“固收+”基金在贖回潮中的調倉行為

摘要：近年來，債券基金在面臨贖回潮時調整倉位，導致不同債券品種間出現了一定的風險傳導效應。本文以基金凈值及9類資產指數的表現為基礎數據，通過二次規劃法測算了最近3次贖回潮中“固收+”基金各類資產的倉位，并通過向量自回歸（VAR）分析各類資產倉位的關系，進而研究“固收+”基金的調倉行為規律。研究發現，“固

收+”基金的調倉行為具有時變性，在2022年贖回潮中的主動調倉行為最為明顯；從基金類型來看，混合債券型二級基金的調倉行為與贖回關系較為密切。

關鍵詞：“固收+”基金 贖回潮 風險傳導 調倉行為

研究背景與文獻綜述

近年來，債券市場多次出現跨券種的風險傳導，主要路徑是利率債價格出現階段性下跌，隨后持有人大規模贖回相關基金，即出現贖回潮，基金進而拋售其他券種并導致被拋售券種價格下跌。基金面臨贖回潮是這種風險傳導的重要環節，基金的調倉行為也十分關鍵。具體來看，如果基金在贖回期間主動減持某類券種，可能對市場的恐慌情緒起到推波助瀾的作用；如果基金被動加倉（基金在規模下降時不減持）或主動加倉某類券種，則可能起到平抑風險的效果。

學界關于基金調倉行為的深入討論較少。李晴晴（2013）研究了混合型基金與股債市場的相關性，但沒有討論具體券種間的倉位輪動關系。鄭琳琳（2023）用不同方法對“固收+”基金的倉位進行測算，發現二次規劃法測算效果最好。對于基金倉位的時間序列關系如何反映基金的調倉行為，在已有研究中尚屬空白。為研究基金調倉行為對跨券種風險傳導的影響，本文聚焦基金拋售資產的三種情景并提出如下假設：

H1：在利率債價格下跌引發贖回潮時，基金對利率債減倉后繼續對其他資產減倉；在贖回潮結束時，基金對利率債加倉后繼續對其他資產加倉。

H2：在贖回潮期間，持有人贖回基金導致“類貨幣”資產減少，其他資產倉位被動提高，基金為控制風險會主動降低其他資產倉位，造成其他資產倉位出現波動。

H3：在贖回潮期間，基金受情緒影響對某類資產持續減倉或加倉。

下文將聚焦“固收+”基金在贖回潮中的調倉行為，研究其特點和影響。研究對象為混合債券型一級基金（以下簡稱“一級債基”）、混合債券型二級基金（以下簡稱“二級債基”）、偏債混合型基金（以下簡稱“偏債混合”）這三類“固收+”基金。具體方法是觀察“固收+”基金不同資產間的倉位關系是否符合本文提出的假設，進而解析基金調倉行為在跨券種風險傳導中的作用，以期為投資者和監管層提供一定的參考。

研究數據及方法

（一）數據選擇

本文選取2022年9月5日—2023年1月7日、2023年8月1日—2023年12月1日、2024年6月1日—2024年9月3日這3個時段作為數據統計期，在這些時段，中國基金報-上海證券-開放式主動管理債券型基金指數均出現了0.3%以上的回撤。基于鄭琳琳（2023）的研究成果，本文采用二次規劃法對“固收+”基金的倉位進行測算。因二次規劃法測算倉位需要滾動30個交易日，故倉位樣本數據晚于樣本起始數據30個交易日。

基金樣本方面，贖回潮對封閉式基金的影響較小，對定期開放式基金的影響取決于開放時間，情況較為復雜，因此本文選取開放式基金作為研究樣本。同時，在分析時僅考慮在各時段開始前已經存在凈值數據的基金，排除時段內新發行基金，以避免新基金成立初期數據對分析結果產生偏差。經統計，各時段樣本數量如表1所示。

（二）使用二次規劃法測算基金倉位

二次規劃法以基金倉位的上下限作為約束條件，最小化每只基金在滾動時間窗口內（一般取30個交易日）回歸的均方誤差（MSE）。最小化MSE的問題可轉化為求解以下二次規劃問題的標準形式：

min xTPx+qTx

s.t.Gx≤h

其中，x是單只“固收+”基金持有各類資產的倉位序列，有待求解。P是各類資產每日收益率構成的矩陣和自身的點積。q是各類資產每日收益率構成的矩陣和該基金每日收益率序列的點積。G是單位陣，即各類資產倉位的線性約束矩陣，直接限制了每類資產的倉位。h是基金各類資產倉位及總倉位的上下限序列。

