私募产品持仓分析系列：私募配置，选择分析的思考与实战.pdf

敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 1/12 table_page 私募基金专题报告 分析师：奕丽萍 执业证书编号： S0890515090001 电话： 021-20321300 邮箱： yilipingcnhbstock 研究助理：吴昱璐 电话： 021-20321075 邮箱： wuyulucnhbstock 销售服务电话： 021-20321259 table_product 1 私募基金： A 股正式“入摩”，场外期权业务整顿后重启 -私募基金月报 201805 2018-06-19 2 私募基金：资管新规开启新业态，私募业绩股弱债强 -私募基金月报 201804 2018-05-20 3 私募基金： CDR 试点获批， CTA 策略扭 转 颓 势 - 私 募 基 金 月 报 201803 2018-04-22 table_main 华宝 财经评论 类模板 投资要点： 配置 和选择模型及其扩展 。 直观 上， 人们 会认为 私募 基金经理的主动能力 会带来 正向的附加价值， 但部分 海外研究 却 表明 ， 以配置 和 选择衡量的主动能力对 产品 业绩贡献收效甚微，而 选用 的投资基准反映的 长期 投资 政策才是产品 回报 的主要来源。这使得 私募 FOF 管理人更应 合理 剥离基金产品的配置和 选择 收益，甄别产品业绩是 “乘风所得” 还是 “主动而 为 ”， 以及不同基金 在 调整上擅长的禀赋端 。 投资 流程视角下的适用性分析。 配置 与选择模型的 适用 性 主要 考虑 三个 维度：合适的基准、合适的策略、合适的频率。 合适 的基准： 由于 业绩基准是计算配置收益和选择收益的基石， 业绩 基准 的 表现 、成分 、以及成分的表现必须是可得 的 。 根据生成 方式，可选的业绩基准分 为 ： 单 指数型 、合成 指数型、行业惯例型、策略指数型。 合适 的策略： 经过近几年的 发展，私募基金 广 纳来自不同 机构 背景的 投研 人才 ，充分发展和 挖掘 个体在 细分领域上的优势，衍生了多样化的私募基金 策略 和产品 ，部分 产品系列 或 产品的部分资产 在配置 与选择 方法 论上具备适用 性 ，如 指数增强策略、市场中性策略、宏观对冲策略等。 合适 的频率： 目前 基于 可 得 数据做的配置与选择归因 实际 是介于上述 严格 和宽松之间的折中方案。即 ：假定 可得持仓数据即 为交易 数据， 忽略 持仓数据之外的 交易 信息 。在时间 累积的影响下，这难免导致基于持仓数据计算的 归因 绩效 不等于 产品实际的投资收益， 当 产品调仓频率 与 分析频率接近，或 低于 分析频率时，上述误差相对较小 。 配置 与选择应用分析示例 。 简单 根据 超额 收益等量化绩效指标容易 得出 与真实情况偏离的分析结论。 在前置 条件 合适 的情况下， 有必要 对超额收益做配置与选择分析 ，并 可以同时应用于宏观、中观、微观层面， 将 产品的混合配置表现与某类 资产 的 单 配置表现区分开、 通过 切分配置收益与选择收益 找到强势领域 和短板领域 、 通过 具体 标的的分析 推测 私募 基金 经理在 具体标的 上回转收益 的 能力。抽丝剥茧的最终 目的是，接近私募基金 经理 的真实投资 手法 。 风险 提示 ： 配置与 选择分析 仅供 参考， 要 结合具体投资案例 。 相关研究报告 table_subject 2018 年 07 月 24 日 证券研究报告 -私募基金专题报告 私募 配置 /选择 分析 的 思考与 实战 私募 产品 持仓分析 系列 敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 2/12 table_page 私募基金专题报告 内容目录 1. 配置和选择模型及其扩展 . 3 1.1. 考虑投资环节 . 4 1.2. 模型扩展说明 . 4 2. 投资流程视角下的适用性分析 . 5 2.1. 合适的基准 . 5 2.2. 合适的策略 . 6 2.3. 合适的频率 . 7 3. 配置与选择分析应用示例 . 8 图表目录 图 1：宏观对冲资产层级 . 7 图 2：某私募资管产品历史净值 . 