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论文题目:我国证券基金业绩评价及关联因素的实证研究


论文题目: 论文题目:我国证券基金业绩评价及关联因 素的实证研究 所在院系: 所在院系:中国经济研究中心 学生姓名: 学生姓名:黄海金 指导教师: 指导教师:平新乔 提交时间: 提交时间:2004 年 9 月

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摘要
随着我国资本市场的快速发展,证券投资基金在金融市场的影响力日益显 现。科学、合理地评价各基金的业绩及确

证哪些因素影响基金的收益能力能为基 金公司、投资者、监管当局提供丰富的以资决策的信息。本文就此进行了以下的 分析研究: 首先介绍国外投资基金业的发展概况及我国的现状, 并就国内外学者在此领 域的相关研究做一简要回顾。 接着介绍基金业绩评价有关的理论, 包括传统的评价方法和现代的基于风险 考量的评价方法。 在此基础上,本文选择了三大风险调整指数、T-M 和 H-M 模型对 2001 年后我国证券投资基金(包括封闭式和开放式)的业绩及基金经理人的择时与选 股能力进行了评价。得出我国基金的业绩水平整体是超过市场基准组合的,但不 显著,和基金经理人有一定的选股能力但基本没有择时能力的结论。 最后,就封闭式基金超额收益的来源,运用多因素模型找出五个显著的关联 因子:股票组合超额收益、分红策略、资金分配策略、持股策略及适中的基金规 模,供基金公司和投资者进行新产品开发时参考。

关键词:证券投资基金

业绩评价

单因素

多因素

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ABSTRACT
With the rapid development of Capital Market in our country, the securities investment funds are playing a more and more important role on securities business. Scientifically and rationally measuring their performances, and corroborating which factors work on their earning power can provide fund manager, investor and supervisor with abundant information that can be used for decision. These problems are studied in this paper as follows: Firstly, the paper introduces the foreign general development history of investment fund and domestic current situation. This chapter also briefly looks back the same studies of foreign and native scholars in the field. Secondly, the relevant theories of fund performance evaluation are presented, including traditional evaluation methods and modern system taking risk into account. Thirdly, the paper chooses three risk-adjusted indexes, T-M model and H-M model, evaluating the achievement of domestic investment fund in the period after 2001 and the managers’ ability to select stock and time. It is concluded that our funds can surpass the benchmark numerously but indistinctively, and fund managers have small selecting-stock, but non-timing ability. Finally, the sources of excess income to close fund are found through multifactor model in five aspects: excess income of securities portfolio, dividend, strategy of distributing money, stock concentration ratio, moderate size of fund. They are useful to develop a new product for fund corporation and investor.

Key words: securities investment fund, performance evaluation, single-factor model, multi-factor model

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目录
前言 .................................................................................................................................................. 5 第一章 背景引述............................................................................................................................. 6 1.1 国际基金业的发展概况 ..................................................................................................... 6 1.2 我国基金业的发展现状 ..................................................................................................... 7 1.3 研究文献简述..................................................................................................................... 8 第二章 基金业绩评价理论概述 ................................................................................................... 11 2.1 传统的基金业绩评价方法 ............................................................................................... 11 2.2 现代的基金业绩评价方法 ............................................................................................... 12 2.2.1 基于风险调整的单因素模型评估方法 ................................................................ 12 2.2.2 多因素模型评估方法 ............................................................................................ 15 2.2.3 基金经理人的择时与选股能力评价方法 ............................................................ 16 第三章 关于基金业绩评价的实证研究 ....................................................................................... 19 3.1 研究方法........................................................................................................................... 19 3.2 样本数据说明................................................................................................................... 19 3.3 回归结果........................................................................................................................... 22 3.3.1 三大风险调整指数 ................................................................................................ 22 3.3.2、T-M、H-M 模型回归结果 ................................................................................. 27 3.3.3 回归结果的相关性检验 ........................................................................................ 31 3.4 选股与择时能力的替代效应 ........................................................................................... 31 3.5 结论总结........................................................................................................................... 32 第四章 影响业绩的重大关联因素分析 ....................................................................................... 34 4.1 研究模型的构建............................................................................................................... 34 4.2 回归结果........................................................................................................................... 36 4.3 多重共线性检验............................................................................................................... 37 4.4 结论总结........................................................................................................................... 38 参考资料:..................................................................................................................................... 40 后记 ................................................................................................................................................ 41

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前言
随着我国经济的快速发展和改革的不断深化, 我国证券市场已走过十二年风 雨历程,上市交易的股票由最初的几家扩展到现在的近二千家,流通市值约 1.5 万亿元,总市值接近 5 万亿元。特别是证券投资基金1,在国家大力发展机构投 资者的春风指引下,短短几年时间迅速壮大起来,成为证券市场一支重要的生力 军。 共同基金作为一种共同投资、专家经营、共担风险、共享收益的新型金融工 具,和养老基金、保险基金一起是发达国家证券市场的最大投资者。那么,我国 以肩负“专家理财、组合投资、分散风险、稳定市场”的使命形象而面世的证券 投资基金是否起到了其中的一项或几项作用呢?面对日益众多的基金品种, 投资 者又将如何选择合适的基金进行投资?这些都涉及到一个如何有效评价基金业 绩的问题。 尽管国外对于证券投资基金的业绩评价已有相对成熟的理论, 但我国证券投 资基金所处的市场环境有别于资本主义发达国家, 在社会主义市场经济的特殊背 景下,我国证券市场有其自身的特点,投资基金的发展也面临着其他国家基金业 在发展过程中从未出现过的众多问题, 因而在对我国证券投资基金进行业绩评价 时,需要紧密结合我国的具体运作实践而进行。 本文在借助国外相关研究成果的基础上, 运用三大经典风险调整指数对我国 投资基金的业绩表现进行一个整体评估, 在对基金经理人的择时与选股能力考察 方面则使用了 T-M、H-M 模型。随后实证研究了影响基金业绩表现的重大关联 因素,并提出改进基金运作的一些建议,以期对基金监管者、管理者、投资者提 供一点参考。

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除非特别说明,本文所述“基金”“投资基金”都指证券投资基金 、 -5-

第一章 背景引述
1.1 国际基金业的发展概况
基金业的发展起始于英国,盛行于美国。投资基金的雏形最早出现于 19 世 纪下页的英国,英国政府批准成立了一家海外投资实体,由投资者集体出资、专 职经理人负责管理和运作。从现代基金的角度看,这只基金还很初级,它更象是 一只股票,没有期限,不能退股,也不能兑现。1924 年,第一个具有现代证券 投资基金特征的开放式基金——”马萨诸塞投资信托”诞生于波士顿。这只共同 基金成立的第一年只有 200 名投资者,总资产不足 40 万美元。随后,尽管 20 世纪 30 年代的大萧条使基金业的发展遭遇巨大打击,但此期间及后来颁布的众 多保护投资者、加强金融市场及基金监管的法律,为日后基金业的蓬勃发展提供 了有力的制度保障。 1970 年,美国有共同基金 361 个,总资产近 500 亿美元,投资者逾千万人。 70 年代中后期,美国经济出现滞胀,高失业率伴随高通胀率,基金的发展进入 一个低迷阶段。进入 80 年代后,美国国内利率逐渐降低并趋于稳定,经济的增 长使股票市场长期平均收益高于银行存款和债券利率的优势逐渐显现, 基金的发 展出现了一个很大的飞跃。整个 90 年代,美国基金资产规模的年平均增长速度 为 20%左右,到 1999 年底,基金资产的总规模为 6.84 万亿美元,47%的美国家 庭都持有共同基金。 1959 年,英国的投资基金有 50 个,拥有总资产 1.2 亿英镑。到 1996 年,基 金资产规模已达 1319 亿英镑, 持有人超过 800 万人。 德国, 截至 2000 年 6 月底, 专项基金有 4984 只,公共基金 1625 只,市场总值达到 9220 亿欧元。日本,由 于金融市场自由化和养老金制度改革等一系列政策的实施,基金资产由 1998 年 底的 3690 亿美元,增长到 2000 年 6 月的 5730 亿美元,短短几年增长近 1.6 倍。 全球基金资产规模的迅速增长,主要得益于:居民收入的较快增长、养老金 制度改革(如美国 401K 退休计划) 、长期的牛市行情和经济全球化等。

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1.2 我国基金业的发展现状
我国投资基金业是伴随着证券市场的诞生而发展起来的,同欧美国家相比, 起步较晚,仅有 12 年的发展历史,依主管机关及发展规范的不同可分为两个阶 段: 第一阶段:1992 年~1997 年 该阶段为中国人民银行作为主管机关管理的阶段。截至 1997 年底,全国共 有投资基金 75 只,募集资金 60 多亿元。这些基金多数是由证券公司和信托投资 公司发起设立并管理,一般是在公司内部设立一个基金管理部负责基金的投资, 但也有成立专业性的基金管理公司。 具有代表性的是中国首家专业化基金管理公 司—深圳投资基金管理公司,该公司于 1992 年 10 月 8 日正式成立,标志着中国 基金业规范化管理的开始。 此外, 还有淄博基金管理公司、 蓝天基金管理公司等。 此阶段基金发展的特点是由地方人民银行批准发起设立, 由下至上, 自发性较强。 但具有专业化基金管理公司管理运作的基金较少, 大部分由证券或信托机构的基 金部负责运作,这种情况在 97 年后逐步得到规范。 第二阶段:1997 年至今 该阶段由中国证监会作为基金业管理的主管机关,以 1997 年 11 月 4 日颁布 的《证券投资基金管理暂行办法》为标志。经过近半年的筹备,98 年 3 月 23 日 国泰基金管理有限公司和南方基金管理有限公司经批准分别上网发行 20 亿元人 民币规模的封闭型基金:基金金泰和基金开元,随后一系列规模较前一阶段大得 多的封闭型基金得到发行。与此同时,第一阶段发行的老基金经过清理整顿、合 并、更换基金管理人、重新上市、扩募、更名、延长存续期等一系列法律程序后, 完成了向证券投资基金的转型。 2000 年 10 月,中国证监会颁布了《开放式证券投资基金试点办法》 ,由此 拉开我国开放式基金发展的序幕。 2001 年 9 月, 国内第一只开放式基金—— ‘华 安仓新证券投资基金”正式问世,首发规模就达 50 亿份,同年“南方稳健”“华 、 夏成长”等也相继发行。随着金融领域的进一步开放,中外合资基金管理公司也 陆续在中国资本市场登台, 如湘财荷银基金管理公司, 申万巴黎基金管理公司等。 截至 2004 年 6 月底,我国共有证券投资基金 142 家,其中封闭式基金 54 家,资产净值约 800 亿元;开放式基金 88 家,资产净值 2000 亿元。两者合计
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2800 亿元,占沪深两市 A 股流通市值的 22%,成为稳定我国证券市场的一股重 要力量。近几年基金发行数量及筹资规模详见下表:

