多资产系列报告（三）：如何以量化策略增厚信用债收益？

证券研究报告·宏观报告·宏观深度报告 宏观深度报告 20260127 如何以量化策略增厚信用债收益？ ——多资产系列报告（三） 如果对 IPCA 模型的因变量、输入特征稍加调整，模型可用于辅助国内传 统的信用利差研究。以城投债为例，模型给出的常数因子是过去 10 年影 响城投债利差的最重要因子，其在客观上影响了基本面因子的重要性；而 同期市场面因子的重要性基本保持区间震荡。这不仅符合近年"化债政策 驱动城投利差"的常识，常数因子拐点也完全对应两次化债政策拐点：① 2018 年 7 月，"27 号文"开启"隐债十年清零"的化债历程。②2023 年 7 月 24 日，中央政治局会议提出要有效防范化解地方债务风险，制定实施 一揽子化债方案。当年 8-9 月，以"35 号文"为代表的一揽子化债政策开 始落地。 考虑到 IPCA 模型可以被近似视为"对 L 个特征驱动的投资组合（X）"应 用 PCA，因此落实到策略层面，我们可以： 不难算得，以国内活跃发债主体为样本范围时，上述基于 IPCA 因子的策 略组合"风险调整后收益"表现较为突出，策略核心优势体现在： 2026 年 01 月 27 日 证券分析师 芦哲 [Ta ...