【华泰金工林晓明团队】景顺长城中证500增强投资价值分析

原标题：【华泰金工林晓明团队】景顺长城中证500增强投资价值分析 来源：华泰金融工程

林晓明     S0570516010001                  研究员 

                SFC No. BPY421

李子钰     S0570519110003                  研究员

何康         S0570520080004                  研究员

王晨宇     S0570119110038                  联系人

报告发布时间：2021年5月11日

本文从全方位视角对景顺长城中证500增强基金进行分析

指数增强基金是兼具被动投资稳健性与主动Alpha收益的产品。目前市场上主流的指数增强基金是沪深300增强基金和中证500增强基金，两类基金2015年以来的超额收益中位数都为正。本文以景顺长城中证500增强基金（006682.OF）为例，分析基金的跟踪标的和投资方法，并从产品的收益风险特征、Barra多因子模型、Brinson归因模型与打新收益测算模型等多个视角，对产品的净值和持仓特征进行全面分析。

中证500指数增强：Beta收益打底，多种Alpha策略增强超额收益

从Beta的层面来看，当前中证500指数具有以下特征：（1）中小市值为主，行业分布均衡，主要行业既包含技术创新行业（医药、电子），又包含顺周期行业（基础化工）；（2）基期以来收益表现较好，今年跑赢主流宽基指数；（3）PE_TTM和PB_LF分位数处于低位，估值提升空间较大；（4）指数盈利成长弹性大，当前处于较高水平；（5）偏股型基金持仓中证500成分股比率处于历史低位，未来增量资金可期。从Alpha的层面来看，景顺长城中证500增强采用超额收益模型、风险模型、交易成本模型，以基本面为核心精准选股以获取稳定超额收益，同时可辅以打新等另类策略增强收益。

收益风险特征：表现稳步提升，2021年以来优势明显

2019年成立以来，景顺长城中证500增强表现稳步提升，超额收益由负转正。2021年初至今，产品的年化收益率处在同类产品前10%的水平；在相对基准日胜率上，产品达到同类前5%的水平；在风险端，产品回撤控制处于前10%左右。此外，产品的夏普比率、Calmar比率和信息比率均较为理想。从2021年至今的表现来看，景顺长城中证500指数增强基金作为没有明显短板的全方位型选手，为投资者提供了较为优质的Alpha。

Barra风格因子分析：风格暴露控制理想，倾向动量、盈利风格

从整体风格偏移上看，景顺长城中证500增强大部分因子偏离控制在±0.5以内，且方向性较为稳定。从具体偏离值上看，基金在盈利、动量、非线性市值等风格上有长期较高的正向暴露，对盈利能力强、被市场认可的中市值个股有较明显的偏好；同时，基金倾向于低配市值、残差波动率因子。此外，在不同的时间节点，基金在部分风格因子上会进行适当调整，如2020年市场上行阶段，组合切换为高配Beta因子和流动性因子，对市场的趋势变化体现出一定的适应性。

Brinson模型归因：选股效应持续贡献超额收益。打新参与度高

从打新入围率上看，景顺长城基金管理公司的询价表现整体优于平均水平。景顺长城中证500指数增强在实际打新中获得的预估收益增厚明显高于同区间的平均水平。截至2021年一季度，基金规模为2.5亿元，能够兼顾大部分新股的顶格申购以及较高的打新效率，处于较为理想的规模区间。

风险提示：本报告对历史数据进行梳理总结，历史结果不能简单预测未来，规律存在失效风险，投资需谨慎。基金过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其它基金业绩并不构成对基金未来业绩表现的保证。

指数增强基金以特定指数作为跟踪基准，以指数成份股作为主要投资标的，同时通过选股、个股权重调整、仓位控制以及其他多途径的收益增强方式，在一定跟踪误差水平的约束下，最大化相对基准的超额收益。根据证监会对基金的投资产品的规定，指数增强基金80%仓位以上须按照投资方向确定的基准指数进行配置，剩余20%的仓位可以进行主动管理以期增强收益。

