渤海证券–FOF研究系列之一:使用ETF基金构建资产配置组合【基金研究】

【研究报告内容摘要】 本篇报告中,我们梳理了目前市场上现存的ETF 基金,选取其中较为具有代表性的5支股票型ETF,1支债券型ETF,1支商品型ETF,提取其追踪指数构建不同风险偏好的资产配置组合。 我们选择了国债ETF(511010)追踪的上证5年国债(全)指数作为投资组合中的债券品种,选择了多支基金跟踪的SGE 黄金9999指数作为投资组合中的商品品种。并通过聚类分析,综合考虑指数代表性、基金流动性等多种因素,最终选择了证券龙头指数(399437.SZ)、全指信息指数(000993.SH)、中证消费指数(000932.SH)、中证医疗指数(399989.SZ)和中证银行指数(399986.SZ),共5个指数作为股票ETF 的代表。 我们首先使用马尔科维茨均值方差模型计算股票资产的配置组合,以过去20个月历史收益率作为计算区间,并使用压缩矩阵方法计算协方差矩阵,带入模型计算最优权重。再将股票资产和债券、商品进行组合,共同加入风险预算模型。 风险预算模型是对风险平价模型的一种推广。风险预算模型中,投资者可根据风险偏好设置各类资产的风险贡献,相比风险平价模型灵活度更高。我们按照不同的风险偏好,构建了不同的资产配置组合。偏保守组合,股票、债券、商品的风险贡献为1:1:1;风险偏好中等的组合,股票、债券、商品的风险贡献为各资产过去1年的价格波动率的比值;偏激进的组合,股票、债券、商品的风险贡献为各资产过去1年价格波动率的平方。通过历史回测数据可以看出,通过设置不同的风险预算,可以较好的满足不同风险偏好的投资者的投资需求。 风险提示:随着市场环境变化,模型存在失效风险。

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权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 渤海证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格 1 of 18 金 融 工 程 研 究 证 券 研 究 报 告 权 益 专 题 报 告 证券分析师 宋旸 022-28451131 18222076300 songyang@bhzq.com 核心观点:  本篇报告中,我们梳理了目前市场上现存的 ETF 基金,选取其中较为 具有代表性的 5 支股票型 ETF , 1 支债券型 ETF , 1 支商品型 ETF , 提取其追踪指数构建不同风险偏好的资产配置组合。  我们选择了国债 ETF ( 511010 )追踪的上证 5 年国债(全)指数作为 投资组合中的债券品种,选择了多支基金跟踪的 SGE 黄金 9999 指数 作为投资组合中的商品品种。并通过聚类分析,综合考虑指数代表性、 基金流动性等多种因素,最终选择了证券龙头指数( 399437.SZ )、全 指信息指数( 000993.SH )、中证消费指数( 000932.SH )、中证医疗 指数( 399989.SZ )和中证银行指数( 399986.SZ ),共 5 个指数作为 股票 ETF 的代表。  我们首先使用马尔科维茨均值方差模型计算股票资产的配置组合,以 过去 20 个月历史收益率作为计算区间,并使用压缩矩阵方法计算协方 差矩阵,带入模型计算最优权重。再将股票资产和债券、商品进行组 合,共同加入风险预算模型。  风险预算模型是对风险平价模型的一种推广。风险预算模型中,投资 者可根据风险偏好设置各类资产的风险贡献,相比风险平价模型灵活 度更高。我们按照不同的风险偏好,构建了不同的资产配置组合。偏 保守组合,股票、债券、商品的风险贡献为 1:1:1 ;风险偏好中等的组 合,股票、债券、商品的风险贡献为各资产过去 1 年的价格波动率的 比值;偏激进的组合,股票、债券、商品的风险贡献为各资产过去 1 年 价格波动率的平方。通过历史回测数据可以看出,通过设置不同的风 险预算,可以较好的满足不同风险偏好的投资者的投资需求。  风险提示:随着市场环境变化,模型存在失效风险。 使用ETF基金构建资产配置组合 ——FOF研究系列之一 分析师:宋旸 SAC NO : S1150517100002 2020 年 06 月 24 日 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 2 of 18 目 录 1. ETF基金梳理与分类 …………………………………………………………………………………………………………… 4 1.1 ETF基金的初步筛选 ……………………………………………………………………………………………………. 