同,但对冲比例均通过修正久期匹配的方式计算。

2. 目标久期策略指数

目标久期策略同样基于利率风险因子,通过优化组合权重,精确的控制组合久期,将利率风险控制在可控的范围内。

具体编制上,首先根据基本剩余期限筛选出样本券,并根据市值加权;在此基础上优化组合权重,若组合久期高于目标久期,则赋予短久期债券更高的权重,最终实现目标久期。策略采用月度调样以保持目标久期,因此,对标的券流动性要求较高,通常会选择流动性相对较好的TIPS和MBS。

3. 阶梯型策略指数

阶梯策略是债券投资的一种常用策略,是将投资组合的资金量按剩余期限平均分配,当短期债券到期后,将等量资金投入长期债券中,保持组合整体剩余期限的平衡。同时,当市场利率上升时,尽管剩余期限较长的债券价格跌幅较大,但短期债券到期后可以以较高的利率进行再投资

(二)基于信用风险因子的策略指数

此类策略通过量化选样或非市值加权方式,控制在组合信用风险因子上的暴露程度。首先需要对财务指标进行量化筛选,剔除一部分信用风险较高的公司,其次构建基本面指标,并根据基本面得分赋予权重。

1. 基本面加权指数

此类指数既包括利用基本面因子得分直接加权的策略,也包括运用基本面因子优化样本权重的策略:

(1)RAFI基本面加权指数

RAFI的债券基本面因子与股票相同,可视为将基本面投资思想由股票外推至债券投资应用。由于股票和债券均为企业融资工具,其价值由未来现金流决定,因此,决定现金流强弱的基本面指标应当同时适用于股票和债券,延续了股票基本面指标:账面价值、营业收入、分红和现金流。

(2)Citi RAFI基本面加权指数

2013年,花旗联合RAFI推出了公司债基本面加权指数。Citi RAFI基本面指数是在RAFI基本面指数基础上的进一步创新。Citi RAFI基本面指数提炼出更能反映企业债券偿还能力的基本面指标——现金流和长期资产。

(3)NorthernTrust基本面指数

Northern Trust发布了信用得分美国公司债指数。与基本面加权不同,Northern Trust计算出信用得分后,通过设置一系列限制条件,根据最大化信用得分的优化函数,计算出最终权重。相关限制条件包括保持与原始市值加权组合下相近的有效久期和利差;单只债券的权重偏离度不超过100%,每只债券最低权重为0.01%,每次个券的权重调整不低于0.01%,单个发行人8%的权重上限等。该指数信用得分的计算基于其量化投资团队的评分模型,旨在筛选出短期偿债能力和长期偿债能力均较高的发行人,模型重点关注公司投融资活动、偿债能力和盈利能力的可靠性及可持续性。

(4)WisdomTree基本面指数

WisdomTree发布6条基本面指数,其中4条指数有ETF产品跟踪。指数构建上,首先进行基本面指标的量化筛选,其次在剩余样本中计算违约概率指标,并结合债券久期和利差计算相对的信用风险得分,并依据信用得分进行权重调整,赋予得分高的债券以更高的权重。

2.基本面筛选指数

上述基本面加权指数多以基本面指标进行筛选。此外,也有仅通过基本面指标量化选样,并通过市值加权的指数。例如Goldman Sachs发行了2只ETF,跟踪Citi US Broad Investment Grade Corporate Index和Goldman Sachs Access High Yield Corporate Bond ETF的衍生指数。该指数主要采取基本面因子选股,且针对投资级别债券和高收益债券,采取了不同基本面筛选指标。对投资级别公司债,在不同行业中,根据营业毛利率和杠杆率进行排序,两个因素等权重考虑,选取排序高的债券进入指数;针对高收益公司债,在行业内按照债券还本付息(Debt Service)和杠杆率进行排序。由于投资级债券和高收益债信用风险的差异,这两条指数关注的指标也略有差异。

3.Fallen Angel策略指数

Fallen Angel策略是美国信用债市场较为特殊的投资策略,将信用评级由投资级别下降为高收益级别的债券定义为Fallen Angel。Fallen Angel债券是高收益债的一种,债券发行时为投资级别,发行人相对规模较大、发展更成熟,历史信用评级在一定程度上高于普通的高收益债券;由于公司的经营状况恶化或某些特殊事件的发生导致这些公司的评级被下调,而信用评级的调低导致投资者抛售债券,使其处于超卖状态。