从定义上看，指数增强基金是兼具主动与被动投资属性的主动型投资产品，在指数Beta收益的基础上，通过较为灵活的方式获取更高的Alpha收益。也因此，相比纯粹的被动指数型基金，指数增强基金拥有更强的收益潜力和上限；而对比普通主动型产品，其透明度和可控性更胜一筹。此外，由于拥有明确的指数基准，指数增强型基金拥有较为清晰的定位与较强的可评估性，凸显出优秀的资产配置属性。

指数增强基金分布：以沪深300和中证500为基准的产品居多

根据Wind的指数增强分类标签统计，截至2021年一季度，国内市场共有99只指数增强型基金，总规模约为913亿元。从基准指数的划分来看，跟踪沪深300和中证500指数的指数增强型基金在产品数量上占据主要比重，是当前指数增强产品中的主流。其中，以沪深300为基准的产品共计37只，总规模约为417亿元；跟踪中证500的指数增强产品共计36只，总规模约为184亿元。从市场分布来看，以沪深300和中证500为基准的指数增强型基金值得重点关注。

指数增强基金：2021年（截至4月30日）超额收益稳定，今年以来跑赢普通股票型和偏股混合型基金

我们分析两类主流指数增强基金（沪深300增强和中证500增强）的超额收益情况。如下表所示，2015年以来，沪深300增强基金和中证500增强基金的超额收益中位数都为正，说明整体来看公募指数增强基金具有获取超额收益的能力。

在2019年和2020年的“抱团”行情中，公募主动权益类基金业绩优秀，跑赢了公募指数增强基金。2021年春节后市场大幅震荡，前期抱团严重的股票出现较大幅度回撤，此时公募指数增强基金展现出了其在震荡市中优势。由下图可知，Wind增强指数型基金指数在春节后的回撤幅度明显小于Wind普通股票型基金指数和Wind偏股混合型基金指数，2021年（截至4月30日）Wind增强指数型基金指数收益表现最好。

今年以来，在主流宽基指数中，中证500跑赢了沪深300和中证1000。中证500增强基金在获取中证500指数Beta收益的基础上，通过多种收益增强方法力争获取Alpha收益，是当下值得关注的投资标的。本文将从Beta层面和Alpha层面分析中证500指数增强基金的投资价值。

中证500指数由全部A股中剔除沪深300指数成份股及总市值排名前300名的股票后，总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。我们将从多个角度分析中证500指数的特征。

成分股特征：中证500以中小市值为主，行业分布均衡

从市值分布的情况来看沪深300包括了众多一线龙头，市值较大。而中证500成分股以中小市值为主，平均市值为233亿元（2021年4月30日）。相对于市值更小的中证1000成分股，中证500成分股大部分已度过了初期成长期，处于相对稳定成长的阶段，形成了较成熟的公司治理架构，拥有优秀的产业运营经验，在其所处细分行业形成了一定程度的规模效应。

从行业分布上来看，中证500的主要行业分别为医药、基础化工、电力设备及新能源、电子等行业，对应技术创新和需求转型升级的投资方向，又包含顺周期行业，中长期具有较高投资价值。此外，中证500相对沪深300行业分布更均衡，单个行业最大权重在10%左右，有利于分散风险。

业绩表现：中证500基期以来收益表现较好，今年以来跑赢主流宽基指数

我们将中证500与另外两个主流宽基指数沪深300和中证1000进行对比。自基期以来，中证500全收益指数年化收益率为13.00%，过去5年的收益表现介于沪深300和中证1000之间。2021年以来中证500全收益指数表现最好。

估值：中证500估值指标分位数处于历史低位，未来估值提升空间较大

从估值来看，当前中证500的PE_TTM和PB_LF高于沪深300，但中证500的PE_TTM和PB_LF分位数已长期低于沪深300，未来估值提升空间较大。

盈利成长：中证500盈利成长弹性大，当前（2021Q1）处于较高水平

我们从单季度归母净利润同比和ROE同比衡量指数的盈利成长水平，中证500相比沪深300的盈利成长弹性更大，且当前处于较高水平，使得中证500股价有较强的盈利支撑。

