年金组合的风格分析方法及装置与流程

1.本发明涉及金融技术领域，尤其涉及一种年金组合的风格分析方法及装置。


背景技术：

2.受托管理企职业年金组合的投资标的包括股票、债券等直接投资的金融资产，也包括养老金产品和基金这些由投资管理人管理的间接投资金融资产。
3.年金专户资产既包括直接持仓类底层资产，也包括通过养老金产品、基金投资的资产类型，致使专户中包括一些底仓可见的资产，也包括一些不可见的资产。在对受托管理职业年金组合的权益资产进行分析时，组合的权益风格暴露是对组合风险、收益分析的重要基础。组合直接持仓的股票可直接进行风格分析，而间接投资的养老金产品和基金由于缺乏持仓数据，不能直接进行风格分析。
4.因此，目前缺乏一种对年金组合中所有类型的投资产品(包括股票、养老金产品和基金)进行风格分析的方法。


技术实现要素：

5.本发明实施例提出一种年金组合的风格分析方法，用以对年金组合进行风格分析，该方法包括：
6.获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据；
7.基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值；
8.基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值；
9.基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值；
10.基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值。
11.本发明实施例提出一种年金组合的风格分析装置，用以对年金组合进行风格分析，该装置包括：
12.数据获取模块，用于获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据；
13.持仓股票风格分析模块，用于基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值；
14.持仓养老金风格分析模块，用于基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值；
15.持仓基金风格分析模块，用于基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值；
16.年金组合风格分析模块，用于基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值。
17.本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述年金组合的风格分析方法。
18.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述年金组合的风格分析方法。
19.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述年金组合的风格分析方法。
20.在本发明实施例中，获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据；基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值；基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值；基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值；基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值。在上述过程中，可分别得出持仓股票每种风格的暴露值、持仓养老金产品每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，以及年金组合每种风格的暴露值，解决了现有技术中不能直接对持仓养老金产品和持仓基金进行风格分析的问题。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
22.图1为本发明实施例中年金组合的风格分析方法的流程图；
23.图2为本发明实施中年金组合的风格分析方法的原理图；
24.图3为本发明实施例中对持仓股票风格进行分析的流程图；
25.图4为本发明实施例中对真实持仓股票分布数据进行分析以获得持仓股票每种风格的暴露值的流程图；
26.图5为本发明实施例中对持仓养老金产品风格进行分析的流程图；
27.图6为本发明实施例中确定每种持仓权益类资产每种风格的暴露值的流程图；
28.图7为本发明实施例中对持仓基金风格进行分析的流程图；
29.图8为本发明实施例中确定每种基金每种风格的暴露值的流程图；
30.图9为本发明实施例中计算年金组合每种风格的暴露值的流程图；
31.图10为本发明实施例中单一年金组合的风格展示的示例；
32.图11为本发明实施例中多个年金组合的风格展示的示例；
33.图12为本发明实施例中年金组合的风格分析装置的示意图；
34.图13为本发明实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
35.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
36.在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本技术的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
