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证券投资基金业绩评价研究述评


 2002 年 10 月

系统工程理论与实践

第 10 期 

基金的业绩评价主要包括以下几方面的内容: 1) 对基金的总业绩进行度量, 判断其是否超过市场平均 收益; 2) 寻求合适的基准对基金业绩进行评价, 并判别不同基准对业绩评价结果的影响; 3 ) 将基金的总业 绩进行分解研究, 以判断基金经理的证券选择能力

和时机判断能力等投资才能的好坏; 4) 研究基金总收益 是否存在持续性Λ针对以上研究内容, 基金业绩评价的指标主要从两个方面进行构造Λ对消极管理的基金 来说, 主要是评价市场一般收入水平和基金的风险水平; 对积极管理的基金来说, 除了以上两个指标以外, 还包括基金管理人员的投资才能和运气Λ 基金经理的投资才能又包括市场时机判断能力 (m a rket t im ing 证券选择能力 ( secu rit ies select ion ab ility ) 和组合的分散化程度 (po rtfo lio d iversifica t ion ) 等三个 ab ility ) 、
收稿日期: 2001209217

文章编号: 100026788 ( 2002) 1020128206

证券投资基金业绩评价研究述评
吴冲锋, 倪苏云, 翁轶丛
( 上海交通大学管理学院, 上海 200052)

摘要:  主要对西方证券投资基金业绩评价所包括的内容、 所采用的基本模型及其理论发展进行述评, 并指出现有模型及方法存在的优缺点和未来的发展趋势Λ 关键词:  证券投资基金; 业绩评价; 基准 中图分类号:  F 830. 91        文献标识码:  A    

A R eview of the R esea rch on Secu rity Fund s Perfo rm ance Eva lua t ion
(M anagem en t Schoo l, Shangha i J iao tong U n iversity, Shangha i 200052, Ch ina )

Abstract:  T he con ten ts of secu rity fund s p erfo rm ance eva lua tion a re firstly summ a rized, and then the ba sic m odel u sed in the p erfo rm ance eva lua tion is p resen ted. A fter tha t, the theo retica l developm en t of p erfo rm ance m ea su rem en t is review ed. A t la st, the sho rtcom ing s of these d ifferen t m odels a re po in ted ou t and the new trend in th is field is a lso d iscu ssed. Key words:   secu rity fund; p erfo rm ance eva lua tion; benchm a rk

1 引言

证券投资基金的业绩评价主要是对基金的实际运作成果进行评估, 以便对过去一段时间内的成绩进 行总结, 并为未来的投资决策提供参考的依据Λ 具体来说, 投资者可以根据业绩评价的结果选择合适的基 金进行投资, 基金管理公司可以根据基金业绩的好坏对相应基金经理的投资才能进行评判, 并据此制定合 理的激励和约束机制、 而理论界则可以据此对基金市场的有效性进行检验Λ 所以从 20 世纪 60 年代 ( 尤其 是 90 年代) 以来, 国外对基金业绩评价的研究浩如烟海, 并积累了大量丰富的研究成果Λ另外, 随着国内证 券投资基金的快速发展, 对不同基金的业绩进行准确而合理的评价就变得迫在眉睫, 但目前国内关于基金 业绩评价研究的探讨才刚刚开始, 所以本文对国外证券投资基金业绩评价的理论与方法研究进行总结与 介绍, 希望能对国内基金工作者起到一定的借鉴作用Λ

2 基金业绩评价的内容及指标

资助项目: 国家杰出青年科学基金 ( 70025303) 和教育部跨世纪优秀人才基金项目资助

  作者简介: 吴冲锋 ( 1962- ) , 男, 浙江温州人, 教授, 博士生导师, 研究方向: 金融工程; 倪苏云 ( 1974- ) , 女, 江苏淮安 人, 博士生, 研究方向: 金融工程; 翁轶丛 ( 1971- ) , 男, 山东泰安人, 博士生, 研究方向: 产业经济学 ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.