公募基金持仓：偏股型基金持仓中证500成分股比率处于历史低位，未来增量资金可期

从资金面上来看，中证500在过去几年涨幅不及沪深300的原因之一是公募基金的偏好差异。我们计算偏股型基金（普通股票型和偏股混合型）持仓中证500和沪深300成分股占股票资产净值的比率，可见最近几年公募偏股型基金集中抱团沪深300成分股，从而推动沪深300价格加速上行。但由于抱团的不断强化，公募偏股型基金对于沪深300成分股持仓比例已达历史高点，未来进一步增持空间有限，而从春节后行情来看机构抱团很可能已经开始瓦解。公募偏股型基金对于中证500的持仓比例现在处于历史低点，未来增量资金可期。

指数增强方法包括仓位控制、行业轮动与选股等方面。基金仓位控制基于投资人对市场环境进行判断并进行择时，行业轮动源于对不同行业的分析，选股则基于对个股质地的甄选；三种方法分别对应了资产配置的宏观、中观和微观三种视角。

从实践方式上看，指数增强策略一般分为主观型和量化型。主观型策略一般采用主观逻辑和相对灵活的策略进行组合优化，看重公司价值、基本面以及预期等因素；而量化型策略则立足于量化数据和统计规律，通过相对稳定的规则或模型对投资进行决策，多因子模型是目前量化产品的典型方法，也是量化选股方法中理论体系最完善的模型之一。

主观策略对决策者的长期投资分析能力和决策稳健性要求较高，策略在拥有较大潜力的同时也具有一定的不确定性；相比之下，量化策略依托科学的数理模型，降低了个人的不确定性因素，具有相对更强的稳定性。

由于决策机制上的差异，主观投资和量化投资经常分立而为；但与此同时，一些应用其他有价证券、衍生品以及市场机制的另类策略，可以并行地实现策略的收益增强。典型的方式包括参与打新、获取股指期货基差收益、交易可转债受益于注册制科创板与创业板的充分利好，2021年以来以及期权、收益凭证等其他衍生品以获得超额收益。

主流量化选股策略：多因子模型

量化选股模型的主流是多因子模型，量化多因子选股模型的长处在于科学跟踪误差控制，而主动方法选股方式下跟踪误差难以定量感知，容易造成比较大的波动。

使用多因子模型进行量化选股的流程包含：

收益预测。通过各种数据来源构建alpha因子（alpha因子是指对于未来股票收益具有显著且稳定预测能力的因子）。单个alpha 因子提供了全市场股票一个维度的评分，投资经理通常会根据不同alpha 因子的收益预测能力，对多个alpha因子进行加权，得到一个最终的合成评分，以此为基础构建组合。

风险控制和组合优化。这部分使用的因子通常称为风险因子，这类因子的特征是能够对于未来股票的风险有显著且稳定的预测能力。此外，组合通常还有持仓最大权重、换手率、波动率、相对基准的跟踪误差、最大回撤等诸多限制条件。最简单直观的风险控制手段是行业中性和市值中性，因为行业、市值是最显著的风险因子，股票的收益波动很大程度来自行业端和市值端。实际中运用的风险模型可能更为复杂精细，但它们的目的都是使组合运行在产品的约束框架内。

景顺长城量化选股模型主要采用超额收益模型、风险模型、交易成本模型三大类量化模型分别用以评估资产定价、控制风险和优化交易。三大模型协同运作，以基本面为核心精准选股以获取稳定超额收益。

部分另类指数增强策略概览

打新策略

A股市场的IPO长期存在较高的溢价，因此打新策略对基金组合提供了相对稳定的收益来

源；而近两年以来，伴随着“注册制试点”的科创板开板以及创业板注册制的推行，板块内新股上市的审批效率显著提升，2020年以来A股一级市场活跃度明显提升，IPO总募资规模创下近十年的新高。

受益于注册制科创板与创业板的充分利好，2021年以来A股市场的IPO活跃度持续，其中创业板的IPO热度较为突出；截至4月30日，2021年的创业板IPO数量与融资总规模双双超越2020年的全年水平。