2015年花旗发布了时间加权Fallen Angel债券指数,该指数样本为信用评级由投资级别下降为高收益级别的债券,按照样本券纳入样本的时间进行加权,赋予新加入的样本券以更高的权重,以捕捉价格反弹。具体编制中,采取打分制,每只新进入的样本券都有预设的时间得分,从进入样本的第十三个月起,分数逐步递减。为了降低风险集中度,该指数设置15%的发行人权重上限,同时样本的时间权重最高不能高于其原市值权重的5倍。

三、基于波动率因子的策略指数

1. 高收益低波动公司债指数

标普高收益低波动公司债指数于2017年1月发布,采用久期利差乘积DTS作为债券波动率衡量,旨在从高收益公司债中精选出低波动的样本。DTS的应用背景如下:

首先,将债券超额收益率进行分解:

久期衡量的是利差的绝对变化对于超额收益的影响,而DTS衡量的是利差的相对变化

对于超额收益的影响。在此基础上可测算超额收益波动率与DTS的关系。

Arik研究发现,超额收益率的波动率与DTS线性相关,并且利差和利差久期差异较大、但DTS相近的债券组合展现出相近的超额收益波动率。Arik认为DTS用来衡量未来超额收益的波动率更为合适。

从标普高收益低波动公司债指数2000年至2016年12月的走势来看:

(1)与高收益公司债指数相比,低波动指数走势整体更为平缓,较好的体现了其对于风险的规避;

(2)年化收益低于基准指数,但通过降低波动率,有效提高了风险调整收益;

(3)利率上升时该策略能够有效控制利率上行风险,月胜率更高;

2. 低beta策略指数

2018年1月德意志银行发行的2只ETF使得运用债券波动率构建指数的策略再次得到关注。其中,低Beta指数旨在构建一个波动率较低的高收益债投资组合,而高Beta指数则正好相反。

从指数构建上,由于收益率较低的债券通常有更低的波动率,该指数通过收益率的筛选来进行波动率的控制。其中,低beta指数在高收益债的样本空间中,按照行业分布计算最差收益率的中位数,并选取YTW低于中位数的样本,通过选取较低收益率的样本来控制组合波动率;高Beta指数则相反,选取同行业中YTW高于中位数的样本,寻求更高程度的风险暴露。

四、基于动量因子的策略指数

尽管国外已有不少关于债券动量因子的研究,但真正应用于指数编制中的并不多,IQ增强核心美债指数和IQ增强核心PLUS美债指数首次将动量因子引入到债券指数的编制,并有ETF产品对其进行跟踪,分别为IQ Enhanced Core Bond U.S. ETF和IQEnhanced Core Plus Bond U.S. ETF。

从指数编制上看,这两条指数以债券ETF为投资标的,在核心指数中,将ETF分为以下几组:短期国债、中期国债、长期国债、投资级公司债和投资级MBS,在各分组中选择主要的ETF,并根据ETF的动量因子:45天移动平均收益率与90天移动平均收益率之比进行权重分配,对于近期表现较好的债券ETF赋予更高的权重。

五、基于多因子的策略指数

1. 收益增强指数

随着全球债券市场进入低利率时代,无风险利率逐级下降;同时,美国综合指数中的国债权重逐步提升,目前权重达37%,已成为指数中首要配置的资产,国债的低利率对于组合收益造成拖累。低利率的市场环境对资产配置提出了更高的要求,投资者不再满足于宽基债券指数的低收益,而是希望适当地提高风险暴露水平来提高收益。

收益增强策略的逻辑是针对影响债券收益的风险因素,通过权重的配置调节暴露水平,由于利率风险和信用风险是主要的风险因子,实质是通过拉长组合久期和信用资质下沉实现收益增强。以Bloomberg Barclays美国收益增强总指数为例,具体操作分为3步:(1)对样本券进行分组;(2)设置限制条件;(3)求解优化权重。

首先将美国总指数的样本券按其风险收益特征分为20类,分类依据包括债券类别(国债、机构债、信用债、证券化等)、利率风险和信用风险。

其次,设置限定条件,该指数限制条件主要分为以下四类:

