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基金研究
证券研究报告
2018 年 08 月 09 日
作者
吴先兴 分析师
SAC 执业证书编号：S1110516120001
wuxianxing@
18616029821
相关报告
1《天风证券-专题报告：基金资产配置
的行业选择能力评价体系》2018-05-08
2《天风证券-专题报告：基于风格加权
的基金选股能力评价体系》2018-02-08
基金资产配置的板块选择能力评价体系
板块配置研究背景
不同板块会随着经济的周期性变化呈现出不同的发展状态，如果基金经理
能够依据自身的认知，每次在不同板块中选择收益表现相对较好的板块加
以配置，将对基金的业绩产生深远影响。
本篇报告作为基金能力研究的第三篇，重点关注的是基金板块配置能力的
分析。我们基于最大化持仓补全法提出了季频持仓归因模型，有效提升了
基金板块配置估计的准确度；并从板块配置稳定性、板块配置集中度和板
块配置轮动能力三个维度构建了完善的基金板块配置能力评价体系，有效
识别了板块配置稳定的基金和板块配置轮动的基金。板块配置能力评价体
系的构建，有利于更加真实地探索基金经理的板块选择能力，为未来构建
FOF 投资组合奠定了基础。
基于最大化持仓补全法的持仓归因模型构建
基金板块配置估计有两种方法：净值回归法和持仓归因法。研究发现，净
值回归法虽然可以在高频次下估计板块配置，但会受到结果滞后性、基金
仓位和板块指数高相关性等问题的干扰，使得估计结果与实际情况存在较
大偏差；持仓归因法虽然能够准确估计板块配置，但基金持仓披露的频次
会影响深度分析。
为此，本报告提出了最大化持仓补全法。即在证监会行业配置约束下，综
合基金季报披露和上市公司十大股东信息实现已知持仓信息最大化，利用
上期持仓和全市场其他股票补全本期行业配置缺失的部分，估计本期全部
持仓，进而确定基金的板块配置情况。研究发现，相比于此前提出的重仓
股补全法，最大持仓补全法为基金持仓估计提供了至少 5%的增量信息，使
得估计板块配置与实际板块配置相关性在 以上，绝对偏离量在 10%以
内，远优于此前的重仓股单位化法和重仓股补全法，实现了季频下基金板
块配置的准确估计。
基金板块配置能力评价体系构建
本报告从板块配置稳定性、板块配置集中度和板块配置轮动能力三个维度
构建了基金板块配置能力评价体系，并引入 t 统计量对各维度指标进行有
效性检验，可将主动偏股型基金分为 6 大类。
并对大家较为关注的板块配置稳定的主题型基金、板块配置稳定的非主题
型基金、板块轮动的主题型基金、板块轮动的非主题型基金四类，进行了
案例分析。研究发现，本报告提出的基金板块配置能力评价体系可以很好
地识别不同类别的基金，与实际情况基本是一致的。此外，本报告还从基
金经理视角分析了基金产品的板块配置能力。
风险提示：本报告为基于历史数据统计结果，市场结构的调整和因子变动
等风险均可能使得模型失效。
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内容目录
1. 基金板块配置相关研究评述 ....................................................................................................... 4
. 基于板块指数的回归法分析 ....................................................................................................... 6
. 基于持仓数据的归因法分析 ....................................................................................................... 9
2. 基于最大化持仓补全法的持仓归因模型构建 ........................................................................ 12
. 基金十大股东非重仓股信息的提取 ....................................................................................... 13
. 最大化持仓补全法的构建 .......................................................................................................... 14
（1）计算本期未知非重仓股的证监会行业配置权重 ..................................................... 15
（2）估计本期的未知非重仓股信息 ...................................................................................... 16
（3）估计基金全部持仓并计算新的行业配置权重 .......................................................... 17
（4）估计基金的板块配置权重 ............................................................................................... 17
3. 基金板块配置能力评价体系构建 ............................................................................................. 20
4. 主动偏股型基金的板块配置能力实证研究 ............................................................................ 22
. 数据采集与处理............................................................................................................................. 22
. 基金的板块配置能力案例分析 ................................................................................................. 23
. 板块配置稳定的主题型基金 ......................................................................................... 23
. 板块配置稳定的非主题型基金 ..................................................................................... 24
. 板块轮动的主题型基金 ................................................................................................... 25
. 板块轮动的非主题型基金 .............................................................................................. 25
. 基金经理的板块配置能力案例分析 ....................................................................................... 27
5. 总结与展望 ................................................................................................................................... 28
附录..................................................................................................................................................... 29
（1）净值回归法 ................................................................................................................................... 29
（2）持仓归因法 ................................................................................................................................... 30
风险提示 ............................................................................................................................................ 30
图表目录
图 1：中信一级行业指数相关系数统计图（2005 年-2018 年 6 月） ........................................... 4
图 2：板块指数走势图 ................................................................................................................................... 5
图 3：基金资产组合构成示意图 ................................................................................................................. 6
图 4：板块指数收益在 2017 年年末前 60 个交易日相关系数统计图 ........................................... 7
图 5：基金 A 在净值回归法下板块指数配置情况统计图（2017Q4） ......................................... 7
图 6：净值回归法下主动偏股型基金板块配置权重与实际分布相关性统计图 ......................... 8
图 7：净值回归法下主动偏股型基金板块配置权重与实际分布偏离量统计图 ......................... 8
图 8：重仓股单位化法的流程图 ................................................................................................................. 9