股指期货基差策略

股指期货是以市场指数净值为标的的期货合约，目前国内可交易的股指期货包括上证50指数期货（IH）、沪深300期指数货（IF）和中证500指数期货（IC）。股指期货的价格在合约临近交割时向指数现货收敛；但由于A股市场做空工具的稀缺，股指期货的空头需求较大，国内的股指期货长时间存在较明显的贴水，其中在IC合约尤为明显。

因此，对于指数增强策略，购入处于贴水状态的对应股指期货合约既能够实现对指数的跟踪，同时又能随着合约临近到期而获得基差修复的收益；另一方面，由于股指期货的保证金制度，投资股指期货可以利用杠杆降低资金占用率，结余的资金可以通过现金管理工具进一步增厚收益。

值得注意的是，投资股指期货对基金组合存在仓位的限制。根据证监会发布的《证券投资基金参与股指期货交易指引》文件，“证券公司集合资产管理计划在任一时点，持有的卖出股指期货合约价值总额不超过集合资产管理计划持有的权益类证券总市值的20%，持有的买入股指期货合约价值总额不超过集合资产管理计划资产净值的10%。”因此，指数增强基金可以买入净资产10%以下的期货合约，以此达到收益增强的效果。

可转债交易策略

可转债是含修正、回售、转股、赎回及债券为一体的混合衍生品。传统的可转债套利策略中，最简单的一种是可转债静态套利策略，主要方法是寻找价格被低估的可转债，衡量标准是可转债的价格低于其转换价值，即转股溢价率为负，具体策略：一是投资者买入一定数量的可转债并实施转股，然后在下个交易日将转换的股票卖出以从两者的差价中获取利润，卖出的股票数量与可转债的转换比率相匹配，该策略不需要调整股票头寸。二是投资者当天买入转债并实施转股，同时融券卖空正股，并在下个交易日将转股后的股票用于还券。由于我国股票是T+1交易机制，当天转换的股票只有在下一个交易日才能够卖出。在融资融券制度推出之前，可转债套利者需承受当日股价波动的风险，而融券卖空规避了当日股票价格波动的风险。对于非转股期的可转债来说，投资者通过买入可转债，申请转股，同时融券卖空股票，等到转股期后将转换的股票用于还券。这里需要考虑可转债的持有成本和融券的利息成本等，如果融券的资金成本过高，则该策略的实际应用效果可能比理论的效果要差。

基金基本信息

基金的基本信息如下：

基金费用信息

基金的费用信息如下：

收益风险特征：表现稳步提升，2020年以来优势明显

我们首先展示景顺长城中证500指数增强基金的历史业绩表现，从收益、风险、基准跟踪等多个维度进行统计，并与基准指数和同类可比基金进行横向比较，以展示基金的绝对水平与相对定位；我们以基金成立的2019年3月25日作为起始统计点，包含近两个年度区间；基金业绩选用复权单位净值。

从历史净值走势来看，景顺长城中证500指数增强自2020年7月以来持续跑赢基准指数，超额收益呈现持续扩大的趋势；从相对走势来看，单位净值相对基准走势呈现明显且较为稳定的正斜率，表现出较好的收益增强效果。

从收益端来看，2020年后景顺长城中证500指数增强基金优势较为突出，相对基准指数的超额收益较为明显；风险端上，产品在各年间的波动率控制均优于基准指数，回撤水平控制较为合理，综合风险控制水平优于基准指数；从相对基准的胜率上看，2019年产品表现略逊于基准指数，但表现保持逐年提升，其中2021年截至4月30日，产品相对中证500基准指数的胜率接近70%，策略表现较为强势。就跟踪误差而言，2019年产品的成立与建仓一定程度上放大了跟踪误差，但2020年以来产品的年化跟踪误差均控制在5%以内且逐年缩小，组合管理的效果呈现持续优化。

同时，我们以Wind指数增强基金分类为标准，进一步选取同属于中证500指数增强基金的同类产品进行对比；为保证对比的可靠性，我们保留业绩完整覆盖观测区间的基金，剔除区间内发行的产品，同时去除全部非初始基金以避免重复统计。