W U Chong 2feng, N I Su 2yun, W EN G Y i2cong

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指标Λ这三个指标分别度量了基金经理判断市场的发展趋势并据此采取相应策略的能力、 识别价格被低估 的证券的能力及控制风险的能力Λ

3 基金业绩评价的基本模型
早期的基金业绩评价研究主要是基于 CA PM 理论框架下进行的Λ J en sen 模型是最早建立的, 也是最 具代表性的模型之一 ( 较早建立的评价指标还有 Sha rp e 比率和 T reyno r 指标) , 它主要对基金的总体业绩 进行度量Λ J en sen 模型以市场指数作为基准收益率, 并设基金业绩只与该基准有关, 因此将基金的超额收 益对市场指数的超额收益进行回归, 并用截距 a lp ha 表示超额业绩的大小Λ若 a lp ha 大于零, 说明基金总体 业绩好于市场; a lp ha 小于零, 说明基金业绩不如指数; 如果 a lp ha 等于零, 说明基金收益与市场相同Λ [ 1- 3 ] Λ但 J en sen 模型的建立奠定了基金业绩度量的理论研究基础, 也是迄今为止使用最为广泛的模型之一 是该模型是线性的、 单基准的无条件业绩评价模型, 它在实际应用中存在一系列的问题, 并产生许多的异 常现象, 因此也遭受了众多的批评 (Cam p bell,M ack in lay ( 1997 ) ) [ 4, 5 ] , 而对这些问题的解决与克服就成为 基金业绩评价研究的发展主线Λ 例如, 1) 为解决基金的总体业绩不单单受市场收益的影响问题, 人们在模 型中引入更多的因素, 这就导致了多因素、 多基准业绩评价模型的出现; 2 ) 为解决 J en sen 模型无法度量 证券选择能力和时机判断能力的缺陷, T reyno r,M azuy 在模型中引入二次回归项、 erton, H en rik sson M ( 1981) 也提出带虚拟变量项的双贝塔市场模型、 aganna than, Ko ra jczyk ( 1986) 又在 T 2 和 H 2 模型中 J M M [ 6- 9 ] 引入了更高阶数的变量 Λ 另外, 因素值与因素负载之间的相关性可能导致 J en sen 评价结果存在偏差, 因 此, D an iel, G rinb la t t, T itm an,W erm ers ( 简称 D GTW ) ( 1997 ) 及 W erm ers ( 2000 ) 采用基于股票的特征 匹配方法对基金业绩进行分解研究, 以判断基金收益中有多少是来自基金经理的证券选择和时机判断能 力[ 10, 11 ]; 3) 为解决因素模型的基准敏感性问题, GT ( 1993 ) 提出组合变化度量, D GTW ( 97 ) 也采用基于特 征的基准进行业绩度量[ 10, 12 ]; 4) 为使 CA PM 中 beta 固定不变的假设更加合理, Ferson, Schad t ( 1996) 等人 将 beta 看前定信息变量的线性函数, 并将无条件 CA PM 扩展为条件模型 [ 13, 14 ]; 5 ) 为克服因素模型的线性 局限, Ind ro 等 ( 1999) 采用神经网络模型实现了非线性业绩预测[ 15 ] Λ

4 基金业绩评价的理论发展

4. 1 基于多基准的因素模型 市盈率 ( P E ) , B E M E, CF P 及过去的 CA PM 模型在实证中无法解释按照股票特征 ( 如: 股票市值、 收益等) 进行分类的组合横截面收益的差异 [ 5, 16, 17 ] , 所以人们又用多因素模型来代替 CA PM , 并采用多基 准模型对基金的总体业绩进行度量, 从而将业绩评价从单基准扩展到多基准Λ 其中, L ehm ann,M odest ( 1987) 的 A PT 模型研究、 Fam a, F rench ( 1992, 1993, 1996) 的三因素模型及 Ca rha rt ( 1997 ) 四因素模型最

