久期作为债券或债券组合的加权期限，是利率风险的核心度量指标。
　　准确且高频的久期测算，可为投资者提供两个维度的“关键位置感”。在时间维度，可观察当前市场久期中枢所处的历史位点；在空间维度，可对比自身久期与同类竞品的差异，从而启发下一步的配置行为。
　　重仓债券估算法以及基金仓位估测法是目前市场常用的两种测算思路，其中后者是高频久期测算的基石模型，其核心思想是通过对基金的日度收益做期限拆解，从而大致得出基金不同期限的仓位。
　　中债分段指数为基金仓位估测法的可行性奠定了扎实的基础，其按照市场习惯将债券期限分为6个不同子段。各期限子段指数除了每日披露收益序列外，还能提供相对应的每日久期序列。
　　然而，6组期限子段构成的数据集中存在较大噪音，会对测算表现产生影响。指数间的高度共线性是收益拆分中的重点干扰因素，加大了债券收益被误拆的可能性。为解决共线性问题，我们引入逐步回归方法做变量精简，保留关键期限指数，提升测算结果的准确性。
　　数理方法虽然可以有效鉴别基金投资的关键期限，然而并不能主动地学习基金产品的监管规定、投资经理的品种偏好以及特定时点的策略行为。进一步的模型改良，更依赖于基金研究成果对数理方法的指引。
　　在仓位端，我们不仅需要考虑持仓的非负性及有限性，更需要考虑杠杆在债市策略中的关键作用。根据监管规则及基金运作特点，我们将杠杆上限设置为140%，下限设置为80%。
　　在配置端，逐步回归法易将收益波幅偏低的短久期（3年以内）子段剔除。然而，参考基金季报披露的重仓券久期情况，3年以内标的是债基重要的底仓品类，需将该部分期限子段回补至待估参数集合。
　　滞后性方面，仓位估测法需要至少40日的滚动窗口以获得稳定结果。为降低滞后性，可在稳定结果的基础上，根据最新信息做出修正，即在滚动窗口的结尾多次补充最新一周的数据，增加近期信息的“话语权”。
　　细分类方面，多数债基在持仓上具有鲜明特征，我们可将其划分为利率、信用及均衡三个风格大类，为不同风格债基提供适配的对标指数。
　　截至4月14日，中长债基整体久期中枢为2.11年，位于2019年以来55.9%的历史分位数，反映当前市场久期处在历史中性水平。利率债基为2.11年（44.2%分位数）；信用债基为1.49年（18.3%分位数）。
　　核心假设风险。定量分析过程存在偏差，本报告结果仅供参考。本报告依据历史数据的统计经验规律进行外推，隐含假设历史统计规律在未来延续。货币政策出现超预期调整。流动性出现超预期变化。
　　备注：本文数据主要来自于Wind。