37.图1为本发明实施例中年金组合的风格分析方法的流程图，如图1所示，包括：
38.步骤101，获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据；
39.步骤102，基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值；
40.步骤103，基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值；
41.步骤104，基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值；
42.步骤105，基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值
43.图2为本发明实施中年金组合的风格分析方法的原理图，图2与图1对应，下面对每个步骤进行详细分析。
44.在步骤101中，获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据。
45.在一实施例中，年金组合估值数据包括持仓股票分布数据、持仓股指期货数据、养老金产品估值数据和基金估值数据；
46.市场公开数据包括养老金产品市场公开数据、指数市场公开数据、利率市场公开数据、基金市场公开数据和基金资产分布数据。
47.在步骤102中，基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值。图3为本发明实施例中对持仓股票风格进行分析的流程图，在一实施例中，基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值，包括：
48.步骤301，获取持仓股指期货数据中股票指数成份股数据的比例；
49.步骤302，根据所述比例，确定持仓股票分布数据中能够对冲的股票数据；
50.步骤303，从持仓股票分布数据中，剔除能够对冲的股票数据，获得真实持仓股票分布数据；
51.步骤304，根据真实持仓股票分布数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值。
52.图4为本发明实施例中对真实持仓股票分布数据进行分析以获得持仓股票每种风格的暴露值的流程图，在一实施例中，根据真实持仓股票分布数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值，包括：
53.步骤401，计算真实持仓股票分布数据中每种股票的市值占所有股票的净值的比例；
54.步骤402，确定每种股票的每种风格的暴露值；
55.步骤403，根据所述比例和每种股票的每种风格的暴露值，确定持仓股票每种风格的暴露值。
56.在步骤403中，采用如下公式，计算持仓股票每种风格的暴露值：
[0057][0058]
其中，wi为持仓股票的风格i的暴露值，vj为股票j的市值占所有股票的净值的比例。d
ij
为0或1，若股票j风格为风格i，则d
ij
为1，否则d
ij
为0。
[0059]
在一实施例中，确定每种股票的每种风格的暴露值，包括：
[0060]
对每种风格，若股票为该风格对应指数的成分股，确定股票的该风格的暴露值为1；否则，计算股票与所有指数的相关系数，确定股票的相关系数最高的指数对应的风格的暴露值为1。
[0061]
在上述实施例中，相关系数采用如下公式计算：
[0062][0063]
其中，r为股票日收益率序列，y为指数日收益率序列，c为股票与指数的相关系数。股票日收益率序列可从股票市场公开数据中获得；指数日收益率序列可根据指数市场公开数据计算获得。
[0064]
如关注的风格为宽基指数风格(沪深300指数 中证500指数 中证1000指数)，则某种股票不是上述三个指数的成份股，则需要进行该种股票与上述三种股票的相关系数的计算。又如关注的风格为中信行业风格(金融风格 周期风格 消费风格 成长风格 稳定风格)，所有股票均为上述5个指数的成分股，直接确定股票的风格为中信行业风格，股票的中信行业风格的暴露值为1。
[0065]
在步骤103中，基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值。
[0066]
图5为本发明实施例中对持仓养老金产品风格进行分析的流程图，在一实施例中，基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值，包括：
[0067]
步骤501，基于养老金产品资产分布数据，计算养老金产品中每种持仓权益类资产
的市值占所有持仓权益类资产的净值的比例；
[0068]
步骤502，根据所述比例和市场公开数据，确定每种持仓权益类资产每种风格的暴露值；
[0069]
步骤503，根据所述比例和每种持仓权益类资产每种风格的暴露值，确定养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值；
[0070]
步骤504，根据养老金产品估值数据，确定养老金产品占年金组合的比例；
[0071]
步骤505，将养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值分别乘以养老金产品占年金组合的比例，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值。
[0072]
