國際債券指數現狀與未來發展趨勢

摘要：本文系統地研究了國際債券指數的發展歷史和現狀，詳細分析了目前構建債券指數的難點與問題，最后對目前國際債券指數的發展趨勢進行了展望。

關鍵詞：債券指數 指數化投資 資產組合 發展趨勢

國際債券指數發展歷史及現狀

債券指數是反映債券市場價格總體走勢的指標體系，發展至今已有30余年，但其創新與應用仍方興未艾。最初，債券指數與股票指數一樣，是被用作觀察市場整體走勢的主要工具，并不具備投資的特性。隨著20世紀七八十年代利率波動率大幅增加，而后90年代利率波動率急劇降低，不同久期的債券組合經歷了大幅波動，為進一步控制組合收益率相對于市場的波動，投資者強行設定債券組合與相對應指數的相對風險。這最終賦予了債券指數可投資的屬性，并引起被動投資理念的發展，其投資規模也快速擴張。

隨著時間的推移，受債券市場結構變化、產品類型豐富和投資者風險偏好改變等因素影響，一只債券指數很難持續獲得市場歡迎，指數的發展與變遷成為內在的客觀規律。

所羅門兄弟長期公司債券指數（SBLC Index）是上世紀80年代早期流行的指數，該指數主要由長期的高信用等級公司債券構成。由于該指數平均久期過長（約為7.5年），隨著利率水平的上升，指數的收益率變差，之后該指數被認為風險過高，不能代表市場實際的債券分布。隨后，市場參與者大多選用久期較短（約為5年）的雷曼兄弟政府公司債指數（LBGC Index），該指數主要由國債和機構債券組成，也包括投資級別的公司債券，以及外國政府以美元計價的國債和地方政府債券。隨著債券品種的擴展和信用衍生品的出現，抵押資產支持證券（MBS）在20世紀80年代末快速發展，雷曼兄弟總指數（現為巴克萊總指數）逐步取代雷曼兄弟政府公司債指數，成為市場最受歡迎的指數。該指數與雷曼兄弟政府公司債指數的主要區別在于，雷曼兄弟總指數還納入了機構擔保的抵押資產支持證券。近十多年以來，雷曼兄弟總指數在業界享有卓越的地位，該指數從1986年1月1日開始公布，其數據可以追溯到1976年，在美國有90%以上的投資者都在使用該指數。從本質上講，雷曼兄弟總指數是一種基于市場規則的指數，其前提是買入成比例份額的所有投資級別債券，并保證市場的力量能夠使資產得到合理定價。

目前，隨著全球債券融資的規模擴大，債券指數也得到迅速發展，許多大型投資銀行、資訊公司等都按照國別、市場、行業、期限、債券品種等不同標準發布了完整的指數系列。另一方面，在目前指數體系和分類日趨完善的背景下，債券指數不斷創新，針對特定客戶的定制指數、成分指數和滿足不同類型投資者風險偏好的策略主題指數開始出現，其應用范圍和領域逐步擴大。同時，債券與債券指數的外延也繼續擴展，對創新的各類利率和信用產品及其相關衍生品市場來說，債券指數或者更廣義的固定收益指數已經逐步將這些產品納入其體系范疇，各類創新型指數不斷涌現。

傳統債券指數面臨的難點與問題

經過30余年的發展，債券指數體系已經從最開始的綜合類指數，逐步擴展到期限類、品種類、信用級別類和衍生品類等成分類債券指數。然而，從債券指數實際應用情況來看，除了少數幾條債券指數（Barclays Agg）廣泛用于業績基準和部分投資標的以外，大部分債券指數都不能實際獲得市場的青睞。

另一方面，相比較于股票指數豐富的分類維度而言，債券指數除了期限、品種和信用級別之外，缺乏其他分類維度，更進一步說，由于整體而言債券相關程度較高，個券替代性較強，因此，沒有股票指數豐富多彩的主題、行業和風險因子指數。除以上兩點綜合因素，構建債券指數還面臨其他與其自身性質相關的眾多問題與難點，具體而言有以下幾方面。