图 9：基金 A 在 2017Q4 重仓股板块配置权重分布情况统计图 ................................................... 10
图 10：重仓股单位化法下基金 A 在 2017Q4 的板块配置权重分布情况统计图 ..................... 11
图 11：重仓股单位化法下主动偏股型基金板块配置权重分布相关性统计图 ......................... 12
图 12：重仓股单位化法下主动偏股型基金板块配置权重偏离量统计图 .................................. 12
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图 13：基金持仓信息获取途径 ................................................................................................................. 13
图 14：基金十大股东非重仓股提取示意图 .......................................................................................... 13
图 15：主动偏股型基金中成为上市公司十大股东的比例统计图 ................................................ 14
图 16：十大股东非重仓股平均权重统计图 .......................................................................................... 14
图 17：最大化持仓补全法的流程图 ........................................................................................................ 15
图 18：不同补全法下基金 A 在 2017Q4 板块配置估计权重分布情况统计图 ......................... 18
图 19：重仓股补全法下主动偏股型基金板块配置权重分布相关性统计图 .............................. 19
图 20：重仓股补全法下主动偏股型基金板块配置权重偏离量统计图 ....................................... 19
图 21：主动偏股型基金的板块配置能力评价体系流程图 .............................................................. 20
图 22：基金 A 在不同板块上的投资权重分布图 ................................................................................ 24
图 23：基金 B 在不同板块上的投资权重分布图 ................................................................................ 25
图 24：基金 B 板块配置权重相关系数统计图 ..................................................................................... 25
图 25：基金 C 在不同板块上的投资权重分布图 ................................................................................ 26
图 26：基金 C 板块配置权重相关系数统计图 ..................................................................................... 26
图 27：主动偏股型基金的经理任职管理时间统计图 ....................................................................... 27
表 1：中信一级行业的大类板块划分结果 .............................................................................................. 5
表 2：2017 年以来不同板块的季度涨跌幅统计表 ............................................................................... 5
表 3：基金 A 在 2017Q4 板块配置估计权重分布信息统计表 ....................................................... 11
表 4：基金持仓和上市公司股东信息披露日期统计 .......................................................................... 14
表 5：基金 A 持仓的证监会行业配置权重统计表（2017Q4） ..................................................... 17
表 6：基金板块配置能力分析指标列表 ................................................................................................. 21
表 7：t 检验拒绝域和接受域的信息统计表 .......................................................................................... 21
表 8：相关指标的 t 检验信息统计表 ...................................................................................................... 22
表 9：指标得分计算方式 ............................................................................................................................. 22
表 10：子指标相关假设检验参数设置 ................................................................................................... 23
表 11：基金 A 的板块配置能力评价得分统计表 ................................................................................ 23
表 12：基金 B 的板块配置能力评价得分统计表 ................................................................................ 24
表 13：基金 C 的板块配置能力评价得分统计表 ................................................................................ 26
表 14：基金 C 板块轮动度量指标统计表 .............................................................................................. 27
表 15：不同类型的基金经理信息统计表 .............................................................................................. 28
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在本系列的上一篇报告《基金资产配置的行业选择能力评价体系》中，我们基于改进
的重仓股补全法，实现了在季频上对基金的中信一级行业配置信息进行准确估计，并构建
了基金行业配置能力评价体系，有效识别了行业配置稳定的基金和行业配置轮动的基金。
但是，我们发现中信一级行业划分过于细致，部分行业间涨跌幅相关性较高，且基金经理
在投资过程中行业配置通常具有关联性，例如在配置银行的同时也会配置非银行金融和房
地产等行业的股票。因此，本篇报告将从行业形成的板块维度分析基金经理的配置能力。
基金的板块配置估计同样存在两种方法：净值回归法和持仓归因法。研究发现，净值
回归法虽然可以在高频次下估计板块配置，但会受到结果滞后性、基金仓位和板块指数高
相关性等问题的干扰，使得估计结果与实际情况存在较大差异；持仓归因法虽然能够准确
估计板块配置，但基金只会在半年报和年报披露全部持仓，在一季报和三季报仅会披露十
大重仓股信息，已知的信息相对较少。我们知道，针对规模相对较大的基金产品，基金产
品可能成为上市公司的十大股东，从而会在上市公司的季报中披露出现。因此，本报告将
综合基金季报和上市公司季报两块信息，改进此前的重仓股补全法提出了最大化持仓补全
法，进一步提升板块配置估计的准确度。
综上，本报告基于最大化持仓补全法，实现了在季频上对基金的板块配置信息进行准
确估计，并构建了基金板块配置能力评价体系，有效识别了板块配置稳定的基金和板块配
置轮动的基金，并以主动偏股型基金为例开展了相关实证研究。板块配置能力评价体系的
构建，有利于更加真实地探索基金经理的板块选择能力，为未来构建 FOF 投资组合奠定了
基础。
1. 基金板块配置相关研究评述
不同行业在涨跌幅表现上会呈现出关联关系。产业链上下游行业间的股价基本会符合
产业链传导逻辑，进而在股价上展现出关联关系。下图中绘制了 2005 年以来，中信一级
行业指数间的相关系数统计图。可以发现，部分行业间的相关性较高，而与其他行业间的
相关性较低，进而统计图呈现出分块现象。例如，电力及公共事业、建筑和交通运输行业
之间的相关性明显较高；银行、非银行金融和房地产与其他行业间的相关性明显较低。
图 1：中信一级行业指数相关系数统计图（2005 年-2018 年 6 月）
资料来源：Wind，天风证券研究所
我们从行业间的内在属性和差异性出发，参考行业指数涨跌幅表现，将 29 个中信一
级行业指数划分为上游原材料、基础设施建设及运营、中游制造、消费、金融地产、TMT、
其他七大板块。
H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 H10 H11 H12 H13 H14 H15 H16 H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23 H24 H25 H26 H27 H28 H29
