报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告系统梳理主流久期测算方法，构建以补券法与净值回归法为核心的综合测算框架，动态跟踪市场久期走势，分析不同类型债基久期分布、历史分位与利率相关特征，为基金投资策略评估与利率风险监控提供参考。补券法能修正重仓加权法偏差，但难反映持仓动态调整；净值回归法缓解多重共线性、提升拟合稳定性，可实现日度久期跟踪与风格识别。2025 年以来全市场债基久期震荡，中枢偏高水平，与 10 年期国债到期收益率负相关，机构调仓节奏与择时能力有差异 [5][21][82]。 根据相关目录分别进行总结 基金久期的意义与测算方法 - 基金久期反映利率风险与投资取向，包括麦考利久期和修正久期，修正久期更直接体现债券价格对利率波动敏感程度，是测算对象。久期调整折射投资者风险偏好与操作思路，其动态变化反映投资者对利率走势的预判和应对方式 [22][23]。 - 当前主流久期测算方法各具优劣势，包括利率敏感性法、递推法、重仓加权法、补券法和净值回归法。低频方法计算简便、结果精确，高频方法具连续性，可动态跟踪久期，但高频测算依赖模型假设，易引入误差，实践中需权衡频率与精度，并调试模型提升准确性 [23][25]。 补券法：补券构造模拟组合以优化重仓加权法 - 补券法基本原理是在重仓组合基础上，依据基金披露的真实久期和各类持仓券种规模，填补特定债券构建模拟组合，使模拟组合久期与基金真实久期一致。若补券失败，引入机动券弥补偏差 [35][36]。 - 补券法有效性体现在能提高模拟组合久期准确性，但存在局限性，在重仓持仓及真实久期未披露期间，模拟组合久期呈自然衰减，无法及时反映市场变化引致的久期中枢调整，高频实时跟踪场景适用性有限 [39]。 净值回归法：高频动态的久期跟踪 - 净值回归法基本模型是以基金日收益率为被解释变量，不同期限债券指数涨跌幅为解释变量，通过回归系数将基金净值波动分解到各期限债券指数，推导出基金组合久期。选择特定指数日涨跌幅为解释变量，对数据预处理以提高模型稳健性，筛选样本基金覆盖纯债基金主要类别 [44]。 - 模型面临多重共线性问题，考虑多种方法缓解，最终采用偏最小二乘法（PLS），其能有效压缩自变量、避免多重共线性问题，提升模型预测性能。针对不同类型基金选取契合的指标体系进行回归，并引入参数约束优化思路 [49][53]。 - 使用净值回归法测算的久期结果显示，2025 年测算久期与利率敏感性久期整体拟合效果较好，约 41%样本测算误差在 0.5 年以内。全市场债基久期震荡，与 10 年期国债到期收益率负相关，久期中枢拐点滞后于利率拐点，投资者久期管理策略分歧程度中等。不同类型债基久期表现有差异 [58][63][66]。 - 运用净值回归法指导投资，构建久期与国债收益率相关系数和择时正确率指标检验基金择时能力。绩优基金择时正确率更高，久期与利率走势负相关性更强，久期管理能力影响基金业绩分化，还可拓展利用该方法判断基金择时能力的思路 [11][72][77]。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 基于优化后的递推法构建六类金融机构久期测算体系，能有效跟踪机构久期变化 [5] - 各机构久期分化显著，排序为保险>券商自营>农商行>债基>理财>货基，反映配债思路和风格区别 [5][10] - 部分机构久期变动与收益率走势密切相关，基金和券商自营久期提前2期与10Y国债收益率相关性最强，据此构建的择时策略回测胜率达62.87% [5][12] 根据相关目录分别进行总结 递推法相较其他久期测算方法更具优势 - 常见久期测算方法有重仓加权法、回归法和递推法，递推法普适性强、更新频率高、对久期边际变化敏感且不受回归因子相关性干扰，能日频跟踪机构久期 [9][23] - 递推法关键数据为机构披露的债券持仓规模和久期以及现券净买入数据，在机构披露数据时点调整测算值，引入调整参数优化模型 [9][25] 引入调整参数对递推法进行优化 - 递推法核心思路是在初始持仓规模和久期基础上，结合债券交易行为逐日推算久期，难点是估算债券到期量，引入调整参数动态调整持仓债券久期分布 [27][28] 公募基金：久期边际回升，持仓规模稳步上升 - 