基金发行对比图
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 2001 2002 2003 2004半年 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 成立家数 发行规模(亿份)

(数据来源:中国证监会统计数据) 总的说来,我国基金业的发展特点包括:开放式基金从无到有迅速发展起来 日益成为我国证券投资基金中的主流;基金的审批发行日益朝市场化的方向发 展,各基金管理公司之间的竞争加剧;对产品创新和投资者服务的重视和投入不 断提高,可供投资者选择的基金产品日益丰富;国内基金业逐步对外资开放,有 利于基金管理公司管理水平的提高并促进其业务创新。

1.3 研究文献简述
国外投资基金的研究始于上世纪 50 年代,可以说,投资基金快速发展的五 十年也就是基金绩效研究不断深入发展的五十年。从 Markowits(1952)的证券 组合选择理论,到 Treynor(1965)评估模型、Sharpe(1966)指数模型,及发 展至后期的以 Rose(1978)APT 模型为基础的多因素分析模型,证券投资基金 的绩效评估实质上是运用现代金融理论对风险资产进行定价的典型应用。 1.3.1 国外学者所作的实证研究 夏普 1966 年考察了美国 1954 年~1963 年之间 34 个共同基金的经营绩效, 他在研究时发现收益率的主要差异是源于每个共同基金的费用各不相同;而且,

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若用夏普指数来衡量这些共同基金经营绩效的话, 则大部分基金的绩效表现都不 如用道琼斯工业指数所衡量出的绩效表现。 詹森于 1968 年提出了以资本资产定价模型(CAPM)为基础的绩效衡量指数, 又称为“詹森指数” 。同时,他还用詹森指数考察了 1958 年~1964 年间美国市 场中 115 只共同基金的绩效表现。詹森研究发现,没有证据能够说明任何一只基 金能比随机选择的投资组合的绩效表现优异。 特雷诺和玛泽(Treynor and Mazuy)在 1966 年利用 T-M 模型首次对基金经理 时机的选择能力进行了计量分析, 发现几乎没有证据表明基金经理具有把握市场 时机的能力。T-M 模型的应用介绍将在下一章节讲述。 亨里克森和莫顿(Henriksson and Merton)在 1981 年提出了另一种相似的但更 简单的方法,即 H-M 模型(模型的应用介绍也在下一章节讲述) ,对 1968 年至 1980 年的 116 家共同基金进行了回归检验。研究发现,尽管其显著性水平没有 达到 5%的一般要求,从总体来看,62%的基金其市场时机选择能力是负的。因 此,这些结果对基金经理把握市场时机的能力同样没有提出多少有力的证据。 以后还有法玛、弗伦奇(Fama and French)的三因素和卡哈特(Carhart)的四因 素模型,Murthi, Choi & Desai 的数据包络(DEA)方法等在实证研究中获得较广 应用的模型。 关于基金超额收益来源的研究,主要是分析基金的选股能力、投资风格、交 易成本、管理费用等因素对业绩贡献的影响。如 Carhart(1997)认为基金的净 收益与其管理费用负相关,管理越积极的基金对持有者的调整标度 (benchmark-adjusted)的净收益越少。Wermers(2000)研究了 1975~1994 年 间美国共同基金的业绩水平,发现平均净收益率比市场指数低 1%,但基金所持 股票的表现平均优于市场指数 1.3%,之所以有如此差异,主要是管理费用和交 易成本消耗了 1.6%,非股票资产(如债券)的不良表现消耗了另外的 0.7%。他 认为从成本收益的对比来看,基金经理的积极投资管理是得不偿失的。 1.3.2 国内学者所作的实证研究 由于国外基金业绩评价的理论及实证研究都处于领先地位, 国内学者对我国 基金绩效进行的研究一般是从实证方面下工夫, 通过运用国外学者的理论、 方法, 结合中国的实际进行某些尝试。如王志诚(2000)以上证指数为基准,采用三个

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不同的时间长度(最长的评价时期为 1999 年 5 月 21 日到 2000 年 6 月 9 日,其 次为 1999 年 9 月 10 日到 2000 年 6 月 9 日,最短的评价时期为 2000 年 1 月 14 日到 2000 年 6 月 9 日)研究了单个基金和单个基金管理公司的业绩,认为基金 的业绩好坏差异较大,在剔除新股收益的影响后,整个基金行业的业绩与市场收 益相仿。沈维涛、黄兴孪(2001)用风险调整指标方法、T-M 模型、H-M 模型, 对 1999 年 5 月 14 日至 2001 年 3 月 23 日期间交易的 70 只基金的周净值增长率 进行了分析,发现经风险调整后,有 60%的基金业绩优于基金基准组合的业绩, 有 70%的基金具有不显著的择时能力。张新、杜书明(2002)在剔除新股配售 因素后,用传统的业绩评价模型分析了 1999 年 12 月 31 日到 2001 年 9 月 28 日 上市交易的 22 只基金的 21 个月的净值增长率, 发现各个基金均未表现出优异的 选股能力和择时能力。 由于我国新证券投资基金自 1998 年成立以来不过短短的六年,期间还有居 多政策变动的因素影响着基金业绩水平的外在表现,以前学者在进行上述研究 时,或由于入选基金数量太少、采样时间太短,难以满足计量分析的统计要求; 或由于新股配售等对业绩贡献的调整不够充分; 或由于基准组合的选取未能充分 考虑上证综指等指数的失真情况,导致结论的说服力有待进一步提高。本文在进 行下面的研究时,将尽可能在这些问题上做出修正。

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第二章 基金业绩评价理论概述
2.1 传统的基金业绩评价方法
20 世纪 60 年代以前,由于没有人对风险这一抽象的概念给出一种具体的衡 量方法, 对投资基金的绩效评价主要是依据基金的单位净值和净资产的绝对收益 率,并未将风险因素纳入到基金的业绩评价中。 2.1.1 基金单位净值 基金单位净值(Net Asset Value, NAV)表示每基金单位的市场价值,通常用 NAV 来表示: 基金净资产 NA V=—————————— 发行在外的基金单位 该指标直观明了,投资者易于理解。在没有分红的情况,只要 NAV 在上升, 即表明基金创造了收益。 目前我国的投资基金业绩披露规范中就要求定期公布基 金的单位净值。 2.1.2 绝对收益率 净资产的绝对收益率反映了基金单位净值的变动程度,计算公式如下: (NAVt - NAVt-1)+ Dt Rpt=———————————— NAVt 式中:NAVt 表示 t 期末单位基金净值; NAVt-1 表示 t-1 期末单位基金净值; Dt,为 t 期内单位基金红利。 显然净资产的绝对收益率指标 Rpt 是以 t 期间基金单位净值的变动幅度作为 基金业绩的度量尺度,其判断依据是 Rpt 越大,基金业绩越优;反之,Rpt 越小, 基金业绩越差。实践中最常见的基金业绩比较方式: “净值增长率”排序,考 察的就是该指标。
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2.2 现代的基金业绩评价方法 2.2.1 基于风险调整的单因素模型评估方法
1952 年 , 马 克 维 茨 (H., Markowitz) 在 他 所 开 创 的 现 代 投 资 组 合 理 论 (ModernPortfolio Theory, MPT)中首先提出了“市场有效投资组合”的概念。MPT 的核心是如何管理证券投资风险, 即有效资产组合的标准是: 风险一定的条件下, 收益率最高,收益率一定的条件下,风险最小。该理论第一次为相关领域提出一 个理论上较为完美的框架, 以至于至今的许多研究仍然是对该理论的某一部分的 完善和发展。 不久以后, 夏普(Sharpe)和林特纳(Lintner)等人引入无风险资产的概 念,并推导出资本市场线(CML)和证券市场线(SML),具体量化了投资风险与收 益之间的对应关系。 风险调整的收益率正是将收益与相应的风险进行了综合考虑 的指标,其最具代表性的指标当数 Treynor 指数2、Sharpe 指数3和 Jensen 指数4。 2.2.1.1 Treynor 指数

Treynor 指数又称波动回报率(Reward-to-Volatility Ratio),由美国经济学家 Treynor (1965)提出,其计算公式为:

Tp =

R p ? Rf

β

p

式中: R p =投资组合 P 的平均收益率;
Rf =无风险利率;

β

p

为投资组合 P 的 beta 系数,考察的是投资组合 P 的系统性风险,具

体计算方法要应用 CAPM 模型,简述如下: 首先构造特征线方程: + β ? r mt + ε pt
p

r =α
pt

p

特征线方程中的 r pt 表示投资组合 P 在 t 时期的收益率; mt 为同期市场收益 r

2 Treynor, J. L:"How to Rate Management of Investment Funds", Harvard Business Review, January-February1965,pp.63-75 3 Sharpe William:“Mutual Fund Performance" .Journal of Business. Januarv 1966, pp.119-138 4 Jensen Micnael C.: “The Performance of Mutual Fund in the Period 1945 一 1964. "Journal of Finance, May 1968,pp.389-416.