石油石化 H1
煤炭 H2
有色金属 H3
钢铁 H4
电力及公用事业 H5
建筑 H6
交通运输 H7
基础化工 H8
建材 H9
轻工制造 H10
机械 H11
电力设备 H12
国防军工 H13
汽车 H14
商贸零售 H15
餐饮旅游 H16
家电 H17
纺织服装 H18
医药 H19
食品饮料 H20
农林牧渔 H21
银行 H22
非银行金融 H23
房地产 H24
电子元器件 H25
通信 H26
计算机 H27
传媒 H28
综合 H29
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表 1：中信一级行业的大类板块划分结果
板块 中信一级行业
上游原材料 石油石化 煤炭 有色金属 钢铁
基础设施建设及运营 电力及公用事业 建筑 交通运输
中游制造 基础化工 建材 轻工制造 机械 电力设备 国防军工 汽车
消费 商贸零售 餐饮旅游 家电 纺织服装 医药 食品饮料 农林牧渔
金融地产 银行 非银行金融 房地产
TMT 电子元器件 通信 计算机 传媒
其他 综合
资料来源：Wind, 天风证券研究所
依据上述 7 个板块的划分结果，我们采用行业自由流通市值加权的方式构建了板块指
数。可以发现，过去一直表现较强的金融地产板块，近年来表现较弱；而过去表现较弱的
消费板块，反而近年来变成了表现最为优异的板块。可见，不同板块指数间的走势存在较
大差异性。
图 2：板块指数走势图
资料来源：Wind，天风证券研究所
不同板块会随着经济的周期性变化呈现出不同的发展状态。在经济周期的作用下，各
板块会呈现交叉轮动的特征。在经济上行阶段，周期板块风格明显占优，而成长板块表现
较弱；在经济下行阶段，风格完全颠倒，成长板块最强，而周期板块最弱。例如在 2017
年，金融地产板块持续表现优异，但是当进入 2018 年以来，金融地产板块却变成了较差
的板块。近年来行业板块间的快速切换，为基金经理的板块配置带来诸多烦恼。
表 2：2017 年以来不同板块的季度涨跌幅统计表
上游原材料 基础设施建设及运营 中游制造 消费 金融地产 TMT 其他
2017/03 % % % % % % %
2017/06 % % % % % % %
2017/09 % % % % % % %
2017/12 % % % % % % %
2018/03 % % % % % % %
2018/06 % % % % % % %
资料来源：Wind，天风证券研究所
0
2
4
6
8
10
12
14
16
上游原材料 基础设施建设及运营 中游制造 消费 金融地产 TMT 其他
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基金经理良好的板块配置能力将对基金业绩产生重要贡献。正所谓“殊途同归”，无
论是采取自上而下还是自下而上的投资策略，最终基金经理都会面临板块配置的问题。如
果基金经理能够依据自身的认知，每次在不同板块中选择收益表现相对较好的板块加以配
置，将对基金的业绩产生深远影响。
基金板块配置分析的两种思路：基于板块指数的回归分析法和基于持仓数据的归因分
析法。其中，净值回归法是基于回归模型，将基金收益分解到不同板块指数收益上，通过
回归系数估计基金的板块配置情况；而持仓归因法是基于持仓股票投资权重，依据股票所
属行业加权汇总确定基金板块配置情况。但是，由于存在分析结果的滞后性、基金仓位和
板块指数间高度相关性等问题的干扰，净值回归法估计板块配置准确度较低；同时，由于
公募基金只会在半年报和年报披露全部持仓数据，持仓归因法分析频率较低。因此，是选
择频率较高的净值回归法还是准确度较高的持仓归因法对基金的板块配置情况进行分析？
下面我们将从两种方法的原理出发进行探讨。
. 基于板块指数的回归法分析
基于净值数据视角的回归法是常见的板块配置分析方法。不同于股票，大家能够获取
关于基金的公开信息有限。而作为相对高频的净值数据，蕴含了丰富的信息，自然会被用
来做板块配置估计研究。净值回归法，需要在时间序列上将基金收益分解到不同的板块指
数收益上，通常通过有约束线性回归模型估计板块配置情况。此外，考虑到时间序列的时
效性，大家还会对数据赋予权重，即形成加权回归法。
净值回归法的优点在于可以在更高频次下探究基金板块配置情况。一般来说，由于净
值数据是每日公布的，所以大家可以估计基金每日的板块配置情况，可以更好地探究基金
的板块配置动态演变。
然而，净值回归法在实际应用中存在诸多困扰，例如：
1）净值回归法存在滞后性。事实上，板块配置是基金在某一个节点的资产配置情况。
我们在时间序列上使用净值回归法估算基金板块配置，得到的是基金这段时间上的资产配
置情况。为此，我们采用加权线性回归模型估计基金的板块配置情况，给予近期数据权重
高一些，远期数据权重低一些。引入衰减权重的净值回归法可以在一定程度上克服滞后性。
2）净值回归法会受到基金仓位的干扰。在利用净值回归时，我们需要对回归系数进
行约束。首先，回归系数应该满足非负性；其次，回归系数和原理上应该等于基金的股票
仓位。事实上，根据基金披露的公告可知，基金资产组合是由股票及债券、银行存款等多
种资产构成的，股票只是基金资产组合中的一种资产，对基金仓位进行有效估计本身就是
一件比较困难的事情。所以，我们只能依据基金的所属类型，对回归系数和进行初步约束。
例如，股票型基金要求股票投资的仓位一般要求不得低于 80%，上限为 95%；偏股混合型
基金要求股票投资的仓位一般不低于 60%，上限为 95%，从而会对回归系数和进行约束。
图 3：基金资产组合构成示意图
资料来源：Wind，天风证券研究所
3）净值回归法会受到板块指数间高相关性的影响。我们知道，多元线性回归模型的
一个基本假设便是自变量间不存在严格的线性关系，即多重共线性，否则会对回归系数估
基金资产组合
股票 债券 基金 权证 货币市场工具 银行存款 其他资产
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计带来严重影响。下图中我们绘制了板块指数收益在 2017 年年末前 60 个交易日相关系数
统计图。可以发现，部分板块指数间的相关性依然很高，板块指数间的相关性会对净值回
归模型的系数估计造成较大干扰。
图 4：板块指数收益在 2017 年年末前 60 个交易日相关系数统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
基于净值数据的回归法在板块配置的估计上存在较大偏差。在基金披露的二季度或四
季度末节点，利用过去 60 个交易日的基金净值收益与板块指数收益进行有约束加权线性
回归模型，确定基金在不同板块上的配置情况，具体算法见附录（1）。下图中列出了基金
A 在 2017 年四季度末节点，净值回归法得到的板块配置估计情况与基金实际板块配置情
况的对比结果。
图 5：基金 A 在净值回归法下板块指数配置情况统计图（2017Q4）
资料来源：Wind，天风证券研究所
针对基金 A 在 2017 年四季度末节点附近使用净值回归法分析发现，基金在消费、金
融地产板块配置的权重较高；而依据基金在年报中披露数据可知，基金实际在上游原材料、
和金融地产等板块上的配置权重较高，在消费板块上的权重并没有净值回归法估计的高。
可见，净值回归法得到的板块配置估计情况与基金实际板块配置情况存在较大差异，
两者的板块配置权重相关性为 ，绝对偏离量为 %。结合图 2 板块指数相关性统
计表可知，板块指数间的高度相关性会干扰净值回归法的估计准确度。
B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7
上游原材料 B1
基础设施建设及运营 B2
中游制造 B3
消费 B4
金融地产 B5
TMT B6
其他 B7
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
2017Q4 净值回归法
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图 6：净值回归法下主动偏股型基金板块配置权重与实际分布相关性统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
图 7：净值回归法下主动偏股型基金板块配置权重与实际分布偏离量统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
此外，我们对全市场上所有主动偏股型基金在二季度和四季度末节点，计算基于净值
回归法估计基金板块配置以及基金实际板块配置情况，并分析两者之间的相关性和偏离量。
所有主动偏股型基金的板块配置相关性和偏离量期望值分布图如上所示。可以发现，全市
场主动偏股型基金的净值回归法估计的板块配置与实际板块配置间的相关性分布较为分
散，主要集中在 以内；偏离量较为分散，但是主要介于 25%到 50%之间。可见，基于净
值回归法估计的基金板块配置与实际情况整体上存在较大偏差。
综上所述，虽然净值回归法可以在更高频次下探究基金板块配置情况，但是由于存在
分析结果的滞后性、基金仓位和板块指数间高相关性等问题，使得板块配置估计结果与实
际情况存在较大偏差。因此，我们可以尝试从持仓数据的入手进行基金板块配置的估计。
但是，由于我们仅能在半年报和年报节点获取公募基金的全部持仓数据，季报节点仅能获
取前十大重仓股，持仓数据获取频率低且不全严重限制了我们的深度分析。因此，是否可
以基于重仓股信息估算基金在季末节点的板块配置情况，为持仓归因法提供更加高频次的
数据？下面我们将介绍持仓归因法的相关原理并重点探究利用重仓股拓展估计板块配置
的有效性。
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
9%
净值回归法
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
净值回归法
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. 基于持仓数据的归因法分析
基于持仓数据视角的归因法是有效的板块配置估计方法。基金披露的持仓数据可以直
接用于基金的板块配置分析。具体地，可以基于基金节点持仓股票投资权重，依据股票所
属板块加权汇总形成基金板块配置权重。相比于净值回归法，持仓归因法得到的板块配置
情况是真实且有效的。
但是，持仓归因法在实际应用中也会存在问题，即板块配置估计的频次会很低。持仓
归因法需要利用基金的全部持仓数据进行板块配置分析，我们能够获取基金全部持仓数据
的频次将直接决定持仓归因法分析结果的有效性。而我们知道，公募基金产品只会在半年
报和年报披露全部持仓数据，这意味着，基于持仓归因法，每年我们只能分析两次。
一种大家普遍使用的改进方案是提出了重仓股单位化法。即将重仓股的行业配置权重
单位化视作基金全部持仓的行业配置权重，进而估计基金的板块配置权重，其前提假设条
件为基金全部持仓的板块配置与重仓股的板块配置是一致的。
图 8：重仓股单位化法的流程图
资料来源：天风证券研究所
具体地，首先将重仓股投资权重按照行业进行加权汇总形成基金重仓股行业配置权重，
然后将重仓股行业配置权重单位化形成基金全部持仓行业配置权重，最后依据板块构成确
定基金的板块配置权重。
假设某基金在当前节点重仓股有 10 只，第 j（j=1,2，…，10）只股票的投资金额占全