8 图 3：某私募资管产品现货虚拟净值 . 9 图 4：现货虚拟净值的配置与选择收益 . 10 图 5：类别资产贡献度排序（部分） . 10 表 1：业绩基准类型 . 6 敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 3/12 table_page 私募基金专题报告 1. 配置 和选择 模型及其 扩展 资产 配置 和 证券 选择 是私募 基金投资 流程 的 必备 环节 ， 反映 了私募基金的投资策略，由此， 对 配置 和选择 能力 的 分析 成为私募 FOF 管理人评价 基金 的必备内容 。 直观 上， 人们 会认为 私募 基金经理的主动能力 会带来 正向的附加价值， 但部分 海外研究 却 表明 ， 以配置 和 选择衡量的主动能力对 产品 业绩贡献收效甚微，而 选用 的投资基准反映的 长期 投资 政策 才是产品回报 的主要来源。这使得 私募 FOF 管理人更应 合理 剥离基金产品的配置和 选择 收益，甄别产品业绩是 “ 乘风 所得” 还是 “主动而为 ”， 以及不同基金 在 调整上擅长的禀赋端 。 广义而言 ， 只要 掌握私募 基金投资组合 的 持仓信息，就 能进行 配置和选择 能力 的 分析 ，无非是 确定观察 角度 的 问题 。狭义 而言， 只有 与私募基金 产品 的真实投资 框架 吻合 或相近 的分析 才是有 意义的 ， 也即 配置 和选择分析 需要 真实反映投资流程中 的 主动选择环节 。 本文重点 探讨狭义的 配置 和选择 分析。 能力 创造收益， 研究私募 基金 配置和选择收益，核心 是要 回答 以下问题：与基准相比，私募基金投资 业绩高于或低于基准的原因 是什么，也即超额收益来源于何处？公式表达为： = , , 其中，带 p 角标的为私募 基金 投资组合，带 b 角标的为业绩比较基准， i 为资产类别。 1986 年 ， Brinson、 Hood 和 Beebower 在 Determinants of Portfolio Performance 中提出 了检验 整个投资回报中投资政策、市场时机、证券选择各自 的贡献的 框架 BHB 模型，也即 经典的 Brinson 分析框架 。 其中 市场时机指的是 加减某类资产相对于正常权重的策略，目的是提高收益或降低风险，也即 现在 所说 的 资产配置。 将 经典 Brinson 模型 套用到私募基金投资分析 中， 就是 将私募基金投资业绩 与基准业绩进行比较，将超额收益拆解为配置收益、选择收益、交互收益。 配置收益（记为 AR）：实际投资组合与比较基准在 类别 资产 权重上的差异带来的收益贡献。 AR = (, ,) , 选择收益（记为 SR）：实际投资组合与比较基准在 类别 资产 收益率上的差异带来的收益贡献。 SR = (, ,), 交互收益 （记为 IR）：实际投资组合与比较基准业绩差异中，除配置收益和选择收益以外的部分。 IR = (, ,)(, ,) 总 投资收益 （记为 TR） =基准收益 +超额收益（记为 ER） =基准收益 +配置收益 +选择收益 +交互收益。 也即： ER=AR+SR+IR BHB 模型 下的配置和选择分析 简单直接 ， 从应用场景看 亦 可纵 贯 宏中微观 ，既可以就股票、债券、商品等资产类型进行归因分析，也可以就股票内部细分的行业、风格指数进行归敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 4/12 table_page 私募基金专题报告 因分析 ， 微观 上 甚至可细化到个股 。 1.1. 考虑 投资 环节 经典 Brinson 模型 将 超额收益的 驱动因素归结为配置仓位的调整、个券的选择、 以及 交互影响三大类 ， 其中 交互影响 更多 的 是接近数学上的 意义 ， 可近似看做难以解释的残差项。 在 实际的 投资 流程中， 不存在 “交互影响 ”这个 环节， 不属于 私募基金 经理主动行为的 本意 。通过 假定 私募 基金产品的投资流程，可以对 “交互 影响 ”做 消除 ： 假定投资流程是先决定资产配置，再选择具体个券 ， 则 配置收益为： AR = (, ,) , 选择 收益为： SR = (, ,) , 超额收益 为： ER=SR+AR 消除“交互 影响 ” 以后的模型在 配置 收益计算上与原模型一致 ， 而选择收益 计算 乘数由基准 权重变更 为实际投资权重 ， 相当于 是 原 模型中选择收益与交互收益的叠加。 