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率,实际计算中通常以某一基准指数的收益率代替; ε pt 为 t 时期内投资组合 P 收益的残差项;α p 为特征线的截距; β 为特征线的斜率,亦即 beta 系数,通
p

过线性回归即可估算。 Treynor 指数是利用证券市场线 SML 进行基金业绩的评价的, 度量了单位系 统风险所带来的超额回报。计算每只基金的 Tp 值,与市场基准组合的 Tp 值相 比较,Tp 值越大,表明基金的实际业绩越好;反之,则业绩越劣。 2.2.1.2 Sharpe 指数

Sharpe 指数,又称变动回报率(Reward-to-Variability Ratio),由美国经济学家 Sharpe (1966)提出,其计算公式为:

Sp =

R p ? Rf

σ

p

式中: R p =投资组合 P 的平均收益率;
Rf =为无风险利率;

σ

p

为投资组合 P 收益率的标准差,是投资组合 P 总风险的数学度量,既

考虑了系统性风险,也考虑了非系统性风险。计算公式为:

σ

p

=

∑ (R ? R
n t =1 pt

p

)

n ?1

Sharpe 指数是以资本市场线 CML 为基准来评价基金业绩的,度量单位总风 险所带来的超额回报。计算每只基金的 Sp 值,与市场基准组合的 Sp 值相比较, Sp 值越大,表明基金的实际业绩越好;反之,则业绩越劣。 2.2.1.3 Jensen 指数

用 Treynor 指数和 Sharpe 指数能比较不同基金的投资表现并对其进行排序, 但它们无法告诉我们各基金表现优于基准组合的具体大小。1968 年,Jensen 提 出了另一个以 CAPM 为基础的业绩衡量指数,它能评估基金的业绩优于基准的 程度。Jensen 指数通过比较考察期基金收益率与由 CAPM 得出的预期收益率之 差来评价基金,即基金的实际收益超过它所承受风险对应的预期收益的部分。

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其计算公式为: R pt - R ft =α p + β ( R mt - R ft )
p

或: J p = R pt -[ R ft + β ( R mt - R ft )]
p

式中,R pt 表示 t 时期内投资组合 P 的平均收益率;R mt 为同期市场收益率;

R

ft

为同期无风险收益率, α p 和 β 分别为回归方程的截距与斜率, J p 即为
p

α

p



J

p

>0,表明基金的业绩表现优于市场基准组合,大得越多,业绩越好;反

之,则基金业绩越劣。 显然, 以上三个指标由于将基金收益与获得这种收益所承担的风险进行了综 合考虑,相对于不考虑风险因素的绝对收益率指标而言,这三种指数更为科学、 更具有可比性。但是 Sharpe 指数、Treynor 指数和 Jensen 指数的理论依据均为资 本资产定价模型(CAPM), Sharpe 指数以 CML 为基准,Treynor 和 Jensen 指数 以 SML 为基准。因而,他们极可能产生源于 CAPM 建立条件与现实的偏差: 第一,CAPM 理论认为存在的市场有效组合有两层含义:一,它包括所有资 产类型的组合,不但包括金融资产,而且包括房地产、贵金属等资产;二,它是 有效的,即风险一定的条件下,收益率最高,收益率一定的条件下,风险最小。 显然,这种概念和假设在现实中无法验证。实际研究中,基准组合的选择就具有 较大的主观性, 且选取难度较大, 不同的基准组合可能导致业绩评估结果也不同。 第二,CAPM 理论存在一些假设前提,以市场有效性假设 EMH 为例,如果 市场有效性假设本身有问题,则基于市场有效性假设之上的所有结论,包括 Sharpe 指数、Treynor 指数和 Jensen 指数的可靠性就值得商榷。 2.2.1.4 其它的单因素评价方法 由于传统的单因素评价指标都是用历史数据进行事后评价, 因此对未来收益 的解释功能不强,不宜用作趋势预测。此外,评价结果对基准及样本期的选取非 常敏感。对此,后来的研究者进行了改进并提出了其他的一些指标,如 Goodwin
5 (1998) 研究了估计比(Appraise Ratio), 用以测算每单位非系统风险所带来的超

额收益。另外,有反映单位市场风险下基金业绩超过 CAPM 预期收益能力的

5

Goodwin T H. The information ratio. Financial Analysis Journal, 1998,(54)(July/August):34-43 - 14 -

Alpha/Beta 比率,以及 Franco, Modigliani 和 Leah,Modigliani (1997)6提出的改进 Sharp 比率,被称为 M-2 调整法指数。由于同样以全部风险作为调整对象,M-2 指数与 Sharp 指数的评价结果会极为相似,但一般认为 M-2 方法比信.息率方法 更加可靠。进而 Muralidhar,A.S. (2000)7认为 Sharpe 指数、信息率、M-2 指数忽 略了组合与基准之间的相关性而导致错误的排序和评估,因此他提出了 M-3 测 度法, 通过跟踪误差来把相关性差异及投资者具有相应风险目标这一事实考虑进 来。

2.2.2 多因素模型评估方法
2.2.2.1 三因素和四因素模型 经风险调整后的三大经典业绩指标出现以后,其普及应用一度滞后。对此现 象的一种解释是因为统计数据对业绩呈现出普遍的负评价。 但在过去几十年间基 金业仍得到了长足的发展,人们为什么还要交易基金?基于这些现象,很多学者 开始研究传统绩效评价方法是否真正有效。Roll(1977, 1978, 1980)和 Ross (1977) 在对 CAPM 模型有效性表示怀疑的基础上,首先对有关基金绩效的测定提出质 疑。Admati 和 Ross (1986)8的研究结果也表明即使基金经理有良好的选股能力与 择时能力,但通过詹森阿尔法作为绩效评价标准也很难体现出来。在以上这些研 究的基础上,研究者们发现,用多因素模型来代替单因素模型进行基金绩效的评 估能够得到较好的估计效果。 Leman 和 Modest (1987)9认为影响证券收益的因素为:市场平均指数收益、股 票规模、公司的账面价值与市场价值比(BE/ME)、市盈率(P/E)、公司前期的销售 增长等。Fama 和 French (1993)10在此基础上提出了“三因素模型” 。它是以市场 组合的超额收益率、组合中小规模(Small size)股票与大规模股票的收益率之差、 高账面值与市值股票与低账面值与市值股票之差作为变量。 这个模型认为投资组 合的超额收益可以通过组合收益对三种因素的敏感性得到解释,而且可以改善
Modigliani F, Mordigliani L. Risk-adjusted performance. Journal of Portfolio Management, 1997,(23)(2): 45-54 Muralidhar A S. Risk-adjusted performance: the correlation correction. Financial Analysis Journal, 2000, (56)(Sep./Oct.): 63-71 8 Admati A R, Bhattacharya S, Ross S A, Pfleiderer P. On timing and selectivity. Journal of Finance, 1986, (41):715-730 9 Lehmann Bruce, David Modest. Mutual fund performance evaluation: acomparison of benchmarks and benchmark comparisons. Journal of Finance, 1987,(42)(2):233-265 10 Fama Eugene F, Kenneth R French. Common risk factors in the returns on bonds and stocks. Journal of Financial Economics, 1993, (33):3-53
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CAPM 的平均定价误差,很好地描述横截面平均股票收益率的变动。 Carhart. (1997)11在三因素模型的基础上,增加了证券收益率的态势变量,建 立了四因素模型。 对美国 1962-1993 间基金业绩的持续性进行了检验该模型显著 地降低三因素模型的平均定价误差,很好地描述了横截面平均收益率的变动。 Daniel 等(1997)将基金的收益来源分解为:持股风格(资产分配政策)、市场时 机选择和证券选择; 并据此建立相应的模型对美国 1974-1994 年间的基金业绩进 行测度。 2.2.2.2 简要评价 “多因素”模型部分地解决了“单因素”模型存在的问题,模型的解释能力 也有所加强。但是,在实证研究中, “多因素”模型要求能够识别所有的相关因 素。而资产定价理论并没有给出风险资产定价所需要的全部因素或者因素的个 数,所以在实证中,因素的选择就受到个人主观判断的影响:并且“多因素”模 型仍然没有办法解释资产收益的实质性差别, 绩效评估的结果对于因素选择十分 敏感。正是上述的原因, “单因素”模型和“多因素”模型孰优孰劣,至今在西 方国家尚无定论。 我国证券市场的实证研究的结果也倾向于在基金业绩评价中采用“单因素” 模型作为基础。唐有瑜(1999)对深圳股票市场的研究表明: “单因素”模型和“多 因素”模型都有一定的适应性。虽然“多因素”模型的拟合效果要稍好于“单因 素”模型,但由于前者在数据的获取上存在较大困难,而且,所选择的回归因素 之间存在相关性。从因素的选择及运算的简便性的角度看, “单因素”模型要比 多因素模型好。 因此,本文在对基金业绩的整体评价上还是采用单因素模型,在寻找影响基 金超额收益的关联因素时则应用多因素模型。

2.2.3 基金经理人的择时与选股能力评价方法
无论投资者如何评价基金的业绩, 其收益的实现最终还是靠基金经理人实际 的市场操作完成的,由此正确评价基金经理人的能力,具有很大的现实意义。一 个优秀的基金经理要想取得超越市场基准的业绩, 无外乎在适当的时机买卖了适
11

Carhart M. Persistence in mutual fund performance. Journal of Finance, 1997,(52):57-82 - 16 -

当的资产,对基金经理人这种能力的计量分析首先由 Treynor 和 Mazuy (1966)提 出,并建立了基于弧线调整的二项式模型(T-M model)。这一模型被 Admati. Bhattacharys, Pfleidere 和 Ross (1986)证明在衡量基金经理人择时能力时是有效 的。不过,由于这一模型比较复杂,Henriksson 和 Merton (1981, 1984)提出了一 种相似但更为简单的折线模型(H-M model) 。 2.2.3.1 T-M 模型 Treynor 和 Mazuy (1966)12的 T-M 模型通过在证券市场回归模型中加入一个 二次项来评估证券投资基金经理择时与选股能力。他们认为,具备择时能力的基 金经理应能预测市场走势,在多头时,通过提高投资组合的风险水平以获得较高 的收益;在空头时通过降低投资组合的风险水平以避免较大的损失,因此特征线 不再是有固定斜率的直线, 而是一条斜率会随市场状况改变的曲线, 回归模型为:

