中银国际-债券基金研究系列（四）：如何构建高频纯债基金信用风险评价系统-220526

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随着打破刚兑的逐步实现，债券违约日趋常态化。

近年，债券基金在投资债券时踩雷事件频发。

在此大背景下，中银量化搭建了一套较为完善的纯债基金信用风险评价系统，采用三种不同方法，从不同角度对市场中的纯债基金进行踩雷风险的打分。

该系统可以做到日度更新，对目前市面上纯债基金信用风险控制能力的评价稳健有效。

通过监测债券经处理后的估值异动一定程度上可对违约债券提前做出预警。

理论上讲，债券在真正宣布违约前，企业的流动性状况会提前被市场所获悉，估值和第三方评级可能继而出现异动。

通过测算发现，使用一定手段剔除掉付息、提前归还本金、债券回售行权等影响债券估值的因素后，有超过一半违约债券的估值会在违约前出现显著下跌。

（具体对债券估值的处理方法请见正文）使用滚动最大回撤可有效筛选出“疑似违约债券”。

经测算，使用“滚动5日最大回撤超-5%”条件对2017年以后的违约债券进行筛选与预警的查全率超95%，精确率超50%。

若将“第三方评级下调”也与“债券违约”合并测算，该条件的查全率超过75%，精确率超74%，可有效将“疑似违约债券”筛选出来。

检测“疑似违约债券”估值与纯债基金净值在估值出现异动时是否存在联动是验证该纯债基金是否大概率持有该“疑似违约债券”的核心方法论。

由此出发，我们开发了“最大回撤法”、“形状距离法”和“异常值法”从不同维度试图对“债券估值与基金净值的联动”进行监测。

三种方法均可从不同角度对债券基金的信用风险管理能力实现稳健且有效地分类与排序1.最大回撤法：通过计算纯债基金的超额累计净值在“估值异动时间区间”的最大回撤对债券基金踩雷的可能性进行打分。

重点侧重监测在估值出现异动时，纯债基金相对于其它债基的业绩是否跟随“疑似违约债券”出现显著下跌。

2.异常值法：依据不同纯债基金历史收益情况给予其日度回报率下限阈值，并测算真实日度回报率与该下限阈值的差距对债券踩雷的可能性进行打分。

侧重结合各基金投资策略与持仓体现的历史波动情况对纯债基金的绝对收益情况进行筛选。

3.形状距离法：通过计算债券估值（经处理后）与纯债基金净值在“估值异动区间”的时间序列距离对债券基金踩雷可能性进行打分。

重点关注债券估值与纯债基金净值变化趋势的方向、幅度是否一致。

通过将三种方法进行合并，可以得到更加完善的纯债基信用风险评价系统。

测算显示，经过合并后整体打分与分类效果均优于任何单一方法。

风险提示。

投资者需注意模拟失效的风险。