跟踪误差波动率

久期限制

权重偏离度限制

资产组合周转率限制

最后,在满足跟踪误差波动率、久期、权重偏离度和资产组合周转率约束条件下,求解出最优权重使得收益率最大化,计算出各个债券篮子的权重后,在各组债券内部依然采用市值加权。

WisdomTree发行的2只指数增强策略ETF,AGGY跟踪Bloomberg Barclays U.S. AggregateEnhance Yield index,SHAG跟踪BloombergBarclays U.S. Short Aggregate Enhanced Yield Index;以AGGY为例,将国债权重由37%降至18%,信用债权重由31%提升至51%。从收益和久期分布来看,收益增强指数在保持风险特征的同时,提升了指数收益,仍以AGGY为例,权重的倾斜使得指数收益显著提高,由2.55%提高到3.1%,但久期偏离度未超过一年。

2. 风险平衡指数

众多研究表明利率风险和信用风险是债券的两大风险来源,同时这两类主要风险因子又具有一定的相关性,据此,Bloomberg提出在巴克莱美国综合指数的基础上构建一条能够平衡利率风险与利差风险的新指数Bloomberg Barclays U.S. Fixed Income Balanced Risk Index。针对利率和利差采取风险均衡策略,使固定收益投资组合面对利率和利差有着相同的风险敞口,达到平衡风险的目的。

指数构建时分别对利率和利差因子开展分析——首先,通过历史回溯筛选出风险调整收益、流动性最优的信用篮子并进行等风险权重分配,信用风险较高的高收益公司债相对权重较低,而投资级别公司债相对权重较高,初步锁定整体的信用风险和隐含的久期因子暴露;其次,在上述基础上确定利差组成部分的波动率以及嵌入式利率的风险敞口,并通过对利率风险敞口的调整来匹配利差风险敞口。具体操作上,还可通过买入国债或卖空国债期货来调整组合久期。

根据Barclays和Blackrock于2015年的统计,该指数较好的实现了风险在利率和利差两个因子上的均衡分布,不同于美国综合指数中利率风险占主导,风险平衡指数中增加了对信用风险的暴露,降低利率风险敞口,使得风险均衡;收益贡献上,信用风险的贡献比例也得到提升。从指数点位看,数据显示,2016年以来前者累计回报为7.67%,后者可比数据为4.09%,考虑收益波动率后,风险平衡指数有较佳的风险调整后收益。

三、债券策略ETF发展

(一)美国市场债券策略ETF

本文以美国市场为例分析债券策略ETF的发展现状。截至2018年上半年,共有101只债券策略ETF,占债券ETF总数量29.11%,规模合计412.73亿美元,占债券ETF(不含ETN)总规模6.7%,且发行数量逐年增加。

(二)主要ETF发行商

在美国债券ETF中,BlackRock、Vanguard和State Street Global Advisors资产规模位居前三,规模占比约83%。;而策略ETF中,资产规模前三名分别是Invesco、Vanguard和BlackRock,资产管理规模分别为148亿美元、111亿美元和67亿美元,三者规模合计占比约为79%。此外,Northern Trust、WisdomTree等发行商虽然整体规模不大,但注重策略ETF发展,不断推出创新品种策略,因此也在债券策略ETF发行商中占据一席之地。

对传统指数型产品而言,先发产品占据主要市场份额,老牌发行商优势明显,强者恒强,因此策略ETF成为不少中小发行商的产品布局优选。目前市场上共21家发行商发行了债券策略ETF,其中10家发行商策略ETF规模占债券ETF比重超过50%。部分发行商专注于策略ETF开发,策略ETF规模占比近100%。策略ETF为中小发行商提供与大型发行商进行差异化竞争的途径,也成为发行商抢占市场份额的突破口。

(三)其他维度观察

1. 存量规模最大

存量规模前10的策略ETF如下表所示,前两名均投资于国际债券市场,其中BNDX投资于全球债券市场,运用汇率对冲策略,将汇率浮动风险控制在可接受范围内;PCY投资于新兴市场,注重流动性筛选和提高在价值因子上的暴露。此外,FlexShares旗下的目标久期策略ETF、Invesco旗下的BulletShares系列均保持稳定规模。但整体来看,规模位居前列的策略ETF发行时间较早,同时规模的募集也与发行时间点和资金来源有关,近几年来,新发的ETF很难获得如此规模。