R pt - R ft =α p + β ( Rmt - R ft )+ β
1
2

2

(R mt ? R ft ) + ε
2

pt

式中α p 为选股能力指标, β 为择时能力指标, ε pt 为误差项。

β

2

>0,表明市场时机确实存在,值越大,说明择时能力越强;α p >0,表明

基金经理具备选股能力,这里,α p 与 Jensen alpha 的区别在于这里的α p 己对择 时能力做了调整,将择时能力与选股能力明确分离。 2.2.3.2 H-M 模型 Henriksson 和 Merton (1981)13将择时能力定义为基金经理预测市场收益与无 风险收益之间差异大小,并根据这种差异将资金有效的分配于证券市场的能力。 具备择时能力的基金经理人可以先于市场变化调整资金配置, 以减少市场收益小 于无风险收益时的损失。因此,他们提出了一种较 Treynor:和 Mazuy 的方法更为 简单的方法。他们假设投资组合的 β 只取两个值:当市场走好时取较大值,当市 场萎缩时取较小值。基于此,他们引入了一个含有变量的单项式的模型: - R ft =α p + β ( R mt - R ft )+ β ( R mt - R ft )D+ ε pt
1 2

R

pt

这里 D 为虚拟变量,当市场为牛市,即 R mt > R ft 时 D=1,否则 D=0。如果回

12 13

Treynor Jack, Mazuy K. Can mutual funds outguess the market. Harvard Business

Henriksson R D, Merton R C. On market timing and investment performance. 11.Statistical procedures for evaluation forecasting skills. Journal of Business, 1981,(54)(4):513-533 - 17 -

归得到正的 β ,则说明市场实际存在且基金经理具备一定的市场择时能力。
2

2.2.3.3

T-M 模型与 H-M 模型的比较

从两个模型的构筑原理分析, 两个模型的基本差异在于对基金经理人预测市 场转折点能力大小的假设上。H-M 模型简化了基金经理人预测到市场拐点并立 即采取调整了资产组合,相应的轨迹线为折线(图 1)。T-M 模型的资产组合调整 则是一个过程,其相应的轨迹线是弧线。(图 2)。

图 1 H-M 模型

图 2 T-M 模型

- 18 -

第三章 关于基金业绩评价的实证研究
3.1 研究方法
针对基金业绩的整体评价,基于前文所述的原因,本文和国内学者以前所作 的大多数研究一样,主要采用风险调整后的三大收益率指标,即 Treynor 指数、 Sharpe 指数和 Jensen 指数,对基金业绩是否超越市场基准组合进行一个总体评 价。 针对基金经理人究竟是源于哪方面的具体能力导致基金业绩的差异表现, 本 文则分别采用 H-M 模型和 T-M 模型对基金经理的择时和选股能力做出评价。

3.2 样本数据说明
3.2.1 样本基金 截至 2004 年 6 月底,封闭式基金共有 54 只,开放式基金 92 只。封闭式基 金普遍成立时间较早,2001 年前成立的有 33 只,最晚的一只基金银丰也于 2002 年 9 月成立了。相对来说,开放式基金成立时间就晚了很多,第一只开放式基金 ——华安创新直到 2001 年 9 月才成立,截至 2002 年底也发行 17 只,2003 年才 是开放式基金年, 目前交易的绝大部分开放式基金都是这一年发行成立的。 因此, 基于下一章节——“样本区间”中所作的说明,为最大限度利用数据及考虑到计 量分析所必须的样本数量要求,本文进行的实证研究将以封闭式基金为主,兼顾 开放式基金。 入选的 33 只封闭式基金如下表:
代码 名称 类型 基金管理人 基金托管人 中国工商银行 交通银行 中国工商银行 中国银行 中国农业银行 中国工商银行 中国农业银行 份额(亿) 20 20 20 20 30 30 10 上市日期 上市地点 184688 基金开元 成长型 南方基金管理公司 184689 基金普惠 成长型 鹏华基金管理公司 184690 基金同益 成长型 长盛基金管理公司 184691 基金景宏 成长型 大成基金管理公司 184692 基金裕隆 成长型 博时基金管理公司 184693 基金普丰 指数型 鹏华基金管理公司 184695 基金景博 成长型 大成基金管理公司 1998-4-7 深圳 1999-1-27 深圳 1999-4-21 深圳 1999-5-18 深圳 1999-6-24 深圳 1999-7-30 深圳 1999-10-22 深圳

- 19 -

184696 基金裕华 成长型 博时基金管理公司 184698 基金天元 成长型 南方基金管理公司 184699 基金同盛 平衡型 长盛基金管理公司 184701 基金景福 指数型 大成基金管理公司 184702 基金同智 成长型 长盛基金管理公司 184703 基金金盛 成长型 国泰基金管理公司 184705 基金裕泽 成长型 博时基金管理公司 184708 基金兴科 成长型 华夏基金管理公司 184710 基金隆元 平衡型 南方基金管理公司 184718 基金兴安 成长型 华夏基金管理公司 500001 基金金泰 平衡型 国泰基金管理公司 500002 基金泰和 平衡型 嘉实基金管理公司 500003 基金安信 成长型 华安基金管理公司 500005 基金汉盛 成长型 富国基金管理公司 500006 基金裕阳 平衡型 博时基金管理公司 500007 基金景阳 成长型 大成基金管理公司 500008 基金兴华 成长型 华夏基金管理公司 500009 基金安顺 平衡型 华安基金管理公司 500010 基金金元 成长型 南方基金管理公司 500011 基金金鑫 成长型 国泰基金管理公司 500015 基金汉兴 平衡型 富国基金管理公司 500016 基金裕元 成长型 博时基金管理公司 500018 基金兴和 指数型 华夏基金管理公司 500021 基金金鼎 成长型 国泰基金管理公司 500025 基金汉鼎 成长型 富国基金管理公司 500035 基金汉博 成长型 富国基金管理公司

交通银行 中国工商银行 中国银行 中国农业银行 中国银行 中国建设银行 中国工商银行 交通银行 中国工商银行 中国银行 中国工商银行 中国建设银行 中国工商银行 中国农业银行 中国农业银行 中国农业银行 中国建设银行 交通银行 中国工商银行 中国建设银行 交通银行 中国工商银行 中国建设银行 中国建设银行 中国工商银行 中国建设银行

5 30 30 30 5 5 5 5 5 5 20 20 20 20 20 10 20 30 5 30 30 15 30 5 5 5

2000-4-24 深圳 1999-9-20 深圳 1999-11-26 深圳 2000-1-10 深圳 2000-5-15 深圳 2000-6-30 深圳 2000-5-17 深圳 2000-7-18 深圳 2000-10-18 深圳 2000-9-20 深圳 1998-4-7 上海 1999-4-20 上海 1998-6-26 上海 1999-5-18 上海 1998-7-30 上海 1999-10-22 上海 1998-5-8 上海 1999-6-22 上海 2000-7-11 上海 1999-11-26 上海 2000-1-10 上海 1999-10-28 上海 1999-7-30 上海 2000-8-4 上海 2000-8-17 上海 2000-10-17 上海

(数据来源:中国证券期货统计年鉴) 入选的 13 只开放式基金如下:
名称 华安创新 南方稳健 华夏成长 金鹰增长 鹏华成长 富国动态 方达增长 新蓝筹 南方宝元 长盛成长 博时价值 类型 成长型 成长型 成长型 成长型 平衡型 平衡型 平衡型 平衡型 债券型 平衡型 平衡型 基金管理人 华安基金管理有限公司 南方基金管理有限公司 华夏基金管理有限公司 国泰基金管理有限公司 鹏华基金管理有限公司 富国基金管理有限公司 易方达基金管理有限公司 融通基金管理有限公司 南方基金管理有限公司 长盛基金管理有限公司 博时基金管理有限公司 基金托管人 交通银行 中国工商银行 中国建设银行 交通银行 中国工商银行 中国农业银行 中国银行 中国建设银行 中国工商银行 中国农业银行 中国建设银行 初始总份额 成立日期 50.00 34.89 32.37 22.26 39.77 46.17 46.78 22.19 49.03 31.67 30.47 2001-9-21 2001-9-28 2001-12-18 2002-5-8 2002-5-24 2002-8-16 2002-8-23 2002-9-13 2002-9-20 2002-9-18 2002-10-9

- 20 -

宝盈鸿利 华夏债券

价值型 债券型

宝盈基金管理有限公司 华夏基金管理有限公司

中国农业银行 交通银行

14.46 51.33

2002-10-8 2002-10-23

(数据来源:中国证券期货统计年鉴) 3.2.2 样本区间 在 2000 年 5 月份之前,由于国家的宏观政策是超常规发展我国的机构投资 者,证券投资基金可以直接参加新股配售,当时的一、二级市场之间也存在巨大 的价差收入,这笔意外之财真可谓是天上自动掉馅饼,基金经理人几乎不费什么 努力即可获得。正因如此,以前学者在对基金业绩进行评价时,一般都会扣除新 股配售的收益, 但由于无法准确测算基金参加新股配售的资金占用成本及实际收 益大小,很难做到有效扣除,一定程度影响了评价结论的客观性。所以,本文选 取的样本区间将避开这段特殊政策期,封闭式基金为 2001 年 1 月 1 日至 2004 年 7 月 9 日,时间跨度 3 年半,开放式基金为 2002 年 11 月 29 日至 2004 年 7 月 9 日,时间跨度 1 年半。 3.2.3 数据来源及收益率的计算 本文所用基金单位净值、历次分红、沪深 A 股指数及国债指数等数据均摘 自天相投资分析系统。 本文实证研究中采用的基金收益率为周单位净值增长率, 具体计算参考章节 2.1.2 绝对收益率的计算公式,即在某一周内,如基金发生了分红派现的行为, 就需对周末单位净值进行调整。 市场基准组合的收益率公式:

