“固收+”基金在赎回潮中的调仓行为

摘要：近年来，债券基金在面临赎回潮时调整仓位，导致不同债券品种间出现了一定的风险传导效应。本文以基金净值及9类资产指数的表现为基础数据，通过二次规划法测算了最近3次赎回潮中“固收+”基金各类资产的仓位，并通过向量自回归（VAR）分析各类资产仓位的关系，进而研究“固收+”基金的调仓行为规律。研究发现，“固

收+”基金的调仓行为具有时变性，在2022年赎回潮中的主动调仓行为最为明显；从基金类型来看，混合债券型二级基金的调仓行为与赎回关系较为密切。

关键词：“固收+”基金 赎回潮 风险传导 调仓行为

研究背景与文献综述

近年来，债券市场多次出现跨券种的风险传导，主要路径是利率债价格出现阶段性下跌，随后持有人大规模赎回相关基金，即出现赎回潮，基金进而抛售其他券种并导致被抛售券种价格下跌。基金面临赎回潮是这种风险传导的重要环节，基金的调仓行为也十分关键。具体来看，如果基金在赎回期间主动减持某类券种，可能对市场的恐慌情绪起到推波助澜的作用；如果基金被动加仓（基金在规模下降时不减持）或主动加仓某类券种，则可能起到平抑风险的效果。

学界关于基金调仓行为的深入讨论较少。李晴晴（2013）研究了混合型基金与股债市场的相关性，但没有讨论具体券种间的仓位轮动关系。郑琳琳（2023）用不同方法对“固收+”基金的仓位进行测算，发现二次规划法测算效果最好。对于基金仓位的时间序列关系如何反映基金的调仓行为，在已有研究中尚属空白。为研究基金调仓行为对跨券种风险传导的影响，本文聚焦基金抛售资产的三种情景并提出如下假设：

H1：在利率债价格下跌引发赎回潮时，基金对利率债减仓后继续对其他资产减仓；在赎回潮结束时，基金对利率债加仓后继续对其他资产加仓。

H2：在赎回潮期间，持有人赎回基金导致“类货币”资产减少，其他资产仓位被动提高，基金为控制风险会主动降低其他资产仓位，造成其他资产仓位出现波动。

H3：在赎回潮期间，基金受情绪影响对某类资产持续减仓或加仓。

下文将聚焦“固收+”基金在赎回潮中的调仓行为，研究其特点和影响。研究对象为混合债券型一级基金（以下简称“一级债基”）、混合债券型二级基金（以下简称“二级债基”）、偏债混合型基金（以下简称“偏债混合”）这三类“固收+”基金。具体方法是观察“固收+”基金不同资产间的仓位关系是否符合本文提出的假设，进而解析基金调仓行为在跨券种风险传导中的作用，以期为投资者和监管层提供一定的参考。

研究数据及方法

（一）数据选择

本文选取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日这3个时段作为数据统计期，在这些时段，中国基金报-上海证券-开放式主动管理债券型基金指数均出现了0.3%以上的回撤。基于郑琳琳（2023）的研究成果，本文采用二次规划法对“固收+”基金的仓位进行测算。因二次规划法测算仓位需要滚动30个交易日，故仓位样本数据晚于样本起始数据30个交易日。

基金样本方面，赎回潮对封闭式基金的影响较小，对定期开放式基金的影响取决于开放时间，情况较为复杂，因此本文选取开放式基金作为研究样本。同时，在分析时仅考虑在各时段开始前已经存在净值数据的基金，排除时段内新发行基金，以避免新基金成立初期数据对分析结果产生偏差。经统计，各时段样本数量如表1所示。

（二）使用二次规划法测算基金仓位

二次规划法以基金仓位的上下限作为约束条件，最小化每只基金在滚动时间窗口内（一般取30个交易日）回归的均方误差（MSE）。最小化MSE的问题可转化为求解以下二次规划问题的标准形式：

min xTPx+qTx

s.t.Gx≤h

其中，x是单只“固收+”基金持有各类资产的仓位序列，有待求解。P是各类资产每日收益率构成的矩阵和自身的点积。q是各类资产每日收益率构成的矩阵和该基金每日收益率序列的点积。G是单位阵，即各类资产仓位的线性约束矩阵，直接限制了每类资产的仓位。h是基金各类资产仓位及总仓位的上下限序列。

