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配息率越高 未必賺得多 嚴選會賺又會配息的十檔債券基金

配息率越高 未必賺得多 嚴選會賺又會配息的十檔債券基金
過去兩年市場推出多幣別股份的配息基金,以符合外幣投資者需求。

劉育菁

基金投資

攝影/劉咸昌

904期

2014-04-17 13:09

台灣人對配息基金有特殊的迷思,但從過去一年債券基金報酬率統計,前二十檔最會配息的基金,有八成五讓投資人賠錢;反而是讓投資人賺到二成的基金,未必以高配息為訴求。

台灣人瘋配息基金已不是新鮮事,但自去年九月美國聯準會確定量化寬鬆貨幣政策(QE)將陸續退場後,無疑替債市敲下第一記警鐘,因為債券可能將揮別利息、資本利得兩頭賺的美好時光。

當全球景氣溫和復甦,升息腳步漸近,債券已不再是隨便買就能隨便賺,而標榜「高配息」的債券基金,能否維持穩定配息水準,甚至再創二位數報酬?對此,「基金教母」蕭碧燕很坦率直說,很快地大家就會明白,高配息不代表高報酬,甚至可能造成負報酬。

「投資人對配息存在很深的迷思。」怪老子理財部落客蕭世斌是債券基金的擁護者,二○○七年至今,列入長期持有的債券基金,報酬率高達六五%,「我只看總報酬率,一點都不在乎配息。」

蕭世斌強調,其實投資人要在意這筆錢用來投資最終能拿回多少,「這是本利和的觀念」,套用在債券就是,基金贖回時總共可以拿到多少錢,至於賺來的錢來自利息或資本利得,一點都不重要!

 

想賺利差 計價幣別須穩定


本刊針對國內目前已核備的配息基金進行不分類別的排名,剔除成立不滿一年者,在近五百檔基金中挑出配息率最高前二十檔基金,僅有三檔的總報酬為正數,表現最佳替投資人賺七%、最差虧損一○%;也就是說,雖然投資人每月領到超過七%配息,但很多基金的淨值卻「虧很大」。持有一年下來,每月收到的利息還不足以彌補淨值損失。

前二十檔高配息基金,以全球高收債及新興市債券兩類型居多,但卻有超過一半屬於「多元幣別股份」,如澳幣避險、南非幣或紐幣避險等股份基金。過去,多元幣別的基金比美元級別確實多了一點「甜頭」,以澳幣為例,過去四年,澳幣定存的利率高於美元至少二個百分點,因此基金能賺取「澳幣與美元間利差」,相較美元股份,澳幣股份的基金多了一份利差收入,這是收益率「高人一等」的主因。

然而,賺利差有一個最大前提──計價幣別的匯率要維持穩定。但很可惜,過去一年澳幣、南非幣相對美元貶值超過一成以上,這類多幣別股份基金,表面上雖然賺到利差,但匯率的損失更大,以致整體報酬「虧多賺少」,這就是「高配息不等於高報酬」的實證之一。

第二個實證就是過去一年有能力賺到二成的債券基金,都不是標榜最會配息的基金。根據理柏資料,過去一年總報酬率最佳前十名基金,表現居冠的報酬率均超過二成,最差也一五%,這說明了,債券基金要能賺到高報酬,未必要從配息率去挑選。

進一步分析,過去一年報酬率前十名的基金,投資在歐洲或歐元區的高收益債占了八成,其中表現最佳前兩名的報酬率高達兩成,它們的共通點都是月配,但絕非「最會配」。

天達高收入債券基金經理人盧天朗表示,歐洲高收益債在美國QE退場之際,表現突出,主要是歐洲仍未走出通縮,量化寬鬆政策持續。相較於德國十年期公債殖利率一.六%,歐洲投資等級債約一.八%,但目前歐洲高收益債券殖利率卻達四.八%,歐洲高收債的殖利率仍十分具吸引力。


優先看總報酬率表現


但盧天朗也很坦白說,今年以來,歐洲高收益債報酬率約二%至二.五%,全年預期有五%至七%,其中有九成來自票息收入,一成來自資本利得。若眼光放遠至一五年,他把年報酬率下修四%到五%,而且獲利將百分百來自票息收入,對於資本利得並未期待。