4 1.2 股票型ETF的聚类分析 ……………………………………………………………………………………………….. 4 1.3 入选ETF相关性检验 …………………………………………………………………………………………………… 7 2. 股票类配置模型的构建 ………………………………………………………………………………………………………… 7 2.1 历史收益统计 ……………………………………………………………………………………………………………… 7 2.2 均值方差模型 ……………………………………………………………………………………………………………… 8 3. 大类资产配置模型的构建 …………………………………………………………………………………………………… 10 3.1 风险平价模型与风险预算模型 ……………………………………………………………………………………… 10 3.2 模型运行结果 ……………………………………………………………………………………………………………..11 4. 总结与未来研究方向展望 …………………………………………………………………………………………………… 13 附录:…………………………………………………………………………………………………………………………………… 14 qVyUaZhZpXpPtQ9P9RaQpNmMtRnNjMoOsMfQsQmQ9PoPnMMYnRsPxNpOsR 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 3 of 18 表目录 表 1:入选行业指数分年度收益统计 …………………………………………………………………………………………………… 7 表 2:均值方差模型历史收益统计数据 ……………………………………………………………………………………………….. 9 表 3:均值方差模型分年度收益统计 …………………………………………………………………………………………………… 9 表 4:风险预算模型历史收益统计数据 ……………………………………………………………………………………………… 11 表 5:风险预算模型分年度收益统计 …………………………………………………………………………………………………. 11 表 6:股票型ETF筛选名单 ……………………………………………………………………………………………………………….. 14 表 7:债券型ETF筛选名单 ……………………………………………………………………………………………………………….. 15 表 8:商品型ETF筛选名单 ……………………………………………………………………………………………………………….. 15 图目录 图 1: 使用分区聚类方式得到的行业/专题ETF分类 ……………………………………………………………………………. 6 图 2:使用分层聚类方式得到的行业/专题ETF分类 ……………………………………………………………………………. 6 图 3:入选ETF相关性检验 …………………………………………………………………………………………………………………. 7 图 4:均值方差模型历史收益 ……………………………………………………………………………………………………………… 9 图 5:均值方差模型历史权重 ……………………………………………………………………………………………………………. 10 图 6:风险预算模型历史收益 ……………………………………………………………………………………………………………. 11 图 7:风险平价模型历史权重 ……………………………………………………………………………………………………………. 12 图 8:风险预算模型历史权重 ……………………………………………………………………………………………………………. 12 图 9:风险预算模型(激进版)历史权重 ………………………………………………………………………………………….. 13 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 4 of 18 1. ETF基金梳理与分类 ETF基金由于其投资分散,代表性强,交易方便的特点,已成为FOF投资较为常 用的工具型产品。