由于市场风格的转变，2021年市场出现较大的波动；我们以2021年以来的最新行情为例，计算景顺长城中证500指数增强基金各个指标值在同类产品中的分位数，以展示目标基金在同类产品中的相对水平。分位值越高代表相对水平越靠前；其中，负面指标（波动率、最大回撤、跟踪误差）等取相反数，即分位值越高对应数值越低。

可以看到，2021年景顺长城中证500指数增强基金在多个维度上处于较明显的领先地位。产品的年化收益率处在同类产品10%的水平；而在相对基准的日胜率上，产品达到同类前5%的水平，一定程度上体现了策略的可靠性；在风险端，景顺长城中证500指数增强基金的波动率和回撤控制水平均处在同类前列，回撤控制处于前10%左右，拥有同类产品中较好的风险属性。此外，产品的夏普比率、Calmar比率和信息比率均较为理想，基风险调整收益较高。从2021年以来的表现来看，景顺长城中证500指数增强基金作为没有明显短板的全方位型选手，为投资者提供了较为优质的Alpha。

进一步，我们以报告期披露的基金持仓信息为基础，对基金的持仓结构进行分析，以观察基金组合的特点。景顺长城中证500指数增强基金2021年一季度的前十五大重仓股如下：

可以看到，组合在权重上集中度较低，前十五大持股总权重仅为 18.89%；行业覆盖面相对较广，兼顾周期、科技、消费、医药等多个板块；从市值特征上看，重仓股以中小盘股为核心，同时包含部分大市值股票。我们进一步对基金的历史持仓情况进行分析。

持仓组合高度分散化，行业偏离控制合理

从历史持仓来看，景顺长城中证500指数增强成分股数量稳定维持在100只以上，2020年以来的成分股数持续超过200只，呈现较高的分散化程度；同时，基金仓位稳定在95%附近，以保持较高的跟踪度。从重仓股的比重来看，前十大成分股权重保持在20%附近，前50大重仓股总权重2020年以来保持着50%-60%左右，集中度较为合理。整体而言，基金拥有相对合理的分散化程度。

我们进一步以中信一级行业分类为标准，对比同期基准中证500指数的行业分布。可以看到，景顺长城中证500指数增强基金相对基准的行业偏离不超过±5%，大部分行业偏离控制在±1%左右，对行业相对偏离的控制较为合理；以2020Q4的报告期披露为例，基金在电力及公用事业、汽车和交通运输等板块相对超配，在机械、计算机等板块相对低配。

整体而言，景顺长城中证500指数增强保持良好的分散化与对基准指数的偏移水平，在追求高收益的同时，控制对个股风险的分散，基金超额收益的稳定性较高。总体而言，景顺长城中证500指数增强基金拥有较明显的Beta属性。

Barra风格因子分析：风格暴露控制理想，倾向动量、盈利风格

基于Barra风险模型的视角，我们对景顺长城中证500指数增强持仓相对基准指数的风格偏移进行统计，以观察指数增强策略在风格因子的视角下的特征。

从整体风格偏移上看，基金组合大部分因子偏离控制在±0.5以内，且方向性较为稳定。从具体偏离值上看，基金在盈利、动量、非线性市值等风格上有长期较高的正向暴露，对盈利能力强、被市场认可的中市值个股有较明显的偏好；同时，基金倾向于低配市值、残差波动率因子。

此外，在不同的时间节点，基金在部分风格因子上会进行适当调整，如2020年市场上行阶段，组合切换为高配Beta因子和流动性因子，对市场的趋势变化体现出一定的适应性。整体而言，基金在风格暴露较为合理且相对稳定，同时能够跟随市场变化进行适当调整。

Brinson模型归因：选股效应持续贡献超额收益

为更好地了解基金持仓，Brinson模型能够基于既定的基准，对持仓组合的超额回报进行拆解。具体的，我们采用Brinson-Fachler模型进行归因，以中信一级行业作为拆解基准，以中证500指数作为业绩基准。由于持仓数据相对静态，为提高稳定性，我们选取持仓截面后一个月作为业绩观察窗口，对收益进行分解。

