（金融学专业论文）我国开放式基金择时能力实证研究——基于β值的分析.pdf

我国开放式基金择时能力实证研究 基于b 值的分析 专业：金融学 硕士生：李杰 指导教师：王燕鸣教授 摘要 证券投资基金作为资本市场重要的机构投资者，对市场的发展和稳定起着决 定性作用。尤其在最近几年，伴随着中国宏观经济突飞猛进，资本市场也经历了 一场巨大的变革，基金随之成为广大中小投资者分享中国经济发展的重要投资理 财渠道。自2 0 0 1 年9 月第一只开放式基金华安创新成立以来，开放式基金逐渐 取代封闭式基金，成为活跃在中国资本市场最为重要的机构投资者。因此，如何 衡量开放式基金的绩效不仅是学术界关注的焦点，也成为广大投资者进行基金投 资重要参考标准。市场时机选择能力属于基金业绩评价领域中业绩成因分解的范 畴，是衡量基金绩效的重要指标之一，对其进行深入分析，对投资者、基金管理 公司和相关监管部门都有着重大的理论和现实意义。 本文以参数检验方法为主，从三个层面对我国开放式基金的择时能力进行了 实证研究：首先，在对国内外文献进行深入分析后，提出了加入债券资产的新择 时能力模型，该模型从b 值的角度探讨了基金择时能力，并对2 0 0 5 年以前成立 上市的开放式基金进行检验；其次，比较分析了股票型基金和混合型基金在择时 能力上的差异；最后，试探性研究了我国开放式基金择时能力与整体绩效之间的 关系。结果发现：加入债券资产后的新模型更能准确把握基金的择时能力，但是 在股票市场上，我国开放式基金整体上并未表现出显著的正向择时能力，单个基 金之间存在明显差异，而在债券市场上基金择时能力较强；不同基金类型在不同 市场中择时能力表现具有差异；开放式基金择时能力对基金整体绩效贡献甚微。 关键词：开放式基金；市场时机选择能力；基金绩效；b 系数 t h ee m p i r i c a ls t u d yo nt h em a r k e tt i m i n ga b i li t y o fo p e n e n d e df u n d s - a na n a l y sisb a s e do nj e l m a j o r ：f i n a i l c e n 锄e ：l ij i e s u p e n ，i s 0 r ：w r a n gy a n m i n g a b s t r a c t a st h ei n o s ti r n p o r t a n ti i l s t i t u t i o m li i l v e s t o ri i lt h ec a p i t a lm 盯l 【e t ，m u t l l a l 如n d p l a y sav i t a lr o l ei i lt h ed e v e l o p m e n ta n ds t a b i l i t yo ft h em a r k e t c h i i l a sc 印i t a l1 1 a s u 1 1 d e 曜o n eah u g ec h a n g ei i lr e c e n ty e a r s ，c o i i l i n gw i t hc i l i l l a s a r i i l ge c o n o m y m u t u a lm n d st h e nb e c o n 硷ac i l a r u l e l t h a tt h eo r d 讥a 巧c o u l ds h a r et h eb e n e m so f c h i i l a se c o n o n l i cd e v e l o p m e m s i i l c et h e 缸s to p e n - e n d e d 咖l 如i l dh u a a nw 嬲 如m l d e di 1 1t h ey e a r2 0 0 l ，o p e n - e n d e d 如n dh 嬲t a k e nt h ep l a c eo f c 1 0 s e d e n d e dm n d b e i l l gt h em o s ti i i l p o n 眦i i l s t “u t i o m l 缸，e s t o r t h e r e 南r e ，i ti sh o wt 0e v a l u a t et h e p e 墒珊a n c eo fm n d st h a tb e c o l n e st h eh o ti s s u ed u s s e db yb o t ht h ea c a d e m i c w o r l d 锄dt h ei n 、r e s t o r s 器孤i l l v e s t m e n tb e n c l l l n a r k t 1 1 em a r k e t r i m i i l ga b i l i t y ， w t l i c hi sac m c i a li l l d i c a t o ro ff h n d sp e r f o 棚衄j l c ee v 乏l l l l a t i 0 i l ，b e l o n g st ot h ea r e ao f f h n d sp e r 旬r 胧m c ee v a l u a t i o n ad e e pr e s e a r c hi l lt l l em a r k e t r i m i i 培a b i l i t yh 嬲 h u g ct h e o r e t i c a la n dr e a l i s t i c a l l ym e 觚i i 培n o t0 1 1 l yt ot h e 酥，e s t o r sa 1 1 dt h e 如n d c o m p 锄y ，b ma 1 s 0t 0t h er e g u h t i o nd e p a r t m e m 1 1 l i sp a p 惯d o e sap o s i t i v er e s e a r c ho nt h em 砌t i m i l l ga b i l i t yo fm u t u a l 凡i l d m a i l l l yb yt h eu s eo fp a r a i i l e t e rt e s tm e t h o d ，w 1 1 i c hc o u l db ec o n c l u d e da s 向1 1 0 w s f i r s to fa l l ，t h i sp a p e rp u t s 向r v 吼r dam wm a r k e tt i m i i l ga b i l i t ym o d e l ，w h i c hi s b a s e do nb ，w i t ht h ea d d i t i o no fb o n da