在资产类别选择上，由于普通债券资产在久期、信用等方面的维度较多，穷尽所有品种、评级、期限会较为复杂，本文将债券资产简化为5类利率债资产（分别以1-3年、3-5年、5-7年、7-10年、10年以上中债国债总指数的财富指数表征），以及2类信用债资产（分别以中债1-3年高信用等级债券财富指数、中债1-3年企业债AA指数的财富指数表征）；可转债和股票资产分别以中证转债指数、万得全A指数表征。以上述9类资产对应指数的日收益率作为二次规划法测算仓位的数据。通常，短久期纯债资产波动率较低，本文将其视为“类货币”仓位，未纳入仓位测算。在赎回潮中，基金往往抛售“类货币”资产以应对赎回，并导致非“类货币”资产仓位变化。本文主要研究非“类货币”资产的仓位。

笔者根据监管政策的仓位要求，设置二次规划法的仓位约束条件。因计算的仓位不含存单等“类货币”资产，总仓位上限设定为130%，略低于合规上限（140%）；对于一级债基、二级债基，监管政策要求债券资产占比大于80%，债券资产合计下限约束设定为70%；对于偏债混合，监管政策要求债券资产占比大于60%，债券资产合计下限约束设定为50%。

在使用二次规划法测算每只基金的仓位后，将基金按一级债基、二级债基、偏债混合这3个类别分组，计算每组基金持有各类资产的平均仓位，然后对不同时段、不同基金类型各类资产平均仓位之间的关系进行建模。

（三）通过向量自回归分析基金仓位之间的关系

在分析基金仓位之间的关系时，笔者选用向量自回归（VAR）模型。VAR是一种多变量时间序列分析工具，能够揭示多个变量间的动态相互作用及其随时间的演变。而基金的仓位变化往往是多种资产相互作用的结果，而非单一资产独立变化的结果。因此，笔者采用VAR模型研究基金不同资产仓位之间的时间序列关系，以归纳其行为逻辑，并验证基金行为的三个假设。

由于篇幅所限，本文主要聚焦中债10年以上国债总指数的财富指数（记作Treasury）、中债1-3年企业债AA指数的财富指数（记作Credit）、中证转债指数（记作CB）这3个代表性指数表征的资产仓位，以及“类货币”资产以外的总仓位（记作Total）。

笔者通过单位根（ADF）检验判断时间序列是否平稳，不平稳则进行差分处理，直至平稳为止，并根据赤池信息原则（AIC）在VAR模型的拟合优度和模型的复杂度之间寻求平衡，确认每个变量滞后的阶数（滞后1期记作L1，以此类推），建立分时段、分基金类型的VAR模型。通过VAR模型得到不同资产仓位及其滞后项之间的相关性结果，以验证对基金行为的假设：

H1：如果利率债调仓方向的滞后项与其他资产调仓方向存在显著正相关性，则表明基金先调整利率债仓位，随后调整其他资产仓位。

H2：如果某类资产调仓方向存在滞后1期至若干期显著负向的自相关，则表明基金在赎回潮期间先被动加仓，随后主动减仓。

H3：如果某类资产调仓方向存在滞后1期至若干期显著正向的自相关，则表明基金在赎回潮中受情绪影响，持续减仓或加仓某类资产。

实证研究及结果

（一）使用二次规划法测算仓位

第一步，对样本范围内的每只基金通过二次规划法测算仓位，据此计算各时段、各类型基金持有9类资产的平均仓位。

第二步，为验证测算仓位的准确性，选取基金季报中披露的可转债、股票仓位与计算结果进行比较。由于大多数可转债价格受到正股较为显著的影响，与股票的收益、波动特征类似，因此将可转债和股票的仓位合并计算。如图1所示，测算出的可转债和股票的合计仓位与基金实际披露仓位正相关，且存在部分完全吻合的样本（在虚线上），其他样本偏离幅度有限。

（二）仓位的VAR分析

对各时段、各类型基金的仓位进行ADF检验，检验结果相同，即仓位数据本身不平稳，但经过一次差分后平稳。因此，下文的仓位变量皆经过一次差分处理，用以代表各类资产每日的加仓或减仓情况。

1.时段1：2022年9月5日—2023年1月7日

对于一级债基，根据AIC准则，各变量的滞后阶数取0，不存在假设中的情况，可认为与赎回相关的主动调仓行为不明显。

二级债基仓位之间的关系如表2所示。根据AIC准则，各变量的滞后阶数取1。由第一行可知，T-1日利率债的调仓方向与信用债和总仓位的调仓方向显著正相关，验证假设H1，即基金先对利率债调仓，再对其他资产调仓。由第三、第四行可知，可转债和总仓位的调仓方向与T-1日的调仓方向显著正相关，验证假设H3，即二级债基受情绪影响持续调仓。

偏债混合基金仓位之间的关系如表3所示。根据AIC准则，各变量的滞后阶数取1。由第一行可知，利率债T-1日的调仓方向与总仓位的调仓方向显著正相关，验证假设H1；利率债的调仓方向与其T-1日显著负相关，验证假设H2，即赎回导致基金对利率债先被动加仓、后主动减仓。由第三行可知，可转债调仓方向与T-1日的调仓方向显著正相关，验证假设H3，即受情绪影响基金持续对可转债调仓。