从整体来看，基金在2019年12月出现小幅回撤，在其余观测区间均获得超额收益；从具体分解来看，基金的选股效应均对超额收益贡献突出且稳定，在各期均提供了正向的超额收益；相对而言，配置效应和交叉效应对组合超额收益的贡献偏低。总体来看，景顺长城中证500指数增强基金的选股能力较为突出。

网下打新测算：打新参与度高，询价表现稳定，产品规模较为理想

IPO的活跃为打新策略提供了良好的土壤；但另一方面，注册制板块打破了询价的市盈率红线，科创板和创业板的询价难度有所提升，询价入围率对实际打新的成功率和收益有较大影响。由于同一基金公司的询价策略通常接近，我们从公司层面对询价情况进行统计。

从入围率上看，景顺长城基金管理公司的询价表现整体优于平均水平，其中科创板询价入围率明显高于市场中位数。整体来看，公司的询价表现较为稳定。我们进一步对公募产品的打新收益进行测算，假定注册制板块的新股在首日以 VWAP 价卖出，非注册制板块在开板日以 VWAP 价卖出（首日未涨停则当日卖出）。在计算收益率时，我们以统计区间内产品的期初和期末规模均值作为基金的规模，并剔除规模在一亿元以下的产品，以提高结果的稳定性。

从收益水平上看，景顺长城中证500指数增强基金在实际打新中获得的预估收益增厚明显高于同区间的平均水平，可以认为基金的打新参与度较高；从收益率上看，在保持打新底仓门槛的前提下，基金的整体打新收益率随规模增长呈现稀释效应，2-4亿元的规模的打新效率相对最高。截至2021年一季度，景顺长城中证500指数增强基金规模为2.5亿元，能够兼顾大部分新股的顶格申购以及较高的打新效率，处于较为理想的规模区间。

基金管理人和基金经理介绍

景顺长城基金管理有限公司成立于2003年6月12日，是经中国证监会证监基金字[2003]76号文批准设立的国内首家中美合资的基金管理公司。截至2021年1季度，公司非货币资产管理规模为2715.77亿元。公司的量化指数团队由副总经理黎海威先生掌舵，黎海威先生具有18年海内外量化从业经验和13.6年投资经验，曾任职于巴克莱国际投资管理有限公司，对量化投资理解深刻，研发的模型结合了 A 股市场发展历史的纵向参考和常年投资新兴市场的横向经验。

景顺长城中证500增强基金的基金经理为黎海威和徐喻军。黎海威先生，经济学硕士，CFA。曾担任美国穆迪KMV公司研究员，美国贝莱德集团(原巴克莱国际投资管理有限公司)基金经理、主动股票部副总裁，香港海通国际资产管理有限公司(海通国际投资管理有限公司)量化总监；2012年8月加景顺长城基金管理有限公司公司，担任投资研究部量化及ETF投资总监。2013年10月起任景顺长城沪深300指数增强型证券投资基金基金经理。2015年2月起任景顺长城量化精选股票型证券投资基金基金经理。2016年6月3日至2017年7月任景顺长城大中华混合型证券投资基金基金经理。2016年7月起担任景顺长城量化新动力股票型证券投资基金基金经理。2017年7月起至2019年8月担任景顺长城沪港深领先科技股票型证券投资基金基金经理。2017年12月至2019年5月担任景顺长城沪港深精选股票型证券投资基金、景顺长城量化平衡灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2018年2月起担任景顺长城量化小盘股票型证券投资基金基金经理。2018年7月至2020年7月担任景顺长城MSCI中国A股国际通指数增强型证券投资基金基金经理。2018年9月至2020年1月任景顺长城量化先锋混合型证券投资基金基金经理。2019年3月起任景顺长城中证500指数增强型证券投资基金基金经理。2019年6月起担任景顺长城量化港股通股票型证券投资基金基金经理。2020年2月起担任景顺长城量化对冲策略三个月定期开放灵活配置混合型发起式证券投资基金基金经理。2020年5月起担任景顺长城创业板综指增强型证券投资基金基金经理。2020年11月起任景顺长城量化成长演化混合型证券投资基金基金经理。