Rmt =

MI ? MI MI
t t ?1

t ?1

式中: R mt 为某一基准指数在 t 期的增长率

MI

t

表示基准指数在 t 期末的收盘数据

另外,需要特别指出的是,本文计算周收益率时定义为严格的一周时间,比 如因为节日放假等因素,导致 t 期末数据和 t-1 期末数据之间间隔不止一周时, 基金组合及市场组合的计算公式中就需要再除以间隔的周数。 3.2.4 无风险利率的确定 国外研究大多把长期国债的年收益率作为无风险利率。 我国的债券市场还很

- 21 -

不发达,债券品种少且多为七到十年期的国债,因而无法使用国债的长期收益率 作为无风险利率,本文采用国内通行的算法,选用同期一年期银行定期存款利率 (不考虑利息税)作为无风险利率。 我国银行一年期存款利率在样本考察期间内, 2002 年 2 月 21 日发生了一 于 次降息,利率从 2.25%降至 1.98%。因此,本文在计算中,具体分两个期间段对 基金净值增长率和市场基准收益率,扣除无风险利率。周无风险利率的计算不考 虑复利: 周无风险利率=年无风险利率/52 周 即,2002 年 2 月 21 日前为 0.0433%,2002 年 2 月 22 日~2004 年 7 月 9 日 为 0.0381%。 3.2.5 市场基准组合的选定 我国《证券投资基金管理暂行办法》第 33 条第 4 项规定: “一家基金投资于 国家债券和持有现金的比例,不得低于该基金资产净值的 20%” ,也就是说,投 资基金的净值中至少有 20%是债券和现金。为此,在构建市场基准组合时,必 须将这部分考虑进去,构建新的市场基准组合: 市场基准组合收益率=股票组合收益率×80%+债券组合收益率×20% 另外,由于 QDII 等制度还没有实施,基金对股票类证券的投资目前主要还 是国内 A 股市场,但国内并没有统一的 A 股指数,沪深交易所公布的 A 股综合 指数采用的都是总股本加权,在国内股权严重分置、约 60%~70%的国家股不 可流通的情况下,直接采用这类指数计算会导致严重的误差。还有一个问题是, 从 2002 年 9 月 23 日起,交易所发布的综合指数的计算中,开始实行新股上市首 日纳入指数计算的方法,这在一定程度上虚增了指数。 因此,本文拟构建的市场基准组合直接选用天相基金基准指数,该指数是 80%的国内所有 A 股流通股本加权指数和 20%的天相债券指数加权计算得来。

3.3 回归结果 3.3.1 三大风险调整指数
封闭式基金回归结果:

- 22 -

封闭式 名称 基金开元 基金普惠 基金同益 基金景宏 基金裕隆 基金普丰 基金景博 基金裕华 基金天元 基金同盛 基金景福 基金同智 基金金盛 基金裕泽 基金兴科 基金隆元 基金兴安 基金金泰 基金泰和 基金安信 基金汉盛 基金裕阳 基金景阳 基金兴华 基金安顺 基金金元 基金金鑫 基金汉兴 基金裕元 基金兴和 基金金鼎 基金汉鼎 基金汉博 均值 类型 成长型 成长型 成长型 成长型 成长型 指数型 成长型 成长型 成长型 平衡型 指数型 成长型 成长型 成长型 成长型 平衡型 成长型 平衡型 平衡型 成长型 成长型 平衡型 成长型 成长型 平衡型 成长型 成长型 平衡型 成长型 指数型 成长型 成长型 成长型

Treynor Shape 平均周净 值增长率 基金组合 市场组合 两者之差 基金组合 市场组合 两者之差 -0.0010 -0.0012 -0.0010 -0.0017 -0.0010 -0.0017 -0.0015 -0.0005 -0.0008 -0.0011 -0.0013 -0.0003 -0.0001 0.0001 -0.0003 -0.0008 -0.0006 -0.0009 -0.0002 -0.0006 -0.0014 -0.0007 -0.0009 0.0011 -0.0003 -0.0005 -0.0009 -0.0017 -0.0002 -0.0001 -0.0006 -0.0006 -0.0010 -0.0007 -0.0016 -0.0019 -0.0016 -0.0023 -0.0014 -0.0025 -0.0022 -0.0009 -0.0012 -0.0015 -0.0018 -0.0005 -0.0001 0.0001 -0.0004 -0.0011 -0.0008 -0.0012 -0.0002 -0.0009 -0.0021 -0.0010 -0.0013 0.0018 -0.0004 -0.0007 -0.0012 -0.0025 -0.0003 -0.0001 -0.0007 -0.0009 -0.0017 -0.0011 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 -0.0027 0.0011 0.0008 0.0011 0.0004 0.0013 0.0002 0.0005 0.0018 0.0015 0.0012 0.0010 0.0022 0.0026 0.0028 0.0023 0.0016 0.0019 0.0015 0.0025 0.0018 0.0006 0.0017 0.0014 0.0045 0.0023 0.0020 0.0015 0.0002 0.0024 0.0026 0.0020 0.0018 0.0010 0.0016 -0.0574 -0.0675 -0.0579 -0.0858 -0.0518 -0.0988 -0.0820 -0.0327 -0.0446 -0.0581 -0.0673 -0.0185 -0.0046 0.0030 -0.0159 -0.0425 -0.0303 -0.0487 -0.0092 -0.0324 -0.0773 -0.0377 -0.0513 0.0638 -0.0161 -0.0264 -0.0495 -0.0905 -0.0120 -0.0030 -0.0286 -0.0333 -0.0601 -0.0402 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 -0.1226 0.0652 0.0551 0.0647 0.0368 0.0708 0.0238 0.0406 0.0899 0.0780 0.0645 0.0553 0.1042 0.1180 0.1256 0.1067 0.0801 0.0924 0.0739 0.1134 0.0902 0.0453 0.0849 0.0713 0.1864 0.1065 0.0962 0.0731 0.0321 0.1106 0.1197 0.0940 0.0893 0.0625 0.0825

Jensen 0.0008 0.0005 0.0007 0.0003 0.0009 0.0002 0.0003 0.0010 0.0009 0.0009 0.0007 0.0014 0.0018 0.0020 0.0014 0.0011 0.0013 0.0011 0.0019 0.0012 0.0004 0.0012 0.0009 0.0028 0.0014 0.0015 0.0011 0.0002 0.0015 0.0019 0.0015 0.0012 0.0005 0.0011

(注:上表中的平均周净值增长率已扣除无风险利率)

- 23 -

开放式基金回归结果:
开放式 名称 类型 华安创新 成长型 南方稳健 成长型 华夏成长 成长型 金鹰增长 成长型 鹏华成长 平衡型 富国动态 平衡型 方达增长 平衡型 新蓝筹 平衡型 南方宝元 债券型 长盛成长 平衡型 博时价值 平衡型 宝盈鸿利 价值型 华夏债券 债券型 均值 Treynor 平均周净 值增长率 基金组合 市场组合 0.0011 0.0020 0.0013 0.0015 0.0000 0.0013 0.0022 0.0014 0.0005 0.0009 0.0024 0.0006 0.0000 0.0012 0.0016 0.0029 0.0017 0.0021 0.0000 0.0022 0.0034 0.0023 0.0020 0.0014 0.0030 0.0009 0.0001 0.0018 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 -0.0019 Shape 两者之差 0.0034 0.0047 0.0035 0.0039 0.0019 0.0041 0.0052 0.0041 0.0039 0.0032 0.0048 0.0027 0.0020 0.0037 基金组合 0.0625 0.1185 0.0686 0.0810 0.0016 0.0864 0.1324 0.0900 0.0714 0.0539 0.1172 0.0350 0.0027 0.0709 市场组合 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 -0.0919 两者之差 0.1544 0.2104 0.1605 0.1729 0.0934 0.1783 0.2243 0.1819 0.1633 0.1458 0.2091 0.1268 0.0945 0.1627 0.0024 0.0032 0.0027 0.0028 0.0014 0.0024 0.0034 0.0026 0.0010 0.0020 0.0040 0.0019 0.0002 0.0023 Jensen

(注:上表中的平均周净值增长率已扣除无风险利率)

从三大指数的回归结果来看, 94%封闭式基金的 Treynor 指数和 Shape 指 约 数为负值,只有基金裕泽和基金兴华的该类指数为正(二者基金组合扣除无风险 利率后的平均周净值增长率分别为 0.006%和 0.112%, 折合年利率也只有 0.3%和 5.85%) 说明绝大多数封闭式基金这几年的平均周净值增长率没有超过无风险利 , 率。33 只封闭式基金扣除无风险利率后平均周净值增长率的均值为-0.07%,折 合年利率-3.84%,即从 2001 年初到 2004 年 7 月,封闭式基金处于一个净值不 断缩水的阶段,连银行一年定期存款的回报都没有保证。但相较市场组合的 Treynor 指数和 Shape 指数而言,整体表现则强于市场组合。计算市场组合扣除 无风险利率后的平均周净值增长率为-0.271%,折合年利率-14.1%,市场组合 出现较大负值收益率主要原因是自 2001 年 7 月以来,证券市场一直处在一个下 跌通道中,期间虽有几次反弹,但基本都是无果而终,直观的深圳 A 指周走势 图如下:

- 24 -

深圳A股周走势图 750 700 650 600 550 500 450 400 350 300
20 01 01 05 20 01 04 30 20 01 08 17 20 01 12 07 20 02 04 05 20 02 07 19 20 02 11 08 20 03 02 28 20 03 06 20 20 03 09 30 20 04 01 16 20 04 05 14