部股票投资金额的比例为
j
（ 0 1
j
），则重仓股占比为
10
1
h
j
j
c
。同时，假设第 j
只股票属于第
j
s （
j
s =1 或 2，……，K）个行业。因此，基金重仓股在第 k 个行业上的配
置权重 h
k
w 为
10
1
, 1, 2, ,
j
h
k j s k
j
w I k K
（ ）
其中：
j
表示基金持有的第 j（j=1,2，…，10）只股票的投资权重；当股票 j 属于第 k 个
行业1:
行业2:
… 行业K:
行业权重
单位化
行业1: 行业2:
… 行业K:
重仓股
行业配置估计权重
板块权重
汇总
板块1: 板块2:
… 板块N: 板块配置估计权重
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行业时，
js k
I
=1；当股票 j 不属于第 k 个行业时，
js k
I
=0；即
1,
0, j
j
s k
j
s k
I
s k
。因
此，我们便可以得到重仓股的行业配置权重向量
1 2
[ , , , ]
h h h h
K
w w w w 。
接下来，将重仓股的行业配置权重单位化之后可形成基金行业配置权重。即
1
= , 1, 2, ,
h
k kh
w w k K
c
（ ）
其中：
h
c 表示基金的重仓股占全部股票投资金额的比例。同时，
1
1
K
k
k
w
。我们便可以
得到基金的行业配置估计权重向量
1 2
[ , , , ]
K
w w w w 。
最后，按照表 1 中行业板块的构成，基于基金的行业配置估计权重计算基金的板块配
置权重。假设第 k 个行业属于第
k
p（
k
p =1 或 2，……，N）个板块，则基金在第 n（n=1,2,…，
N）个板块上的配置权重
n
u 为
1
, 1, 2, ,
k
K
n k p n
k
u w I n N
（ ）
其中：当行业 k 属于第 n 个板块时，
kp n
I
=1；当行业 k 不属于第 n 个板块时，
kp n
I
=0；
即
1,
0, k
k
p n
k
p n
I
p n
。 因 此 ， 我 们 便 可 以 得 到 基 金 的 板 块 配 置 权 重 向 量
1 2
[ , , , ]
N
u u u u 。
研究发现，重仓股单位化法在基金板块配置的估计上存在较大偏差。为了很好地分析
重仓股单位化法估计的准确度，我们将对基金在二季度和四季度末节点的板块配置情况进
行估计，并与基金实际的板块配置情况进行比对。下面我们将以基金 A 在 2017 年四季度
末节点的板块配置情况进行对比分析，结果如下所示。
图 9：基金 A 在 2017Q4 重仓股板块配置权重分布情况统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
上图中绘制了基金 A 在 2017 年四季度末重仓股板块分布情况。可以发现，重仓股投
资权重累计占比为 %，主要分布在 3 个板块上，其中在金融地产板块上的投资权重最
大，占比达到了 %，与全部持仓在金融地产板块的投资权重一致。
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
2017Q4重仓股
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图 10：重仓股单位化法下基金 A 在 2017Q4 的板块配置权重分布情况统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
将基金 A 在 2017 年四季度末节点重仓股板块配置情况单位化，来估计基金全部持仓
板块配置情况。可以发现，与重仓股板块配置分布相同，重仓股单位化法估计的板块配置
分布也主要集中在 3 个板块，且有 %的投资权重集中在金融地产板块。而基金 A 在
2017 年四季度末节点实际的板块配置分布在 6 个板块，且在金融地产板块上的投资权重仅
为 %。可见，重仓股单位化法在基金板块配置的估计上存在较大偏差，会使得估计的
基金板块配置分布集中，且极易受到权重最大板块配置的干扰。
表 3：基金 A 在 2017Q4 板块配置估计权重分布信息统计表
累计权重和 覆盖板块数量 最大板块配置权重 所属板块
2017Q4 重仓股 % 3 % 金融地产
2017Q4 全部持仓 100% 6 % 金融地产
重仓股单位化法 100% 3 % 金融地产
资料来源：Wind，天风证券研究所
此外，我们对全市场上所有主动偏股型基金在二季度和四季度末节点，计算基于重仓
股单位化法估计基金板块配置以及基金实际板块配置情况，并分析两者之间的相关性和偏
离量。所有主动偏股型基金的板块配置相关性和偏离量期望值分布图如下所示。可以发现，
全市场主动偏股型基金的重仓股单位化法估计的板块配置与实际板块配置间的相关性分
布整体上主要集中在 以上，但是尾部仍有部分基金的板块配置相关性较低；而偏离度
主要集中在 10%到 25%之间。可见，重仓股单位化法估计的板块配置与实际情况整体上偏
差较大。
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
2017Q4 重仓股单位化法
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图 11：重仓股单位化法下主动偏股型基金板块配置权重分布相关性统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
图 12：重仓股单位化法下主动偏股型基金板块配置权重偏离量统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
综上所述，相比于净值回归法，持仓归因法能够真实且有效的确定基金板块配置情况，
但是公募基金仅在半年报和年报节点披露全部持仓，持仓披露的频次会影响我们的深度分
析。大家试图利用重仓股信息来拓展板块配置的估计信息，但是通过分析发现普遍使用的
重仓股单位化法在基金板块配置的估计上同样会存在较大偏差。因此，是否存在其他有效
方法，能够基于重仓股信息来估计基金板块配置情况？以期在更高频次的数据下分析基金
的板块配置能力。
2. 基于最大化持仓补全法的持仓归因模型构建
本报告改进了此前的重仓股补全法，提出了最大化持仓补全法。即在证监会行业配置
约束下，综合基金季报披露和上市公司十大股东信息实现已知持仓信息最大化，利用上期
持仓和全市场其他股票补全本期行业配置缺失的部分，估计本期全部持仓，进而确定基金
的板块配置情况。其前提假设条件为基金会继续持有上一期的股票，但是投资权重会做调
整，重点考察的是本期已知持仓的配置变化情况。
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
20%
重仓股单位化法
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
重仓股单位化法
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. 基金十大股东非重仓股信息的提取
在上篇报告《基金资产配置的行业选择能力评价体系》中，我们提出了重仓股补全法，
主要在证监会行业配置约束下，利用上期非重仓股和全市场股票补全当期行业配置缺失的
部分，估计当期非重仓股信息。我们发现，大家更多会从基金季报中获取持仓数据，从而
在一季报和三季报只能获取十大重仓股，获取的信息相对较少。事实上，部分规模相对较
大的基金产品，是可能成为上市公司的十大股东，进而在上市公司的季报中披露。因此，
我们可以从全市场所有上市公司披露的十大股东信息中寻找基金产品的影子，从而拓展季
报节点已知持仓信息。
图 13：基金持仓信息获取途径
资料来源：天风证券研究所
具体的，在每个季报节点针对每只基金产品，我们进行如下步骤：（1）将全市场所有
上市公司的十大股东信息①进行采集汇总；（2）从上述信息中筛选出所有以该基金为股东
的股票，即为该基金产品的十大股东股票；（3）从十大股东股票中剔除属于该基金重仓股
的部分，剩下的即为十大股东非重仓股。
因此，我们在季报节点针对每只基金，不仅可以从季报披露的信息中获取前十大重仓
股信息，还可以从上市公司披露的十大股东信息中获取额外的增量信息。当在季报节点，
已经信息（重仓股+十大股东非重仓股）获取的越多，未知信息（未知非重仓股）就越少，
从而可以有效提升板块配置信息估计的准确度。
图 14：基金十大股东非重仓股提取示意图
资料来源：天风证券研究所
① 由于 2012 年及以前大部分上市公司在一季报和三季报中只披露部分前十大流通股东信息，而不披露前十大股东信息。因此
我们在 2013 年及以后使用前十大股东信息，在 2012 年及以前如果前十大股东信息缺失则使用前十大流通股东信息替代。
基金季报披露：
重仓持股
上市公司季报披露：
十大股东
最大化
基金持仓信息
重仓股 十大股东非重仓股 未知非重仓股
十大股东股票
第S只股票的十大股东第1只股票的十大股东 第2只股票的十大股东 …
十大股东
重仓股
全市场所有股票
全部持仓
该基金成为十大股东
的所有股票
提取
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事实上，基金季报和上市公司季报的披露时间并不统一。相对来说，上市公司季报披
露时间会明显晚于基金季报披露时间，从而我们只能在获取基金重仓股之后，再获取十大
股东非重仓股信息。因此，在实际应用中，我们更多的是为基金历史持仓提供增量信息，
而对当前时间点，只能从已经发布季报的上市公司中寻找有效信息。整体来看，我们最晚
可以在 4月底对一季报节点，以及在 10月底对三季报节点的基金提供最新增量信息分析。
表 4：基金持仓和上市公司股东信息披露日期统计
季报节点 3 月 31 日 6 月 30 日 9 月 30 日 12 月 31 日
基金
季报类型 一季报 二季报 半年报 三季报 四季报 年报
披露持仓信息 前 10大重仓股 前 10大重仓股 全部持仓股票 前 10大重仓股 前 10大重仓股 全部持仓股票
披露时间
季度结束之日起 15
个工作日内
季度结束之日起 15
个工作日内
上半年结束之日起
60 日内
季度结束之日起 15
个工作日内
季度结束之日起 15
个工作日内
每年结束之日起 90
日内
上市公司
季报类型 一季报 二季报（中报） 三季报 四季报（年报）
披露持仓信息
前十大股东；
前十大流通股东
前十大股东；
前十大流通股东
前十大股东；
前十大流通股东
前十大股东；
前十大流通股东
披露时间 4 月 1 日-4 月 30 日 7 月 1 日-8 月 30 日 10 月 1 日-10 月 31 日 次年 1 月 1 日-4 月 30 日
资料来源：天风证券研究所
实证研究发现，上市公司季报能够为基金持仓估计提供至少 5%的信息增量。我们对所
有主动偏股型基金中成为上市公司十大股东的比例数据进行了统计。可以发现，在 2015
年及以前，这一比例数据是逐年增加的；但是 2016 年以来，这一比例数据却在逐渐下降，
目前维持在 25%左右。此外，通过对十大股东非重仓股平均权重的统计可以发现，该数据
同样在逐年降低，但目前仍可以为持仓估计至少提供 5%的有效信息增量。有效信息的逐年
降低，或许与机构投资者越来越偏好中大市值的股票有关。