在 下面的 篇幅 中， 我们暂时 选择消除 “交互 影响 ”以后 的分析模型 作为 讨论 对象 ，但 这 并不影响模型适用性分析的探讨 。 只要 稍作改动， “交互 影响 ” 项就可以 根据 需求 显现 或隐藏。 1.2. 模型 扩展 说明 BHB 模型 提供了基本的 思路 ，但在运用中存在不少值得探讨的地方 。 例如 ，对配置 收益贡献 的理解、 基准 组合以外 资产的 处理、收益率计算方式的选择、 多期 交易 的 链接 、现金流变动 的影响 等 ， 由此演化出多个 扩展模型 。 举例而言 ，在 BHB 模型中，配置收益被定义为 实际投资组合与比较基准 相比， 在上涨资产中进行超配 带来的收益贡献。 这就 意味着， 私募基金 经理需要超配上涨的 资产 ，而低配下跌的资产， 才能 体现自己的配置 能力 。然而 在 一个 标的 普 跌的市场中， 私募基金 经理很难 有正向的配置收益。如果 我们 将 定义更改 为 ： 配置收益体现 了 对 超越基准的资产进行超 配 带来的收益贡献，那么 配置能力公式 就要做相应变形。 这两种 方法并没 有 严格 宽松 之分，前者在牛市中更为宽松，而后者在熊市中更为宽松。 实际 上， 1985 年 ， Brinson 和 Fachler 在 Measuring Non-US Equity Portfolio Performance 一文中 对配置收益的界定 正是 如此 ： 如果一个组别表现优于整体 基准 ， 那么这个组别 就 是好的 。 当配置收益 体现为对所有涨幅超过基准总收益的类别进行超配，无论其绝对涨幅是正是负 时， 配置收益的 公式 变更为 ： 敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 5/12 table_page 私募基金专题报告 AR = (, ,)(, ) 但注意公式最终计算出来的 AR 与非改进版的 AR 是一样的，只是每个 i 类品种对 AR 的贡献度会相应改变。 诸如 此类 处理 技术的 探讨 还有 很多 ， 限于 篇幅， 本文 不 做 展开。 庆幸 的是， 这些 处理技术的选择并不影响本文在模型适用性 方面 的探讨 。 2. 投资流程 视角下的 适用性 分析 如前 所述，本文 仅 探讨 狭义的配置与选择分析，即认为分析应紧扣 和 反映 真实 投资 思路 。这 意味着尽管我们 可以 就所有产品的持仓做 统一框架 的配置与选择分析， 正如 许多系统 目前展现 的那样，但这样的 分析结果 可能是具有误导性的 。尽管没有 必要 耗费 精力做到一事一议，但 配置 与 选择分析 的确需要 分门别类 ， 要 考虑 模型的适用性问题。 大体而言 ， 配置 与选择模型的 适用 性 主要 考虑 三个 维度：合适的基准、合适的策略、合适的频率。 2.1. 合适 的基准 从数学 公式看， 配置 与选择分析的 核心 是解答 “ 超额收益率 ” 因归何处的问题，因此在分析框架 中 ，投资组合对标 的业绩基准 是 整套 框架 的基础 构件， 无论选择收益 还是 配置收益都 需要配合 业绩 基准进行计算。 由于 业绩基准是计算配置收益和选择收益的基石， 业绩 基准的 表现 、成分 、以及成分的表现必须是可得 的 。 从经济 意义看， 业绩 比较基准 与 超额收益互成 补集 ， 似乎是 配置与 选择 分析 以外 的科目，对它随意 选择不影响配置与选择分析 计算 流程的 完成 度 。 但 实际 上，纵观投资组合总回报的组成，业绩比较基准 不仅 是 总回报 的 组成 部分， 而且在 不少 情况 下贡献了组合的绝大部分 回报。 这就 意味 着， 业绩 比较基准 这个 被动的回报实际反映了 私募 基金 经理 “配置和 选择 ”以外 的主动能力 ， 反映了 私募基金 经理的长期投资理念 。 因此 ，合适 的业绩比较基准 才 能 确保“ 围绕投资 进行分析”这一 原则。 由此 ， 配置 与选择 分析 更适合 “相对 收益 ”型 产品， 对 没有 业绩基准或 以 绝对收益为目标的产品 直接 分析没有意义 。 进一步 的，对于业绩基准难以 获得 的产品， 同样 需要修改研究方法。