(数据来源:深圳证券交易所网站) 开放式基金的 Treynor 指数和 Shape 指数都为正值, 说明开放式基金在 2002 年 11 月至 2004 年 7 月的平均周净值增长率是超过无风险利率的。与市场相比, 也都大于市场基准组合的该类指数。 计算开放式基金扣除无风险利率后的平均周 净值增长率为 0.12%,而同期市场组合的平均周净值增长率为-0.19%,两者相 差 0.31%,折合年利率 15.8%。在此考察期内,开放式基金之所以能取得较好成 绩,主要是因为 2003 年证券市场是一个局部牛市年,开放式基金在价值型投资 中普遍获利较丰。 从 Jensen 指数的统计结果来看,无论是封闭式基金还是开放式基金,在它 们各自的考察区间,Jensen 指数都为正值。统计结果描述如下表: 封闭式基金 Jensen 最大值 最小值 平均值 周收益率 0.00281 0.00016 0.00111 折合年收益率 0.1460 0.0083 0.0576 周收益率 0.00395 0.0002 0.00232 开放式基金 折合年收益率 0.2056 0.0104 0.1204

基于以上统计分析,可以认为,在考察期内,基金的整体表现是好于市场组 合的。这一点与国内以前的研究结论有些不同,主要原因一方面是以前研究者构 建市场组合时采用的大多是上证综指或深圳综指, 而这些指数在计算发布时有前 述的虚增效应。反过来说,也就是低估了基金相较于市场基准组合的收益能力。
- 25 -

另一方面以前研究者选定的考察期都是封闭式基金刚成立不久的 1998 至 2001 年,这段期间,封闭式基金运作很不规范,基金黑幕、坐庄现象严重,随着 2000 年后加强基金公司治理结构建设,投资理念的更新,整个基金业也重新呈现了蓬 勃发展的趋势。

- 26 -

3.3.2、T-M、H-M 模型回归结果 、 、
T-M 模型回归结果
封闭式 名称 基金开元 基金普惠 基金同益 基金景宏 基金裕隆 基金普丰 基金景博 基金裕华 基金天元 基金同盛 基金景福 基金同智 基金金盛 基金裕泽 基金兴科 基金隆元 基金兴安 基金金泰 基金泰和 基金安信 基金汉盛 基金裕阳 基金景阳 基金兴华 基金安顺 基金金元 基金金鑫 基金汉兴 基金裕元 基金兴和 基金金鼎 基金汉鼎 基金汉博 0.00057 0.00169 0.00137 0.00029 0.00129 0.00099 0.00076 0.00073 0.00138 0.00134 0.00081 0.00170 0.00292 0.00196 0.00156 0.00221 0.00130 0.00167 0.00230 0.00176 0.00164 0.00159 0.00127 0.00318 0.00203 0.00167 0.00148 0.00126 0.00144 0.00220 0.00214 0.00177 0.00183 0.65702 0.61319 0.65671 0.74034 0.68665 0.68511 0.68784 0.56767 0.64788 0.71008 0.75830 0.64195 0.70557 0.71653 0.62953 0.73695 0.68737 0.74739 0.75860 0.64697 0.66378 0.71983 0.68289 0.62260 0.62342 0.73527 0.75533 0.70422 0.63677 0.71187 0.76673 0.67010 0.57002 0.36154 -2.41661 -1.29191 0.00397 -0.78342 -1.65871 -0.88065 0.55656 -0.86728 -0.96237 -0.17434 -0.54411 -2.21796 0.07260 -0.26519 -2.12787 -0.02000 -1.14778 -0.86615 -1.15581 -2.50882 -0.69750 -0.68933 -0.75046 -1.23051 -0.40050 -0.69936 -2.17230 0.15854 -0.65511 -1.27026 -1.16099 -2.56661

α

p

β

1

β

2

α
t 0.616 1.793 1.449 0.291 1.397 1.418 0.778 0.795 1.418 1.601 0.872 2.131 3.079 2.003 1.623 2.257 1.257 1.992 2.512 1.986 1.78 1.815 1.516 3.28 2.418 1.669 2.132 1.306 1.503 2.582 2.467 1.823 2.023

p

β
t 17.715 16.319 17.361 18.441 18.578 24.617 17.678 15.483 16.675 21.296 20.467 20.149 18.611 18.277 16.428 18.84 16.693 22.364 20.709 18.283 18.03 20.589 20.321 16.056 18.598 18.419 27.235 18.318 16.678 20.921 22.074 17.232 15.777 0.539 0.075 0.149 0.772 0.164 0.158 0.437 0.428 0.158 0.111 0.384 0.035 0.002 0.047 0.107 0.025 0.21 0.048 0.013 0.049 0.077 0.071 0.131 0.001 0.017 0.097 0.034 0.193 0.135 0.011 0.015 0.07 0.045

1

β
t 0.421 -2.776 -1.474 0.004 -0.915 -2.573 -0.977 0.655 -0.964 -1.246 -0.203 -0.737 -2.525 0.08 -0.299 -2.348 -0.026 -1.483 -1.021 -1.41 -2.942 -0.861 -0.885 -0.835 -1.585 -0.433 -1.089 -2.439 0.179 -0.831 -1.579 -1.289 -3.066 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2

p值

p值

p值 0.674 0.006 0.142 0.997 0.362 0.011 0.33 0.513 0.337 0.215 0.839 0.462 0.012 0.936 0.766 0.02 0.979 0.14 0.309 0.16 0.004 0.39 0.377 0.405 0.115 0.666 0.278 0.016 0.858 0.407 0.116 0.199 0.003

- 27 -

开放式 名称 华安创新 南方稳健 华夏成长 金鹰增长 鹏华成长 富国动态 方达增长 新蓝筹 南方宝元 长盛成长 博时价值 宝盈鸿利 华夏债券

α

p

β

1

β

2

α
t 1.865 3.022 1.239 1.164 0.939 1.892 2.947 2.018 1.606 1.765 3.025 0.795 1.033

p

β
p值 0.066 0.003 0.219 0.248 0.351 0.062 0.004 0.047 0.113 0.082 0.003 0.429 0.305 t 12.002 13.189 13.698 11.366 12.019 11.28 11.412 11.608 8.721 11.362 11.543 13.049 6.285

1

β
p值 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t -0.34 -0.83 1.206 1.097 -0.023 -0.056 -0.89 -0.124 -0.388 -0.468 -1.288 1.091 -0.916

2

p值 0.735 0.409 0.232 0.276 0.981 0.955 0.377 0.901 0.699 0.641 0.202 0.279 0.363

0.00272 0.00386 0.00173 0.00182 0.00143 0.00244 0.00412 0.00273 0.00115 0.00240 0.00524 0.00106 0.00041

0.70799 0.68204 0.77578 0.71788 0.74057 0.58966 0.64674 0.63603 0.25318 0.62660 0.81048 0.70645 0.10084

-0.70664 -1.51195 2.40669 2.44037 -0.05083 -0.10335 -1.77634 -0.24026 -0.39653 -0.91014 -3.18742 2.08056 -0.51789

- 28 -

H-M 模型回归结果
封闭式 名称 基金开元 基金普惠 基金同益 基金景宏 基金裕隆 基金普丰 基金景博 基金裕华 基金天元 基金同盛 基金景福 基金同智 基金金盛 基金裕泽 基金兴科 基金隆元 基金兴安 基金金泰 基金泰和 基金安信 基金汉盛 基金裕阳 基金景阳 基金兴华 基金安顺 基金金元 基金金鑫 基金汉兴 基金裕元 基金兴和 基金金鼎 基金汉鼎 基金汉博 0.00025 0.00242 0.00183 -0.00029 0.00129 0.00171 0.00090 0.00079 0.00152 0.00165 0.00049 0.00156 0.00333 0.00174 0.00143 0.00345 0.00081 0.00170 0.00253 0.00195 0.00225 0.00186 0.00136 0.00280 0.00223 0.00150 0.00161 0.00171 0.00110 0.00226 0.00234 0.00160 0.00219 0.62769 0.72390 0.71987 0.70551 0.70793 0.77424 0.72042 0.55596 0.68046 0.75555 0.74393 0.64898 0.79149 0.70123 0.62918 0.87039 0.65900 0.78140 0.79647 0.69058 0.76997 0.75556 0.70719 0.62021 0.66945 0.73648 0.78258 0.79178 0.61240 0.73372 0.81347 0.69163 0.66261 0.06141 -0.23664 -0.13462 0.07102 -0.04692 -0.1892 -0.07042 0.02638 -0.07034 -0.09705 0.02851 -0.0168 -0.18519 0.03151 -0.0005 -0.28165 0.05772 -0.07453 -0.08112 -0.09414 -0.22783 -0.07599 -0.05265 0.00146 -0.09942 -0.00428 -0.05872 -0.18834 0.0504 -0.04751 -0.10103 -0.04914 -0.20039

α

p

β

1

β

2

α
t 0.205 1.943 1.471 -0.219 1.058 1.865 0.7 0.657 1.192 1.506 0.401 1.494 2.649 1.355 1.135 2.696 0.6 1.546 2.106 1.676 1.843 1.623 1.233 2.193 2.017 1.146 1.768 1.346 0.88 2.023 2.042 1.246 1.815

p

β
p值 0.838 0.054 0.143 0.827 0.292 0.064 0.485 0.512 0.235 0.134 0.689 0.137 0.009 0.177 0.258 0.008 0.549 0.124 0.037 0.096 0.067 0.107 0.219 0.03 0.045 0.253 0.079 0.18 0.38 0.045 0.043 0.215 0.071 t

1

β
p值 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 0.562 -2.116 1.204 0.601 -0.43 -2.296 -0.613 0.244 -0.613 -0.985 0.261 -0.179 -1.639 0.273 -0.004 -2.445 0.476 -0.753 -0.75 -0.899 -2.072 -0.737 -0.53 0.013 -1.001 -0.036 -0.717 -1.646 0.448 -0.473 -0.982 -0.427 -1.848

2

p值 0.575 0.036 0.23 0.549 0.668 0.023 0.541 0.808 0.541 0.326 0.794 0.859 0.103 0.785 0.996 0.016 0.635 0.453 0.454 0.37 0.04 0.462 0.596 0.99 0.318 0.971 0.475 0.102 0.655 0.637 0.328 0.67 0.066