（一）債券指數無法獲得超過市場整體收益之外的超額收益

從證券投資歸因分析角度來講，任何一項投資收益都可以分解為三個部分：一是市場整體收益（Beta收益）；二是市場擇時收益，即投資組合的改變能否正確反映未來市場預期的走勢；三是市場擇券收益，即投資組合中個券表現出優于投資組合之外個券而獲得的收益。如果將證券投資分為主動投資和被動投資兩個維度的話，主動投資的投資收益可表現為=Beta收益+擇時收益+擇券收益。而對于被動投資或者指數化投資來講，由于指數樣本券受指定調樣周期的限制，因此如果是股票指數，投資收益=Beta收益+擇券收益，而擇券收益可以表現為對任何行業、主題、概念、策略和周期的細分；相反對于債券指數來講，不僅沒有擇時收益，更重要的是，擇券收益也難以體現。一方面由于債券市場主要受宏觀經濟（GDP、通脹和貨幣供給）和信用周期的影響，個券之間具有高度的可替代性，對任何行業、主題和概念等的細分不能表現出指數走勢的明顯差異性；另一方面，由于債券擇券收益是指通過改變久期和信用等級等獲得的收益，這些已經屬于主動投資的范疇。因此，債券指數的投資收益=Beta收益（見圖1），債券指數的市場表現一般只是衡量市場整體走勢的基準，很難獲得超過市場整體收益之外的超額市場收益。

圖1 證券投資（主動和被動）收益分解

（二）債券指數年化投資回報率會逐步趨近于指數初始收益率

無論持有期間市場收益率曲線如何變化，債券指數投資年化回報率或多或少會逐步趨近于債券指數構建的初始收益率，其趨近年限大致等于2倍指數久期減去1年。其基本原理如下：對于幾乎所有的債券指數、大部分主動債券投資產品、債券基金和多資產組合中債券投資部分來說，債券組合基本保持了一個相對穩定的組合久期，即其基本特征可以描述為固定久期策略，對于這些指數和產品來講，市場環境和收益率曲線的變化而引起的債券指數價格的增加/降低會被新進入債券較低/較高的票面利率帶來的票息收益所抵消，隨著債券指數投資時間的延長，票息收益的影響會逐步增加。最終，經過2倍指數久期減去1年的時間，債券指數年化回報率會趨近于初始的指數到期收益率，而無論期間宏觀經濟環境和收益率曲線的變化如何劇烈。

圖2 巴克萊政府/信用指數年化投資回報率與指數初始到期收益率（單位：%）

注：左圖中，粉色曲線表示指數年化投資回報率，藍色曲線表示指數初始到期收益率

資料來源：巴克萊資本

（編輯注：左圖左軸去掉所有百分號，左圖中“年化回報率”改為“年化投資回報率”，“年化收益率”改為“初始到期收益率”；右圖左軸和下軸去掉全部百分號）

圖2描述了巴克萊政府/信用指數年化投資回報率與指數初始到期收益率的關系。由左圖可以清楚地看到，如果將指數年化投資回報率滯后6年左右時間，即從1979年12月開始，指數的年化投資回報率與初始到期收益率基本保持相同的走勢，右圖展示了指數年化投資回報率與初始到期收益率的散點圖，可以看出其基本都是落在斜率為1的直線上。這一結論會給債券指數的構建帶來許多困難，最主要的是債券指數很難通過調整久期改變其自身的風險特征，因此對于大部分指數來講，無論其如何在類別、行業和信用結構上做出改變，債券指數的表現很難獲得長期的超額收益。另一方面，從積極的角度看，這一結論有助于我們更加深刻地理解債券指數與債券投資的基本運行規律，以及為什么我們把債券投資組合稱為固定收益產品。

（三）債券指數結構類型和期限不穩定導致指數風險特征不穩定

傳統綜合類市值加權的債券指數樣本券的納入一般只受債券一級市場供求關系的影響，而各種類型債券在市場上的供求關系是隨著市場宏觀因素和企業自身融資需求而變化的。因此，從長期來看，綜合類債券指數的樣本券類型不能實現結構的穩定，這會導致債券指數本身的風險特征隨著市場供求關系的變化而產生變化，雖然這有助于綜合類債券指數描述和刻畫市場，但卻不能展現指數的固有收益風險特征，同時也不能很好地匹配債券投資人固有的投資偏好。

