3.2.2、  抽样复制法
 
前面我们提到，投资跟踪指数的被动倩券ETF时，投资者的主要目标是 配置或交易看好的市场、风格。因此，在达到这一目标时，我们选择的ETF 往往跟踪的是大型的市值加权综合指数，这类指数一般具有很大的样本券数 量，如彭博巴克莱美国综合债券指数有上万只样本券，实现完全跟踪很困难， 此时一般采用抽样复制法，选择一定数量的样本券复制指数表现。
 
债券ETF常用的抽样复制方法有：
 
1)   大权重样本复制法：这是最为简便的抽样复制方法，即仅选取 指数中权重较大的部分样本券购买。大权重样本可解释指数的大 部分收益率，同时交易成本也较小，能较大程度地达到复制指数 表现的目标。
 
2)   分层抽样复制法：根据不同基本要素对债券进行分类，将各要 素接近的倩券分为一类，然后按照简单随机抽样原则或指定方在每一类中抽取一定数量的债券进行复制。由于债券的流动性有 差异，在抽样时可在同类中基于流动性考虑，减少流动性带来的 跟踪误差。该方法可以对大型的债券指数形成较精确的跟踪，但 抽样类别的划分和抽样方法的选择会对抽样复制结果造成一定 影响。分层抽样复制又被称为单元格匹配法，例如对于一个综合 型的指数，我们可以按照图1的九宫格，按照期限、评级将样 本券进行划分：
我们可以对每个格子中样本券的平均久期、到期收益率、单元格 权重等特征进行计算后，在每个格子中进行匹配各自特征的抽取。
 
3)   多因子模型优化法：确定影响债券表现的风险因子，通过优化
方法控制组合各风险因子暴露与指数类似，并有效、精确地控制 跟踪误差。这种方法目前在美国较为常用，巴克莱指数还提供了 优化工具可用于计算。
 
4、债券ETF有一定的主动管理要求：以彭博巴克 莱美国综合债券指数ETF为例
在3.1.1中我们介绍了美国最具代表性的债券指数——彭博巴克莱美国 综合债券指数。该指数在美国共4只ETF产品跟踪，总规模1042亿美元， 占据了美国债券ETF市场的15%，同时Direxon还提供一只反向产品，规 模314万美元。4只跟踪该指数的ETF产品的规模、成交量、持仓券数量如下：

 
先锋基金的BND从2010年起跟踪的是彭博巴克莱美国综合债券指数的 流通市值调整（float adjusted)加权指数，但从整体成分、表现上看差异不 大，因此一般认为与其他产品跟踪的是同一指数。
 
4.1、跟踪指数方法
 
从持仓券数量看，规模最大的AGG和BND持仓券数量达指数的70°% 以上，复制比例更高；SCHZ和SPAB持仓数量在指数的50。/。以下。从各产 品的说明来看，都没有规定持仓券数量的具体范围，各产品采用的主要都为 3.2.2的抽样复制方法，展示了一定的分层抽样和多因子优化抽样特征，各 自产品说明书提供的信息主要如下：

 
AGG:使用一套基于多因子优化的代表性抽样方法，选取可以代表指数 表现的样本券进行复制。优化的主要目标是使得所选成分券的组合能够在 “投资特征”（市值、分行业权重等）、“基本面特征”（收益分布、久期、剩余期限、信用评级、到期收益率）和“流动性度量”上与跟踪指数最为 接近。在优化下，指数的跟踪误差可以得到控制，同时该产品规模较大，可 以容纳更大数量的成分券。
 
BND:采用抽样方法选取成分券，保持组合的金额加权剩余期限与指数 一致。BND在四只产品中拥有最大范围的持仓样本，但其跟踪误差大于AGG。
 
SCHZ:使用多种抽样技术，基于利率和收益率曲线、剩余期限、板块 分类、发行人权重、信用评级等多个因子选取可以接近指数表现的样本券进 行复制，一个基本目标是保持组合久期与指数一致。
 
SPAB:基于产品规模等因素调整持仓券数量，使用抽样方法使组合风 险收益特征与指数接近。
 
综合来看，四个产品跟踪指数都使用了抽样方法，虽然抽样细节没有公 开，但从描述来看存在一定差异，部分采用了更精确、定量的抽样方法，部 分加入了较多的主动管理决策，实际的跟踪误差也体现了效果的不同。两只 成立更早、规模更大的产品样本复制程度更高，跟踪误差也更小；随着规模 的增加，产品的可容纳券数提升，无论是AGG的优化还是SPAB的主动政 策，产品倾向于在规模提升的同时增加持仓券数量以增强复制效果。无论是多因子优化抽样还是分层抽样，常用的因子包括久期、信用评级、剩余期限、 到期收益率、板块权重等。