9.632 10.857 10.802 10.008 10.874 15.764 10.515 8.616 9.946 12.868 11.423 11.569 11.748 10.177 9.338 12.675 9.11 13.236 12.351 11.062 11.748 12.286 11.953 9.08 11.31 10.489 16.02 11.605 9.129 12.249 13.262 10.073 10.253

- 29 -

开放式 名称 华安创新 南方稳健 华夏成长 金鹰增长 鹏华成长 富国动态 方达增长 新蓝筹 南方宝元 长盛成长 博时价值 宝盈鸿利 华夏债券

α

p

β

1

β

2

α
t 0.889 1.906 -0.08 0.215 0.288 0.878 1.851 1.143 0.819 0.929 2.192 -0.155 1.388

p

β
p值 0.377 0.06 0.936 0.83 0.774 0.383 0.068 0.257 0.415 0.356 0.031 0.877 0.169 t

1

β
p值 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 t 0.433 -0.043 1.923 1.407 0.499 0.629 -0.076 0.374 0.254 0.22 -0.65 1.527 -1.271

2

p值 0.666 0.966 0.058 0.164 0.619 0.531 0.939 0.71 0.8 0.827 0.517 0.131 0.208

0.00175 0.00330 -0.00015 0.00045 0.00059 0.00153 0.00352 0.00209 0.00079 0.00171 0.00518 -0.00028 0.00074

0.66972 0.68931 0.60134 0.57308 0.69251 0.53850 0.65802 0.60453 0.24262 0.60987 0.89073 0.57250 0.13397

0.08453 -0.00734 0.35547 0.29272 0.10173 0.10855 -0.01438 0.06777 0.0244 0.04016 -0.15248 0.27172 -0.06718

6.113 7.141 5.797 4.908 6.058 5.558 6.216 5.943 4.495 5.944 6.771 5.733 4.516

分析 TM 模型和 HM 模型的实证结果,针对基金的选股能力,考察 HM 模型 中的α p :33 只封闭式基金中只有基金景宏的α p <0,13 只开放式基金中也只 有华夏成长和宝盈鸿利的α p 小于 0,说明绝大多数基金呈现正的选股能力。但 是,在 5%的显著性水平上,TM 模型中只有 39%的基金,HM 模型中只有 21%的 基金通过检验;在 10%的显著性水平上,TM 模型中 55%、HM 模型中 39%的基 金α p 通过检验。说明基金只是具备一定的选股能力。 针对基金的择时能力,TM 模型中 85%的封闭式基金、72%的开放式基金, 他们的β2<0;HM 模型中 76%的封闭式基金、31%的开放式基金,他们的β2<0, 说明基金普遍不具有择时能力,难以判断大市走势,这从 2004 年第二季度博时 价值季度报告的一段说明中也能窥之一二: “虽然我们注意到了信贷增长速度和 固定资产投资增长速度的明显上升,也关注到了宏观调控的措施不断出台。但客 观地说,并没有充分预见到‘看得见的手’如此有力。 ” 考察基金收益能力与市场涨跌之间的相关性:90%的封闭式基金、70%以上 的开放式基金其β1>0.6,t 值>5,在 1%的水平上显著,说明基金业整体上都还 只能靠天吃饭。只有两只开放式基金(南方宝元和华夏债券)的β1 值较小,因 为它们都是债券型基金,和证券市场的关系不是很密切。

- 30 -

3.3.3 回归结果的相关性检验
因为 TM 和 HM 模型都对基金的择时能力进行了衡量,只不过 HM 模型认 为基金经理人对组合的调整是在较短时间内完成的, 为此在进行择时能力评价时 有必要对 TM 和 HM 模型的回归参数进行相关性检验,判断评价结论是否敏感 于模型选择本身。 封闭式基金: 相关系数 TM 模型择时能力
均 值:-0.9403

HM 模型择时能力(均值-0.0714;标准差:0.0935) Pearson 0.951;0.000 Spearman 0.940;0.000

标准差:0.8395

(双尾检验在 0.01 水平上显著) 从上面的统计结果可以看出,两者的相关系数高达 0.94,通过了 1%显著性 水平检验,可以认为 TM 和 HM 模型对基金经理择时能力的评价是一致的。

3.4 选股与择时能力的替代效应
国外文献在对基金经理的选股能力和择时能力进行研究时曾发现二者具有 负相关的结论,如 Chua 和 Wood(1986) 。这里,本文也进行了考察,数据如下: 封闭式基金(TM 模型) 相关系数 TM 模型择时能力
均 值:0.0016

TM 模型择时能力(均值-0.9403;标准差:0.8395) Pearson -0.404;p 值:0.020 Spearman -0.376;p 值:0.031

标准差:0.0006

封闭式基金(HM 模型) 相关系数 TM 模型择时能力
均 值:0.0017

HM 模型择时能力(均值-0.0714;标准差:.0935) Pearson -0.719;p 值:0.000 Spearman -0.719;p 值:0.000

标准差:0.0008

- 31 -

HM 模型通过了 1%的显著性水平检验,TM 模型通过了 5%的显著性水平 检验,这说明我国投资基金的选股能力和择时能力也呈强烈负相关性。一个可能 的原因是目前我国基金的超额收益很大一部分依赖于高度集中的持股 (下一章节 将有实证论述) ,当某只基金相中某只股票时,往往会投入过量资金,有时甚至 不惜坐庄,导致组合的风险分散不充分,一旦市道转换,筹码越重的股票清仓越 难,表现出来的择时能力越差也就在情理之中。这几年,庄股往往都是在行情低 迷多时,庄家资金断裂后才纷纷跳水的,表现出了对行情调整的较大滞后性。

3.5 结论总结
通过以上的统计分析,大致可以对我国投资基金总结以下结论: 1、在 2001 年至 2004 年中期证券市场大调整的背景下,投资基金的整体业 绩表现优于市场基准组合,特别是开放式投资基金,在 2003 年的业绩表现尤其 抢眼,有力引导了市场价值型投资理念。 2、开放式基金的回归结果优于封闭式基金,一方面可能是由于开放式基金 的市场条件更加符合模型的假设条件,如赎回政策强化了更高的市场透明度等; 另一方面也与开放式基金的入市时机为市场低迷期有较大关系。 3、基金经理人具备一定的选股能力。从各基金持股前十名的股票组合来看, 入选股票有从高风险的成长型公司向低风险的价值型公司过渡的趋势。 随着资本 市场容量的日益扩大,基金进行目标细分的投资就变得越来越重要,最近,行业 型、货币型基金的推出很大程度上既是市场细分的需要,同时客观上也促使基金 经理人提高其专业化的投资选股技能。 4、基金经理人普遍不具备择时能力,难以把握市场时机。根据以前国内学 者有关的研究,我国基金投资组合具有羊群效应,基金作为一个市场主力,如果 大家都买一样的股票,哪怕单只基金分散了风险,但整个基金业没有分散组合, 一旦市道不好,调整组合必然困难,表现出来的择时能力必然就差。 5、类似于国外同类研究,择时能力与选股能力呈负相关性。 当然,在进行以上的业绩评价时,也存在如何合理界定基金帐面净值收益与 能实现收益之间的划分及市场基准的选择, 这两个关系到实证研究可靠性的重要 问题, 特别是封闭式基金, 由于没有变现压力, 净值中的浮盈成分可能很大 (2004
- 32 -

年 7 月份,封闭式基金的折价率再创新高,平均已超过 30%) 。本文没有考虑封 闭式基金的净值浮盈问题。

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第四章 影响业绩的重大关联因素分析
4.1 研究模型的构建
一般认为,证券投资基金绩效主要来源于基金的投资能力,Gruber(1996) 认为人们持有基金的原因包括专业选股能力、风险分散优势、低交易成本和客户 服务,Wermers(2000)在 Daniel(1997)的基础上,将影响基金绩效的因素分解 为持股收益(CS-measure) 、根据时机调整投资组合的收益(CT-measure) 、 平均投资类型(AS-measure)和执行成本(execution cost)四个方面。 本文将借鉴国外的多因素分解模型,结合我国基金业的实际情况,在研究中 调整了一些关联因子,比如,基金的发行规模可能会影响基金的绩效。因为,我 国的证券市场运作还很不透明,仍然存在大量不规范的操作手段,而资金量的大 小往往影响着操作空间。又如,沪深两地市场分割是否会让在不同地点上市的基 金呈现出差异?基金标榜的投资风格是否影响业绩等? 下文将运用回归分析,在基金的选股能力、持股集中度、股票投资比率、基 金分红、管理费率、基金规模、投资风格、上市地点等因素中寻找对基金组合的 超额收益有显著影响的关联因子。 4.1.1 样本数据说明 由于无法获取各基金每周、每月的详细持股明细,及虽可获得基金每季持股 前十名的股票组合,但因不能很好分割出基金投资股票的实际收益,所以,在进 行本章节的实证研究时,本文选取半年度为一数据采集点。样本基金以前一章节 的入选基金为准,但由于开放式基金的数据点太少,下文进行的回归分析将只针 对入选的 33 只封闭式基金。 4.1.2 模型变量 1、被解释变量:基金超越市场基准组合的超额收益率(SCAR) 。