具代表性Λ L ehm ann ,M odest ( 1987) 首次利用 A PT 模型对基金业绩进行评价, 比较了不同基准下业绩评价结果 的差异, 并考察了基准选取的不同对评价结果的影响 [ 18 ] Λ 另外, 公司股票的收益不仅仅受市场指数收益的 影响, 还与股票规模、 公司 B E M E、 P、 P 等资产组合的特征有关, 因此, Fam a, F rench ( 1993, 1995, E CF 1996 ) 在 CA PM 的基础上, 将按照特征分类的普通股组合的收益作为多 beta 模型的因素, 并将股票规模 ( 小盘股收益与大盘股收益之差 SM B ) 及 B M 指标 ( 高 B M 股收益与低 B M 股收益之差 HM L ) 作为因 素引入资产定价模型, 从而提出三因素模型 [ 16, 17, 19, 20 ] Λ Ca rha rt ( 1995, 1997) 在三因素模型中引入基金所持 股票收益的持续性 ( 前期业绩最好的与最差的股票的当期收益之差 PY1YR ) 对基金业绩的影响, 从而解 释了 J egadeesh , F rench ( 1993) 发现的一年期业绩异常现象, 并将三因素模型扩展为四因素模型 [ 21, 22 ] Λ 但 四因素模型由于缺乏严格的理论基础, 且各因素与风险之间不一定相互关联, 所以严格来讲, 四因素模型 和三因素模型都只能算业绩归因模型Λ 多基准模型虽然部分解决了单基准模型所存在的问题, 模型的解释力也有所增强Λ 但在实证中, 这些 模型都要求能识别所有的相关因素, 而资产定价理论并没有明确地给出对风险资产定价所需要的所有因 素或因素的个数Λ 所以在实证时, 因素的选择就受到个人主观判断的影响[ 23 ] Λ 另外, 多基准模型仍然无法 完全解释资产收益的横截面差别, 业绩评价的结果对基准的选取依然敏感Λ 4. 2 不采用传统基准的业绩度量方法 Ro ll ( 1978, 1980) 认为, 传统的基于 CA PM 及 A PT 的业绩度量方法都将基金组合的业绩与外生选定
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的基准组合进行对比, 这使度量结果对基准组合的选取比较敏感, 而真正的市场组合又根本无法观测到, 所以度量的结果往往存在偏差[ 3, 4 ] Λ 为此, G rinb la t t, T itm an ( 1993 ) 提出组合变化度量 (po rtfo lio change m ea su rem en t ) , 利用被评估的基金组合在上一时期的持股权重作为当期的基准, 从而克服了外生基准无 法观测的问题[ 15 ] Λ D GTW ( 1997) 认为, GT ( 1993) 基准没有完全考虑基金规模、 M 及动量效应 (m om en 2 B ) 等收益异常, 而大多数基金都利用动量策略作为选股的标准, 从而使其平均业绩超过 GT 基 tum effect 准, 所以, GT 度量识别到超额业绩并不一定说明基金经理具有超级证券选择能力Λ 因此, D GTW 将在 N YSE、 EX、 a sdaq 上市的股票按照规模、 M 和前一年的收益分为 125 个消极组合, 评价基金所持 AM N B 的股票业绩时, 将 125 个消极组合中与该股票具有相同特征的组合作为基准 [ 10, 24, 25 ] Λ以上两种方法都采用 基金组合持股数据构造基准, 虽然能设计一些更切合基金经理人投资风格的基准, 并克服基准敏感性问 题, 但同时也具有一定的缺点, 如数据的收集整理及计算费时、 费力Λ 另外, GT 方法中, 1) 普通的投资者无 法获得基金的实时交易数据, 所以只能利用基金的假想组合对基金的真实业绩进行评价; 2) 当基金经理更 具风险性时, 会投资于一些高风险证券, 从而使业绩评价结果有误, 此时仍需结合传统的业绩评价方法Λ 4. 