在步骤503中，采用如下公式计算养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值：
[0073][0074]
其中，yi为养老金产品中持仓权益类资产在风格i上的暴露，vj为养老金产品中每种持仓权益类资产j的市值占所有持仓权益类资产的净值的比例，w
ij
为持仓权益类资产j风格i的暴露值。
[0075]
图6为本发明实施例中确定每种持仓权益类资产每种风格的暴露值的流程图，在一实施例中，根据所述比例和市场公开数据，确定每种持仓权益类资产每种风格的暴露值，包括：
[0076]
步骤601，根据养老金产品市场公开数据，计算养老金产品日收益率；
[0077]
步骤602，根据指数市场公开数据，计算指数日收益率；
[0078]
步骤603，根据利率市场公开数据，计算利率日收益率；
[0079]
步骤604，基于利率日收益率和所述比例，以养老金产品的日收益率为因变量，指数日收益率作为自变量，养老金产品资产分布数据中大类资产分布约束为约束条件，对限制性回归模型进行回归，获得养老金产品中每种持仓权益类资产每种风格的初始暴露值；
[0080]
步骤605，对每种持仓权益类资产的每种风格的初始暴露值进行归一化处理，生成每种持仓权益类资产每种风格的暴露值。
[0081]
在上述实施例中，采用限制性回归模型进行回归，从而获得养老金产品中每种持仓权益类资产每种风格的初始暴露值，其输入包括三类：养老金产品的日收益率、指数日收益率、养老金产品资产分布数据中大类资产分布约束。
[0082]
其中养老金产品的日收益率为养老金产品的日单位净值增长率，指数的日收益率为指数的收盘指数日涨跌幅。
[0083]
由于股票型养老金产品及混合型养老金产品的资产并非全部投资于权益资产，除权益资产外的其他资产通过对应资产代表性指数/利率进行拟合，且权益类资产风格不包括港股，港股资产也通过指数进行拟合，这些都要在限制性回归模型中体现，如：
[0084]
除可转债的固定收益类资产：中债新综合财富指数；
[0085]
可转债：中证转债指数；
[0086]
货币类资产：一年期定期存款收益率；
[0087]
港股：恒生指数。
[0088]
养老金产品中不同持仓权益类资产的风格对应的指数不同，如：
[0089]
宽基指数风格：沪深300指数 中证500指数 中证1000指数；
[0090]
中信行业风格：中信风格指数(金融风格 周期风格 消费风格 成长风格 稳定风格)；
[0091]
成长价值风格：国证成长指数 国证价值指数；
[0092]
大小盘风格：国证大盘成长指数 国证中盘成长指数 国证小盘成长指数 国证大盘价值指数 国证中盘价值指数 国证小盘价值指数。
[0093]
在一实施例中，所述限制性回归模型的公式如下：
[0094][0095]
其中，r为养老金产品的日收益率，x
hx
、x
fixed
、x
conv
分别为港股、除可转债的固定收益类资产、可转债资产对应的指数日收益率，x
liq
为货币类资产对应的利率日收益率；xi为权益类资产的指数日收益率；bi为所述比例；c
hk
、c
fixed
、c
conv
、c
liq
分别为港股、除可转债的固定收益类资产、可转债资产、货币类资产的市值占所有养老金产品的比例，ε为误差项；
[0096]
以前述提到的养老金产品中不同持仓权益类资产的风格对应的指数为例，介绍限制性回归模型的公式。
[0097]
宽基指数风格对应的限制性回归模型的公式如下：
[0098][0099]
其中，xi分别为沪深300指数、中证500指数和中证1000指数的日收益率。
[0100]
中信行业风格对应的限制性回归模型的公式如下：
[0101][0102]
其中，xi分别为金融风格指数、周期风格指数、消费风格指数、成长风格指数和稳定风格指数的日收益率。
[0103]
成长价值风格对应的限制性回归模型的公式如下：
[0104][0105]
其中，xi分别为国证成长指数和国证价值指数的日收益率。
[0106]
大小盘风格对应的限制性回归模型的公式如下：
[0107][0108]
其中，xi分别为国证大盘成长指数、国证中盘成长指数、国证小盘成长指数、国证大盘价值指数、国证中盘价值指数和国证小盘价值指数的日收益率。
[0109]
另外，所述养老金产品资产分布数据中大类资产分布约束的公式如下：
[0110][0111][0112]bi
≥0
[0113]
max(0,p
hk，min-μ3)≤c
hk
≤p
hk，max
μ3[0114]
max(0,p
fixed，min-μ4)≤c
fixed
≤p
fixed，max
μ4[0115]
max(0,p
pcnv，min-μ5)≤c
conv
≤p
conv，max
μ5[0116]
max(0,p
liq，min-μ6)≤c
liq
≤p
liq，max
μ6[0117]
其中，p
repo
、p
equity
、p
if
、p
hk
、p
fixed
、p
conv
、p
liq
分别为养老金产品真实持仓债券正回
购、权益类资产、股指期货、港股资产、除可转债的固定收益类资产、可转债及货币类资产的比例，μ1、μ2、μ3、μ4、μ5、μ6为误差参数。
[0118]
在进行回归时，所有用于回归的数据为真实持仓数据，是上月持仓及本月持仓数据，约束条件左侧分别为对应资产在两个月的持仓的中最小值，右侧分别为对应资产在两个月的持仓中的最大值。误差参数μi根据历史数据回测进行确定，分别为对应资产持仓占比在历史中的月频波动均值加一倍标准差。约束条件中的第2个为持仓权益类资产在剔除港股和股指期货对冲后的真实资产暴露。
[0119]