SCAR = R
t

pt

- R mt

这里的 t 取值为半年, R pt 的计算方法参照章节 2.1.2, R mt 的计算方法参照 章节 3.2.3。
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2、 解释变量 1: 基金组合中股票组合超越市场流通股组合的超额收益率 (PCAR) 。 PCARt=Rpst-Rmst 式中 Rpst 表示基金的股票组合在 t 期的收益率,数据来源于基金的半年度 报告, Rpst = 股票买卖差价收入+股票投资收益 ;Rmst 表示市场流通股组合在 平均股票组合投资金额

t 期的收益率,这里采用按沪深流通股派式加权的天相流通指数计算。 3、解释变量 2:t 期间基金实施的分红率 D。 Dt = 每基金单位分红 期初基金单位净值

4、解释变量 3:该期基金组合中平均持股集中度 SC。 SCt = t期末前十名持股市值 t期末基金股票市值

5、解释变量 4:该期基金组合中投资于股票组合的平均资金占用率 SF。 SFt = t期末基金股票市值 t期末基金总净值

6、解释变量 5:基金经理人收取的管理费率,由于基金托管人收取的托管费率 基本一样,本文没有没有计算总费率。 7、基金规模:这里采用三个虚拟变量 S1、S2、S3。基金规模超过 20 亿的,S1 和 S2 取 0,S3 取值为 1;基金规模大于等于 10 亿并小于等于 20 亿的,S2 取值 为 1,其余为 0;基金规模小于 10 亿的,S1 取值为 1,其余为 0。各类规模基金 数量如下: S1 基金数量 11 S2 13 S3 9

8、投资风格指标:封闭式基金目前宣称的投资风格有三种,成长型、平衡型、 指数型,据此分别取值虚拟变量 style1,style2,style3 为 1 或 0 ,即对应的类型 取值为 1,否则取值为 0。 9、上市地点:根据基金上市地点为上海证券交易所还是深圳证券交易所,取值 虚拟变量 PL1、PL2 为 1 或 0。即在上交所上市取 PL1 值为 1,在深交所上市取 PL2 值为 1。

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4.2 回归结果
为能直观地观察各参数加入回归方程对基金超额收益率的影响, 本文采用逐 步回归的方法,在 0.1 的显著性水平上,得到了五组模型,入选的解释变量有 D、 PCAR、SC、SF、S2,其他变量如:管理费率、投资风格指标、上市地点都没有 入选。结果如下: 单因素 T值 截距 P值 两因素 T值 P值 三因素 T值 P值 四因素 T值 P值 五因素 T值 P值

0.0640 13.55 0.000

0.0542 11.32 0.000

0.0100 0.52 0.605

-0.0654 -1.49 0.137

-0.0866 -1.92 0.056

D

-0.4728 -7.45 0.000

-0.4687 -7.89 0.000

-0.4954 -8.28 0.000

-0.5296 -8.53 0.000

-0.5597 -8.78 0.000

PCAR

——

0.1587 5.32 0.000

0.1479 4.96 0.000

0.1448 4.88 0.000

0.1411 4.77 0.000

SC

——

——

0.0008 2.35 0.020

0.0009 2.48 0.014

0.0010 2.78 0.006

SF

——

——

——

0.0012 1.91 0.057

0.0013 2.17 0.032

S2

——

——

——

——

0.0158 1.87 0.063

R
R
F

2

0.2208
2

0.3196 0.3126 45.80

0.3385 0.3283 33.09

0.3508 0.3374 26.07

0.3625 0.3458 21.83

0.2169 55.55

从上表可以看出, 五组模型的各解释变量在 0.1 的显著性水平上都是显著的, 特别是第五组模型,对应的解释变量除 S2(基金规模)外,系数估计值的 T 统 计量在 0.05 的显著性水平上也是显著的。F 统计量全都通过了 0.01 显著性水平 的检验。 对应的五组模型分别为:
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单因素模型: SCAR=0.064-0.4728·D 两因素模型: SCAR=0.0542-0.4687·D+0.1587·PCAR 三因素模型: SCAR=0.01-0.4954·D+0.1479·PCAR+0.0008·SC 四因素模型: SCAR=-0.0654-0.5296·D+0.1448·PCAR+0.0009·SC+0.0012·SF 五因素模型: SCAR=-0.0866-0.5597·D+0.1411·PCAR+0.001·SC+0.0013·SF +0.0158·S2 按拟合优度和调整拟合优度对模型进行排序: 五因素模型>四因素模型>三 因素模型>两因素模型>单因素模型,在各模型都比较显著的情况下,五因素模 型包含了更多的信息,可以说,在对基金超额收益来源的解释方面,五因素模型 较优。 即,基金的超额收益与基金分红负相关,与股票组合的超额收益正相关,与 平均持股集中度正相关,与投入股市的资金正相关,与规模为 10~20 亿之间的 基金正相关。从统计显著性的角度来说,解释变量 D、PCAR、SC、SF、S2 的 显著性水平依次递减。但从回归系数大小,即经济意义来说,基金分红和选股能 力(股票组合超越市场组合的超额收益)对基金能否获取超越市场基准组合的收 益影响较大,其他三个因子的影响程度较小。

4.3 多重共线性检验
为了验证五因素模型中是否存在变量之间的多重共线性问题,本文使用 SPSS 软件自带的检验功能(Collinearity diagnostics)对五因素模型进行了检验, 结果如下:
Collinearity Statistics Tolerance (Constant) D 0.8280439 1.207665 VIF

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PCAR SC SF S2

0.9688766 0.9127835 0.8982579 0.9195584

1.032123 1.09555 1.113266 1.087479

Collinearity Diagnostics Variance Proportions Dimension Eigenvalue 1 2 3 4 5 6 3.889 0.864 0.696 0.516 0.030 0.005 Condition Index 1.000 2.122 2.364 2.745 11.349 29.200 (Constant) D PCAR SC SF S2 0.000 0.014 0.014 0.002 0.001 0.020 0.000 0.350 0.489 0.000 0.000 0.024 0.001 0.434 0.469 0.002 0.001 0.001 0.000 0.074 0.007 0.004 0.001 0.886 0.022 0.009 0.014 0.853 0.088 0.023 0.976 0.119 0.008 0.138 0.909 0.046

从上表可以看出,两个多重共线性的检查指标 Tolerance 均大于 0.1,VIF 均 小于 10,因此不存在多重共线性的问题。

4.4 结论总结
经过以上的实证分析, 针对影响我国基金超越市场基准组合收益的重要关联 因素,我们可以得出以下结论: 1、基金是否分红严重影响当期净值增长率的表现。这完全符合市场预期, 因为基金净值中有浮盈因素,特别是封闭式基金,从发行成立到基金契约规定的 解散清算之前的这段时间内,基金份额基本冻结,除分红外,没有资金兑现的压 力,可以从容进行长期投资,基金价格会经常偏离净值。分红能有力促进净值的 真实回归,一句俗话叫做“基金有效减肥” ,在 2002 年以后我国封闭式基金已很 少分红。 2、影响基金净值增长率表现的核心因素还是基金的选股能力,即所选的股 票组合能否取得超越市场组合的超额收益。这是一个很合理的结论,当前我国基 金资产的 80%按规定可以投资于股票,这一大块资产能否取得较好收益无疑具 有决定意义。从资金配置策略来看,投资于股票的比例也确实是与基金的超额收 益正相关的。 3、持股集中度正相关于基金的超额收益,证明我国封闭式基金通过坐庄手 段获取收益的现象确实存在。2004 年第一季度,全部封闭式基金前十名股票的
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持股集中度平均为 58%,这种集中化的投资,不能有效分散投资组合的风险, 一旦需要兑现,往往导致执行成本很高,这也是基金分红与超额收益强烈负相关 的动力根源。 4、基金自己宣称的投资风格与其绩效无关。在五组模型中,投资风格虚拟 变量一个也没有入选,说明我国封闭式基金在募集时宣称的风格类型(成长、平 衡、指数)基本没有实质差别。这是由于基金契约中规定的投资策略没有得到很 好落实,通过比较基金的季度投资组合,不难发现前十名持股在各基金组合中雷 同严重。 5、 基金业绩与适中的基金规模正相关。 最后一个加入模型的解释变量是 S2, 即 10~20 亿规模的基金对业绩有影响。原因可能是中国证券市场存在不规范的 基金操作行为,基金规模适中,基金经理倾向于“坐庄”等违规手段获取投机回 报的成功率较高。规模太小,资金调度存在困难;规模太大,投机收益对业绩的 贡献就被稀释了。不过因回归估算的系数较小,经济意义不大。 6、上市地点与基金业绩无关,管理费率也没有入选模型。可见我国基金管 理人的业绩报酬模式没有起到有效的激励作用。2000 年初,各基金管理公司修 改了基金契约,对报酬计提做了调整:一是调低基金管理费,按资产值的 1.5% 平均分摊到每天逐日计提; 二是当基金资产净值增长率高于同期银行一年期储蓄 存款利率的 20%以上,且当年基金资产净值增长率高于同期证券市场平均收益 率时,按一定比例计提业绩报酬。显然,随着 2001 年中期证券市场重心的下移, 封闭式基金的管理人基本上都没有收取到业绩报酬。

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参考资料: 参考资料:
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后记
在北京大学中国经济研究中心苦读的两年,使我获得了大量的专业知识,这 里,请让我向中心的各位老师说一声“谢谢” ,您们今天所教导的一切,将会伴 随每位同学走过一生。 首先要感谢我尊敬的导师——平新乔教授,老师深厚的学术功底、严谨的治 学态度、敏锐的思维方式以及对问题独特而深刻的见解让我受益匪浅,特别在毕 业论文的写作上给了我极大的帮助,提出了许多宝贵的意见,我将终生难忘。 思念和金融硕士班的老师同学一起走过的两年时光, 石爽老师和王海娟老师 提供了大量无私的班务工作,温宏斌同学在上课期间提供了极多的交通便利,朱 厚荣同学在去年国庆期间的培训班上提供了完备的复习资料, 更难忘怀的还有诸 位同学的愉快相处。 感谢一直鼓励并关心我的诸多同事和朋友,特别是戴彪同志的帮助,没有你 们,我难以顺利完成学业。 最后,永远无法忘记我的妻子、父母在我学业期间对我的理解和支持,是您 们给了我最大的精神动力。

2004 年 8 月
北京方庄

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北京大学学位论文原创声明

本人郑重声明: 所呈交的学位论文, 是本人在导师的指导下, 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外, 本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成 果。对本文的研究作出重要贡献的个人或集体,均已在文中以明 确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名: 日期: 年 月 日

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