3 条件业绩度量 J en sen 模型无条件地采用基金的历史收益来估计未来的期望业绩, 因此, 它并未考虑基金组合期望 收益和风险的时变性Λ 而实际上, 1) 如果基金经理具有市场定时能力, 他会主动地改变组合的风险以适应 市场的变化并谋求高额收益; 2) 根据资产的价值本身也可能随股市的涨落周期不同而变化; 3) 即使基金采 用购买——持有消极投资策略, 其组合的权重也会随相对价值的变化而改变, 以上三点都会使 beta 值呈 现时变性Λ另外, Coch rane ( 1992) 等人的研究表明, 条件模型能更好地解释股票收益的横截面变化, J agan 2 [ 26 ] na than, W ang ( 1996 ) 也建议采用条件模型来解释股票收益 , 所以, Ferson, Schad t ( 1996 ) 在前人研究基 础上, 采用 Sha rp e ( 1964) 的多因素 CA PM 形式来描述基金的条件期望总收益, 并在模型中引入前定信息 变量, 将 beta 看成前定信息变量的线性函数以考虑 beta 的时变性[ 13, 27 ] Λ Ch ristop herson, Ferson, G la ss2 m an 等人 ( 1998) 又将此扩展为条件 a lp ha 方法, 并设 a lp ha 也随信息变量线性变化Λ 除了对基金的总业绩 进行度量以外, 他们还将基金的总业绩分解为基金经理的条件选股能力和条件定时能力加以研究 [ 14, 28 ] Λ 由于条件业绩度量模型假设市场满足半强式有效, 所以它比较适合于美国等较为成熟的证券市场Λ 另外, 条件模型的评价结果虽然比无条件模型有所改善, 但其在使用上却存在一定的限制, 且对 a lp ha、 贝塔与前 定信息变量的线性关系假定缺乏严格的理论说明, 而且信息变量的选取受主观影响较大Λ 4. 4  基于特征的业绩分解研究 在基于 CA PM 及 A PT 的业绩评价模型中, 因素值与因素负载之间可能存在一定的相关性, 从而使 a lp ha 及 beta 的估计值产生误差Λ 对此, 除了采用时变 beta 值的条件度量方法外, 还可以采用 D GTW ( 1997) 及 W erm ers ( 2000) 业绩分解法进行克服Λ D GTW ( 1997) 方法根据基金每季度公布的持股数据构造一个假想的组合, 将该假想基金组合的收益 当作基金的总收益, 然后从中减去匹配基准的收益, 所得差值即基金业绩度量值 [ 10 ] Λ W erm ers ( 2000) 的方 法与 D GTW ( 1997) 基本相同, 但样本最为全面, 且从基金的选股策略等因素出发, 将基金收益分解为证券 选择能力、 市场定时能力、 基于类型的长期收益、 为达到某种投资策略所支付的交易成本、 组合管理费用、 股票组合的总收益及因持有现金及债券而带来的基金净收益之差等六个部分, 并分别度量了特征证选能 力 ( cha racterist ic select ivity, CS ) 、 特征定时能力 ( cha racterist ic t im ing, CT ) 和平均类型收益 ( average 特征定时能力 (CT ) 、 及持有具有某种 sty le, A S ) Λ认为积极投资带来的总超额收益由特征证选能力 (CS ) 、 [ 11 ] 特征的股票带来的收益 (A S ) 构成 Λ 基于单基准及多基准的模型、 不采用传统基准的模型以及条件业绩 度量模型都侧重于寻求合适的基准以对基金的总体业绩进行度量, 而业绩分解模型则主要是通过对基金 的总业绩进行分解研究来判断基金经理的积极投资才能的高低, 它使业绩评价研究向纵深方向发展了一 大步Λ但以上的业绩分解方法只采用规模、 M 及前一年的收益作为股票特征来构造基准, 而近期的研究 B 表明, 共同基金往往偏好与平均收益有关的股票, 所以 CS 度量也许会低估经理的证券选择能力 (D a ta r, [ 29 ] N a ik, R adcliffe ( 1998) ) Λ 另外, 该方法比传统的四因素模型能更好地区分经理的定时能力与证券选择 能力, 但若使用太多的匹配组合又会使 CS 的估计值无意义Λ 4. 5 基于人工神经网络的业绩预测 传统的基于单基准和多基准的业绩评价模型大多利用历史数据对基金在过去一段时间内的业绩表现 进行评估, 却较少关注模型的预测效果Λ因此, 如果要对基金未来一段时间的业绩进行较准确的预测, 人们