例如，假定分析一只 纯债 策略 的私募 基金， 基准表现 可以 选择中债 综合 指数收益率等 债券 基准指数 ， 在 基准成分上可以基于 债券 的信用或久期 做切分 。但 上述 分析 可能 是不合适的，原因是债券 私募 基金 经理的 投资 过程往往与 股票 的 “配置 +选择 ”操作 有很大不同，更多的是基于“ 个券基本面研究 +利率曲线走势 +信用利差走势 ” 的研判做出的选择 ， 而市场 上难以找到反应 曲线 变动 的 基准成分及其表现，因此 上述 情况 并不适用 本文 要探讨的配置和选择分析框架。对 债券 基金 归因的相关报告推荐 阅读我们 的 私募 债基归因 系列 。 根据生成 方式，可选的业绩基准分 为 ： 单 指数型 、合成 指数型、行业惯例型、策略指数型。 尽管 我们在表 1 中 标注了最常适用的产品类型，但 行业 惯例型、 策略 指数型实际在单 资产 和多资产组合中 具备 同样的适用性。 敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 6/12 table_page 私募基金专题报告 表 1： 业绩基准类型 基准 类型 表述 示例 产品适用 单 指数型 基准 =中证 500 指数 收益率 ； 基准 =X%*中证 800 指数 收益率 +（ 1-X%） *一年期银行定期存款利率（ 税后 ） ； 单 资产组合 合成 指数型 基准 =X%*沪深 300 指数 收益率 +（ 1-X%） *中债 综合指数收益率 ； 基准 =由 多 指数 合成的单一 财富 指数； 多 类别 资产 组合 行业 惯例型 基准 =某类 机构 /产品 过去 X年 对 各类资产的平均持有 情况 *各类 资产表现 ； 多 大类资产组合 策略指数 型 基准 =等权策略表现 ； 基准 =风险平价策略表现 ； 策略 增强型或绝对收益型 资料来源：华宝证券研究创新部 2.2. 合适的策略 我们 一直强调，私募基金 奉行 的是 “绝对 收益 ”的 投资理念，这 似乎 与 分析的 先决条件“相对 收益 ”格格不入。但是 经过近几年的 发展，私募基金 广 纳来自不同 机构 背景的 投研 人才 ，充分发展和 挖掘 个体在 细分领域上的优势，衍生了多样化的私募基金 策略 和产品 ，部分产品系列 或 产品的部分资产 在 配置 与选择 方法 论上具备 适用 性 。 举例而言 ： （ 1） 指数 增强 策略 市场 经历 急剧 深 幅的下跌或 运行 到历史一定 低 位 时 ， 不少市场 参与者 都会 预期 市场 将迎来一个稳步的复苏 、可以 考虑择机参与，指数增强产品 应运而生。可得 数据显示，私募基金从 2015 年 开始 逐步 发行 权益类指数 增强产品 ，而 2016 年 下半年以来， 发行进入小 高峰 。与公募指数增强策略相比，私募 指数 增强产品在跟踪误差等方面的要求更为宽泛，增强 手段 也更为灵活： 打新 、期货贴水、 T+0 交易、现货 Alpha、择时 模型 等都可 被 用作 增强收益来源。 私募 指数增强策略 是 典型适用配置与选择分析的产品， 抛开 资金方定制型产品，指数增强产品一方面体现了 私募 基金 经理对未来市场方向的判断，另一方面也比较容易通过分析 挖掘增强收益 中现货 Alpha 收益 的来源。 但 对于诸如以期货贴水等方式获取增强 收益 的指数增强产品而言，配置与选择分析意义不大。 （ 2） 市场中性 策略 市场 中性策略 是 典型的 以 绝对收益为目标的产品 ， 但是对其现货部分可以 适用 配置与选择分析。原因 是 ，市场中性策略 通常 选取 一篮子 股票现货， 以 对应的 股指 期货 进行 对冲， 以期 获取现货 头寸 Alpha 收益 。 在 这个过程中， 现货部分 实际就是在运作指数增强策略，因此可 就 该 部分适用配置与选择分析。 主要 的挑战是，目前私募主流市场中性产品都是多策略混合运作的，比如 沪深 300 增强策略和中证 500 增强 策略混合运作 ， 这就会 涉及 以 指数外 标的增强指数的情形，可以 借助分层分析框架 做 模糊 梳理 。 （ 3） 宏观 对冲策略 宏观对冲 策略采取多资产运作 的 方式， 通过 资产的多空方向表达自己的宏观研判 ， 自上敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 7/12 table_page 私募基金专题报告 而下可以分为多个资产层级 ， 对其配置 和 选择的分析 需要 结合具体层级考虑 。 