在步骤604中，采用如下公式对每种持仓权益类资产的每种风格的初始暴露值进行归一化处理：
[0120][0121]
其中，wi为每种持仓权益类资产风格i的暴露值。
[0122]
回归样本时间区间为养老金产品上期资产分布日期(不含资产分布数据日)至当期资产分布日期，真实资产数据取当期及上期资产分布，测算结果为该段时间的权益风格暴露。
[0123]
在步骤104中，基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值。
[0124]
图7为本发明实施例中对持仓基金风格进行分析的流程图，在一实施例中，基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值，包括：
[0125]
步骤701，计算基金资产分布数据中每种基金的市值占所有基金的净值的比例；
[0126]
步骤702，根据基金市场公开数据、指数市场公开数据和所述比例，确定每种基金每种风格的暴露值；
[0127]
步骤703，根据所述比例和每种基金每种风格的暴露值，确定持仓基金每种风格的暴露值；
[0128]
步骤704，根据基金估值数据，确定基金占年金组合的比例；
[0129]
步骤705，将持仓基金每种风格的初始暴露值分别乘以基金占年金组合的比例，获得持仓基金每种风格的暴露值。
[0130]
在步骤703中，采用如下公式确定持仓基金每种风格的暴露值：
[0131][0132][0133]
其中，zi为持仓基金在风格i上的暴露值，vj为基金j的市值占持仓基金净值的比例，w
ij
为基金j在风格i上的暴露值。
[0134]
图8为本发明实施例中确定每种基金每种风格的暴露值的流程图，在一实施例中，根据基金市场公开数据、指数市场公开数据和所述比例，确定每种基金每种风格的暴露值，包括：
[0135]
步骤801，根据基金市场公开数据，计算基金日收益率；
[0136]
步骤802，根据指数市场公开数据，计算指数日收益率；
[0137]
步骤803，基于所述比例，以基金日收益率作为因变量，指数日收益率作为自变量，基金资产分布数据中大类资产分布约束为约束条件，对限制性回归模型进行回归，获得每种基金每种风格的初始暴露值；
[0138]
步骤804，对每种基金每种风格的初始暴露值进行归一化处理，生成每种基金每种风格的暴露值。
[0139]
在上述实施例中，基金的日收益率为基金的日单位净值增长率。对限制性回归模型进行回归的原理与养老金产品持仓权益类资产的相同，这里不再赘述。
[0140]
在步骤105中，基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值。
[0141]
图9为本发明实施例中计算年金组合每种风格的暴露值的流程图，在一实施例中，基于持仓股票的风格分布数据、持仓养老金产品每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值，包括：
[0142]
步骤901，对持仓股票的风格分布数据、持仓养老金产品每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值进行求和，获得年金组合每种风格的初始暴露值；
[0143]
即ei＝wi yi zi，其中，年金组合风格i的暴露值，年金组合的风格暴露值、持仓资产比例均为当日的持仓资产比例，养老金产品及基金的风格暴露值均为所属时间区间的风格暴露值。
[0144]
步骤902，对年金组合每种风格的初始暴露值进行归一化处理，生成年金组合每种风格的暴露值。
[0145]
归一化处理的公式如下：
[0146]
对组合的权益风格暴露比例进行归一化处理：
[0147][0148]ai
为年金组合在风格i上的暴露。
[0149]
本发明实施例还提供一种展示方案，用于展示年金组合的风格分析过程与结果。
[0150]
图10为本发明实施例中单一年金组合的风格展示的示例。包括查询条件区、查询结果区、组合资产分布区、风格显示区。
[0151]
在查询条件区，可在界面选择查询时间区间、查询组合(单一的年金组合)、权益风格方案(关注哪几种风格，可多选需反算的风格角度)、资产对应回归指数(港股资产、除可转债的固定收益类资产、可转债、货币类资产)以及模型允许误差，查询结果显示所选年金组合在查询时间区间内的每日每种风格的暴露值。支持以excel格式下载数据及以jpg等格式下载各图形。
[0152]
在查询结果区，显示所选组合在查询时间区间内的每日权益风格暴露。
[0153]
在组合资产分布区，展示所选组合在查询时间区间内的真实大类资产分布堆积曲线图。
[0154]
在风格展示区，分别展示所选权益风格方案各自的风格暴露堆积曲线图，例如，组合资产分布、大中小盘风格、中信行业风格、成长价值风格。
[0155]
图11为本发明实施例中多个年金组合的风格展示的示例。包括查询条件区、查询结果区、统计结果区、组合资产分布区、风格显示区。
[0156]
在查询条件区，可在界面选择查询时间区间、查询组合范围、权益风格方案、资产对应回归指数以及误差阈值，计算获得组合统计权益风格中枢结果。支持以excel格式下载数据及以jpg等格式下载各图形。查询条件选择查询起止日期，查询组合可选择需统计的组合范围，收益前n％、回撤前n％、某个投管人组合、全部组合等；权益风格方案可多选需反算的风格角度，输入模型回归资产允许误差阈值，以及港股资产、除可转债的固定收益类资产、可转债、货币类资产对应的回归指数。
[0157]
在查询结果区，显示所选组合在查询时间区间内的每日平均权益风格暴露。
[0158]