公募基金久期测算基于国债和政金债持仓和净买入，采用2021 - 2025年一季度末全部公募基金（剔除货基）季报利率债持仓总量作初始持仓，引入调整系数减小一级买债影响 [30] - 2021 - 2023年债基久期中枢约1.6年，2024年拉久期，2025年一季度降久期后回升，截至5月23日为2.22年，处于84.50%分位数 [31] - 债基久期与市场利率走势负相关，相关系数达 - 0.83，市场利率是驱动其调整久期的主要因素之一 [34] 货币基金：久期小幅波动，持仓规模整体上升 - 货币基金久期呈动态平衡、平稳波动趋势，持仓规模整体攀升后因政策出台大幅波动，统计口径含利率债与同业存单，引入久期和规模调整项 [39][40] - 2022 - 2024年货基久期有波动，2024年下半年上升，持仓规模在政策出台前后有不同变化，2024年呈“先收缩后扩张”V型趋势 [39][40][44] 农商行：久期波动较大，持仓规模持续攀升 - 农商行利率债久期与持债规模测算仅纳入国债与政金债，以五家上市农商行为样本，设置动态调整系数修正偏差 [47][48] - 2021 - 2025年5月23日，农商行利率债组合久期在2.35 - 3.94年区间震荡，持债规模从3.62万亿元增至6.32万亿元 [48] - 农商行持债规模上升但久期震荡受信贷业务压缩、央行指导和债券配置灵活性等因素影响 [51] 券商自营：久期有上升趋势，持仓规模下降后趋于平稳 - 券商自营债券持仓主要为利率债，采用相关数据预测2022 - 2025年5月23日的日频久期和持仓数据，每年更新久期和持仓规模重置数据 [58] - 2022 - 2023年久期在3.0年附近浮动，2023年后上升，持仓量2022 - 2023年上升，2024年4月大幅降低后平稳 [58] - 券商自营利率债持仓以1 - 5年期为主，2023年中长期债券持仓上涨 [64] 银行理财：久期呈缩短态势，持仓规模波动中趋稳 - 银行理财以信用债和同业存单表征整体久期，测算考虑调整系数和债券到期量分布变化，2021年末至2025年5月23日，理财债券持仓久期从2.30年降至1.15年，降幅50% [67] - 理财久期缩短因信用债久期缩短和同业存单配置比例上升，信用债规模收缩，同业存单规模稳定 [71] 保险机构：久期震荡上行，锁定长期收益应对利率波动 - 2019 - 2024年保险机构资产负债存在久期缺口，倾向拉长资产久期缩小缺口，计算利率债仓位时考虑一级市场买债行为 [73][74] - 2022年5月至今，保险久期从6.4年震荡上行至接近6.8年，利率债持仓规模从10万亿扩张至17万亿，当前久期接近7.0年，持仓接近18万亿元 [77] 机构久期分化明显 六类金融机构久期特征存在明显差异 - 2022年6月以来，金融机构债券持仓久期分化明显，排序为保险>券商自营>农商行>债基>理财>货基，可分为配置型和交易型机构 [82] - 保险久期均值6.25年，因资产负债久期缺口管理需求；券商自营均值3.27年，体现交易与风险偏好平衡；农商行均值3.06年，受信贷需求和资产荒驱动；债基均值1.93年，权衡负债端波动与收益；理财均值1.61年，对回撤赎回压力谨慎；货基均值0.31年，应对监管和赎回压力需短期流动性 [10][83] 2025年部分机构久期策略呈现新变化 - 2025年前四个月，保险拉久期，理财降久期，基金久期先降后升，农商行先升后降，货基和券商自营变动不大 [11][87] - 保险拉久期因利差损压力、保费收入不佳和资负久期匹配难题；农商行一季度久期增幅25%，4月回落；债基一季度降久期因债市波动，3月下旬后回升；理财久期下降体现负债端短期化和资产端控回撤逻辑 [87][89] 基金和券商自营拉久期可作为收益率下行的领先指标 - 公募基金和券商自营久期与10Y国债收益率负相关，提前2期相关性最强，相关系数分别为 - 0.8556和 - 0.7038 [12][92] - 构建10Y国债现券择时策略，当T - 2日券商自营和基金久期高于5日均值时，T日发出买入信号，2023 - 2025年4月回测买入后3日胜率62.87% [12][97][99] - 买入信号持续性可作判断指标，连续买入信号首段预测效果好，第二段可能预示短期行情结束 [99]