相对收益-固定收益组合归因-Campisi模型

固定收益组合归因-Campisi模型

  • 1 Campisi模型1
    • 1.1 Campisi归因框架
    • 1.2 Campisi模型绝对收益分解
      • 1.2.1 票息收益
      • 1. 2.2 收敛收益
      • 1. 2.3 骑乘收益
      • 1. 2.4 平移收益
      • 1. 2.5 扭曲收益
      • 1. 2.6 利差收益
      • 1. 2.7 残差收益
    • 1.3 Campisi模型超额收益分解
  • 2 Campisi模型2
    • 2.1 分解框架
    • 2.2 模型介绍
    • 2.3 模型局限性

上期我们介绍了加权久期归因模型,包括债券组合收益率的分解、加权久期归因模型计算逻辑和归因结果的解读。

  • 债券组合收益率可以被分解为持有的收益和因到期收益率变动导致的收益,债券组合的到期收益率变化无法直接通过个券到期收益率变化加权平均获得,因此需要推导出到期收益率的变化。
  • 加权久期归因模型通过创建两个参考组合来拆分固定收益组合投资管理过程中不同投资操作的贡献,即总久期、债券类属配置和证券选择。
  • 除了可以应用在分析组合相对基准的超额收益外,加权久期归因也可以用来比较两个策略的收益差异,即将其中一个组合作为基准组合来分析两个产品的收益差异来源。
  • 在使用加权久期归因的时候,我们使用不同的债券类属分类方式也会对最终的分析结果造成差异。

本章将介绍Campisi归因模型。Campisi归因模型是目前使用最广泛的固定收益归因模型,可以对绝对收益和超额收益进行归因。本期我们将主要介绍Campisi归因的框架,Campisi模型绝对收益分解,以及Campisi模型超额收益分解。

1 Campisi模型1

1.1 Campisi归因框架

本期我们介绍了Campisi归因模型,包括Campisi归因的框架,Campisi模型绝对收益分解,以及Campisi模型超额收益分解。Campisi归因的起点是债券未来现金流折现的定价公式,通过对分别对到期收益率y和时间t求偏微分将收益率进行拆分。同时又可以进一步根据影响投资决策流程的因素将收益具体拆分到票息收益、收敛收益、骑乘收益、平移收益、扭曲收益、利差收益和个券残差收益。除了用来对绝对收益进行分解外,Campisi归因模型还可以用来对组合的超额收益进行分解。

Campisi归因的起点是债券未来现金流折现的定价公式,债券的价格受到两个因素的影响:到期收益率y和时间t,通过对分别对到期收益率和时间求偏微分,可以得到债券收益近似为:
在这里插入图片描述
而进一步的,可以将时间变化贡献的部分拆分为票息收益+收敛收益,将到期收益率变化贡献的部分拆分为曲线收益+利差收益+个券残差收益。即Campisi归因的框架可以分解为:
在这里插入图片描述
在日常进行分析的时候,我们也会根据各类收益贡献的来源性质不同对收益类型进行重新分类。比如:

  • 将票息收益、收敛收益和骑乘收益合并为持有收益,因为这三类都是在假设当前市场情况不发生任何变化,持有债券一段时间能够获得的收益;
  • 将平移收益和扭曲收益合并为曲线变动收益,因为这两类收益是收益率曲线不同变化产生的收益等等。
  • 在一些教科书或是分析报告中我们也经常能够看到Campisi归因模型是直接使用票息作为收益分解的第一部分,即r=C×Δt-MD×Δy,但通过数学推导我们认为这样的分解结构是不准确的。因此,在计算式中我们使用数学上更加合理的y×Δt作为收益分解中时间因素的影响。

1.2 Campisi模型绝对收益分解

t t t日债券策略收益率 r t r_t rt可以分解为
在这里插入图片描述

1.2.1 票息收益

票息收益债券收益的主要来源,与债券的票面利率和持有时间有关。
在这里插入图片描述

1. 2.2 收敛收益

收敛收益代表的是债券价值收敛于面值所产生的收益,当所有条件未发生变化时,债券每日的收益率等于其到期收益率,扣除票息产生的收益,剩下的收益来源于债券价值的收敛过程。
在这里插入图片描述

1. 2.3 骑乘收益

骑乘收益代表的是由于期限变短而在收益率曲线上获得的收益。正常情况下收益率曲线是延左下向右上倾斜的形状,在收益率曲线未发生变化的情况下,随着期限缩短,收益率会顺着曲线向下走,从而影响债券的价格。
在这里插入图片描述

1. 2.4 平移收益

平移收益是指由于国债收益率曲线发生平移产生的收益,平移收益是修正久期影响收益率的关键因素。对于曲线平移量的计算方法,选定0.5,1,2,3,5,7,10这几个关键点作为观测点,并计算平均值。
在这里插入图片描述

1. 2.5 扭曲收益

扭曲收益指由于国债收益率曲线的非平行移动所产生的收益。由于收益率曲线的变化往往不是平行移动,在不同期限上曲线的变化方向和变化幅度不同,基金经理可以通过配置不同期限的债券获得曲线形状变化的收益。
在这里插入图片描述

