在基金研究领域，风格分析占据着核心地位。这一环节不仅揭示了基金经理对市场风格切换的驾驭能力，也体现了基金风格可能的变动轨迹。更重要的是，恰当的风格配置往往能够带来额外的风格收益。

基金风格诊断：RBSA分析方法深度探究

本文将重点阐述一种基于基金净值的风格分析方法——RBSA（Return Based Style Analysis）。该方法包含两种针对不同基金类型的分析模型，我们将详细展示基金的风格诊断过程。

1. 针对股票型和混合型基金——权益/混合Sharpe风格分析模型

该模型基于William F.Sharpe的风格分析理论，通过回归分析确定基金在各风格因子上的配置比例，从而揭示基金的投资风格和偏好。对股票型或混合型基金，我们通常采用巨潮六个风格指数及一个模拟债券持仓的债券指数，对基金收益率进行回归分析。用户可根据需求选择模型中的因子、时间区间及是否采用限制性回归。

例如，某ETF跟踪的指数风格明显，RBSA分析结果亦如此。模型拟合度高达95.81%，说明模型解释性强，且在暴露权重上显示该基金倾向于大盘价值风格，验证了模型分析基金风格的有效性。

此外，我们还提供时间序列分析，以便捕捉基金的风格变化。对于某基金而言，其风格保持稳定，与其跟踪指数的风格一致。

2. 针对债券型基金——固收风险暴露分析模型

针对债券型基金，我们构建了一套包含利率水平、利率斜率、利率凸性、信用、转债和货币市场因子的债券因子体系。通过分析各因子对拟合优度的边际贡献，解析基金的风险暴露，得出基金在选定时间段的平均风险暴露水平及滚动分析结果。

以某可转债基金为例，2024年三季报显示其持有可转债占比为75.68%，RBSA分析结果与之一致。时间序列分析也表明，自2024年起，该基金的可转债占比几乎始终保持在70%以上，RBSA显示其在转债因子上的暴露始终较高。

尽管监管部门自2024年4月起明确要求限制“风格漂移”，但仍有部分基金因业绩压力、基金经理调整等因素出现风格漂移。风格漂移可能直接影响投资者的配置和收益。为避免风格漂移的陷阱或更有效地进行风格配置，RBSA分析工具能将基金的“盲盒”转变为“明盒”，提升投资效率。