圖3 巴克萊美國債券總指數年度結構類型

資料來源：巴克萊資本

圖3展示了巴克萊美國債券總指數從1990年至2011年結構類型的變化。從中可以看出：長期來看，四種不同類型和風險特征的債券類別會隨著時間的改變而發生改變，其內在的風險特征也會隨之發生變化，如在1990年國債占比幾乎高達50%，而2001年底，國債所占的比率快速下降到20%附近。另一方面，即使是針對不同類型和信用級別的成分類債券指數，雖然債券類型保持一致，但由于新進入樣本個券的剩余期限或者久期事前不受約束，這類成分類債券指數的平均剩余期限、到期收益率和平均票息也會隨著時間的推移而發生改變。

（四）市值加權的債券指數并不是有效的投資組合

從經典的CAMP模型來看，市值加權在債券指數中的應用主要是由于其廣泛應用于權益類指數。對股票來說，市值是一個代表全部市場財富的合理指標，然而，對債券來說，市值不僅不是代表財富的指標，相反，債務人借債越多，債務負擔越重，能夠產生財富/利潤的能力就越差。因此，采用市值加權的債券指數自身存在著理論缺陷，這會對指數的構建產生負面影響，即債券指數很可能會逐漸給發行大量債務的企業較大權重，而這些企業的信用質量卻不一定高，從而使該指數的風險特征發生改變。另外，市值加權的債券指數會產生一個向后看的偏差，即該指數反映歷史而不是未來的發行結構，這會進一步導致債券指數的市場表現并不是有效的投資組合，不能提供最優的經風險調整后的收益水平。

因此，非市值加權指數是否能夠成為更加有效的投資組合是業界關注的重點。圖4顯示了銳聯公司開發的債券基本面指數與市值加權指數的收益—風險關系，可以看出：在大部分情況下，非市值加權的指數表現出更好的經風險調整后的收益水平，進一步證明了市值加權指數所引起的結構性問題。

圖4 1997—2008年銳聯債券基本面指數與

市值加權指數的年化波動率及年化收益率（單位：%）

注：圖中投資級債券、新興市場債券、成分類指數和高收益債券均代表非市值加權指數

資料來源：銳聯資產管理公司

（五）債券發行人與投資人利益不一致導致債券指數不能匹配投資人收益風險偏好

股票和債券雖然都屬于有價證券，但其利益關系卻不盡相同。股票發行人和持有人利益是相關且保持一致的，都是以股東利益最大化為共同基礎，股票價格的上漲代表了股票發行人和持有人利益的雙贏。相反，債券發行人與投資人的利益不同，發行人發行何種債券、發行量多大、期限多長并不是以投資人的偏好為基礎，這些要素是以企業自身的財務結構為基本出發點。此外，在債券發行以后，除出現企業發生倒閉，不能還本付息的實際違約現象之外，債券價格的變化很大程度上也并不取決于企業經營狀況，價格的上升或者下跌不能給企業帶來利益或損失。債券發行人與投資人之間利益相關性不一致，甚至可能產生沖突，即債券發行人惡意違約。因此，在債券指數的編制中，個券納入指數樣本券只是因為它符合指數構建的規則，并不一定符合投資者的實際風險偏好與社會屬性偏好，從而造成債券指數只能作為衡量市場的基本，而不能作為債券投資的市場標的。

（六）債券指數樣本數量眾多導致復制跟蹤困難

隨著債券市場近二十年的快速發展，債券發行只數和發行量已經遠超過權益類證券。對于衡量市場表現的傳統綜合類債券指數和以債券類型、信用評級和剩余期限劃分的成分類指數而言，其樣本券數量大幅增加，遠遠超過相應的股票指數。以巴克萊美國總指數為例，2011年其樣本券數量達到7833只，而巴克萊美國市政債指數更包含了高達18122只樣本券。對比來看，道瓊斯美國股票指數來說僅包含1352只股票，而羅素3000指數也僅包含2975只股票（見表1）。

對于這些債券指數，其樣本券包含了大量無流動性的個券，給直接復制和跟蹤這些指數帶來了巨大困難。以較為發達且流動性較好的美國市場為例，2014年初其公司債券市場已經突破了5萬億美元，但 2013年卻有37%以上的公司債券全年沒有任何一筆成交。

