2022年各行业风格下的主被动基金业绩对比 主动基金风险控制优于被动，部分行业基金收益不如ETF

国内公募基金数量破万，合理分类是基金优选的前提

截至 2022 年 8 月 31 日，A 股市场中全部公募基金数量为 10069 只，其中股票型基金 1919 只，混合型基金 4233 只，债券型基金 2929 只，国际（QDII）基金 210 只，另类投资基金 60 只，FOF 基金 339 只，REITs 基金 17 只，货币基金 362 只。

根据基金交易场所的不同，可将基金分为场内基金和场外基金。其中场内基金是在交易所 上市的基金，产品一般为 ETF、LOF 或 REITs 形式。场外基金是通过一级市场交易的基金， 产品包括股票型、债券型、混合型、货币型等形式。 按照基金投资方式的不同，又可将基金分为被动式投资和主动式投资两类。被动式投资认 为，长期来看基金经理并不能战胜市场，因此被动投资基金一般选取特定的指数成份股作 为投资对象，试图通过复制指数的表现来获取市场平均收益。相比之下，主动式投资相信 基金经理可以战胜市场，因此主动投资基金尝试通过积极的资产配置和组合管理来获取超 额收益。 在基金评价研究中，将基金按照不同方式进行细致分类是一项基础但却重要的工作。因此 本文尝试将主动权益类基金和关注度较高的 ETF 被动权益类基金进行行业、风格等的划分， 并对比同一分类下主、被动基金的收益差距，以此指导基金筛选和配置的工作。

根据行业持仓集中度筛选出各行业下的权益类基金

行业分类标准：长期重仓特定行业的权益基金

我们按行业分类基金的思路为：如果观察到某基金在某个时间区间内集中投资于某个行业， 那么就认为该基金是属于该行业的基金。因此，我们需要对市场上的权益类基金（包括普 通股票型基金、偏股混合型基金和平均股票仓位＞50%的灵活配置型基金）进行预筛选。 具体的筛选条件为： 在 2019 年 12 月 31 日至 2022 年 6 月 30 日的基金各期半年报和年报数据中， （1）基金的股票平均仓位＞50%； （2）基金股票仓位的波动≤50%； （3）基金的第一重仓行业不变； （4）基金第一重仓行业的平均仓位≥满足前 3 个条件的基金的第一重仓行业平均仓位的中 位数。

其中，设置条件（1）是因为在上述时间区间内，有少数权益类基金配置的权益类资产平均 仓位较小，这部分基金需要剔除，我们需要高比例持仓某一行业的基金。增加设置条件（2） 的目的是剔除股票仓位波动大、频繁择时的基金，保留股票仓位较高且较稳定的行业类基 金。增加设置条件（3）是为了筛选得到重仓行业相对固定的基金。考虑到有些基金的持仓 行业过于分散，这样会导致第一重仓行业的仓位较小。为了排除这种情况，我们增加设置 条件（4），将基金第一重仓行业的平均仓位控制在一定水平以上。至于平均仓位的临界值， 我们尝试了多种方案，分别包括使用满足前 3 个条件的基金的第一重仓行业平均仓位的中 位数（38.26%）、平均数（46.20%）、40%、50%、60%、70%，最后我们选择了中位数（38.26%） 这一方案。

我们对截至 2022 年 8 月 31 日在 A 股市场成立的 3602 只主动权益类基金（包括 514 只普 通股票型基金、1978 只偏股混合型基金和 1110 只股票平均仓位＞50%的灵活配置型基金） 和 451 只 ETF 进行行业基金的预筛选，筛选后得到 384 只主动权益类基金和 279 只股票型 ETF。

主动基金：共覆盖 15 个一级行业，其中医药生物行业基金数量最多

我们根据基金的第一重仓行业，并结合招募说明书和基金名称等信息对上述 384 只主动权 益类基金按行业进行分类。分类结果共覆盖 15 个一级行业，其中医药生物行业数量最多， 为 143 只；食品饮料行业次之，为 88 只；电力设备、电子、国防军工行业的基金数量分别 为 61 只、51 只、14 只，其余行业的基金数量均为个位数。