在统计结果区，显示所选组合在查询时间区间内的各时间窗口(每月)对应的权益风格暴露的最大值、最小值和中位数。
[0159]
在组合资产分布区，展示所选组合在查询时间区间内的平均真实大类资产分布堆积曲线图。
[0160]
在风格展示区，分别展示所选权益风格方案各自的平均风格暴露堆积曲线图。
[0161]
根据上述方法，可以将相同管理投资经理的多个组合加权合并形成基于投资经理风格统计查询，统计时间按照管理期合并。
[0162]
综上所述，本发明实施例提出的方法中，获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据；基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值；基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值；基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值；基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值。在上述过程中，可分别得出持仓股票每种风格的暴露值、持仓养老金产品每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，以及年金组合每种风格的暴露值，解决了现有技术中不能直接对持仓养老金产品和持仓基金进行风格分析的问题。
[0163]
本发明还提出一种年金组合的风格分析装置，其原理与年金组合的风格分析方法相同，这里不再赘述。
[0164]
图12为本发明实施例中年金组合的风格分析装置的示意图，如图12所示，包括：
[0165]
数据获取模块1201，用于获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据；
[0166]
持仓股票风格分析模块1202，用于基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值；
[0167]
持仓养老金风格分析模块1203，用于基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值；
[0168]
持仓基金风格分析模块1204，用于基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值；
[0169]
年金组合风格分析模块1205，用于基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品
中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值。
[0170]
在一实施例中，年金组合估值数据包括持仓股票分布数据、持仓股指期货数据、养老金产品估值数据和基金估值数据；
[0171]
市场公开数据包括养老金产品市场公开数据、指数市场公开数据、利率市场公开数据、基金市场公开数据和基金资产分布数据。
[0172]
在一实施例中，持仓股票风格分析模块具体用于：
[0173]
获取持仓股指期货数据中股票指数成份股数据的比例；
[0174]
根据所述比例，确定持仓股票分布数据中能够对冲的股票数据；
[0175]
从持仓股票分布数据中，剔除能够对冲的股票数据，获得真实持仓股票分布数据；
[0176]
根据真实持仓股票分布数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值。
[0177]
在一实施例中，持仓股票风格分析模块具体用于：
[0178]
计算真实持仓股票分布数据中每种股票的市值占所有股票的净值的比例；
[0179]
确定每种股票的每种风格的暴露值；
[0180]
根据所述比例和每种股票的每种风格的暴露值，确定持仓股票每种风格的暴露值。
[0181]
在一实施例中，持仓股票风格分析模块具体用于：
[0182]
对每种风格，若股票为该风格对应指数的成分股，确定股票的该风格的暴露值为1；否则，计算股票与所有指数的相关系数，确定股票的相关系数最高的指数对应的风格的暴露值为1。
[0183]
在一实施例中，持仓养老金风格分析模块具体用于：
[0184]
基于养老金产品资产分布数据，计算养老金产品中每种持仓权益类资产的市值占所有持仓权益类资产的净值的比例；
[0185]
根据所述比例和市场公开数据，确定每种持仓权益类资产每种风格的暴露值；
[0186]
根据所述比例和每种持仓权益类资产每种风格的暴露值，确定养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值；
[0187]
根据养老金产品估值数据，确定养老金产品占年金组合的比例；
[0188]
将养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值分别乘以养老金产品占年金组合的比例，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值。
[0189]
在一实施例中，持仓养老金风格分析模块具体用于：
[0190]
根据养老金产品市场公开数据，计算养老金产品日收益率；
[0191]
根据指数公开数据，计算指数日收益率；
[0192]
根据利率市场公开数据，计算利率日收益率；
[0193]
基于利率日收益率和所述比例，以养老金产品的日收益率为因变量，指数日收益率作为自变量，养老金产品资产分布数据中大类资产分布约束为约束条件，对限制性回归模型进行回归，获得养老金产品中每种持仓权益类资产每种风格的初始暴露值；