图 15：主动偏股型基金中成为上市公司十大股东的比例统计图 图 16：十大股东非重仓股平均权重统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所 资料来源：Wind，天风证券研究所
. 最大化持仓补全法的构建
可以发现，最大化持仓补全法相比于重仓股补全法，改进主要在两个方面：通过上市
公司的十大股东信息对已知持仓信息（十大重仓股）进行拓展；不是用上一期非重仓股而
是全部持仓股，用于当期未知非重仓股信息的估计。可见，最大化持仓补全法，最主要的
目的就是最大化已知持仓信息，降低未知持仓信息的估计，进而提升配置信息估计的准确
度。相关流程图如下所示。
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0%
10%
20%
30%
40%
基金成为上市公司十大股东的比例 沪深300（右轴）
0%
5%
10%
15%
十大股东非重仓股平均权重
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图 17：最大化持仓补全法的流程图
资料来源：天风证券研究所
因此，首先，基于本期全部持仓、重仓股以及十大股东非重仓股的证监会行业配置信
息确定未知非重仓股的证监会行业配置权重；然后，利用上期全部持仓股和全市场其他股
票估计本期的未知非重仓股信息；其次，将重仓股、十大股东非重仓股和估计的未知非重
仓股合成得到全部持仓，并确定基金新的行业配置权重；最后，依据板块构成确定基金的
板块配置权重。具体地：
（1）计算本期未知非重仓股的证监会行业配置权重
假 设 某 基 金 在 时 期 t 季 报 披 露 的 全 部 持 仓 证 监 会 行 业 配 置 权 重 为
, 1 , 2 ,
[ , , ]
t t t t H
v v v v （H 表示证监会行业分类数量，在 2012 年及以前为 22 个，在 2013
年及以后为 19 个）；在时期 t 重仓股有 10 只，第 j（j=1,2，…，10）只股票的投资金额占
全部股票投资金额的比例为
,
h
t j
（ ,0 1
h
t j
），则重仓股占比为
10
,
1
h h
t t j
j
c
；在时期 t
十大股东非重仓股有 stM （ 0
s
t t
M M ，其中
t
M 表示时期 t非重仓股数量）只，第 j（j=1,…，
s
t
M ）只股票的投资金额占全部股票投资金额的比例为
,
s
t j
（
,
0 1
s
t j
），则十大股东非
重仓股占比为 ,
1
s
tM
s s
t t j
j
c
。同时，假设时期 t 第 j 只股票属于第 ,t jq （ ,t jq =1 或 2，……，
H）个证监会行业。因此，时期 t（t=1,2,…，T）重仓股在第 k 个行业上的配置权重
,
h
t k
v 为
,
10
, ,
1
, 1, 2, ,
t j
h h
t k t j q k
j
v I k H
（ ）
时期 t（t=1,2,…，T）十大股东非重仓股在第 k 个行业上的配置权重
,
s
t k
v 为
行业1: 行业2: … 行业K: t期全部持仓
行业1: 行业2: … 行业H: t期报告披露
行业1:
行业2:
… 行业H:
t期重仓股
行业1:
行业2:
… 行业H:
t期未知非重仓股
全部持仓
重仓股
未知
非重仓股
t-1期
全部持仓股
t期
全市场股票
证监会行业分类
中信行业分类
股票信息全部持仓节点
板块1: 板块2: … 板块N: t期中信行业板块配置
行业1:
行业2:
… 行业H:
t期成为上市公司
十大股东的
非重仓股
十大股东
非重仓股
非
重
仓
股
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,, ,
1
, 1, 2, ,
s
t
t j
M
s s
t k t j q k
j
v I k H
（ ）
其中：当在时期 t 股票 j 属于第 k 个行业时，
,t jq k
I
=1；当时期 t 股票 j 不属于第 k 个
行业时，
,t jq k
I
=0；即
,
,
,
1,
0, t j
t j
q k
t j
q k
I
q k
。因此，我们便可以得到在时期 t 基金重仓股
的证监会行业配置权重向量
,1 ,2 ,
[ , , , ]
h h h h
t t t t H
v v v v ，以及十大股东非重仓股行业配置权
重向量
,1 ,2 ,
[ , , , ]
s s s s
t t t t H
v v v v 。
用全部持仓在第 k 个证监会行业上的配置权重减去重仓股和十大股东非重仓股在第 k
个证监会行业上的配置权重，便可得到未知非重仓股在第 k 个证监会行业上的配置权重，
即
, , , ,
, 1, 2, ,
g h s
t k t k t k t k
v v v v k H （ ）
因此，我们便可以得到在时期 t 基金未知非重仓股的证监会行业配置权重向量
, 1 , 2 ,
[ , , , ]
g g g g
t t t t H
v v v v 。
（2）估计本期的未知非重仓股信息
提取基金在时期 t-1 全部持仓股，剔除时期 t-1 全部持仓股中属于时期 t 的重仓股和
十大股东非重仓股部分，假设剩余持仓股有
1t
M
只，第 j（j=1,2，…，
1t
M
）只股票的投
资金额占全部股票投资金额的比例为
1,t j
（
1,
0 1
t j
）。由于最大化持仓补全法的基
础假设是基金会在本期继续持有上一期的股票作为未知非重仓股，所以剩余持仓股的投资
权重不应超过时期 t-1 的十大重仓股最低投资权重。因此，我们将对剩余持仓股的投资权
重做修正，即
1, 1,10 1,
= ( , )
h
t j t t j
min
。同时，假设第 j 只股票属于第
1,t j
q
（
1,t j
q
=1 或
2，……，H）个行业。因此，时期 t-1（t=1,2,…，T）基金的剩余持仓股在第 k 个证监会
行业上的配置权重
1,
g
t k
v
为
1
1,1, 1,
1
, 1, 2, ,
t
t j
M
g
t k t j q k
j
v I k H
（ ）
因此，我们便可以得到在时期 t-1 基金剩余持仓股的证监会行业配置权重向量
1 1,1 1,2 1,
[ , , , ]
g g g g
t t t t H
v v v v
。下面我们将在未知非重仓股证监会行业配置的约束下估算
未知非重仓股信息。
①如果在时期 t-1 基金剩余持仓股中有属于第 k 个证监会行业的股票，即
1,
g
t k
v
>0 时，
则认为在 t 时期基金会继续持有这些股票，且股票间的投资比例不变。因此，这些股票的
累计投资权重和为
,
g
t k
v ，第 j 只股票的投资权重变为
,
1,
1,
g
t k
t jg
t k
v
v
（其中 j 满足
1,t j
q k
）。
②如果在时期 t-1 基金非重仓股中没有属于第 k 个证监会行业的股票，即
1,
g
t k
v
=0 时，
则从当前全市场中筛选属于该行业的所有其他股票，且认为基金等权重持有这些股票。假
设这些股票共有
,t k
m 只，则股票的累计投资权重和应该为
,
g
t k
v ，第 j 只股票的投资权重变
为
,
,
1 g
t k
t k
v
m
（其中 j 满足
,t j
q k ）。
综上，将上述不同情况下的所有股票信息汇总，我们便可得到时期 t 基金持有的未知
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非重仓股信息。
（3）估计基金全部持仓并计算新的行业配置权重
将重仓股、十大股东非重仓股和估计的未知非重仓股合并，便可得到估计的基金全部
持仓。假设新的行业分类有 K 类，参照附录（2）的算法，我们便可得到在时期 t 基金新的
行业配置估计权重向量
,1 ,2 ,
[ , , , ]
t t t t K
w w w w 。
（4）估计基金的板块配置权重
按照表 1 中行业板块的构成，基于新的行业配置估计权重计算基金的板块配置权重。
假设第 k 个行业属于第
,t k
p （
,t k
p =1 或 2，……，N）个板块，则时期 t-1（t=1,2,…，T）
基金在第 n（n=1,2,…，N）个板块上的配置权重
,t n
u 为
,, ,
1
, 1, 2, ,
t k
K
t n t k p n
k
u w I n N
（ ）
其中：当在时期 t 行业 k 属于第 n 个板块时，
,t kp n
I
=1；当在时期 t 行业 k 不属于第 n
个板块时，
,t kp n
I
=0；即
,
,
,
1,
0, t k
t k
p n
t k
p n
I
p n
。因此，我们便可以得到在时期 t 基金的
板块配置权重向量
,1 ,2 ,
[ , , , ]
t t t t N
u u u u 。
研究发现，最大化持仓补全法能够较好地估计基金的板块配置情况。为了很好地分析
最大化持仓补全法在板块配置估计上的准确度，我们将对基金在二季度和四季度末节点的
板块配置情况进行估计，并与基金实际的板块配置情况进行比对。下面我们将以基金 A 在
2017 年四季度末节点的板块配置情况进行对比分析。具体地，首先，我们可以从基金四季
报披露的信息中获取全部持仓的证监会行业配置权重；然后，我们可以获取基金四季报披
露的重仓股信息，并计算其证监会行业配置权重；其次，用全部持仓的证监会板块配置权
重减去重仓股和十大股东非重仓股的证监会行业配置权重，便可得到未知非重仓股的证监
会行业配置权重；再者，在本期非重仓股的证监会行业配置信息约束下，从上期持仓股和
市场其他股票中估计本期未知非重仓股信息；最后，将重仓股、十大股东非重仓股和估计
的未知非重仓股信息汇总得到本期全部持仓信息，并计算全部持仓的中信一级行业配置信
息及板块配置信息。结果如下面所示。
表 5：基金 A 持仓的证监会行业配置权重统计表（2017Q4）
2017Q4
全部持仓
2017Q4
重仓股
2017Q4
十大股东非重仓股
2017Q4
未知非重仓股
2017Q2
剩余持仓股
农林牧渔
采矿业 % % %
制造业 % % % % %
水电煤气 % %
建筑业 % % %
批发零售 % % %
交运仓储 % % %
住宿餐饮
信息技术 % % % %
金融业 % % % %
房地产 % % %
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租赁商务
科研技术
水利环境 % %
居民维修
教育
卫生社会
文化体育
综合企业
资料来源：Wind，天风证券研究所
上表中列出了基金 A 在 2017 年四季度末节点全部持仓和重仓股的证监会行业配置情
况。可以发现，全部持仓主要分布在制造业、金融业、采矿业、信息技术和房地产等 10
个行业；重仓股和十大股东非重仓股主要分布制造业、金融业、采矿业和房地产等 5 个行
业，累计投资权重为 %。两者相减便可得到未知非重仓股的证监会行业配置权重，如
表中所示。可以发现，未知非重仓股主要分布在制造业、采矿业等 10 个行业。未知非重
仓股信息明显较少，可以有效提升估计的准确度。
然后，我们可以获取基金 A 在 2017 年二季度末节点的持仓股信息，剔除四季度的重
仓股和十大股东非重仓股信息后得到剩余持仓股信息，其证监会行业配置如上表所示。可
以发现，四季度的非重仓股相对于二季度来说有制造业、批发零售等行业的股票继续持有，
而卖出了金融行业，新买入了采矿业和建筑业等行业的股票。针对继续持有的行业，我们
假定等权重持有二季度的该行业对应的股票，使得累计权重和等于当前该行业投资权重和；