在資產類別選擇上，由于普通債券資產在久期、信用等方面的維度較多，窮盡所有品種、評級、期限會較為復雜，本文將債券資產簡化為5類利率債資產（分別以1-3年、3-5年、5-7年、7-10年、10年以上中債國債總指數的財富指數表征），以及2類信用債資產（分別以中債1-3年高信用等級債券財富指數、中債1-3年企業債AA指數的財富指數表征）；可轉債和股票資產分別以中證轉債指數、萬得全A指數表征。以上述9類資產對應指數的日收益率作為二次規劃法測算倉位的數據。通常，短久期純債資產波動率較低，本文將其視為“類貨幣”倉位，未納入倉位測算。在贖回潮中，基金往往拋售“類貨幣”資產以應對贖回，并導致非“類貨幣”資產倉位變化。本文主要研究非“類貨幣”資產的倉位。

筆者根據監管政策的倉位要求，設置二次規劃法的倉位約束條件。因計算的倉位不含存單等“類貨幣”資產，總倉位上限設定為130%，略低于合規上限（140%）；對于一級債基、二級債基，監管政策要求債券資產占比大于80%，債券資產合計下限約束設定為70%；對于偏債混合，監管政策要求債券資產占比大于60%，債券資產合計下限約束設定為50%。

在使用二次規劃法測算每只基金的倉位后，將基金按一級債基、二級債基、偏債混合這3個類別分組，計算每組基金持有各類資產的平均倉位，然后對不同時段、不同基金類型各類資產平均倉位之間的關系進行建模。

（三）通過向量自回歸分析基金倉位之間的關系

在分析基金倉位之間的關系時，筆者選用向量自回歸（VAR）模型。VAR是一種多變量時間序列分析工具，能夠揭示多個變量間的動態相互作用及其隨時間的演變。而基金的倉位變化往往是多種資產相互作用的結果，而非單一資產獨立變化的結果。因此，筆者采用VAR模型研究基金不同資產倉位之間的時間序列關系，以歸納其行為邏輯，并驗證基金行為的三個假設。

由于篇幅所限，本文主要聚焦中債10年以上國債總指數的財富指數（記作Treasury）、中債1-3年企業債AA指數的財富指數（記作Credit）、中證轉債指數（記作CB）這3個代表性指數表征的資產倉位，以及“類貨幣”資產以外的總倉位（記作Total）。

筆者通過單位根（ADF）檢驗判斷時間序列是否平穩，不平穩則進行差分處理，直至平穩為止，并根據赤池信息原則（AIC）在VAR模型的擬合優度和模型的復雜度之間尋求平衡，確認每個變量滯后的階數（滯后1期記作L1，以此類推），建立分時段、分基金類型的VAR模型。通過VAR模型得到不同資產倉位及其滯后項之間的相關性結果，以驗證對基金行為的假設：

H1：如果利率債調倉方向的滯后項與其他資產調倉方向存在顯著正相關性，則表明基金先調整利率債倉位，隨后調整其他資產倉位。

H2：如果某類資產調倉方向存在滯后1期至若干期顯著負向的自相關，則表明基金在贖回潮期間先被動加倉，隨后主動減倉。

H3：如果某類資產調倉方向存在滯后1期至若干期顯著正向的自相關，則表明基金在贖回潮中受情緒影響，持續減倉或加倉某類資產。

實證研究及結果

（一）使用二次規劃法測算倉位

第一步，對樣本范圍內的每只基金通過二次規劃法測算倉位，據此計算各時段、各類型基金持有9類資產的平均倉位。

第二步，為驗證測算倉位的準確性，選取基金季報中披露的可轉債、股票倉位與計算結果進行比較。由于大多數可轉債價格受到正股較為顯著的影響，與股票的收益、波動特征類似，因此將可轉債和股票的倉位合并計算。如圖1所示，測算出的可轉債和股票的合計倉位與基金實際披露倉位正相關，且存在部分完全吻合的樣本（在虛線上），其他樣本偏離幅度有限。

（二）倉位的VAR分析

對各時段、各類型基金的倉位進行ADF檢驗，檢驗結果相同，即倉位數據本身不平穩，但經過一次差分后平穩。因此，下文的倉位變量皆經過一次差分處理，用以代表各類資產每日的加倉或減倉情況。

1.時段1：2022年9月5日—2023年1月7日

對于一級債基，根據AIC準則，各變量的滯后階數取0，不存在假設中的情況，可認為與贖回相關的主動調倉行為不明顯。

二級債基倉位之間的關系如表2所示。根據AIC準則，各變量的滯后階數取1。由第一行可知，T-1日利率債的調倉方向與信用債和總倉位的調倉方向顯著正相關，驗證假設H1，即基金先對利率債調倉，再對其他資產調倉。由第三、第四行可知，可轉債和總倉位的調倉方向與T-1日的調倉方向顯著正相關，驗證假設H3，即二級債基受情緒影響持續調倉。

