一种结合持仓信息的模拟组合回归法

时间：2022-02-26 14:12:50

回归法估计的基金仓位的准确度不仅取决于方法，更在于被回归组合指数的选取。现有市场测算基金仓位使用的回归元一般为规模指数或行业指数，主要使用行情数据；部分方法采用了基金持仓信息的测算，但对于持仓的估计精度不足，测算仓位的准确度也较低。本文提出了一种结合持仓信息的模拟组合回归法，同时因地制宜，对于不同的基金采用了不同的测算方式，使得公募基金仓位估计准确度获得了较大幅度的提升。

“按照数据变化趋势的不同，指数平滑法可以平滑多次，例如一次指数平滑预测法、二次指数平滑预测法、N次指数平滑预测法。若是水平型历史数据的预测，适合一次指数平滑预测法；若呈斜坡型线性趋势历史数据的预测，适合二次指数平滑预测法；若呈现抛物线趋势，选用三次指数平滑法或更多次指数平滑预测法：

在此基础上，本报告注意到对于具有高换手率特征的基金，模拟组合准确度降低，规模指数回归法相对于模拟指数回归法更有优势。我们提出了一种基于换手率筛选的改进方案，在基金换手率低于阈值时，使用模拟组合回归法进行基金仓位测算，而在高于阈值时，使用规模指数回归法进行测算。在该方法下，市场仓位测算的绝对误差被进一步降低，绝对误差时序均值仅为1.65%，中位数为1.41%。

对比结果，我们发现，模拟组合回归法估计绝对误差随换手率增长上升较快，而规模指数回归法估计绝对误差则上升较为平缓。在年化换手率低于8倍时，模拟组合回归法更加优秀。而对于年化换手率超过8倍的基金，规模指数回归法估计绝对误差均值更低，更具备解释力度。因此，我们认为，可以通过筛选基金换手率对于前述方法进行改进，在上期该基金换手率低于某阈值时，使用模拟组合法估计该基金仓位，而在高于这个阈值时，使用规模指数法估计该基金仓位。下面，我们使用8倍年化换手率作为换手率筛选的阈值对于改进后仓位测算方法进行测试。

规模指数法的基本思想是，将基金净值增长率对于代表大、中、小盘的规模指数进行回归，回归到各个规模指数上的仓位即为基金在大盘股、中盘股、小盘股上的仓位，其系数之和即为基金的仓位。本文中使用沪深中证中证1000作为大、中、小盘规模指数的代表。

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