股票型 ETF：宽基、主题、策略 ETF 蓬勃发展，行业 ETF 已覆盖 24 个一级行业

被动权益类基金主要包括被动指数型和指数增强型基金，这两类基金的产品形式包括 ETF、 LOF、指数型，其中 ETF 数目为 734 只，LOF 数目为 463 只，指数型为 530 只。由于股 票型 ETF 的市场关注度更高，更具代表性，因此我们在下文中使用股票型 ETF 作为被动权 益类基金的代表。 我们根据股票型 ETF 所跟踪的指数，按照宽基、行业、主题、策略四种类型，进行相应的 划分。宽基类 ETF 代表基金所跟踪的指数为沪深 300、中证 500 或市场广受认可的具有综 合代表性的市场指数；行业类 ETF 代表基金所跟踪的指数绝大部分仓位投资于某一个一级 行业里；主题类 ETF 一般为概念主题类的投资范围，并且通常投资标的会涉及多个行业； 策略类 ETF 则代表红利低波、因子、风格等类型的基金。但值得一提的是，行业主题类基 金的分类标准较为模糊，我们对这些基金采用定量+定性方式予以区分，通过查看基金的历 史持仓行业及行业持仓比例，结合招募说明书、基金名称等信息进行综合判断和划分。 截至 2022 年 8 月 31 日，A 股市场共成立了 629 只股票型 ETF（不考虑联接基金），按照 上述标准分类划分后宽基 ETF 为 130 只，行业 ETF 为 279 只，主题 ETF 为 172 只，策略 ETF 为 48 只。

采用净值回归法对权益类基金进行风格分类

风格分类标准：价值、成长、大盘、小盘风格回归系数显著且较大

前面我们介绍了对主被动权益类基金进行行业分类的方法和结果。接下来，我们基于基金 日度收益率序列的净值回归法，对权益类基金进行风格的分类。

截至 2022 年 8 月 31 日，A 股市场共成立了 3602 只主动权益类基金和 629 只股票型 ETF （不考虑联接基金）。在主动权益类基金中，我们参照上述步骤，剔除了 1524 只因成立时 间较晚而存在缺失值的基金，将剩余的 2078 只基金纳入实证样本。在股票型 ETF 中，我 们发现有 438 只基金因成立时间较晚而存在缺失值，于是对这些基金的缺失值用相应跟踪 指数的数据进行了替代。 最终的样本包括 2078 只主动权益类基金和 629 只股票型 ETF，实证的时间区间为 2019 年 12 月 31 日至 2022 年 8 月 31 日。实证结果显示，有 1024 只主动权益类基金和 493 只股 票型 ETF 获得了风格的分类，分别占主动权益类基金和股票型 ETF 样本数量的 49%和 78%。

主动基金：成长风格基金数目较多，新能源和医药科技类基金占比高

实证结果显示，有 1024 只主动基金获得了风格的分类，约占主动基金样本数量的 49%。 从不同维度来看：首先是成长性维度，分类后得到 387 只成长基金和 215 只价值基金；从 市值维度来看，分类后得到 347 只大盘基金和 327 只小盘基金；最后是对成长性维度和市 值维度取交集，分类后得到 61 只成长大盘基金、122 只成长小盘基金、41 只价值大盘基金 和 28 只价值小盘基金。 可以发现，从成长性维度来看，成长风格对应的基金数量较多；从市值维度来看，大盘风 格对应的基金数量较多；从成长性和市值交叉维度来看，成长小盘风格对应的数量最多。

股票型 ETF：跟踪宽基指数的 ETF 多被划分为价值风格的被动基金

实证结果显示，有493只股票型ETF获得了风格的分类，约占股票型ETF样本数量的78%。 从不同维度来看：首先是成长性维度，分类后得到 148 只成长基金和 222 只价值基金；从 市值维度看，分类后得到 157 只大盘基金和 156 只小盘基金；最后是对成长性维度和市值 维度取交集，分类后得到 22 只成长大盘基金、58 只成长小盘基金、72 只价值大盘基金和 38 只价值小盘基金。 可以发现，从成长性维度来看，价值风格对应的基金数量较多；从市值维度来看，大、小 盘风格的基金数量较为接近；从成长性和市值交叉维度来看，价值大盘风格对应的数量最 多。