本篇报告作为FOF基金系列研究的第一篇,对于目前市场上现 存的ETF基金进行了梳理,并挑选其中具有代表性的几只,构建了不同风险偏好 的资产配置组合。 1.1 ETF基金的初步筛选 首先,我们提取了市场上现存ETF基金的数据。目前市场上ETF基金可分为股票 型ETF、债券型ETF、商品型ETF与跨境ETF四大类。其中股票型ETF又可以 大致分为规模指数ETF、行业指数ETF和主题指数ETF等(具体名单请参见附 录)。 本篇报告中,我们主要使用股票型ETF、债券型ETF与商品型ETF组成投资组 合。由于大多数ETF在追踪指数时均能达到较小的跟踪误差,我们在构建组合时, 使用ETF的跟踪指数来代替ETF的价格数据。由于指数发布的时间往往要早于 ETF成立时间,这样做可以给模型更长的回溯区间。 我们首先梳理了债券型ETF和商品型ETF的数据。由于其种类较少,产品间相似 度较高,综合考虑代表性、流动性、产品份额等多种因素,我们最终选择了国债ETF (511010)追踪的上证5年国债(全)指数作为投资组合中的债券品种,选择了 多支基金跟踪的SGE黄金9999指数作为投资组合中的商品品种。 在梳理股票型ETF时,我们主要以行业指数ETF为主,通过对于流动性、产品份 额的筛选,最终选出44支行业ETF,提取其追踪的35个指数。下一节中,我们 使用两种分类方法对这35个指数做了聚类分析,选取其中代表性的5个,作为后 文资产配置模型的配置工具。 1.2 股票型ETF的聚类分析 聚类分析是一种非监督的分类方法,对于给定的一组数据对象,考察其在某些属性 上的相似程度,将相似程度接近的对象划分为一组。在分类时,尽量保证一个类中 的个体彼此接近或相似,而与其它类中的个体相异。从而更清晰地体现数据集的结 构,更准确的概括每一类数据的特点。 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 5 of 18 按照分类方式划分,聚类分析可以分为分区聚类与分层聚类两种。 分层聚类又称为系统聚类方法。这种方法的基本思路是首先将所有对象看成独立 的个体类,通过计算类间的距离来选择最小距离的两个类合并成一个新类,再重新 计算新类和其它类之间的距离,选择最小距离的两个类合并,依次迭代合并直到无 法合并为止。 分区聚类又称为划分式聚类方法。对于一个既定数据对象的数据集,预先指定聚类 数目或聚类中心,通过反复迭代运算,逐步降低目标函数的误差值,当目标函数值收 敛时,得到最终聚类结果。最典型的划分式聚类算法就是 k-means 算法。 我们使用以上两种方法对于35支基金追踪指数的历史收益率做了聚类分析,两种 分类结果具有一定的相似性,综合考虑指数代表性、基金流动性等多种因素,我们 最终选择了证券龙头指数(399437.SZ)、全指信息指数(000993.SH)、中证消费 指数(000932.SH)、中证医疗指数(399989.SZ)和中证银行指数(399986.SZ), 共5个指数作为股票ETF的代表,加入后文的资产配置模型。 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 6 of 18 图 1:使用分区聚类方式得到的行业/专题ETF分类 资料来源:渤海证券研究所 图 2:使用分层聚类方式得到的行业/专题ETF分类 资料来源:渤海证券研究所 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 7 of 18 1.3 入选ETF相关性检验 我们对最终入选的7个指数的历史收益率做了相关性检验,从相关性矩阵中可以 看出,债券指数、商品指数与股票指数三个大类指数间的相关性较低。而5个股票 指数之间的相关性较高。 在下文构建模型时,我们首先使用均值方差模型决定5个股票指数的份额比例,然 后把该模型运行得到的结果作为股票投资品种,与债券、商品品种一起带入风险预 算模型中,实现最终的资产配置组合。 图 3:入选ETF相关性检验 资料来源:渤海证券研究所 2. 股票类配置模型的构建 2.1 历史收益统计 我们首先统计了5个行业指数2009-2020年的历史收益,可以看出,5个指数均 有一定代表性,证券龙头指数在2012、2014年涨幅最高;中证消费指数在2016、 2017、2019年涨幅最高;中证银行指数在2011年涨幅最高;中证医疗指数在2009、 2013、2020年涨幅最高;全指信息指数在2010、2015年涨幅最高。 