徐喻军先生，2010年7月至2012年3月任职于安信证券，担任风险管理部风险管理专员。2012年3月加入本公司量化及ETF投资部，担任ETF专员职务，从事ETF投资运作支持，PCF制作及量化研究等业务。2014年4月至2018年3月担任景顺长城沪深300等权重交易型开放式指数证券投资基金基金经理。2014年4月至2018年4月任景顺长城上证180等权重交易型开放式指数证券投资基金联接基金基金经理。2014年4月起至2018年10月任上证180等权重交易型开放式指数证券投资基金基金经理。2014年12月至2019年7月任景顺长城中证500交易型开放式指数证券投资基金基金经理。2015年6月至2019年7月任景顺长城中证500交易型开放式指数证券投资基金联接基金基金经理。2017年1月至2020年7月担任景顺长城公司治理混合型证券投资基金基金经理。2017年3月至2020年10月任景顺长城支柱产业混合型证券投资基金基金经理。2017年3月起至2020年4月担任景顺长城研究精选股票型证券投资基金。2017年3月起至2020年4月担任景顺长城中证500行业中性低波动指数型证券投资基金基金经理。2017年6月起任景顺长城领先回报灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2017年12月担任景顺长城优质成长股票型证券投资基金、景顺长城量化平衡灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2018年3月起任景顺长城泰恒回报灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2017年12月至2020年4月任景顺长城睿成灵活配置混合型证券投资基金基金经理。2018年4月至2020年3月担任景顺长城MSCI中国A股国际通交易型开放式指数证券投资基金基金经理。2018年5月至2019年11月任景顺长城MSCI中国A股国际通交易型开放式指数证券投资基金联接基金基金经理。2018年8月至2019年11月任景顺长城中证TMT150交易型开放式指数证券投资基金基金经理。2018年8月至2019年11月任景顺长城中证TMT150交易型开放式指数证券投资基金联接基金基金经理。2019年3月起任景顺长城中证500指数增强型证券投资基金基金经理。2019年7月起任景顺长城量化先锋混合型证券投资基金基金经理。2019年9月起任景顺长城中证沪港深红利成长低波动指数型证券投资基金基金经理。2020年7月起担任景顺长城MSCI中国A股国际通指数增强型证券投资基金基金经理。

本文总结如下：

指数增强基金是兼具被动投资稳健性与主动Alpha收益的产品。目前市场上主流的指数增强基金是沪深300增强基金和中证500增强基金，两类基金2015年以来的超额收益中位数都为正。本文以景顺长城中证500增强基金（006682.OF）为例，分析基金的跟踪标的和投资方法，并从产品的收益风险特征、Barra多因子模型、Brinson归因模型与打新收益测算模型等多个视角，对产品的净值和持仓特征进行全面分析。

景顺长城中证500增强：Beta收益打底，多种Alpha策略增强超额收益。从Beta的层面来看，当前中证500指数具有以下特征：（1）中小市值为主，行业分布均衡，主要行业既包含技术创新行业（医药、电子），又包含顺周期行业（基础化工）；（2）基期以来收益表现较好，今年跑赢主流宽基指数；（3）PE_TTM和PB_LF分位数处于低位，估值提升空间较大；（4）指数盈利成长弹性大，当前处于较高水平；（5）偏股型基金持仓中证500成分股比率处于历史低位，未来增量资金可期。从Alpha的层面来看，景顺长城中证500增强采用超额收益模型、风险模型、交易成本模型，以基本面为核心精准选股以获取稳定超额收益。同时可辅以打新等另类策略增强收益。

景顺长城中证500增强收益风险特征：表现稳步提升，2021年以来优势明显。2019年成立以来，景顺长城中证500增强表现稳步提升，超额收益由负转正。2021年初至今，产品的年化收益率处在同类产品前10%的水平；在相对基准日胜率上，产品达到同类前5%的水平；在风险端，产品回撤控制处于前10%左右。此外，产品的夏普比率、Calmar比率和信息比率均较为理想。从2021年至今的表现来看，景顺长城中证500指数增强基金作为没有明显短板的全方位型选手，为投资者提供了较为优质的Alpha。