表1 債券與股票指數樣本數量比較

指數類型指數名稱指數類別樣本數量主要指數化投資

樣本數量占比

股票指數道瓊斯美國指數綜合股票類1352100%

標普1500指數綜合股票類1500100%

羅素3000指數綜合股票類2975100%

債券指數巴克萊美國總指數綜合債券類78333%～55%

巴克萊市政債指數綜合市政類181222%

標普免稅市政債指數綜合市政類850010%

注：數據截至2011年09月30日。

資料來源：太平洋投資管理有限公司（Pimco）

因此，美國股票指數投資樣本數量占比通常是100%，而主要的債券指數化投資（債券ETF）都采用抽樣復制的方法，選取成分券的比例最多只有55%，最少只有2%（見表1）。抽樣復制會帶來樣本跟蹤誤差增大和樣本風險結構的偏離，使債券指數應用于實際投資更加困難。

（七）債券指數結構設計中存在缺陷

債券指數基本的構建方法與股票指數的構建方法相類似，二者都是以債券或股票的基本特征而選定樣本券。然而，這種指數構建的方法卻沒有考慮到債券自身的特點和運行規律，主要表現在以下兩點：

一是債券指數規則中的最小剩余期限法則。債券是有固定期限的有價證券，絕大部分指數構建要求樣本券剩余期限大于1年，而這種規則會造成指數實際的周轉率過高和債券被動投資交易成本過大。DeCosta（2013）對此做了深入的研究，結果表明最小期限法則會給傳統的債券指數型基金帶來消極影響，平均會導致基金整體年化收益率下降3.5BP，如果考慮到實際的買賣價差和其他方面的因素，損失會超過10BP。

二是依賴于信用評級選擇債券指數樣本券。信用評級的高低是影響信用債券能否納入指數樣本券的主要依據，而評級公司給出的信用評級一方面是依賴于歷史數據得出，并不是對未來評級變化的預期，另一方面，評級是依賴于理論上的違約概率計算而來，而投資者關心的是實際的投資損失，由于債券投資最終只有違約和不違約兩種結果，因此投資關心的是違約后實際的回收率，即使對于相同信用評級的企業，違約時也會出現較大的回收率差異。因此，以信用評級作為選入條件在實際投資過程中會引起較大的不確定性。

債券指數未來發展趨勢

總結起來，債券指數未來發展的趨勢可以概括為以下三個方面。

一是國際化。目前市場中發布的指數體系不僅包括本國債券品種，也包含了其他國家的債券品種。一方面，對投資者來說，構建其他國家的債券指數體系有助于本國金融機構投資海外國家債券品種；另一方面，從指數構建角度，由于全球宏觀經濟、貨幣和財政政策非同步性特征，納入其他國家債券品種能夠帶來更大的風險分散好處，提高指數的市場表現。

二是定制化和專屬化。目前雖然市值加權的債券指數（如巴克萊美國總指數）仍然是債券投資領域中應用最為廣泛的市場基準，然而絕大部分債券指數提供商已經進一步認識到，沒有任何一種指數設計方法是通用和萬能的，投資者尋找的是適合自己投資組合的指數，而不是大而全的總指數。因此，指數提供商會嘗試采用不同的指數構建方法，以規則為基礎，通過客觀透明的方式尋找衡量債券市場不同維度的差異，以提供投資者 “專屬指數/基準”。

三是多樣化。債券指數現在已經突破了原有的產品體系，將各種現金、利率衍生品、信用衍生品和創新性債券品種（如TIPS）納入其中，形成多層次、多品種和多策略的廣義固定收益類指數。

具體來看，筆者認為以下幾類指數是未來債券指數發展的重點方向：

（一）非市值加權指數

傳統市值加權債券指數存在的內在缺陷，使得眾多指數提供商和市場開發者紛紛提出非市值加權的債券指數。雖然其合理性在學術界尚存在一些爭議，但并不影響市場對這類指數的偏好。2010年EDHEC-RISK機構對全歐洲超過100位主要的基金管理人做了一項關于股票/債券指數和指數化投資的調研（見表2），結果表明，超過一半的基金管理人已經或者考慮準備使用非市值加權指數，而從不打算使用的比例只占25%左右。