主动基金风险控制优于被动，但部分行业基金收益不如 ETF

在上文中，我们按行业和风格两种方式对权益类基金进行了细致的分类。但即便是归属于 同一个行业或同一种风格的基金，它们的业绩表现可能相差甚远，其中一个原因是基金的 投资方式存在差异。主动型基金相信基金经理能够战胜市场，因而会积极地通过优化资产 配置和组合管理以获得超额收益。被动型基金认为在长期来看，基金经理并不能战胜市场， 因此通过复制指数以获得市场平均收益。我们注意到主被动基金投资方式的差异，接下来 将会在行业和风格分类的基础上，对比主被动基金的业绩表现。

大部分行业的主动基金风险收益表现优于被动基金

首先我们进行同行业之间主被动基金的业绩对比，并根据对比结果，对主被动基金在各个 行业上的整体收益差距进行排序。 我们根据投资方式（主动或被动）的不同，将归属于某行业的基金分成两组——主动基金 组和被动基金组，基于“每日等权配置所有基金”的假设得到两组的净值序列并以此进行 业绩对比。业绩对比的时间区间为 2019 年 12 月 31 日至 2022 年 7 月 31 日。具体的实证 步骤如下： 第一步：对按行业分类后的基金取行业交集，并剔除无法在完整的时间区间内完成业绩对 比的行业所对应的基金。取交集后的基金共覆盖 13 个行业，包括 364 只主动基金和 213 只股票型 ETF。其中非银金融行业的主动基金成立时间均晚于 2019 年 12 月 31 日，这会 导致该行业无法在完整的时间区间内完成业绩对比，所以剔除该行业对应的所有基金。最 终得到覆盖 12 个行业的基金，包括 362 只主动基金和 196 只股票型 ETF。

第二步：根据基金的投资方式，将归属于某行业的基金分成两组——主动基金组和被动基 金组，计算得到两组的净值序列。 根据等权配置的假设，每个组的日度收益率等于该组内每只基金日度收益率的算术平均数。 所以需要先算出组内每只基金的日度收益率，对于成立时间晚于 2019 年 12 月 31 日的被 动基金，其缺失的收益率数据用相应跟踪指数的收益率替代。然后可以相应计算得到每个 组的日度收益率序列和净值序列。 第三步：对各行业的主动基金组和被动基金组的净值序列计算 1 个收益指标（年化收益率） 和 3 个风控指标（年化波动率、最大回撤、夏普比率），并以这 4 个指标为依据进行业绩对 比。最后按照主动基金整体年化收益率超过被动基金的程度，在表格中对各行业降序排列。

电力设备行业的 ETF 整体收益更优，主动基金风控管理更好

从年化收益率指标来看，在 12 个一级行业中，除了电力设备行业之外，其余 11 个行业的 主动基金整体表现均优于被动基金。分年度来看，计算机、基础化工、国防军工、电子、 传媒、医药生物 6 个行业的主动基金在各个年度的表现持续优于被动基金，我们选取其中 2 个行业，在净值曲线图中直观地呈现了这一对比。净值曲线图显示，相同行业主被动基金 的净值走势方向基本相同，但二者之间会存在收益上的差距。

从年化波动率指标来看，除了房地产行业之外，其余 11 个一级行业的主动基金整体表现均 优于被动基金。分年度来看，除了房地产行业和银行行业，其余 10 个行业的主动基金在各 个年度的表现持续优于被动基金。

从最大回撤指标来看，在 12 个一级行业中，除了银行行业之外，其余 11 个行业的主动基 金整体表现均优于被动基金。分年度来看，除了食品饮料、房地产、银行、电力设备行业， 其余 8 个行业的主动基金在各个年度的表现持续优于被动基金。

从夏普比率指标来看，12 个一级行业的主动基金整体表现均优于被动基金。分年度来看， 计算机、基础化工、国防军工、电子、传媒、医药生物这 6 个行业的主动基金在各个年度 的表现持续优于被动基金。

我们从收益表现和风控表现两个角度，对上文的业绩对比结果进行简单小结。我们选用年 化收益率作为收益表现的衡量指标，选用年化波动率、最大回撤、夏普比率作为风控表现 的衡量指标。若满足条件“年化收益率更高”，则认为收益表现更好。若同时满足条件“年 化波动率更小”、“最大回撤更小”、“夏普比率更高”，则认为风控表现更好。