表 1:入选行业指数分年度收益统计 证券龙头 中证消费 中证银行 中证医疗 全指信息 2009 33.8% 33.8% 29.8% 42.7% 40.5% 2010 -42.7% 17.7% -29.6% 29.0% 33.6% 2011 -30.4% -19.1% -4.5% -30.2% -38.9% 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 8 of 18 2012 36.0% -1.8% 14.5% -7.7% -3.0% 2013 -1.5% 1.0% -9.3% 77.6% 58.4% 2014 150.5% 14.8% 62.8% 20.5% 28.7% 2015 -28.5% 26.5% -0.7% 67.7% 81.1% 2016 -17.5% 0.6% -4.3% -24.4% -25.8% 2017 -11.4% 56.0% 14.4% -13.5% -2.0% 2018 -26.0% -23.1% -14.7% -11.8% -35.2% 2019 45.5% 64.7% 22.7% 48.7% 56.5% 2020 -6.1% 17.9% -13.5% 48.9% 16.0% 资料来源:Wind,渤海证券研究所 2.2 均值方差模型 行业指数的配置在未来可参考行业轮动模型,在这里,我们为了简便,使用了马尔 科维茨均值方差模型,使用过去20个月历史收益率作为计算区间,并使用压缩矩 阵方法计算协方差矩阵,带入模型计算最优权重。月度调仓,单个股票权重上限为 50%。 关于均值方差模型的实现在不同编程语言中有多种函数与程序包,在这里推荐R 语言中的fPortfolio包,该程序包使用十分简便,通过对于四个类(class)的定义, 可自由设定模型类别(如:均值-方差模型,均值-VAR模型,均值-下偏矩模型等); 优化对象(如风险最小,收益最大等);估计风险的方法(如本文使用的压缩矩阵 估计)等诸多因素。同时,还可以自定义无风险利率、约束条件、目标风险、目标 收益等多种模型参数。 通过运行结果可以发现,均值方差模型所得到的投资组合夏普比率优于5个指数 等权组合,仅略逊于中证消费指数。在历史权重的配置上,配置较多的指数为中证 消费和中证医疗。 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 9 of 18 图 4:均值方差模型历史收益 资料来源:Wind,渤海证券研究所 表 2:均值方差模型历史收益统计数据 证券龙头 中证消费 中证银行 中证医疗 全指信息 均值方差 等权 累计收益 -5.4% 330.4% 45.1% 443.5% 251.3% 305.1% 214.1% 年化收益 -0.5% 14.4% 3.5% 16.9% 12.3% 13.8% 11.1% 波动率 42.1% 23.8% 23.7% 31.9% 32.6% 25.3% 24.4% 最大回撤 66.0% 33.5% 39.4% 59.4% 65.2% 44.3% 43.4% 夏普比率 -0.012 0.606 0.148 0.531 0.377 0.544 0.457 资料来源:Wind,渤海证券研究所 表 3:均值方差模型分年度收益统计 证券龙头 中证消费 中证银行 中证医疗 全指信息 均值方差 等权 2009 33.8% 33.8% 29.8% 42.7% 40.5% 37.4% 36.5% 2010 -42.7% 17.7% -29.6% 29.0% 33.6% 28.7% -1.0% 2011 -30.4% -19.1% -4.5% -30.2% -38.9% -29.4% -24.6% 2012 36.0% -1.8% 14.5% -7.7% -3.0% -3.3% 8.2% 2013 -1.5% 1.0% -9.3% 77.6% 58.4% 15.8% 22.1% 2014 150.5% 14.8% 62.8% 20.5% 28.7% 41.0% 55.4% 2015 -28.5% 26.5% -0.7% 67.7% 81.1% 41.3% 26.1% 2016 -17.5% 0.6% -4.3% -24.4% -25.8% -11.6% -14.4% 2017 -11.4% 56.0% 14.4% -13.5% -2.0% 34.3% 6.9% 2018 -26.0% -23.1% -14.7% -11.8% -35.2% -19.5% -21.4% 2019 45.5% 64.7% 22.7% 48.7% 56.5% 49.4% 48.5% 2020 -6.1% 17.9% -13.5% 48.9% 16.0% 1.8% 11.5% 资料来源:Wind,渤海证券研究所 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 10 of 18 图 5:均值方差模型历史权重 资料来源:Wind,渤海证券研究所 3.