表2 基金管理人對非市值加權指數的使用

已經使用準備使用正在考慮不太熟悉不準備使用未回復

國債非市值

加權指數17.6%2.7%33.8%20.3%24.3%1.4%

信用債非市值

加權指數12.5%4.2%36.1%18.1%27.8%1.4%

資料來源：EDHEC-Risk（2010）

非市值加權債指數的優點在于可以進一步細分收益風險特征，滿足不同投資者的風險偏好和投資偏好差異。如果把每一個非市值加權因子作為一個變量，那么市值加權指數就是全部因子的綜合指數。

由圖5可見，目前國際上主要的非市值加權債券指數構建方式大致可以分為三類：等權重、基本面加權和風險加權，不同類別分別由若干加權因子構成。

圖5 國際上主要的非市值加權債券指數構建方式

（二）Smart Beta指數

Smart Beta指數在股票領域已經得到了廣泛的應用，但市場對其尚未有一個明確的定義。寬泛地說，任何非市值加權的指數都可以被稱為Smart Beta指數，目前最具代表性的是銳聯基本面指數。

然而，Smart Beta指數的發展并不是一成不變的，以基本面為加權方式的指數代表了其第一代即Smart Beta 1.0指數，它是以企業或宏觀經濟的自身特征為基本構建方法。到2013年，EDHEC-RISK機構指出Smart Beta指數已經發展到Smart Beta 2.0，其含義是在規則清晰、透明的基礎上，讓投資者獲得希望得到的風險組合，并且能夠進一步控制風險。Smart Beta 2.0指數包含兩個層次：一是常見的因子指數，如富時美國有效風險指數（FTSE EDHEC Risk Efficient U.S. Index）、MSCI美國最小波動率指數（MSCI USA Minimum Volatility Index）等；二是在因子指數基礎上進一步開發的風險控制指數，如Scibeta開發的高流動最大無相關指數（High Liquidity Max Decorrelation Index）、高流動性最大有效夏普比率指數（High Liquidity Efficient Max Sharpe Index）、最大無相關價值指數（Value Max Deconcentration Index）等。未來，Smart Beta指數還會進一步發展到3.0，即通過最優化技術得到的低風險、高收益的策略指數（見圖6）。

圖 6 Smart Beta指數發展路徑

與股票指數類似，債券Smart Beta指數也會遵循這一發展脈絡，未來其將成為債券指數發展的重點。目前，除了第一代的債券基本面指數以外，債券Smart Beta 2.0指數的開發開始顯現，如安碩美國固定收益風險平衡ETF（iShares U.S. Fixed Income Balanced Risk ETF）已經上市，它代表了對債券市場風險的進一步細分與管理，通過對風險和收益的控制，使投資者獲得合理的風險補償。

（三）Alpha策略指數

鑒于傳統類別債券指數的市場表現無法獲得超額收益，而另類加權債券指數和Smart Beta債券指數只是給予投資者不同風險收益。因此，能夠獲得超額收益的Alpha 策略指數對投資者構建有效的投資組合和獲取絕對收益將會有較大的吸引力，其也成為債券指數現在和未來追求的方向。需要指出，隨著Alpha策略進入市場并獲得合理的超額收益后，這類指數將會停止成為Alpha收益的來源，而會轉變成市場收益（即Beta收益）的一部分，因而需要不斷的設計和開發新的Alpha策略指數。

作為固定收益類Alpha策略指數，巴克萊多空信用增陡指數（Barclays Long-Short Credit Steepener Index）反映了債券市場信用收益率曲線增陡策略，通過使用宏觀經濟指標，該指數追蹤的是預期收益率曲線變平/增陡的周期性變化，而頭寸的確定依賴于利率互換曲線和股票市場波動率。其他Alpha指數還包括期限溢價領先指數（The Barclays Exceed Index）、信用貝塔指數（Credit Beta Indices）等。

（四）資產配置（多資產）指數

債券低風險、低收益的特性，使其與其他資產共同構成的多資產指數能夠降低組合的整體風險，提高組合的夏普比率。因此，采用債券與股票或者其他資產共同構建的資產配置（多資產）指數，逐步受到市場認可和歡迎。