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往往先用业绩评价模型对历史业绩进行度量, 然后再用不同的业绩持续性度量方法对业绩是否持续加以 判断①, 在此基础上才能给出基金在未来一定时间内的业绩变化趋势, 并为投资者提供决策依据Λ 我们认 为, 利用该方法进行的预测结果对所采用的评价模型的好坏非常敏感, 而且评价模型往往是线性的, 无法 反映基金业绩和因素之间可能存在的非线性关系Λ因此, 部分学者又开始探索人工神经网络在基金业绩预 测中的应用Λ 如 Ch iang, U rban, B a ld ridge ( 1996) 采用 B P 网对美国 101 只共同基金年末的 NAV 进行预 测, 并将预测结果与传统的预测方法进行对比[ 35 ] Λ 他们认为, 在数据有限的条件下, 神经网络的预测效果 明显好于传统方法Λ Ind ro , J iang, Pa tuw o, Zhang ( 1999) 认为[ 15 ] , 投资者关心的是基金的业绩, 故基金的总 收益比 NAV 能更好地代表基金的业绩, 所以他们使用多层感知器模型和 GR G2 非线性优化器来预测价 值型、 混合型、 成长型基金的 NAV 业绩和风险调整收益Λ 神经网络模型在数据有限的情况下能同时使用 多个经济变量进行预测, 而传统的回归预测则受到变量相关及自由度的约束, 同时使用的变量个数不能太 多Λ 另外, 传统的预测方法在预测时必须给出明确的函数形式, 而神经网络则不需要Λ 人工神经网络用于基金业绩预测虽然有很多好处, 但现有的文献主要是对基金的 NAV 及 NAV 收益 进行预测, 且输入多为宏观经济变量, 而没有将与基金收益密切相关的基金持有的股票特征、 基金经理的 ( 如学历、 ) 及基金本身的一些特征 ( 如基金规模、 个人特征 管理基金的经验、 任职年限 管理费用) 与收益相 联系Λ 因此, 未来应该更多地将这些变量作为输入, 以便得到更准确的度量结果Λ 4. 6 基于随机折扣因素的业绩评价 近年来, 随着资产定价理论与实证的发展, 又逐渐涌现出一些新的基金业绩评价方法, 如随机折扣因 素法 ( stocha st ic d iscoun t facto r) , 这使基金业绩评价的方法逐渐复杂化Λ随机折扣因素法是资产定价方法 的一种[ 28, 36 ] , 将它应用于业绩评价的基本思想是: 首先寻找能对某些基准组合进行定价的随机折扣因素 ( SD F ) m ( 即: 寻找使 ( E (R pm ) = 1N 的m 值, R p ——基准组合的收益) , 然后利用 GMM 方法检验此 SD F 能否对基金组合进行定价, 并通过判断 Κ ( ra , m ) ≡ E ( ram ) - 1 > 0 ( ra ——积极管理的基金组合收益) 是 u 否成立来说明基金是否具有超额收益Λ 该方法的关键在于如何构造 GMM 矩条件并正确地估计 SD F Λ 基 于以上思想的方法主要包括 G rinb la t t, T itm an ( 1994 ) 的正时期权重法 ( PPW ) 、 Chen, Knez ( 1996 ) 及 D ah lqu ist, Soderlind ( 1999) 的方法、 ia H e ( 1999) 的最小定型偏倚方法 (M SE ) Λ J GT ( 1994) 及 Chen, Knez ( 1996 ) 构造的 SD F 近似值对少数基准组合进行定价时的准确性较高, 但 PPW 方法在实证应用中很难找到有效的基准组合, 所以其构造的正权重函数无法应用, 也无法区分消极 和积极组合的业绩差异Λ Chen, Knez ( 1996) 构造的 SD F 与 PPW 相比有所进步, 但计算非常烦琐, 定价误 差问题仍然存在[ 37, 38 ] Λ 而M SE 方法认为, SD F 的构造不可避免地会存在误差, 因此他们首先强调了在利 用一个估计的定价函数进行业绩评价之前就使模型的定型偏倚最小化, 所以 M SE 方法导致的定价误差 小于等于 PPW 或非参数化方法的误差, 其差别的大小主要取决于基准组合的有效性, 而且只在基准有效 时, 三种方法的定价误差才相同 [ 39 ] Λ 传统的度量方法一般事先假定数据服从某一生成过程, 然后再对资产定价模型所施加的约束进行检 验, 因而当假想的数据生成过程有误时, 模型检验结果也很不准确Λ而 SD F 方法的假设条件及参数个数则 比传统的因素度量要少, 另外, 采用 H an sen ( 1982) 的 GMM 方法进行估计和检验, 意味着不需要事先假定 资产收益服从正态、 独立同分布Λ 但当资产收益服从线性因素模型时, SD F 方法对参数估计的精度较低, 而且辨识坏模型的能力很差Λ 此时, 传统的定价模型则由于对资产收益的描述比较具体而比 SD F 方法的 度量效果要好[ 40 ] Λ