景顺长城中证500增强Barra风格因子分析：风格暴露控制理想，倾向动量、盈利风格。从整体风格偏移上看，景顺长城中证500增强大部分因子偏离控制在±0.5以内，且方向性较为稳定。从具体偏离值上看，基金在盈利、动量、非线性市值等风格上有长期较高的正向暴露，对盈利能力强、被市场认可的中市值个股有较明显的偏好；同时，基金倾向于低配市值、残差波动率因子。此外，在不同的时间节点，基金在部分风格因子上会进行适当调整，如2020年市场上行阶段，组合切换为高配Beta因子和流动性因子，对市场的趋势变化体现出一定的适应性。

景顺长城中证500增强Brinson模型归因：选股效应持续贡献超额收益。Brinson模型归因显示，景顺长城中证500增强的选股效应均对超额收益贡献突出且稳定，在各期均提供了正向的超额收益。相对而言，配置效应和交叉效应对组合超额收益的贡献偏低。总体来看，景顺长城中证500指数增强基金的选股能力较为突出。

景顺长城中证500增强网下打新测算：打新参与度高，询价表现稳定，产品规模较为理想。

从入围率上看，景顺长城基金管理公司的询价表现整体优于平均水平。景顺长城中证500指数增强在实际打新中获得的预估收益增厚明显高于同区间的平均水平。截至2021年一季度，基金规模为2.5亿元，能够兼顾大部分新股的顶格申购以及较高的打新效率，处于较为理想的规模区间。

本报告对历史数据进行梳理总结，历史结果不能简单预测未来，规律存在失效风险，投资需谨慎。基金过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其它基金业绩并不构成对基金未来业绩表现的保证。

附录1：Barra风险因子模型表达式与因子描述

Barra风险模型的标准线性形式为：

基础的Barra模型包含十个风格因子，其具体定义如下：

附录2：Brinson业绩归因模型原理概览

Brinson模型是一类基于持仓数据对基金业绩进行归因的模型，能够对单期或多期的基金超额收益来源进行分解。通过构造资产配置与标的选择两个虚拟组合，并求出二者收益率与基准组合收益率的差值，可以得出衡量资产配置能力的配置收益与衡量标的选择能力的个股选择收益（以下简称“选择收益”），从而实现对基金经理投资能力的定量评价。Brinson模型可以应用于不同类型的基金上：对股票型基金，它可在各个行业上分解出选择收益、配置收益和交互收益；对偏股混合型等多资产配置基金，它可在各个不同大类资产上分解出前述的收益。

经典的Brinson模型有两种形式，其中一种Brinson、Hood和Beebower（1986）提出，称为BHB模型。该模型认为，组织组合超额收益主要来源于板块内标的选择差异（选股收益，Stock Selection）与对应板块的权重配置差异（配置收益，Allocation / Market Selection），以及同时受两者影响的残差收益（交叉收益，Cross-product）。该模型的表达式非常简洁直观，在目前业内应用较为广泛。但另一方面，当内部板块表现不及指数整体收益时，超配该行业并没有超额收益的优势，而BHB模型未考虑基准收益率的影响，使得模型存在一定的争议。

相比之下，更早之前由Brinson和Fachler（1985）提出的BF模型着重强调了基准指数的收益因素。从结果上看，BF模型将内部板块相对指数的超额收益代替板块绝对收益，强调了超额收益的意义。若站在组合全局的角度上看，BF模型右下角部分的加总为0，并不会产生实际影响；但在针对板块分析的时候，板块的溢价有更强的诠释意义。

此后，Brinson模型仍旧保持发展与更新；作为其中较为知名的变体之一， Carl R. Bacon于2008年在Practical Portfolio Performance Measurement and Attribution一文中提出将配置收益和交叉收益合并，以解决交叉收益难以解释的问题。

本报告主要应用经典BF模型对业绩进行拆解，其具体表达形式如下：

（1）选股收益

标的选择虚拟组合收益率与基准组合收益率的差值，反映了标的选择行为所产生的超额收益，称之为选择收益 ，那么

（2）配置收益

（3）交叉收益

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林晓明

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