针对卖出的行业，我们认为同样卖出了二季度该行业对应的股票；针对新买入的行业，我
们假定基金等权重买入全市场属于该行业的所有其他股票，使得累计权重和等于当前该行
业投资权重和。最终，使得 2017 年四季度末节点未知非重仓股行业配置补全。
最后，我们将本期的重仓股、十大股东非重仓股和估计的未知非重仓股信息汇总，便
可得到基金 A 在 2015 年四季度末的全部持仓信息，并可以计算基金的中信一级行业配置
权重及板块配置权重。下图中绘制了基金 A 在 2017 年四季度末节点板块配置估计权重分
布图。同时引入重仓股补全法进行比对。可以发现，最大化持仓补全法估计的板块配置与
基金的实际板块配置更为接近。通过非重仓股和十大股东非重仓股的行业配置扩充后，最
大持仓补全法相对重仓股单位化法和重仓股补全法能够更好地估计基金的板块配置情况。
图 18：不同补全法下基金 A 在 2017Q4 板块配置估计权重分布情况统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
此外，我们对全市场上所有主动偏股型基金在二季度和四季度末节点，计算基于最大
化持仓补全法估计基金板块配置以及基金实际板块配置情况，并分析两者之间的相关性和
偏离量。所有主动偏股型基金的板块配置相关性和偏离量期望值分布图如下所示。可以发
现，全市场主动偏股型基金在最大化持仓补全法估计的板块配置与实际板块配置间的相关
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
2017Q4 重仓股补全法 最大化持仓补全法
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性分布整体上主要集中在 以上，且尾部低相关性的数量占比较少；而偏离度主要集中
在 10%以内。同时，最大化持仓补全法比重仓股补全法的准确度进一步提升，改进效果明
显。可见，最大化持仓补全法能够较好地估计基金的板块配置情况。
图 19：重仓股补全法下主动偏股型基金板块配置权重分布相关性统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
图 20：重仓股补全法下主动偏股型基金板块配置权重偏离量统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
综上所述，本节提出了最大化持仓补全法，即在证监会行业配置约束下，综合基金季
报披露和上市公司十大股东信息实现已知持仓信息最大化，利用上期持仓和全市场其他股
票补全本期行业配置缺失的部分，估计本期全部持仓，进而确定基金的板块配置情况。研
究发现，相比于此前提出的重仓股补全法，最大持仓补全法为基金持仓估计提供了至少 5%
的增量信息，使得估计板块配置与实际板块配置相关性在 以上，绝对偏离量在 10%以
内，远优于重仓股单位化法和重仓股补全法，实现了季频下基金板块配置的准确估计。因
此，在接下来的研究中，我们将基于最大化持仓补全法估计基金的季频板块配置情况，开
展基金板块配置能力的分析。
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
重仓股补全法 最大化持仓补全法
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
重仓股补全法 最大化持仓补全法
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3. 基金板块配置能力评价体系构建
在上节中，我们提出了最大化持仓补全法，实现了对基金的季频板块配置情况进行有
效估计。本节中，我们将基于基金的板块配置情况进行板块配置能力的分析。
具体地，针对任意主动偏股型基金，首先，通过板块配置稳定性分析模型，确定是板
块配置稳定型基金还是板块配置不稳定型基金；其次，通过板块配置集中度分析模型，确
定是主题型基金还是非主题型基金；最后，针对板块配置不稳定型基金，通过板块配置轮
动分析模型，确定基金是板块轮动的基金还是非板块轮动的基金。基金的板块配置能力评
价体系流程图如下图所示。
图 21：主动偏股型基金的板块配置能力评价体系流程图
资料来源：天风证券研究所
由上图可知，板块配置能力评价体系的核心模块主要有四个部分，分别为基金板块配
置分析、板块配置稳定性分析、板块配置集中度分析和板块配置轮动分析。其中，基金板
块配置分析已经在上节中介绍，采用的是季频最大化持仓补全法。下面我们将重点介绍其
他三个模块。
对基金板块配置能力的分析主要是通过指标进行度量的。假设某基金在时期 t 的板块
配 置 比 例 为 , 1 , 2 ,[ , , , ]t t t t Kw w w w ， 在 时 期 t-1 的 板 块 配 置 比 例 为
1 1 , 1 1 , 2 1 ,
[ , , , ]
t t t t K
w w w w
， 市 场 组 合 在 时 期 t 的 板 块 配 置 比 例 为
,1 ,2 ,
[ , , , ]
m m m m
t t t t K
w w w w ， 板 块 指 数 在 时 期 t+1 的 板 块 收 益 为
1 1,1 1,2 1,
[ , , , ]
t t t t K
R R R R
。则基金的板块配置能力分析相关度量指标构建信息如下：
主动偏股型基金
板块配置分析
板块配置稳定性分析
板块配置稳定型基金
板块配置集中度分析
板块配置稳定的
主题型基金
板块配置稳定的
非主题型基金
板块配置不稳定型基金
板块配置集中度分析
主题型基金
板块配置轮动分析
板块轮动的
主题型基金
非板块轮动的
主题型基金
非主题型基金
板块配置轮动分析
板块轮动的
非主题型基金
非板块轮动的
非主题型基金
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表 6：基金板块配置能力分析指标列表
指标 子指标名称 指标含义 计算方法 取值范围 方向
板块配置稳定性
板块配置变动量
前后期板块配置间的变动
量 , 1,
1
1
| |
2
K
t t k t k
k
BWC w w
[0，100%] 负向
板块配置相关性
前后期板块配置间的相关
系数
1
1
( , )
( ) ( )
t t
t
t t
cov w w
D w D w
[-1，1] 正向
板块配置集中度 板块配置权重集中度 配置权重最高的板块权重 ,t t k
k
BCR max w [1/k，1] 正向
板块配置轮动能力
板块配置选择能力
基金相对市场组合板块配
置基准偏离的收益贡献度 , , 1,
1
( )
K
m
t t k t k t k
k
BSA w w R
(-∞，+∞) 正向
板块配置选择相关性
基金相对市场组合板块配
置基准偏离与板块预期收
益的关联性
1
( , )
m
t t t t
BSR spe w w R
[-1，1] 正向
其中：cov(x,y)表示协方差；D(x)表示方差；spe(x,y)表示秩相关系数。
资料来源：天风证券研究所
通过上表的计算公式，我们在每个季度确定基金板块配置信息后进行计算，可以得到
指标的时间序列信息。我们将采用 t 检验法在时间序列上对指标进行有效性检验。具体地，
假设指标序列
1 2
[ , , , ]
T
x x x x 来自 2( , )N 的样本，考虑如下关于 的检验问题：
H0：
0
vs H1：
0
（1）
H0：
0
vs H1：
0
（2）
H0：
0
vs H1：
0
（3）
由于 未知，我们采用 t 检验统计量进行检验：
0
~ ( 1)
x
t T t T
s
上述 t 检验统计量服从自由度为 T-1 的 t 分布，即 t~t(T-1)。不同问题对应的拒绝域和
接受域相关信息如下表所示。
表 7：t 检验拒绝域和接受域的信息统计表
问题 拒绝域 接受域
问题（1）
1
{ ( 1)}W t t T
1
{ ( 1)}W t t T
问题（2）
1
{ ( 1)}W t t T
1
{ ( 1)}W t t T
问题（3）
1 / 2
{| | ( 1)}W t t T
1 / 2
{| | ( 1)}W t t T
资料来源：天风证券研究所
我们可以针对不同指标对应的假设条件，以接受域对应的概率来判断指标的有效性。
参考表 6 中指标的方向，我们可以针对每个指标构建原假设和备择假设，同时可以得到原
假设对应的接受域。统计信息如下表所示。当确定置信水平 （一般取 5%）后，我们便
可计算指标接受域对应的概率 W。
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表 8：相关指标的 t 检验信息统计表
子指标名称 原假设 H0 备择假设 H1 接受域
板块配置变动量
板块配置变动量较低
0
BWC BWC
板块配置变动量较高
0
BWC BWC 1 1
{ ( 1)}W t t T
板块配置相关性
板块配置相关性较高
0
板块配置相关性较低
0
2 1
{ ( 1)}W t t T
板块配置权重集中度
板块配置权重集中度较高
0
BCR BCR
板块配置权重集中度较低
0
BCR BCR 3 1
{ ( 1)}W t t T
板块配置选择能力
板块配置选择能力较强
0
BSA BSA
板块配置选择能力较弱
0
BSA BSA 4 1
{ ( 1)}W t t T
板块配置选择相关性
板块配置选择相关性较高
0
BSR BSR
板块配置选择相关性较低
0
BSR BSR 5 1
{ ( 1)}W t t T
资料来源：天风证券研究所
我们可以采用指标接受域对应的概率作为指标有效性得分。但是我们发现，板块配置
稳定性和板块配置轮动都对应两个子指标，这就会涉及到加权的问题。不失一般性，我们
可以使用简单的等权重加权形式合成我们所需要的指标得分。
表 9：指标得分计算方式
指标类型 指标得分
板块配置稳定性 P1=（*W1+*W2）*100
板块配置集中度 P2=W3*100
板块配置轮动能力 P3=（*W4+*W5）*100
资料来源：天风证券研究所
综上所述，本节从板块配置稳定性、板块配置集中度和板块配置轮动能力三个维度构
建了基金板块配置能力评价体系，并引入 t 统计量对各维度指标进行有效性检验，可将主
动偏股型基金进行分类识别，有利于更加全面的评价基金的板块配置能力。
4. 主动偏股型基金的板块配置能力实证研究
在上节中我们构建了完善的基金板块配置能力评价体系，可以通过板块配置视角对基
金的类型进行识别。为了从实践上探索上述模型的有效性，本节将对主动偏股型基金的板
块配置能力进行实证研究。
. 数据采集与处理
本文从万得（Wind）数据库中选取 2005 年 1 月至 2018 年 6 月 30 日间所有已上市（包
含到期）的所有主动偏股型基金信息，包含基金复权单位净值、每一季报、三季报、半年
报和年报持仓股票信息等，其中主动偏股型基金包括：
普通股票型基金；
偏股混合型基金；
合计 1078 只基金。由于直接获取的基金中包含部分无效的基金信息，因此我们需要
对基金进行数据处理，如：
剔除封闭式基金、分级基金、沪港深基金以及名称末中包含 H、R、O 等字母
的基金；
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删除基金成立时间不到半年的基金。
经过上述处理，共得到相关有效主动偏股型基金 840 只。
另外，在股票数据方面，我们需要获取截至 2018 年 6 月 30 日已经上市（包含退市）