大类资产配置模型的构建 3.1 风险平价模型与风险预算模型 马尔科维茨均值-方差模型在处理股票资产时有一定的效用,但在处理不同的大类 资产时,FOF研究中更常用的模型则为风险平价模型。风险平价模型以资产的边 际风险贡献为出发点,追求每个资产对组合风险的贡献相同。和均值方差模型相比, 风险平价模型更加稳定,解释度也更高。但其缺点同样十分明显:由于其使用资产 价格的波动性作为衡量风险的手段,模型结果中绝大多数资产会被配置于债券等 固定收益类资产,导致模型产生的收益十分有限,同时对利率的变化非常敏感。 风险预算模型是对风险平价模型的一种推广。风险预算模型中,投资者可根据风险 偏好设置各类资产的风险贡献,相比风险平价模型灵活度更高。 风险预算模型在R语言中也有专门的程序包可以实现,程序包为riskParityPortfolio, 也可以自行编写代码实现,因为模型有解析解,编程相对较为简单。 我们按照不同的风险偏好,构建了不同的资产配置组合。偏保守组合(图表中的风 险平价组合),股票、债券、商品的风险贡献为1:1:1;风险偏好中等的组合(图标 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 11 of 18 中的风险预算组合1),股票、债券、商品的风险贡献为各资产过去1年的价格波 动率的比值;偏激进的组合(图表中的风险预算组合2),股票、债券、商品的风 险贡献为各资产过去1年价格波动率的平方。 3.2 模型运行结果 通过历史回测数据可以看出,风险偏好激进、中等、保守模型年化收益依次降低, 夏普比率依次升高,债券资产所占权重依次升高。证明通过设计不同的风险预算, 可以较好的满足不同风险偏好的投资者的投资需求。 图 6:风险预算模型历史收益 资料来源:Wind,渤海证券研究所 表 4:风险预算模型历史收益统计数据 股票 债券 黄金 等权 风险平价 风险预算1 风险预算2 累计收益 160.46% 43.13% 22.02% 81.24% 59.04% 81.89% 112.56% 年化收益 11.01% 3.99% 2.19% 6.70% 5.19% 6.74% 8.57% 波动率 25.58% 2.66% 15.38% 10.17% 3.54% 5.78% 8.67% 最大回撤 42.28% 4.00% 42.58% 17.96% 5.31% 8.58% 15.79% 夏普比率 0.430 1.502 0.143 0.659 1.467 1.167 0.989 资料来源:Wind,渤海证券研究所 表 5:风险预算模型分年度收益统计 股票 债券 黄金 等权 风险平价 风险预算1 风险预算2 2011 -19.8% 4.6% -0.1% -5.0% 2.2% 1.1% 0.4% 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 12 of 18 2012 -3.3% 2.9% 4.6% 2.5% 3.1% 3.1% 2.9% 2013 15.8% -2.2% -29.3% -5.8% -4.5% -4.0% -2.4% 2014 41.0% 9.4% 1.7% 16.8% 10.5% 12.4% 16.0% 2015 41.3% 7.5% -7.4% 14.6% 9.2% 12.4% 17.5% 2016 -11.6% 2.3% 18.4% 3.7% 4.0% 5.0% 5.4% 2017 34.3% -0.6% 3.4% 11.6% 3.8% 10.1% 16.9% 2018 -19.5% 6.9% 4.2% -2.9% 4.2% 1.6% -1.4% 2019 49.4% 4.0% 19.7% 23.6% 10.7% 15.4% 19.0% 2020 1.8% 2.4% 14.6% 6.3% 5.2% 6.2% 7.0% 资料来源:Wind,渤海证券研究所 图 7:风险平价模型历史权重 资料来源:Wind,渤海证券研究所 图 8:风险预算模型历史权重 资料来源:Wind,渤海证券研究所 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 13 of 18 图 9:风险预算模型(激进版)历史权重 资料来源:Wind,渤海证券研究所 4.