1. 2.6 利差收益

利差为债券到期收益率与对应期限国债收益率的差,由于债券的信用、流动性等因素的变化,债券的利差也会发生变化,从而债券的到期收益率与曲线的变化幅度不同。当债券的利差缩小时,可以在利差部分获取正收益。
在这里插入图片描述

1. 2.7 残差收益

残差为根据公式计算的各部分收益的和与债券实际收益的差异,属于模型无法解释的部分,当两个交易日中间间隔的自然日天数越多时残差会越大。
在这里插入图片描述

1.3 Campisi模型超额收益分解

除了用来对绝对收益进行分解外,Campisi归因模型还可以用来对组合的超额收益进行分解。分解结构和绝对收益分解一致,在计算上也是将基准的收益按Campisi模型进行分解后,算出各收益项上组合相对基准的收益,作为对超额收益的分解。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2 Campisi模型2

2.1 分解框架

Campisi分解模型在前面几种债券组合归因模型的基础上首次提出将组合收益率分解为利息收益部分和价格变化部分,价格变化部分主要是由于利率变化引起的,可以进行进一步的分解,整个分解的框架如下图所示:
在这里插入图片描述

2.2 模型介绍

Campisi分解模型是从债券的定价出发进行收益分解。得到债券价格P可以表示为:
在这里插入图片描述
假设债券的买卖发生在付息期间,将上下两个付息日之间的时间看作单位1,交易日到下一个付息日之间的剩余日期为m,交易日作为起始日,剩余付息次数为N+1,y是债券的到期收益率,其他关键变量有利息C、到期偿还的本金即面值F。债券的价格受到两个因素的影响:到期收益率y和利息mC,价格对于这两个因素的敏感度可以通过求偏微分得到。
在这里插入图片描述
已知麦考利久期D和修正久期MD分别为
在这里插入图片描述
债券的定价公式可以转换为
在这里插入图片描述
同样,用债券价格对m求偏微分可以得到:
在这里插入图片描述
综合上面的推导式,债券价格的变化dP可以表示为:
在这里插入图片描述
债券的收益率R为:
在这里插入图片描述
债券持有期t满足条件t+m=1,因此债券收益率一般可以认为由如下两个因素组成:
在这里插入图片描述
y Δ t y\Delta t yΔt所代表的是收入效应,主要是由息票收益带来的; − M D Δ y -MD\Delta y MDΔy表示的是由到期收益率变化所带来的收益,可以用下图进行解释:随着到期日的临近,债券收益率的变化有来自于无风险利率的变化导致的部分即国债效应以及个券本身的信用利差导致的部分即利差效应,与债券组合进行多因子分解中的几大因子也能够对应上来。
在这里插入图片描述
当然在这个基础上也可以将债券的收益率R进行更为细致的分解:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.3 模型局限性

Campisi分解模型的优点在于充分考虑到了影响债券收益的主要因素,需要输入的参数较少,所以实现起来也较为便利,并且收益分解的结果可以根据需求进行细分,例如国债效应又可以细分为久期管理效应和期限结构配置效应。

模型的主要缺陷在于:

  • 1)、同加权久期分解模型一样只有选择了合适的基准作为参考时才能得到更为全面细致的分析结果,所以基准的选择比较棘手;
  • 2)、对基金自上而下的择券能力评估不足;
  • 3)、选择的分析区间及分析的时间长短对模型评价结果有影响。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/895156.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

IntelliJ IDEA使用经验(十三):使用Git克隆github的开源项目

文章目录 问题背景办法1、设置git代理;2、再次克隆项目;3、再次按常规方式进行git克隆即可。 问题背景 由于github在国外,很多时候我们在使用idea克隆开源项目的时候,没办法检出,提示 连接重置。 办法 1、设置git代…

JAVA安全之Java Agent打内存马

基本介绍 Java Agent是一种特殊的Java程序,它允许开发者在Java虚拟机(JVM)启动时或运行期间通过java.lang.instrument包提供的Java标准接口进行代码插桩,从而实现在Java应用程序类加载和运行期间动态修改已加载或者未加载的类,包括类的属性、…

RabbitMQ 消息顺序性保证

方式一:Consumer设置exclusive 注意条件 作用于basic.consume不支持quorum queue 当同时有A、B两个消费者调用basic.consume方法消费,并将exclusive设置为true时,第二个消费者会抛出异常: com.rabbitmq.client.AlreadyClosedEx…

SQL自学,mysql从入门到精通 --- 第 14天,主键、外键的使用

1.主键 PRIMARY KEY 主键的使用 字段值不允许重复,且不允许赋NULL值 创建主键 rootmysqldb 10:11: [d1]> CREATE TABLE t3(-> name varchar(10) PRIMARY KEY,-> age int,-> class varchar(8)-> ); Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)rootmys…

DeepSeek深度思考:客户端(Android/iOS)架构设计指南

目标读者:中高级开发者、架构师 适用场景:大型复杂应用开发、跨团队协作、长期维护迭代 一、架构设计核心原则 1.模块化(Modularization) 横向拆分:按功能边界划分(如登录、支付、消息模块)纵向…