5 未来发展趋势

西方共同基金业绩评价的发展已经积累了大量丰富的研究成果, 但不同的评价方法在实证中却都或 多或少地存在一些问题, 正因如此, 才使业绩评价方法不断得到补充和发展Λ 经过 30 多年的研究, 基金业 绩评价已经从无条件模型发展到条件模型、 从单纯地对基金的总业绩进行度量发展到对总业绩进行细致


对基金的业绩持续性进行判断的方法主要有以下三类, 即 H end rick s, Pa tel, Zeckhau ser ( 1993) 和 J agaddesh, T itm an ( 1993) 的基于业绩排名的组合方法、 rinb la tt, T itm an ( 1992) 的横截面回归法、 row n, Goetzm ann ( 1995) 等的基于或然 G B [30- 34 ] 表的业绩持续性判断法 Λ 由于本文主要是按照业绩评价模型发展的主线进行综述, 因此, 对业绩持续性研究不再 详细介绍Λ ? 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.

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的分解研究、 从线性因素度量模型发展到非线性神经网络预测模型、 业绩度量模型也从简单逐渐复杂化、 从对含幸存者偏差的小样本进行研究发展到大样本研究Λ值得指出的是, 基准的演变是推进基金业绩评价 研究不断发展的重要原因之一Λ 目前, 已经从以 J en sen 模型为代表的单基准发展到以多因素模型为代表 的多基准, 从因素模型中外生给定的基准发展到 D GTW 等人 ( 1997) 提出的基于特征构造的内生基准Λ 但 关于基准问题的争议仍然最多, 这也是未来值得进一步研究的方向Λ 另外, 随着西方证券投资基金市场的 不断发展和完善, 基金的品种越来越丰富, 对基金业绩评价的研究相应地也更加关注不同类型的基金收益 之间的差异, 研究基金自身的特征及其持股特征与业绩的关系就构成了当前研究的新视角Λ对基金的投资 风格、 管理费用、 申购费用、 基金规模、 存续时间、 资金流入与流出基金、 过去的业绩等与基金收益的关系研 究都属于这一范畴[ 41, 42 ] Λ 此外, 随着行为金融理论的逐步发展与完善, 对基金经理的投资行为与基金业绩 关系的研究也逐渐受到人们的重视, 这方面的研究主要包括基金经理的羊群行为、 趋势追逐、 持股偏好等 [ 43- 46 ] ( 如性格、 ) 与基金业绩关系的研究 对业绩的影响 Λ 此外, 基金经理个人特征 学历、 管理基金的年限等 也将是未来值得着墨的地方[ 47 ] Λ 若再从实证的角度来看, 以后将更注重采用大样本进行研究, 并对样本的 幸存者偏差和选择性偏差加以剔除Λ
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证券投资基金业绩评价研究述评

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