股票的相关信息，包含每个季报股票的十大股东和十大流通股东信息、每日股票所属中信
一级行业指数信息、中信一级行业指数价格数据等。
表 10：子指标相关假设检验参数设置
子指标 参数 阈值设置
板块配置变动量
0
BWC
板块配置相关性
0
板块配置权重集中度
0
BCR
板块配置选择能力
0
BSA
0
板块配置选择相关性
0
BSR
0
资料来源：天风证券研究所
针对表 8 中假设检验，我们针对每个子指标设置如上的阈值，并对所有主动偏股型基
金在不同子指标下进行有效性检验，并合成基金的板块配置稳定性、板块配置集中度和板
块配置轮动能力得分。
当综合利用基金板块配置稳定性、板块配置集中度和板块配置轮动等指标信息，我们
可以对任意基金进行判别。从图 21 中可知，我们可以将基金分为 6 类，分别为板块配置
稳定的主题型基金、板块配置稳定的非主题型基金、板块轮动的主题型基金、非板块轮动
的主题型基金、板块轮动的非主题型基金以及非板块轮动的非主题型基金。其中大家比较
关注的是板块配置稳定的主题型基金、板块配置稳定的非主题型基金、板块轮动的主题型
基金、板块轮动的非主题型基金四类。下面本报告将以具体案例的形式进行这四类基金识
别的介绍。
. 基金的板块配置能力案例分析
. 板块配置稳定的主题型基金
如果基金经理由于投资范围或者个人投资偏好等原因，管理的基金产品会对某些板块
配置存在明显的偏好，且板块配置相对稳定，则形成了板块配置稳定的主题型基金。在我
们提出的基金板块配置能力评价体系中，如果基金的板块配置稳定性和板块配置集中度得
分均较高时，可判别为板块配置稳定的主题型基金。下面我们将以基金 A 为例进行分析。
表 11：基金 A 的板块配置能力评价得分统计表
基金 季度数 板块配置稳定性 板块配置集中度 板块配置轮动
基金 A 10 100% 100% 78%
资料来源：Wind，天风证券研究所
从上表中的板块配置能力评价得分可以发现，基金 A 在板块配置稳定性和板块配置集
中度方面得分均较高，展现出了良好的板块配置稳定性和集中度，我们将其判定为板块配
置稳定的主题型基金。
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图 22：基金 A 在不同板块上的投资权重分布图
注：图中基金在一季度末和三季度末的板块配置数据为本文模型估计结果，下同。
资料来源：Wind，天风证券研究所
此外，我们有对基金 A 剔除建仓期以来的各季度末板块配置情况进行了统计。可以发
现，基金在消费板块上的投资权重基本维持在 60%以上，且板块配置相对较为稳定，可视
为医药板块主题的基金。因此，板块配置能力评价体系对基金 A 的判别与实际情况基本是
一致的。
. 板块配置稳定的非主题型基金
如果基金经理由于投资范围或者投资策略等原因，并不会明显偏好于某些板块，且管
理产品的板块配置是稳定的，则形成了板块配置稳定的非主题型基金。在我们提出的基金
板块配置能力评价体系中，如果基金的板块配置稳定性得分较高，而板块配置集中度得分
较低时，则可判别为板块配置稳定的非主题型基金。下面我们将以基金 B 为例进行分析。
表 12：基金 B 的板块配置能力评价得分统计表
基金 季度数 板块配置稳定性 板块配置集中度 板块配置轮动
基金 B 18 100 0 72
资料来源：Wind，天风证券研究所
从上表中的板块配置能力评价得分可以发现，基金 B 在板块配置稳定性上的得分非常
高，而在板块配置集中度上的得分非常低，展现出了基金板块配置分散化且相对稳定，我
们将其判定为板块配置稳定的非主题型基金。
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
上游原材料 基础设施建设及运营 中游制造 消费 金融地产 TMT 其他
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图 23：基金 B 在不同板块上的投资权重分布图
资料来源：Wind，天风证券研究所
此外，我们有对基金 B 剔除建仓期以来的各季度末板块配置情况进行了统计。可以发
现，基金分散化投资在各个板块上，并没有出现对个别板块的明显偏好，可视作为非主题
型基金。
图 24：基金 B 板块配置权重相关系数统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
同时，我们计算各季度末节点基金 B 板块配置权重间的相关系数。可以发现，相邻间
的相关性较为稳定，基本维持在 以上，可见基金 B 的板块配置较为稳定。因此，板块
配置能力评价体系对基金 B 的判别与实际情况基本是一致的。
. 板块轮动的主题型基金
如果基金经理会依据自身投资判断，每次会大幅度调整板块，且板块的调整为其贡献
了较好的超额收益，则形成了板块轮动的主题型基金。在我们提出的基金板块配置能力评
价体系中，如果基金的板块配置稳定性得分较低，而板块配置集中度和板块配置轮动得分
均较高时，可判别为板块轮动的主题型基金。不幸的是，我们并没有在主动偏股型基金中
找到满足条件的板块轮动的主题型基金。
. 板块轮动的非主题型基金
如果基金经理在考虑市场组合基准配置的基础上，依据自身投资判断，小幅度灵活调
整板块配置，以期获得更好地超额收益，则形成了板块轮动的非主题型基金。在我们提出
的基金板块配置能力评价体系中，如果基金的板块配置轮动得分较高，而板块配置稳定性
0%
20%
40%
60%
80%
100%
上游原材料 基础设施建设及运营 中游制造 消费 金融地产 TMT 其他
2013/12 2014/03 2014/06 2014/09 2014/12 2015/03 2015/06 2015/09 2015/12 2016/03 2016/06 2016/09 2016/12 2017/03 2017/06 2017/09 2017/12 2018/03
2013/12
2014/03
2014/06
2014/09
2014/12
2015/03
2015/06
2015/09
2015/12
2016/03
2016/06
2016/09
2016/12
2017/03
2017/06
2017/09
2017/12
2018/03
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和板块集中度得分较低时，可判别为板块轮动的非主题型基金。下面我们将以基金 C 为例
进行分析。
表 13：基金 C 的板块配置能力评价得分统计表
基金 季度数 板块配置稳定性 板块配置集中度 板块配置轮动
基金 C 30 33 0 96
资料来源：Wind，天风证券研究所
从上表中的板块配置能力评价得分可以发现，基金 C 在板块配置轮动上得分较高，而
在板块配置稳定性和板块配置集中度方面得分较低，展现除了良好的板块轮动能力和分散
化投资，我们将其判定为板块轮动的非主题型基金。
图 25：基金 C 在不同板块上的投资权重分布图
资料来源：Wind，天风证券研究所
我们有对基金 C 剔除建仓期以来的各季度末板块配置情况进行了统计。可以发现，基
金会非常及时的调整板块配置，且没有出现长期对某些板块的较大幅度调整。
图 26：基金 C 板块配置权重相关系数统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
0%
20%
40%
60%
80%
100%
上游原材料 基础设施建设及运营 中游制造 消费 金融地产 TMT 其他
2010/12 2011/03 2011/06 2011/09 2011/12 2012/03 2012/06 2012/09 2012/12 2013/03 2013/06 2013/09 2013/12 2014/03 2014/06 2014/09 2014/12 2015/03 2015/06 2015/09 2015/12 2016/03 2016/06 2016/09 2016/12 2017/03 2017/06 2017/09 2017/12 2018/03
2010/12
2011/03
2011/06
2011/09
2011/12
2012/03
2012/06
2012/09
2012/12
2013/03
2013/06
2013/09
2013/12
2014/03
2014/06
2014/09
2014/12
2015/03
2015/06
2015/09
2015/12
2016/03
2016/06
2016/09
2016/12
2017/03
2017/06
2017/09
2017/12
2018/03
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同时，我们计算各季度末节点基金 C 板块配置权重间的相关系数。可以发现，相邻两
期间的相关性波动较大，从 到 。基金 C 的板块配置存在较大波动，可视作为板块配
置轮动的非主题型基金。
表 14：基金 C 板块轮动度量指标统计表
板块配置
选择能力
板块配置选
择相关性
基金季度
收益
万得全 A
季度收益
基金季度
超额收益
板块配置
选择能力
板块配置选
择相关性
基金季度
收益
万得全 A
季度收益
基金季度
超额收益
2010/12 % % % % % 2014/12 % % % % %
2011/03 % % % % % 2015/03 % % % % %
2011/06 % % % % % 2015/06 % % % % %
2011/09 % % % % % 2015/09 % % % % %
2011/12 % % % % % 2015/12 % % % % %
2012/03 % % % % % 2016/03 % % % % %
2012/06 % % % % % 2016/06 % % % % %
2012/09 % % % % % 2016/09 % % % % %
2012/12 % % % % % 2016/12 % % % % %
2013/03 % % % % % 2017/03 % % % % %
2013/06 % % % % % 2017/06 % % % % %
2013/09 % % % % % 2017/09 % % % % %
2013/12 % % % % % 2017/12 % % % % %
2014/03 % % % % % 2018/03 % % % % %
2014/06 % % % % % % % %
2014/09 % % % % %
资料来源：Wind，天风证券研究所
此外，我们对基金 C 的板块轮动相关度量指标的季度数据进行了统计。可以发现，基
金 C 的板块配置选择能力和板块配置选择相关性指标值分布稳定且集中，相应的基金季度
收益也表现较好。因此，板块配置能力评价体系对基金C的判别与实际情况基本是一致的。
. 基金经理的板块配置能力案例分析
上小节中我们从基金视角对基金板块配置能力进行分析，但是我们知道基金自成立以
来会经历多位基金经理的管理，而不同基金经理的管理方法可能会存在一定差异性，时间
跨度较长可能对板块配置能力检验造成干扰。因此，本小节将从基金经理视角开展基金板
块配置能力分析。
图 27：主动偏股型基金的经理任职管理时间统计图
资料来源：Wind，天风证券研究所
0%
5%
10%
15%
20%
25%