【MQ】Spring3 中 RabbitMQ 的使用与常见场景

一、初识 MQ 传统的单体架构,分布式架构的同步调用里,无论是方法调用,还是 OpenFeign 难免会有以下问题: 扩展性差(高耦合,需要依赖对应的服务,同样的事件,不断有新需求&#xff0…

EasyExcel 导出合并层级单元格

EasyExcel 导出合并层级单元格 一、案例 案例一 1.相同订单号单元格进行合并 合并结果 案例二 1.相同订单号的单元格进行合并2.相同订单号的总数和总金额进行合并 合并结果 案例三 1.相同订单号的单元格进行合并2.相同订单号的商品分类进行合并3.相同订单号的总数和总金额…

cs106x-lecture3(Autumn 2017)

打卡cs106x(Autumn 2017)-lecture3 1、streamErrors Suppose an input file named streamErrors-data.txt contains the following text: Donald Knuth M 76 Stanford U. The code below attempts to read the data from the file, but each section has a bug. Correct th…

C++模板编程——typelist的实现

文章最后给出了汇总的代码,可直接运行 1. typelist是什么 typelist是一种用来操作类型的容器。和我们所熟知的vector、list、deque类似,只不过typelist存储的不是变量,而是类型。 typelist简单来说就是一个类型容器,能够提供一…

springboot 事务管理

在Spring Boot中,事务管理是通过Spring框架的事务管理模块来实现的。Spring提供了声明式事务管理和编程式事务管理两种方式。通常,我们使用声明式事务管理,因为它更简洁且易于维护。 1. 声明式事务管理 声明式事务管理是通过注解来实现的。…

windows通过网络向Ubuntu发送文件/目录

由于最近要使用树莓派进行一些代码练习,但是好多东西都在windows里或虚拟机上,就想将文件传输到树莓派上,但试了发现u盘不能简单传送,就在网络上找到了通过windows 的scp命令传送 前提是树莓派先开启ssh服务,且Window…

字节跳动后端一面

📍1. Gzip压缩技术详解 Gzip是一种流行的无损数据压缩格式,它使用DEFLATE算法来减少文件大小,广泛应用于网络传输和文件存储中以提高效率。 🚀 使用场景: • 网站优化:通过压缩HTML、CSS、JavaScript文件来…

Leetcode 3448. Count Substrings Divisible By Last Digit

Leetcode 3448. Count Substrings Divisible By Last Digit 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3448. Count Substrings Divisible By Last Digit 1. 解题思路 这一题的话我们走的是一个累积数组的思路。 首先,我们使用一个cache数组记录下任意段数字…

三维模拟-机械臂自翻车

机械仿真 前言效果图后续 前言 最近在研究Unity机械仿真,用Unity实现其运动学仿真展示的功能,发现一个好用的插件“MGS-Machinery-master”,完美的解决了Unity关节定义缺少液压缸伸缩关节功能,内置了多个场景,讲真的&…

USB子系统学习(四)用户态下使用libusb读取鼠标数据

文章目录 1、声明2、HID协议2.1、描述符2.2、鼠标数据格式 3、应用程序4、编译应用程序5、测试6、其它 1、声明 本文是在学习韦东山《驱动大全》USB子系统时,为梳理知识点和自己回看而记录,全部内容高度复制粘贴。 韦老师的《驱动大全》:商…

2月9日QT

优化登录框: 当用户点击取消按钮,弹出问题对话框,询问是否要确定退出登录,并提供两个按钮,yes|No,如果用户点击的Yes,则关闭对话框,如果用户点击的No,则继续登录 当用户…

安卓路由与aop 以及 Router-api

安卓路由(Android Router)和AOP(面向切面编程)是两个在Android开发中常用的概念。下面我将详细讲解这两个概念及其在Android开发中的应用。 一、安卓路由 安卓路由主要用于在应用程序中管理不同组件之间的导航和通信。它可以简化…

大模型赋能网络安全整体应用流程概述

一、四个阶段概述 安全大模型的应用大致可以分为四个阶段: 阶段一主要基于开源基础模型训练安全垂直领域的模型; 阶段二主要基于阶段一训练出来的安全大模型开展推理优化、蒸馏等工序,从而打造出不同安全场景的专家模型,比如数据安全领域、安全运营领域、调用邮件识别领…

nexus部署及配置https访问

1. 使用docker-compose部署nexus docker-compose-nexus.yml version: "3" services:nexus:container_name: my-nexusimage: sonatype/nexus3:3.67.1hostname: my-nexusnetwork_mode: hostports:- 8081:8081deploy:resources:limits:cpus: 4memory: 8192Mreservations…

史上最快 Python版本 Python 3.13 安装教程

Python3.13安装和配置 一、Python的下载 1. 网盘下载地址 (下载速度比较快,推荐) Python3.13.0下载:Python3.13.0下载地址(windows)3.13.0下载地址(windows) 点击下面的下载链接&#xff0c…