第一层级打包了股票 、债券、商品等大类资产， 其 分析缺乏 直接 可对标的基准 ，但 从 行业惯例和策略指数角度出发， 自主构造 型基准 的 方法 值得 探索 。 例如，以上述 三类 资产 为 基础，设计 权重 生成明确的 量化 资产配置策略 （如 风险平价策略 、固定 权重策略等） ， 以该 策略业绩为 基准，计算 实际 投资组合对标量化资产 配置 策略的配置收益和选择收益。 第二层级 是对各 大类 资产下 确定分类 条件以后 进行 的分析， 其 分析 有 直接可对标的基准。例如 ， 股票 类 资产常用对标基准有沪深 300、 中证 500 等 ， 看待 其相对基准的超额收益 来源时 可 从行业超配、 地域 超 配 等 角度 探讨。 第三层级 是对具体投资标的的分析， 同样 适用配置和选择 分析 框架，但需要 指出 此时 计算 的 选择收益实际是针对该标的自身的择时操作 带来 的 ，是 对 投资时机 的选择。 除了宏观 对冲策略以外， 实操 中 ， 私募 基金将 绝大部分资金投资 于某类 资产，但 合同 往往也给 其他 类别资产 留出配置 空间。 由此 ， 对这类私募 基金测算 配置 和选择收益 同样 存在 层级 的选择问题： 理论上既 可以对大类资产 的 配置和选择综合分析，又可以对各大类资产 下分细类 进行 综合分析。 图 1：宏观 对冲 资产 层级 资料来源：华宝证券研究创新部 2.3. 合适的频率 经典 Brinson 框架是单期 归因 的视角， 若 直接 应用于 多期情境相当于假定基金经理 采取的是买入并持有策略， 这与 实际 业务 分析需求显然是不匹配的。 严格 的 方案应该 是 调整简单算术法 下的单期归因模型，使之可以 链接加总 成为多期归因的结论。但 其中 隐含的一个假设是交易 频次 与归因频次是契合的 ， 即 拿到 的 持仓 信息正好是历次 交易的 信息 ， 但这与 目前 实务 中 的数据可得性是矛盾的。 由此 ，目前 基于 可 得 数据做的配置与选择归因 实际 是介于上述 严格 和宽松 之间的折中方案。即 ：假定 可得持仓数据即 为交易 数据， 忽略 持仓数据之外的 交易 信息 。 在时间 累积的影响下，这难免导致基于持仓数据计算的 归因 绩效 不等于 产品实际的投资收益，但这种不 等价实际上是由基于 持仓 数据计算的投资收益不等价于产品实际投资收益 引起 的 ， 与投资收益拆解为配置 与 选择收益的方法论无关。 当 产品调仓频率 与 分析频率接近，或 低于 分析频率时，上述误差相对较小。 敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 8/12 table_page 私募基金专题报告 3. 配置 与选择 分析 应用示例 无论 是 针对 哪个资产层级的分析， 或 针对哪个维度切割的分析，基本的分析框架是通用的。我们 以 某 私募 资产管理产品为例， 探讨 配置和选择 分析 对于产品评价的意义。 假定 该产品 投资策略 为 对标 单一 基准 中证 500 的指数增强策略 （注意 ： 仅仅 是假定） ，分析 该产品 2016 年 3 月 的投资业绩情况 。 可 依据以下 思路进行： STEP1： 对比 产品 净值 与基准业绩 历史 走势， 测算 超额收益 情况。 如 下图所示，该产品在观察期间 的 累计收益率为 3.16%，业绩 比较基准的 累计 收益率为12.46%，产品 相对 业绩基准 录得 超额收益 为 -9.30%，即产品 明显跑输 基准 。 无论 跑赢 还是跑输，我们在前文中已经提到指数增强产品常用的增强 方法 有 打新 、期货贴水、 T+0 交易、现货 Alpha、择时 模型 、 其他资产配置 等 ， 我们 可将其分为两大类 ： 一是现货 Alpha、 T+0 交易 、打新， 本质 上这些都可以纳入广义现货 Alpha 的 范畴，是通过投资组合中现货收益超越基准收益获得指数增强效果的。 另一类 是期货贴水、择时模型 、 其他 资产 配置等 ， 本质上这些 都 是通过 投资 组合现货与其他资产 的 混合配置 实现 增强效果的，其中择时模型可以看做 投资 组合现货与空仓 这个 特殊资产 或 现金资产 的 组合。 