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按照基金经理对所有主动偏股型基金进行分区间统计。上表中对主动偏股型基金的基
金经理任职管理时间进行了统计。可以发现，有超过 50%的基金经理任职管理时间在 2 年
以内，有超过 90%的基金经理任职时间在 4 年半以内，仅有不足 10%的基金经理任职管理
时间在 5 年以上。可见，截止到目前，基金经理管理主动偏股型基金产品的任职管理时间
较短。
我们对有效任职时间在 1 年半以上，且目前仍在任职的基金经理管理的产品进行分析。
截止到 2018 年 6 月 30 日，满足要求的基金经理共计 709 人次。下面我们将对 4 种类型的
基金经理举例进行介绍，分别为具有管理板块配置稳定主题型基金的基金经理 1、管理板
块配置稳定非主题型基金的基金经理 2、管理板块轮动主题型基金的基金经理 3、管理板
块轮到非主题型基金的基金经理 4。具体内容如下面所示。
表 15：不同类型的基金经理信息统计表
基金经理 基金产品 任职日期 有效任职日期 季度数
板块配置
稳定性得分
板块配置
集中度得分
板块配置
轮动得分
基金类型判别
基金经理 1 基金 C 2014/11/18 2015/5/18 12 100% 100% 78% 板块配置稳定的主题型基金
基金经理 2 基金 D 2015/7/10 2015/10/10 10 100% 39% 45% 板块配置稳定的非主题型基金
基金经理 3 基金 E 2017/6/3 2017/9/3 3 89% 96% 97% 板块轮动的主题型基金
基金经理 4 基金 F 2014/12/8 2015/3/8 12 19% 1% 98% 板块轮动的非主题型基金
资料来源：Wind，天风证券研究所
5. 总结与展望
本篇报告作为基金能力研究的第三篇，重点关注的是基金板块配置能力的分析。我们
基于最大化持仓补全法提出了季频持仓归因模型，有效提升了基金板块配置估计的准确度；
并从板块配置稳定性、板块配置集中度和板块配置轮动能力三个维度构建了完善的基金板
块配置能力评价体系，有效识别了板块配置稳定的基金和板块配置轮动的基金。板块配置
能力评价体系的构建，有利于更加真实地探索基金经理的板块选择能力，为未来构建 FOF
投资组合奠定了基础。
在板块配置分析方面，我们提出了最大化持仓补全法，即在证监会行业配置约束下，
综合基金季报披露和上市公司十大股东信息实现已知持仓信息最大化，利用上期持仓和全
市场其他股票补全本期行业配置缺失的部分，估计本期全部持仓，进而确定基金的板块配
置情况。研究发现，相比于此前提出的重仓股补全法，最大持仓补全法为基金持仓估计提
供了至少 5%的增量信息，使得估计板块配置与实际板块配置相关性在 以上，绝对偏
离量在 10%以内，远优于此前的重仓股单位化法和重仓股补全法，实现了季频下基金板块
配置的准确估计。
在板块配置能力分析方面，我们从板块配置稳定性、板块配置集中度和板块配置轮动
能力三个维度构建了基金板块配置能力评价体系，可以从板块配置视角对基金进行分类识
别。通过案例实证分析发现，本报告提出的基金板块配置能力评价体系可以很好地识别不
同类别的基金，与实际情况基本是一致的。此外，本报告还从基金经理视角分析了基金产
品的板块配置能力。
当然，虽然我们在构建基金板块配置能力评价体系时已尽可能接近现实，但依然存在
诸多不确定性因素。例如，最大化持仓补全法仅从配置角度估计基金持仓信息，并没有结
合基金净值进行持仓优化；板块配置能力指标的构建潜在假定是基金在未来一个季度板块
配置不变，这个过于严苛；等等。因此，在接下来的研究中，我们将对本文提出的板块配
置能力评价指标应用于 FOF 组合进行有效性验证，同时对基金经理更多能力进行评价研究。
敬请期待！
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特别地，限于文章篇幅，我们只在文中列出了部分统计信息，更加详细的结果数据可
联系天风金融工程团队获取！
附录
（1）净值回归法
净值回归法，可以通过基金在不同板块上的配置权重情况来探究。具体的，可以基于
全市场完备的板块指数，将基金的收益分解到不同板块指数收益上。从而，形成了确定基
金板块配置情况的净值回归模型，即
1 21 2 Kf f K f
R w R w R w R
其中：R 表示基金的复权单位净值收益率，
1 2
[ , , , ]R r r r
；
kf
R （ 1, 2, ,k K ）
为第 k 个板块指数收益率，
,1 ,2 ,
[ , , , ]
kf k k k
R f f f
；
k
w （ 1, 2, ,k K ）为板块指
数的投资权重； 为基金的超额收益； 为随机误差项。
由于我们想估计的是基金在时期△处的板块配置情况，由于回归模型需要，我们在时
间序列上进行计算。因此，我们应该采用加权线性回归模型估计板块投资权重，给予近期
数据权重高一些，远期数据权重低一些。简单的，可以给第 t（t=1,2,…,△）期数据的权重
为 t/△，则所有数据点对应的权重向量 [1 / , 2 / , , / ] 。则衰减加权条件下净
值回归模型可变为
1 21 2
( .* ) ( .* ) ( .* ) ( .* )
Kf f K f
R w R w R w R
其中： 表示对权重向量 开根号；( .* )a b 表示对 a 点乘 b，即 a 和 b 对应位置数
据相乘。
事实上，由于中国市场一般不允许做空股票，所以
k
w （ 1, 2, ,k K ）会限制为非
负。同时，由于存在仓位限制，所有板块指数的投资权重合计不应超过 1。即投资权重的
约束为：
1
0 1 1, 2, , ; 1
K
k k
k
w k K w
（ ）
另外，由于基金类型的不同，如股票型基金要求股票投资的仓位一般要求不得低于 80%、
偏股混合型基金要求股票投资的仓位一般不低于 60%等限制，会对板块配置分析模型的系
数进一步约束。进而，得到有约束的线性回归模型。
因此，我们可以把板块投资权重单位化之后作为基金板块配置权重。即假设通过上述
回归模型确定基金在第 k（k=1，2，…，K）个板块上的投资权重为
k
w ，则基金在权益上
的仓位为
1
K
k
k
w
。所以，基金在第 k 个板块上的配置权重
*
k
w 为：
*
1
/ , 1, 2, ,
K
k k k
k
w w w k K
（ ）
可见，通过单位化调整后，基金在各板块上的配置权重和等于 1。
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（2）持仓归因法
持仓归因法，可以通过基金持仓股票在不同板块上的配置权重情况来探究。具体的，
可以基于基金节点持仓股票投资权重，依据股票所属行业加权汇总形成基金行业配置权重，
进一步确定基金的板块配置权重。假设基金在某个节点持有 M 只股票，第 j（j=1,2，…，
M）只股票的投资金额占全部股票投资金额的比例为
j
，则
1
1
M
j
j
且 0 1j 。同时，
假设第 j 只股票属于第
j
s （
j
s =1 或 2，……，K）个行业。因此，基金持仓在第 k 个行业
上的配置权重
k
w 为：
1
, 1, 2, ,
j
M
k j s k
j
w I k K
（ ）
其中：当
j
s 等于 k 时，
js k
I
=1；当
j
s 不等于 k 时，
js k
I
=0，即
1,
0, j
j
s k
j
s k
I
s k
。
进一步按照表 1 中行业板块的构成，基于基金的行业配置权重计算基金的板块配置权
重。假设第 k 个行业属于第
k
p （
k
p =1 或 2，……，N）个板块，则基金在第 n（n=1,2,…，
N）个板块上的配置权重
n
u 为
1
, 1, 2, ,
k
K
n k p n
k
u w I n N
（ ）
其中：当行业 k 属于第 n 个板块时，
kp n
I
=1；当行业 k 不属于第 n 个板块时，
kp n
I
=0；
即
1,
0, k
k
p n
k
p n
I
p n
。
风险提示
本报告为基于历史数据统计结果，市场结构的调整和因子变动等风险均可能使得
模型失效。
基金研究 | 基金专题报告
请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 31
分析师声明
本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的
所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中
的具体投资建议或观点有直接或间接联系。
一般声明
除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附
属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、
内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。
本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于
我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参
考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以
及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自
的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成
的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。
本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现
亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。
天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报
告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的
资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。
特别声明
在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投
资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客
观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。
投资评级声明
类别 说明 评级 体系
股票投资评级
自报告日后的 6 个月内，相对同期沪
深 300 指数的涨跌幅
行业投资评级
自报告日后的 6 个月内，相对同期沪
深 300 指数的涨跌幅
买入 预期股价相对收益 20%以上
增持 预期股价相对收益 10%-20%
持有 预期股价相对收益-10%-10%
卖出 预期股价相对收益-10%以下
强于大市 预期行业指数涨幅 5%以上
中性 预期行业指数涨幅-5%-5%
弱于大市 预期行业指数涨幅-5%以下
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