也因此,當全球進入循環,債券基金總報酬將回到合理的票息收入,過去標榜七%以上高配息或固定配息的基金,如果要維持相同的配息水準,很快地就面臨「配息來自本金」的窘況。

投資人究竟該如何檢視手上的配息基金?第一,先看總報酬率,因為債券基金的獲利來自票面利息、資本利得與匯兌收益,單純只看配息率,不能作為該基金總報酬的判斷指標。「若用付房貸比喻,本金加利息才是每月要負擔的房貸總金額;觀察債券基金優劣也用相同的邏輯,除了看配息高低,也要看基金淨值的變化。」富蘭克林投顧協理梁珮羚表示。

第二,了解投資需求。對只想每月固定領息的退休族,蕭碧燕認為,的確必須優先關心配息穩定度,基金淨值的變化則是輔助指標,因為買債券基金,就是把錢借給企業,只要持有到期,就能領到百分之百本金加上利息。

換句話說,債券價格波動是短暫的,只要時間拉得夠長,投資債券基金虧錢機會不大。而蕭世斌則認為,對於期待「總報酬率」拉高的投資人來說,與其鎖定配息基金,還不如選擇累積型的基金,此類基金會把配息再滾入本金投資,如此才能達到複利效果。

 

基金

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基金

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債券

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兩條生產線說明了一件事:數據驅動了內部數位轉型和管理。

 

產品品質和溫度高低、何時生產、是誰在作業等紀錄,經由光學照射或監測影片,一一被轉化為數據,匯總到戰情室。資料收集到解決問題是即時性的,這也是林昭興所說的:問題在最前端就被發現並消除。

 

這一切,就好像太空人在宇宙間漫步探索,在地球的一群人集聚在美國航太總署(NASA)會議室中,透過視訊立即看見外太空的景象,令人興奮。

 

我們在現場看見生產線上的作業員神情平和、愉悅,絲毫不覺緊張。在這裡,與園區另一棟白領辦公室的節奏、環境,沒太大區別。

 

從管理高度著眼來啟動變革,「要從功能驅動轉為數據驅動的管理思惟。管理能成為一門學門,那表示通用於各領域。」站在顯現WISE-PaaS 3.0解決方案平台螢幕旁的楊瑞祥表示。

 

楊瑞祥是跨學域、跨業別人才。在台大電機工程系畢業後,取得耶魯大學計算機科學博士學位;曾是圓剛科技總座,先後還在金融業的保德信投信、日盛證券服務過,待過IBM沃森(Watson)研究中心,是懂IT、又了解專業領域需求的「整合者」,正是AI人才的特質。

 

「AI是跨行業的,這套系統平台可以用在各產業,彼此共創而非分斷。」楊瑞祥指出,像是發跡於台灣、在中國深耕二十餘年的汙水處理業者川源(中國)機械、工具機業者永進機械,都是這個平台的客戶。「目前採用該平台的共創客戶,從2016年至今,簽約會員數達132家,且每年簽約家數都呈現倍數長。」楊瑞祥說。

 

研華
在解決方案平台上,研華與客戶一起創造價值,目前客戶遍布零售業到醫療業,數量每年以倍數成長。(圖片攝影/蕭芃凱)

 

跨領域應用  各行各業都有需求

 

AI進一步遇上物聯網,如同八爪章魚般覆蓋著我們的生活。楊瑞祥繼續舉出各種應用場景:零售店的備料管理、監視機器故障情形;醫療預測、預防到照護,也可借力於更精準的AI來分析判斷和管理。更別說AI早已經應用在石化業煉油過程,或水泥業加熱焚燒能源、車隊管理、行車安全與輔助駕駛等方面。各行各業的問題需求,也成了研華的利基。

 

「只要需要人判斷的地方,就有機會(指AI應用與現實連結)。」楊瑞祥強調,「重點是不要單點去做,要往多模型建置、多問題部署進去,才不會落入『穀倉效應(Silo Effect)』,因分工而失去競爭力。」

 

研華

 

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