总结与未来研究方向展望 本篇报告中,我们梳理了对于目前市场上现存的ETF基金,选取了较为具有代表 性的5支股票型ETF,1支债券型ETF,1支商品型ETF,使用其追踪指数构建 了不同风险偏好的资产配置组合。 未来,我们会进一步完善FOF投资模型,在选股、择时、行业轮动等方面,进行 更加深入的研究。 风险提示:随着市场环境变化,模型存在失效风险。 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 14 of 18 附录: 表 6:股票型ETF筛选名单 证券代码 证券简称 上市日期 跟踪指数 基金规模 (亿元) 日均成交 额(亿 元) 发行机构 515050.SH 5GETF 2019/10/16 5G通信 309.9556 18.1246 华夏基金 512880.SH 证券ETF 2016/8/8 证券公司 181.8389 13.9388 国泰基金 159995.SZ 芯片ETF 2020/2/10 国证芯片 172.0981 19.5811 华夏基金 515000.SH 科技ETF 2019/8/16 科技龙头 116.4663 7.3833 华宝基金 512760.SH 半导体50ETF 2019/6/12 中华半导体CNY 108.6096 13.7624 国泰基金 515030.SH 新能源车ETF 2020/3/4 CS新能车 107.0217 3.6859 华夏基金 512000.SH 券商ETF 2016/9/14 证券公司 106.3957 6.9364 华宝基金 515110.SH 一带一路国企ETF 2020/1/15 国企一带一路 73.9889 0.7244 易方达基金 515150.SH 一带一路ETF 2020/1/15 国企一带一路 66.7125 0.6246 富国基金 515700.SH 新能车ETF 2020/2/10 新能源车 58.7024 4.7025 平安基金 512480.SH 半导体ETF 2019/6/12 中证全指半导体 50.4128 3.2233 国联安基金 159992.SZ 创新药 2020/4/10 CS创新药 49.5896 2.2566 银华基金 512710.SH 军工龙头ETF 2019/8/26 军工龙头 48.5638 0.8274 富国基金 159801.SZ 芯片基金 2020/2/18 国证芯片 46.0562 4.5138 广发基金 159928.SZ 消费ETF 2013/9/16 中证消费 42.9283 0.9304 汇添富基金 515880.SH 通信ETF 2019/9/6 中证全指通信设备 38.4618 2.4589 国泰基金 512800.SH 银行ETF 2017/8/3 中证银行 30.9848 1.5386 华宝基金 515990.SH 国企一带一路ETF 2020/1/15 国企一带一路 29.6417 0.2779 汇添富基金 512900.SH 证券ETF基金 2017/3/31 证券公司 26.0323 0.4918 南方基金 515750.SH 科技50ETF 2019/12/6 中证科技 24.6827 1.2742 富国基金 159938.SZ 医药 2015/1/8 全指医药 24.56 0.3456 广发基金 159805.SZ 传媒ETF 2020/4/17 中证传媒 23.8658 0.748 鹏华基金 159806.SZ 新能车 2020/3/20 CS新能车 23.6157 0.6794 国泰基金 159939.SZ 信息技术 2015/2/5 全指信息 19.0814 0.695 广发基金 512660.SH 军工ETF 2016/8/8 中证军工 17.2441 1.2236 国泰基金 512580.SH 环保ETF 2017/2/28 中证环保 16.4707 0.1038 广发基金 512980.SH 传媒ETF 2018/1/19 中证传媒 16.0998 0.4749 广发基金 159807.SZ 科技ETF 2020/3/30 科技50 14.9438 0.6327 易方达基金 512010.SH 医药ETF 2013/10/28 沪深300医药 13.9666 0.9414 易方达基金 512330.SH 信息技术ETF 2015/7/20 中证500信息 12.4851 0.1976 南方基金 159997.SZ 电子ETF 2020/3/20 CS电子 