偏債混合基金倉位之間的關系如表3所示。根據AIC準則，各變量的滯后階數取1。由第一行可知，利率債T-1日的調倉方向與總倉位的調倉方向顯著正相關，驗證假設H1；利率債的調倉方向與其T-1日顯著負相關，驗證假設H2，即贖回導致基金對利率債先被動加倉、后主動減倉。由第三行可知，可轉債調倉方向與T-1日的調倉方向顯著正相關，驗證假設H3，即受情緒影響基金持續對可轉債調倉。

2.時段2：2023年8月1日—2023年12月1日

一級債基倉位之間的關系如表4所示。根據AIC準則，各變量的滯后階數取1。由第二行可知，信用債調倉方向與T-1日顯著負相關，驗證假設H2，即贖回導致基金對信用債先被動加倉、后主動減倉。由第四行可知，總倉位調倉方向與T-1日顯著正相關，驗證假設H3，即一級債基受情緒影響持續調倉。

對于二級債基，根據AIC準則，各變量的滯后階數取0，不存在假設中的情況，可認為與贖回相關的主動調倉行為不明顯。

對于偏債混合基金，根據AIC準則，各變量的滯后階數取12，但沒有顯著的結果，不存在假設中的情況，可認為與贖回相關的主動調倉行為不明顯。

3.時段3：2024年6月1日—2024年9月3日

對于一級債基，根據AIC準則，各變量的滯后階數取11，但沒有顯著的結果，不存在假設中的情況，可認為與贖回相關的主動調倉行為不明顯。

二級債基倉位之間的關系如表5所示，根據AIC準則，各變量的滯后階數取11。由第一列可知，利率債的調倉方向與T-1、T-2、T-4日顯著負相關，驗證假設H2，即贖回導致基金對利率債先被動加倉、后主動減倉。

偏債混合基金倉位之間的關系較為復雜，受篇幅限制略去VAR模型結果表格。根據AIC準則，各變量滯后的階數取11。利率債的調倉方向與T-1至T-4日的調倉方向顯著負相關，驗證假設H2，即贖回引發基金對利率債先被動加倉、后主動減倉。

4.小結

在任一時段內，當某類型基金對某類資產的調倉行為符合假設H1、H2或H3時，本文將這一結果記為一組反映基金贖回相關主動調倉行為的“有效結果”。從時段的角度看，在時段1各類型基金調倉行為產生的有效結果最多，共有7組。從基金類型的角度看，二級債基調倉行為產生的有效結果最多，共有5組；偏債混合的有效結果數量居第二，共有4組；一級債基的有效結果最少，共有2組。

調倉動機分析

為更好地驗證基金調倉行為的合理性，本文對贖回潮期間基金主動調倉行為進一步做實證研究，以分析基金行為的動機。

（一）基金調倉行為時變性實證分析

根據上文結果，初步認為各時段基金都有先被動加倉、后主動減倉的行為，符合假設H2。從各時段之間的比較可以看出，2022年贖回潮期間基金主動調倉更明顯，體現為基金存在兩種并存的行為模式：一是先減持利率債，再減持其他資產，符合假設H1；二是基金對可轉債連續減持，符合假設H3。

如果基金存在上述行為，市場數據應顯示出與可轉債相比，利率債提前放量下跌。表6的統計數據印證了這一現象的存在，即利率債先于可轉債出現累計跌幅達到峰值且成交額高于上一周的情況。

（二）對不同“固收+”基金調倉行為差異的實證分析

對不同類型“固收+”基金調倉行為進行分析，初步結論是各類型基金都有先被動加倉、后主動減倉的行為，符合假設H2。從不同類型基金比較可以看出，二級債基較容易受贖回影響主動調倉，并體現為兩種行為模式：一是二級債基先減持利率債，再減持其他資產，符合假設H1；二是二級債基對可轉債、總倉位連續減持，符合假設H3。

這一現象背后的原因，可能是在贖回潮期間基金凈值容易產生回撤，而二級債基面臨的回撤壓力更大。如圖2所示，統計2023年中報至2024年中報的情況可以發現，相比其他兩類“固收+”基金，二級債基在單季度回撤超過1%后，下一季度會出現較大的規模下降風險（圖中圓圈內的樣本點）。因此，二級債基有動力通過主動調倉來控制回撤，避免因此拖累基金規模。

總結和展望

綜上，“固收+”基金在不同時段有不同的調倉行為，具有時變性。在2022年債市贖回潮中，與贖回相關的主動調倉行為更明顯。在3類“固收+”基金中，二級債基調倉行為與贖回的關系最為密切，原因在于二級債基凈值回撤拖累基金規模的風險相對較大。

在投資方面，鑒于二級債基各類資產的倉位變化與贖回關系相對密切，建議可轉債等資產的投資者緊密跟蹤二級債基調倉行為和倉位水平，當二級債基倉位偏高時應警惕拋盤壓力，而當倉位偏低時應把握超跌反彈機會。

此外，由于一級債基較少發生與基金贖回相關的主動減倉行為，不易引發資產間風險傳導，建議監管部門在發行審核等環節適當鼓勵一級債基的發展。