从收益表现来看： （1）有 11 个行业的主动基金整体表现优于被动基金，这 11 个行业分别是计算机、基础化 工、国防军工、电子、传媒、农林牧渔、医药生物、食品饮料、房地产、银行、有色金属； （2）仅有电力设备 1 个行业的被动基金整体表现优于主动基金； （3）分年度来看，计算机、基础化工、国防军工、电子、传媒、医药生物这 6 个行业的主 动基金在各年度表现上持续占优；相比之下，未发现归属于某个行业的被动基金能在各年 度表现上持续占优。 从风控表现来看： （1）有 10 个行业的主动基金整体表现优于被动基金，这 10 个行业分别是计算机、基础化 工、国防军工、电子、传媒、农林牧渔、医药生物、食品饮料、有色金属、电力设备； （2）未发现归属于某个行业的被动基金能在整体及各年度表现上持续占优； （3）分年度来看，计算机、基础化工、国防军工、电子、传媒、医药生物这 6 个行业的主 动基金在各年度表现上持续占优。

ETF 相比主动基金，整体在光伏上的持仓更加集中

从年化收益率的对比结果中，我们发现电力设备行业的被动基金在整体表现上优于主动基 金。我们尝试从基金的持仓明细入手，来解释主被动基金的业绩差异。具体的步骤是： （1）首先分析某行业主被动基金在持仓结构上的差异； （2）其次查看存在差异的部分在历年的收益表现； （3）最后结合二者，对主被动基金的业绩差异做出合理解释。

通过查看 A 股市场上相关行业的收益表现，我们发现： （1）在 2020 年和 2021 年，电力设备行业的年化收益率领先于市场平均水平，在 31 个一 级行业中先后位列第二和第一；在电力设备行业内部，光伏设备和电池的年化收益率又领 先于行业平均水平。以上情形对于相应仓位更高的被动基金来说是更有利的。但由于主被 动基金还会配置除了电力设备之外的其他行业，当其他行业为主动基金带来的超额收益大 于电力设备行业为被动基金带来的超额收益时，主动基金将会有更好的收益表现。例如 2020 年就属于这种情况，主动基金的年化收益率小幅高于被动基金。而在 2021 年，则是被动基 金相较于主动基金具有正的超额收益。 （2）在 2022 年 1 月至 7 月底，A 股市场整体处于普跌状态，在 31 个一级行业中，仅有煤 炭、汽车、综合 3 个行业获得正收益。电力设备行业的年化收益率位于市场的第九位；在 电力设备行业内部，光伏设备获得正收益，电池获得负收益且低于行业平均水平。被动基 金受到电池的负面影响更大，所以 2022 年前 7 月主动基金相较于被动基金会具有正的超额 收益。

从年化收益率指标来看，有色金属和银行这 2 个行业的主被动基金的整体差距较小，分别 为 2.85%和 4.79%。 从有色金属行业主被动基金的持仓结构来看： （1）相较于主动基金，被动基金的仓位大概率会更集中于有色金属行业。在 4 个报告期时 点，主动基金的有色金属仓位均低于被动基金，且主动基金配置的行业数目均多于被动基 金。 （2）相较于主动基金，被动基金大概率会配置更高的工业金属和小金属仓位。在 4 个报告 期时点，被动基金的工业金属和小金属仓位均高于主动基金。 （3）相较于被动基金，主动基金大概率会配置更高的贵金属仓位。在 4 个报告期时点，主 动基金的贵金属仓位均高于被动基金。 （4）主被动基金的相对仓位差异较为稳定，基本不存在大幅变动。

结合 A 股市场上相关行业的收益表现，我们发现： （1）在 2020 年，有色金属行业的年化收益率领先于市场平均水平，在 31 个一级行业中位 列第十；在有色金属行业内部，小金属和贵金属的年化收益率领先于行业平均水平，工业 金属的年化收益率落后于行业平均水平。贵金属和其他行业为主动基金带来的超额收益大 于小金属及有色金属行业为被动基金带来的超额收益，所以 2020 年主动基金的年化收益率 相较于被动基金更高。 （2）在 2021 年，有色金属行业的年化收益率在全部 31 个一级行业中位列第二；在有色金 属行业内部，工业金属和小金属的收益为正，贵金属的收益为负。以上情形对于被动基金 来说均更有利。与此同时，其他行业为主动基金带来的超额收益小于有色金属行业为被动 基金带来的超额收益，所以 2021 年被动基金相较于主动基金具有正的超额收益。 （3）在 2022 年前 7 月，有色金属行业的年化收益率在全部 31 个一级行业中位列第五； 在有色金属行业内部，工业金属和小金属的收益为负，贵金属的收益为正。贵金属和其他 行业为主动基金带来正的超额收益，工业金属和小金属为被动基金带来负的超额收益。所 以 2022 年前 7 个月主动基金相较于被动基金具有正的超额收益。

