——机构行为指标跟踪系列之一：更准确的高频久期测算方法

已有债券基金久期指标介绍

• 利率敏感性久期：最接近基金组合真实久期，但更新频率为半年度。
• 重仓债券久期：更新频率提高至季度，但无法完全代表整个基金组合久期。

高频久期绝对值测算方法：分阶段加权回归法

• 理论基础：回归法估算基金久期的原理和一般线性回归法存在的问题，包括参数不具备实际含义、多重共线性、噪声、时效性不足等。
• 实践应用：
  • 样本选择：剔除非初始基金、非市值法估值的基金、定开类基金、“固收+”类基金，按期限、持仓两个维度进行分类。
  • 分阶段加权回归法：
    • 逐步回归法：筛选匹配度最高的指数组合，对回归系数加以约束，对近期数据赋予更高权重。
    • Huber估计法：降低离群点的权重，采用M-估计处理异常值带来的噪声问题。
    • 准确度加权移动平均：根据Huber估计法的加权可决系数进行移动平均。
  • 回归结果分析：分阶段加权回归法具有较高的准确性，测算久期与实际久期之间的差异最大仅为0.24年。
• 华创固收债券基金高频久期跟踪系统：
  • 分类型的基金久期跟踪：中长期债券基金、短期债券基金、利率债基、信用债基等。
  • 久期分歧度指标跟踪：衡量债券基金的久期结构特点，久期分歧度越低表示机构预期越一致。

高频久期相对值测算方法：交易结构分析法

• 理论基础：通过基金每天净买入债券的规模、平均久期结合前一天存量债券的平均久期、规模观测债券基金高频久期的变化。
• 实践应用：
  • 计算假设：假设现券交易数据中的“基金公司及产品”口径主要由公募债券型基金构成，以2021年年底公募债券型基金的债券投资总规模和久期中位数作为计算的基期数据，假设存量债券的规模和久期按照特定速率衰减或下降。
  • 数据处理与样本选择：现券交易数据和基期全市场债券型基金的债券持仓规模和持仓久期数据。
  • 计算思路：测算存量债券规模的“衰减率”和存量债券久期的“下降率”。
  • 计算结果分析：交易结构分析法测测算出来的基金久期与全市场债券型基金的利率敏感性久期中位数之间的拟合度较高，与分阶段加权回归法进行对比，通过交叉验证可以确定两种方法均具有较高的可靠性。
• 拓展：各类机构的二级成交久期变化，包括买入、卖出的加权久期以及构建久期变动指数。

风险提示

计算假设失效，市场出现极端波动，量化方法计算结果的不稳定性。