11.4552 0.7616 天弘基金 159993.SZ 龙头券商 2020/2/7 证券龙头 10.7858 0.6538 鹏华基金 512170.SH 医疗ETF 2019/6/17 中证医疗 10.2956 1.0082 华宝基金 512290.SH 生物医药ETF 2019/5/20 CS生医 10.0395 1.186 国泰基金 515070.SH 人工智能AIETF 2019/12/24 CS人工智 9.3335 0.785 华夏基金 512720.SH 计算机ETF 2019/8/16 CS计算机 9.2486 0.9284 国泰基金 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 15 of 18 159996.SZ 家电ETF 2020/3/16 家用电器 9.2224 0.2639 国泰基金 515580.SH 科技100ETF 2019/10/28 科技100 9.1243 0.2362 华泰柏瑞基金 515860.SH 科技ETF基金 2019/10/22 新兴科技100 7.3285 0.3358 嘉实基金 515650.SH 消费50ETF 2019/11/11 CS消费50 7.2579 0.3883 富国基金 512400.SH 有色金属ETF 2017/9/1 有色金属 6.6373 0.4677 南方基金 515980.SH 人工智能ETF 2020/2/10 人工智能 5.8617 0.4452 华富基金 159813.SZ 芯片 2020/5/25 国证芯片 5.6738 0.4221 鹏华基金 资料来源:Wind,渤海证券研究所 表 7:债券型ETF筛选名单 证券代码 证券简称 上市日期 跟踪指数 基金规模 (亿元) 日均成交 额(亿 元) 发行机构 159972.SZ 5年地债 2019/11/8 5年地债 40.309 0.278 鹏华基金 159988.SZ 粤债ETF 2020/5/29 中债-0-5年广东省地方政府债 全价(总值)指数 6.617 0.487 平安基金 511010.SH 国债ETF 2013/3/25 上证5年国债(全) 5.560 0.867 国泰基金 511260.SH 十年国债ETF 2017/8/24 上证10年国债 1.892 0.353 国泰基金 511270.SH 10年地方债ETF 2018/11/22 上证10年地债 8.304 0.389 海富通基金 资料来源:Wind,渤海证券研究所 表 8:商品型ETF筛选名单 证券代码 证券简称 上市日期 跟踪指数 基金规模 (亿元) 日均成交 额(亿 元) 发行机构 159812.SZ 黄金基金 2020/5/29 SGE黄金9999 3.1992 0.4627 前海开源基金 159934.SZ 黄金ETF 2013/12/16 SGE黄金9999 31.1761 7.2345 易方达基金 159937.SZ 博时黄金 2014/9/1 SGE黄金9999 57.1116 4.0264 博时基金 518660.SH 黄金ETF基金 2020/5/29 SGE黄金9999 5.7546 1.1745 工银瑞信基金 518800.SH 黄金基金ETF 2013/7/29 SGE黄金9999 5.6102 1.5759 国泰基金 518850.SH 黄金ETF9999 2020/6/5 SGE黄金9999 3.3679 0.6081 华夏基金 518880.SH 黄金ETF 2013/7/29 SGE黄金9999 89.1481 16.2556 华安基金 资料来源:Wind,渤海证券研究所 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 16 of 18 投资评级说明 项目名称 投资评级 评级说明 公司评级标准 买入 未来6个月内相对沪深300指数涨幅超过20% 增持 未来6个月内相对沪深300指数涨幅介于10%~20%之间 中性 未来6个月内相对沪深300指数涨幅介于-10%~10%之间 减持 未来6个月内相对沪深300指数跌幅超过10% 行业评级标准 看好 未来12个月内相对于沪深300指数涨幅超过10% 中性 未来12个月内相对于沪深300指数涨幅介于-10%-10%之间 看淡 未来12个月内相对于沪深300指数跌幅超过10% 免责声明:本报告中的信息均来源于已公开的资料,我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证,不保证该信息未经任何 更新,也不保证本公司做出的任何建议不会发生任何变更。