2. 资金流入量最大

从2017年全年资金流入来看,资金流入前10名与规模前10 的重合度较高,存量规模较大的ETF更容易吸引到资金流入,例如BNDX、SPY等;目标到期日系列指数也在到期前2-3年取得较为可观的资金流入,此类产品到期日明确,到期偿付本金,风险相对较低,在美国债市区间震荡、趋势方向不明的背景下,更受青睐。整体来看,存量规模越大的策略ETF相应的获得更多的资金流入。

3. 业绩表现最佳

从收益表现上看,2017年收益最高的策略ETF为FlexShares Credit-Scored US LongCorporate Bond Index Fund,年度收益约为12.44%,跟踪上文提到的Northern Trust Credit-Scored U.S. Long Corporate Bond Index即考虑信用得分的基本面指数。此外,动量因子策略、Fallen Angel策略均获得可观收益。

2017年全年来看,利率水平相比年初有所降低,且全球经济逐步复苏,公司业绩改善,信用利差收窄,因此长久期、高收益债券在2017年有更好的收益。排名前列的策略ETF也主要为高收益债、新兴市场债、长久期债券。

以高收益债为例,选取4只不同ETF,其中HYG为规模最大的高收益债ETF,为传统的指数型ETF,其余3只均为策略ETF。从近3年年度收益来看,相比于普通的高收益债综合ETF,Fallen Angel策略有一定超额收益;利率对冲策略在不同年份表现不同,例如2017年利率水平全年整体来看略微下行,利率对冲策略的收益水平也较弱于不进行利率对冲的基准指数,但仍保留较高的票息收益,但该策略在2015年时却未能提供可靠的下行保护;低波动策略从指数表现来看,收益率的波动率也相对较低,可以有效降低组合回撤,例如在2015年其他ETF负收益的情况下,低波动策略收益率为正。

值得注意的是,HYHG在2015年的收益表现并不意味着利率对冲策略的失灵,目前现有的多只利率对冲ETF、以及采用利率对冲策略的主动管理ETF,收益水平相差较大,由于利率对冲策略涉及卖空现券,或卖出国债期货、利率互换等衍生品,实际运作时可由基金经理选择具体采用哪种方式跟踪指数,不同运作方式下的成本收益有所差异,这也导致了ETF最终收益水平的差异。对于此类策略ETF,投资者除了选择ETF跟踪标的及投资策略外,基金经理的实际运作能力也是考量因素之一。

(四)发展特点及未来方向

1. 布局加速,发展空间较大

2011年以来,债券策略ETF发行数量逐步上升,吸引了市场上部分资金,但从总量上看,债券策略ETF目前占比仍较低。此外,单一ETF规模上,除少数策略ETF管理规模较为可观,大多数策略ETF规模较小,而规模较大的策略ETF中,部分ETF单一机构持有比例较高。

2. 策略创新仍是不变主题

早期发行的策略ETF包括基本面策略、阶梯策略等,2011年,目标久期策略ETF首次发行,提供久期特征明确的配置工具;2012年,堕落天使策略首次应用于债券;2013年震荡的市场环境下,利率对冲ETF首次发行;2014年以来,基于多因子模型构建的收益增强策略、风险平衡策略,和基于单因子的动量策略、低波动策略均有产品发行。从2017年策略指数创新来看,低波动率策略首次应用于债券指数化投资,而低利率的市场环境下,指数增强型ETF关注度提升,更多的债券投资基本面因子不断被探索。

3. 由单一策略转向多策略灵活应用

各种债券策略之间并非完全独立的关系,多种策略之间存在交叉融合,同一条指数可以是上述多种策略的集合,策略指数和策略ETF开始由单一策略转向多策略灵活应用。

4. 主动管理与策略ETF相结合

债券主动ETF发行数量逐渐增加。策略ETF跟踪指数,更具纪律性,而主动ETF基金经理在遵循投资策略的同时有一定的灵活性,但策略透明度相对较差。FIBR曾经是一只主动管理ETF,但于2018年转为被动ETF,严格跟踪指数,体现出了被动ETF的纪律性强、透明度高的相对优势。整体来看,主动管理与被动管理的界限逐渐模糊,同时主动管理ETF的发展也有助于策略ETF的持续创新。

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