2.时段2：2023年8月1日—2023年12月1日

一级债基仓位之间的关系如表4所示。根据AIC准则，各变量的滞后阶数取1。由第二行可知，信用债调仓方向与T-1日显著负相关，验证假设H2，即赎回导致基金对信用债先被动加仓、后主动减仓。由第四行可知，总仓位调仓方向与T-1日显著正相关，验证假设H3，即一级债基受情绪影响持续调仓。

对于二级债基，根据AIC准则，各变量的滞后阶数取0，不存在假设中的情况，可认为与赎回相关的主动调仓行为不明显。

对于偏债混合基金，根据AIC准则，各变量的滞后阶数取12，但没有显著的结果，不存在假设中的情况，可认为与赎回相关的主动调仓行为不明显。

3.时段3：2024年6月1日—2024年9月3日

对于一级债基，根据AIC准则，各变量的滞后阶数取11，但没有显著的结果，不存在假设中的情况，可认为与赎回相关的主动调仓行为不明显。

二级债基仓位之间的关系如表5所示，根据AIC准则，各变量的滞后阶数取11。由第一列可知，利率债的调仓方向与T-1、T-2、T-4日显著负相关，验证假设H2，即赎回导致基金对利率债先被动加仓、后主动减仓。

偏债混合基金仓位之间的关系较为复杂，受篇幅限制略去VAR模型结果表格。根据AIC准则，各变量滞后的阶数取11。利率债的调仓方向与T-1至T-4日的调仓方向显著负相关，验证假设H2，即赎回引发基金对利率债先被动加仓、后主动减仓。

4.小结

在任一时段内，当某类型基金对某类资产的调仓行为符合假设H1、H2或H3时，本文将这一结果记为一组反映基金赎回相关主动调仓行为的“有效结果”。从时段的角度看，在时段1各类型基金调仓行为产生的有效结果最多，共有7组。从基金类型的角度看，二级债基调仓行为产生的有效结果最多，共有5组；偏债混合的有效结果数量居第二，共有4组；一级债基的有效结果最少，共有2组。

调仓动机分析

为更好地验证基金调仓行为的合理性，本文对赎回潮期间基金主动调仓行为进一步做实证研究，以分析基金行为的动机。

（一）基金调仓行为时变性实证分析

根据上文结果，初步认为各时段基金都有先被动加仓、后主动减仓的行为，符合假设H2。从各时段之间的比较可以看出，2022年赎回潮期间基金主动调仓更明显，体现为基金存在两种并存的行为模式：一是先减持利率债，再减持其他资产，符合假设H1；二是基金对可转债连续减持，符合假设H3。

如果基金存在上述行为，市场数据应显示出与可转债相比，利率债提前放量下跌。表6的统计数据印证了这一现象的存在，即利率债先于可转债出现累计跌幅达到峰值且成交额高于上一周的情况。

（二）对不同“固收+”基金调仓行为差异的实证分析

对不同类型“固收+”基金调仓行为进行分析，初步结论是各类型基金都有先被动加仓、后主动减仓的行为，符合假设H2。从不同类型基金比较可以看出，二级债基较容易受赎回影响主动调仓，并体现为两种行为模式：一是二级债基先减持利率债，再减持其他资产，符合假设H1；二是二级债基对可转债、总仓位连续减持，符合假设H3。

这一现象背后的原因，可能是在赎回潮期间基金净值容易产生回撤，而二级债基面临的回撤压力更大。如图2所示，统计2023年中报至2024年中报的情况可以发现，相比其他两类“固收+”基金，二级债基在单季度回撤超过1%后，下一季度会出现较大的规模下降风险（图中圆圈内的样本点）。因此，二级债基有动力通过主动调仓来控制回撤，避免因此拖累基金规模。

总结和展望

综上，“固收+”基金在不同时段有不同的调仓行为，具有时变性。在2022年债市赎回潮中，与赎回相关的主动调仓行为更明显。在3类“固收+”基金中，二级债基调仓行为与赎回的关系最为密切，原因在于二级债基净值回撤拖累基金规模的风险相对较大。

在投资方面，鉴于二级债基各类资产的仓位变化与赎回关系相对密切，建议可转债等资产的投资者紧密跟踪二级债基调仓行为和仓位水平，当二级债基仓位偏高时应警惕抛盘压力，而当仓位偏低时应把握超跌反弹机会。

此外，由于一级债基较少发生与基金赎回相关的主动减仓行为，不易引发资产间风险传导，建议监管部门在发行审核等环节适当鼓励一级债基的发展。