在任何情况下,报告中的信息或所表达的意见并不构成所述证券买卖 的出价或询价。在任何情况下,我公司不就本报告中的任何内容对任何投资做出任何形式的担保,投资者自主作出投资决策并自 行承担投资风险,任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失书面或口头承诺均为无效。我公司及其关联机构可能会 持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易,还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务。我公司的关联 机构或个人可能在本报告公开发表之前已经使用或了解其中的信息。本报告的版权归渤海证券股份有限公司所有,未获得渤海 证券股份有限公司事先书面授权,任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。如引用、刊发,需注明出处为“渤海证券股 份有限公司”,也不得对本报告进行有悖原意的删节和修改。 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 17 of 18 所长&金融行业研究 张继袖 +86 22 2845 1845 副所长&产品研发部经理 崔健 +86 22 2845 1618 计算机行业研究小组 徐中华 +86 10 6810 4898 张源 +86 22 2383 9067 汽车行业研究小组 郑连声 +86 22 2845 1904 陈兰芳 +86 22 2383 9069 电力设备与新能源行业研究 郑连声 +86 22 2845 1904 滕飞 +86 10 6810 4686 电子行业研究 徐勇 +86 10 6810 4602 邓果一 +86 22 2383 9154 医药行业研究小组 徐勇 +86 10 6810 4602 甘英健 +86 22 2383 9063 陈晨 +86 22 2383 9062 张山峰 +86 22 2383 9136 非银金融行业研究 张继袖 +86 22 2845 1845 王磊 +86 22 2845 1802 通信行业研究 徐勇 +86 10 6810 4602 传媒行业研究 姚磊 +86 22 2383 9065 餐饮旅游行业研究 杨旭 +86 22 2845 1879 食品饮料行业研究 刘瑀 +86 22 2386 1670 宏观、战略研究&部门经理 周喜 +86 22 2845 1972 固定收益研究 朱林宁 +86 22 2387 3123 马丽娜 +86 22 2386 9129 张婧怡 +86 22 2383 9130 金融工程研究 宋旸 +86 22 2845 1131 张世良 +86 22 2383 9061 陈菊 +86 22 2383 9135 金融工程研究 祝涛 +86 22 2845 1653 郝倞 +86 22 2386 1600 策略研究 宋亦威 +86 22 2386 1608 严佩佩 +86 22 2383 9070 博士后工作站 张佳佳 资产配置 +86 22 2383 9072 张一帆 公用事业、信用评级 +86 22 2383 9073 博士后工作站 苏菲 绿色债券 +86 22 2383 9026 刘精山 货币政策与债券市场 +86 22 2386 1439 综合管理 齐艳莉(部门经理) +86 22 2845 1625 李思琦 +86 22 2383 9132 机构销售•投资顾问 朱艳君 +86 22 2845 1995 王文君 +86 10 6810 4637 合规管理&部门经理 任宪功 +86 10 6810 4615 风控专员 张敬华 +86 10 6810 4651 渤海证券股份有限公司研究所 权益专题报告 请务必阅读正文之后的免责声明 18 of 18 渤海证券研究所 天津 天津市南开区水上公园东路宁汇大厦A座写字楼 邮政编码:300381 电话:(022)28451888 传真:(022)28451615 北京 北京市西城区西直门外大街甲143号 凯旋大厦 A座2层 邮政编码:100086 电话: (010)68104192 传真: (010)68104192 渤海证券研究所网址: www.ewww.com.cn ]

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