指数增强 来源非此即彼，我们可以通过 测算广义 现货 Alpha 的 情况， 推测 指数增强（ 不一定 为正向增强） 的 方法类型 。 图 2：某 私募资管产品 历史 净值 资料来源：华宝证券研究创新部 STEP2： 测算 广义现货 Alpha， 推测 增强 收益 手段 如 下图所示，该产品 现货部分 在观察期间 的 累计收益率为 10.17%，业绩 比较基准的 累计收益率为 12.46%，产品 相对 业绩基准 录得 超额收益 为 -2.30%。 现货 Alpha 收益略 呈负值 ，表明基金 经理在 现货 选择 和组合 能力上略 微 跑输基准指数 ，但 这种 劣势并不明显。产品 整体 较业绩基准 超额 收益为负的主要原因还是在于 资产 配置上的问题 ， 其中 的原因 复杂 多样，可能是因为产品刚成立仓位未来得及建立 导致错失 行情，也可能是基金经理 择时 模型 屡屡 误判 ，或者 是 产品 配置其他的资产表现不佳拖累业绩 等等 ，可以结合持仓信息做进一步分析 。 敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 9/12 table_page 私募基金专题报告 按照 此前的分析，我们完全可以在资产配置层面做配置与 选择 分析的展开，但是 我们 假定该基金经理宣称 指数 增强的主要 方式 是现货 Alpha， 进行接下来的分析 ，这是 因为现货Alpha 既 是指数增强的主流方式之一，同时也是我们评价 股票策略基金 经理 的 重要维度 。 图 3：某 私募资管产品 现货虚拟 净值 资料来源：华宝证券研究创新部 STEP3： 拆解 超额收益 ： 配置与选择 前述 分析显示产品现货相对基准的超额收益 略 呈 负 值，我们需要挖掘负值背后的原因 ，假 设 我们选择从行业角度挖掘理由，那么 我们 的问题就转 化 为： 是 对行业的配置 跟不上基准还是对行业内个股的选择跟不上 基准 ？ 拆解 现货虚拟 净值 的超额收益走势 ， 观察期内 产品 现货的 累计 配置收益为 -0.13%，累计选择收益为 -2.25%。 结果显示驱动 该产品现货 部分 出现负向超额收益 的 因素主要是 选择 收益， 这 表明基金经理搭建的 选股 框架可能是有 瑕疵 的， 或者 以 基准 外标的增厚基准内标的的策略失效， 无法真正 选出 跑赢 基准中 行业指数的 标的 。而 在 配置收益上， 现货 配置收益基本 打平 ，这表明 私募基金经理并没有从主动的 行业 配置中获得增值， 也 可能是 私募 基金经理 选择 行业中性，并未在这部分添加主动能力。 现货 在观察期内持续处于负向 的 配置和选择收益 ，私募 基金经理 主动 行为并未带来理想的增 值效果。 敬请参阅报告结尾处免责 声 明 华宝证券 10/12 table_page 私募基金专题报告 图 4：现货虚拟 净值的配置与选择收益 资料来源：华宝证券研究创新部 STEP4： 贡献 度 排序 ，厘清优势 与劣势领域 既然 现货累计选择收益出现 不及 基准的情况， 私募 基金投资者希望 进一步 了解的是这种“ 不及 ” 主要发生在 哪个 板块，这也是了解私募基金 投研 短板的有效方式。按照 此前 的行业分类假设，我们统计了 该 产品在各个 行业 上的 选择 收益，结果显示如下： 本 案例中，我们更关注 什么 板块拖累了 现货 选择收益，结果显示 产品 在 汽车 板块 上 的选择收益最差， 区间 累计选股收益为 -2.25%。其中 的原因也可能是比较多样 的 ，例如可能是由于 私募基金 经理构建 了并不 适用于 汽车 板块的选股模型或以大一统的模型替代个性化的 选股方案，也可能是由于 汽车 板块在区间内 由于 事件驱动等因素出现了明显了板块分化行情，而模型 并未及时 捕捉 到这种因素。 除了 汽车板块以外，通信、机械设备、交通运输、公用事业等板块的 选股 收益 也 为 负 值 。另外 ， 该产品在多数板块上的选股收益都比较差，仅在 医药 生物 等 少数板块上有正向的选股收益，这 表明 选股收益不佳更可能来自 选股 模型 而非 行情分化的因素。 如果 遇到配 置收益值得 深挖 的案例，也可做 类似 的 统计 。 图 5：类别 资产贡献度排序 （部分 ） 资料来源：华宝证券研究创新部