[0194]
对每种持仓权益类资产的每种风格的初始暴露值进行归一化处理，生成每种持仓权益类资产每种风格的暴露值。
[0195]
在一实施例中，所述限制性回归模型的公式如下：
[0196][0197]
其中，r为养老金产品的日收益率，x
hx
、x
fixed
、x
conv
分别为港股、除可转债的固定收益类资产、可转债资产对应的指数日收益率，x
liq
为货币类资产对应的利率日收益率；xi为权益类资产的指数日收益率；bi为所述比例；c
hk
、c
fixed
、c
conv
、c
liq
分别为港股、除可转债的固定收益类资产、可转债资产、货币类资产的市值占所有养老金产品的比例，ε为误差项；
[0198]
所述养老金产品资产分布数据中大类资产分布约束的公式如下：
[0199][0200][0201]bi
≥0
[0202]
max(0,p
hk，min-μ3)≤c
hk
≤p
hk，max
μ3[0203]
max(0,p
fixed，min-μ4)≤c
fixed
≤p
fixed，max
μ4[0204]
max(0,p
pcnv，min-μ5)≤c
conv
≤p
conv，max
μ5[0205]
max(0,p
liq，min-μ6)≤c
liq
≤p
liq，max
μ6[0206]
其中，p
repo
、p
equity
、p
if
、p
hk
、p
fixed
、p
conv
、p
liq
分别为养老金产品真实持仓债券正回购、权益类资产、股指期货、港股资产、除可转债的固定收益类资产、可转债及货币类资产的比例，μ1、μ2、μ3、μ4、μ5、μ6为误差参数。
[0207]
在一实施例中，持仓基金风格分析模块具体用于：
[0208]
计算基金资产分布数据中每种基金的市值占所有基金的净值的比例；
[0209]
根据基金市场公开数据、指数市场公开数据和所述比例，确定每种基金每种风格的暴露值；
[0210]
根据所述比例和每种基金每种风格的暴露值，确定持仓基金每种风格的初始暴露值；
[0211]
根据基金估值数据，确定基金占年金组合的比例；
[0212]
将持仓基金每种风格的初始暴露值分别乘以基金占年金组合的比例，获得持仓基金每种风格的暴露值。
[0213]
在一实施例中，持仓基金风格分析模块具体用于：
[0214]
根据基金市场公开数据，计算基金日收益率；
[0215]
根据指数市场公开数据，计算指数日收益率；
[0216]
基于所述比例，以基金日收益率作为因变量，指数日收益率作为自变量，基金资产分布数据中大类资产分布约束为约束条件，对限制性回归模型进行回归，获得每种基金每种风格的初始暴露值；
[0217]
对每种基金每种风格的初始暴露值进行归一化处理，生成每种基金每种风格的暴露值。
[0218]
在一实施例中，年金组合风格分析模块具体用于：
[0219]
对持仓股票的风格分布数据、持仓养老金产品每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值进行求和，获得年金组合每种风格的初始暴露值；
[0220]
对年金组合每种风格的初始暴露值进行归一化处理，生成年金组合每种风格的暴露值。
[0221]
综上所述，本发明实施例提出的装置中，获取托管人的年金组合估值数据、投管人的养老金产品资产分布数据和市场公开数据；基于年金组合估值数据，对持仓股票风格进行分析，获得持仓股票每种风格的暴露值；基于年金组合估值数据、养老金产品资产分布数据和市场公开数据，对持仓养老金产品风格进行分析，获得持仓养老金产品每种风格的暴露值；基于年金组合估值数据和市场公开数据，对持仓基金风格进行分析，获得持仓基金每种风格的暴露值；基于持仓股票每种风格的暴露值、养老金产品中持仓权益类资产每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，获得年金组合每种风格的暴露值。在上述过程中，可分别得出持仓股票每种风格的暴露值、持仓养老金产品每种风格的暴露值、持仓基金每种风格的暴露值，以及年金组合每种风格的暴露值，解决了现有技术中不能直接对持仓养老金产品和持仓基金进行风格分析的问题。
[0222]
本发明实施例还提供一种计算机设备，图13为本发明实施例中计算机设备的示意图，所述计算机设备1300包括存储器1310、处理器1320及存储在存储器1310上并可在处理器1320上运行的计算机程序1330，所述处理器1320执行所述计算机程序1330时实现上述年金组合的风格分析方法。
[0223]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述年金组合的风格分析方法。
[0224]
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述年金组合的风格分析方法。
[0225]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0226]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0227]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0228]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0229]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。