目前基于各種指標構建的多資產指數已經被廣泛應用，以巴克萊資本發布的美國動態平衡指數（US Dynamic Balance Index）為例，該指數反映了基于標普500和美國債券總指數之間的動態權重配置的走勢，其權重配置基于二者波動率之間的關系，且事先設定好股票和債券配置的權重表。該指數的內在邏輯是，基于股票和債券同一期間內不同走勢特征而主動配置權重。相比較固定權重的多資產配置指數，動態多資產指數具有風險可控、收益率波動低和風險收益比高的特點。

圖7 巴克萊資本美國動態平衡指數

數據來源：巴克萊資本

（編輯注：第一個圖例改為“美國動態平衡指數”，第二個圖例改為“標普500”）

圖7顯示了1989年3月至2014年11月美國動態平衡指數走勢特征。綜合來看，標普500日均年化收益率為9.59%，高于動態平衡指數的日均年化收益率7.53%；從波動率的角度來看，標普500日均年化波動率為17.92%，而動態平衡指數的日均年化波動率僅為5.99%；從夏普比率來看，標普500的夏普比率為0.35，而動態平衡指數夏普比率高達0.69。

（五）定制指數

隨著傳統市值加權債券指數的缺陷逐步被市場接受，針對不同投資需求和風險偏好的定制指數開始逐步涌現。

一般來說，信用等級越高、期限越短的債券風險和收益較低，而信用等級越低、期限越長的債券風險和收益越高。試想一下，如果基金管人持有大量中低信用評級的債券，卻依然使用包含較大權重高等級信用債券的巴克萊美國總指數作為基準，不僅不能明確衡量基金管理人的實際投資能力，也不利于投資者更加清楚地了解該資產組合的風險收益特征。因此，無論是作為被動投資標的，還是作為主動投資業績基準，定制指數不僅能夠完美地匹配投資人的收益風險偏好，同時也能夠更加清晰地了解投資組合的基本特征。

圖8 定制指數構建流程

整體上，定制指數根據投資人不同的風險偏好和自身特點而定（見圖8）。例如，針對有固定日期資金支出的投資人（養老金、企業年金等），可以開發出符合資金需求的目標日期指數，如布萊碩美國高收益公司債2014-2023指數（BulletShares USD High Yield Corporate Bond 2014-2023 Indices）；針對有負債管理需求的投資人（銀行、保險等），可以開發負債匹配指數，如巴克萊—羅素負債驅動投資指數（BARCLAYS-RUSSELL Liability-Driven Investing Index）系列；而針對有固定久期偏好的投資者，可以開發固定久期指數，如瑞銀滾動久期指數（UBS Rolling Duration Indices）系列。

（六）固定收益衍生品指數

目前，債券指數已經逐步發展形成多層次、多品種和多策略的廣義固定收益類指數。如巴克萊資本除了開發傳統的綜合類債券指數以外，還將觸角延伸到各種固定收益衍生品當中，其債券指數包括了各種利率及其衍生品指數，信用及其衍生品指數和匯率指數等。在利率指數方面，開發了各種現金（Benchmark和Investable）指數以及利率遠期、期貨、互換、波動率（Interest Rate Volatility）指數。同時結合傳統債券類型，開發出各種目標風險指數（Bond Futures Targeted Exposure Index，Bond Futures Targeted Exposure Index）。在信用衍生品策略指數方面，巴克萊資本開發了信用貝塔指數（Credit Beta Indices）、全球信用風險溢價指數（The Global Credit Risk Premia Portfolio Index）等。

結論

雖然當前的國際指數體系仍然是以市值加權的傳統債券指數為主，并且債券指數的創新發展遠落后于股票指數的發展，然而，非市值加權債券指數、基本面指數和Smart Beta等創新債券指數的出現，使債券指數體系得到了極大的拓展。目前創新型債券指數的理論研究還處于探索階段，隨著投資者對創新型指數認識的逐步加深、對利率和信用風險意識的加強和對獲取較高絕對收益需求的增加，各種創新型債券指數將會逐步得到投資者的認可，市場的應用也會逐步得到提高。

作者單位：中證指數有限公司

責任編輯：孫惠玲 羅邦敏

參考文獻：

[1]Darrin DeCosta， Fei Leng， Gregory Noronha，“Minimum Maturity Rules： The Cost of Selling Bonds before Their Time”，Financial Analysts Journal，Volume 69，Number 3.

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[4]PIMOC， “Getting smart about passive fixed income ETFs”， ETF Investment Solutions Series， 2011.