从银行行业主被动基金的持仓结构来看： （1）相较于主动基金，被动基金的仓位大概率会更集中于银行行业。在 4 个报告期时点， 主动基金的银行仓位均显著低于被动基金，且主动基金配置的行业数目均多于被动基金。 （2）相较于主动基金，被动基金大概率会配置更高的城商行、股份制银行、国有大型银行 和农商行仓位。在 4 个报告期时点，被动基金的相应仓位均显著高于主动基金。 （3）相较于被动基金，主动基金大概率会配置更高的非银金融和房地产仓位。在 4 个报告 期时点，主动基金的相应仓位均高于被动基金。 （4）主被动基金的相对仓位差异较为稳定，基本不存在大幅变动。

结合 A 股市场上相关行业的收益表现，我们发现： （1）在 2020 年，银行行业的年化收益率在全部 31 个一级行业中位列倒数第五；在银行行 业内部，城商行和国有大型银行的收益为负，股份制银行的收益为正。银行行业为被动基 金带来负的超额收益，非银金融和房地产行业为主动基金分别带来正的和负的超额收益。 综合来看，2020 年主动基金相较于被动基金具有正的超额收益。 （2）在 2021 年，银行行业的年化收益率在全部 31 个一级行业中位列倒数第九；在银行行 业内部，城商行、股份制银行、国有大型银行的收益均为负。非银金融和房地产行业为主 动基金带来负的超额收益，电子和建筑材料行业为主动基金带来正的超额收益。综合来看， 2021 年主动基金相较于被动基金具有正的超额收益。 （3）在 2022 年前 7 个月，银行行业的年化收益率在全部 31 个一级行业中位列第十七； 在银行行业内部，城商行、股份制银行、国有大型银行的收益均为负。非银金融和房地产 为主动基金带来负的超额收益。综合来看，2022 年前 7 个月被动基金相较于主动基金具有 正的超额收益。

价值、大盘、小盘风格的主动基金表现均明显优于被动基金

在这一部分，我们主要进行同风格之间主被动基金的业绩对比，并根据对比结果，对各个 风格进行排序。 参照上一部分的做法，我们根据投资方式的不同，将归属于某风格的基金分成两组——主 动基金组和被动基金组。这部分实证的时间区间、假设、对被动基金缺失值的处理方法、 两组净值序列的生成步骤以及需要计算的 4 个业绩指标，均与上文保持一致。此外，对于 存在缺失值的主动基金，我们在这里的处理方式是予以剔除。

从年化波动率指标来看，价值、成长、小盘、价值小盘、成长大盘、成长小盘风格的主动 基金整体表现均优于被动基金。分年度来看，只有成长大盘风格的主动基金表现持续优于 被动基金。在 2020 年前 7 个月，各种风格的主动基金均占优；但在 2021 年，只有成长大 盘风格的主动基金保持了优势，其余 7 种风格均为被动基金占优；在 2022 年前 7 个月，除 了价值大盘风格的被动基金仍占优之外，其余 7 种风格均为主动基金占优。

从收益表现来看： （1）各种风格的主动基金整体表现均优于被动基金； （2）分年度来看，价值、小盘、价值小盘、成长大盘风格这 4 种风格的主动基金在各年度 表现上持续占优。 从风控表现来看： （1）有 6 种风格的主动基金整体表现优于被动基金，这 6 种风格分别是价值、成长、小盘、 价值小盘、成长大盘、成长小盘； （2）未发现归属于某种风格的被动基金能在整体表现上占优； （3）分年度来看，未发现归属于某种风格的主动或被动基金能在各年度表现上持续占优。

编辑：JACK