s s e ta f t e ra ( 1 e 印锄l y s i so fp r e v i o l l s r e s e a r c hr e s u n sh o n l ea n da b o a r da i l dt e s tt h en e wi i i o d e lw i t ha l ln l u t u a l 删s 南u n d e db e 旬r e2 0 0 5 a f t e rt h a ti tc o m p a r e st h em a r k e t i l 唱a b i l i t yd i 虢f e n c e i l b e t w e e ns t o c kf u n d 锄db a l a n c e df u n d f i l l a i l y ，i tt r i e st of m do u tt l l er e l a t i o n s h i p 融w e e nt h em 酞e tm i l l ga b i l i t ya n do v e r a l lp e 面咖a n c eo fc h i i l a s 删l t u a l 如n d 1 kr e m l t so f t h ep a p e r 幽o w st h a tn e wm o d e lw i t ht h ea d d i t i o no fb o n d 勰s e th a sa m o r ep r e c i s e 眦咄e tt i i i l i i l g a b i l i t y a n d t h em u t u a l 如n dd o e sn o tc o n d u c ta l l o u t s t a i l d i i l gp o s i t i v em a r k e tt i l l 】曲ga b i l i t yi l ls t o c k 删北e ta s 、：h o l es m c et h e r ei sa h u g ed i v e 唱e 锄o n g 如n d s ，w h i l es h o w sg o o dr e s u l t si i lb o n dr 1 1 咄e t m o r e o v e r d i 虢r e n tk 砌o ff i l n d ss h o w sd i 彘r e mt i m i i l ga b i l i t yi l ld i 岱：r e mm a r k e t sa 1 1 do p e n e n d e d 允n dc o n t r i b l l t e sl i t t l et ot h e 如n d sp e r 南m l a i 比ea saw h o k k b ”旧r d s ：o p e n e n d e df u n d ；m a r k e tt h i i l ga b i l i t y ；f u n dp e r 南m l a n c e ；c o e 伍c i e n t o fp i 论文原创性声明内容： 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 包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和集体，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：味泵7 g 。n 、 日期：硼年皇月矽日 学位论文使用授权声明 本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版 和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进 入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关 数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。 学位论文作者签名：奄走 日期：硼年堂月刁日 日 第一章引言 1 1 研究背景和意义 自股权分置改革以来，我国资本市场经历了一场根本性的变革，而证券投资 基金作为证券市场主要机构投资者，由于具有低成本规模经营、分散投资降低风 险、专家管理、服务专业化的优势，越来越受到投资者的青睐，在资本市场发展 中扮演了极其重要的角色，其本身也经历了迅猛的发展，尤其是开放式基金由于 其本身的一些优势在最近两年备受关注。 表1 1 我国基金发行情况一览表 数量合计占比份额合计( 亿占比 资产净值 占比 基金类型合计( 亿 ( 只)( )份)( )( ) 元) 股票型基金 1 7 4 4 6 31 3 3 4 7 1 5 75 8 92 0 2 5 4 7 8 46 1 9 封闭式股票型 3 4 9 7 2 7 7 4 83 2 2 1 0 5 7 0 46 4 基金 开放式股票型 1 4 03 7 21 2 6 1 9 4 0 95 5 71 8 1 4 9 0 85 5 5 基金 混合型基金 1 0 72 8 57 4 8 8 6 7 43 3 11 0 5 0 5 1 9 53 2 1 封闭式混合型 基金 lo 33 0o 16 3 6 2o 2 开放式混合型 基金 1 0 62 8 27 4 5 8 6 7 43 2 91 0 4 4 1 5 7 53 1 9 债券型基金 3 91 0 46 1 7 8 82 77 1 3 1 1 32 2 封闭式债券型 0o 基金 开放式债券型 3 91 0 46 1 7 8 82 77 1 3 1 1 32 2 基金 货币型基金 5 11 3 61 1 1 0 4 5 94 91 1 1 0 4 5 73 4 保本型基金 51 39 1 8 5 50 41 4 2 1 8 80 4 合计 3 7 61 0 02 2 6 5 6 0 2 51 0 03 2 7 2 5 7 3 71 0 0 注：统计数据来源于晰n d 资讯，截止2 0 0 8 年1 月3 1 日 与国外基金行业发展一样，我国基金业也经历了从封闭式基金为主开始，逐 步转向开放式基金占据主导地位。相对于封闭式基金，开放式基金设立时间较晚， 但发展十分迅猛。如表卜1 所示，自2 0 0 1 年9 月开始，截至2 0 0 8 年1 月3 1 日， 我国已发行开放式基金2 8 5 只，占所有基金总数量的7 5 8 ，发行份额合计 2 0 6 9 5 9 6 3 亿份，占基金发行总份额的9 1 3 。而封闭式基金自2 0 0 3 年起停止募 集，这充分体现了国家对开放式基金的政策支持。开放式基金成为证券市场上愈 来愈重要的机构投资者，尤其经过近几年来资本市场不断的发展壮大，开放式基 金无论在运作管理经验、机制以及收益率数据方面均有一定的积累，对其进行针 对性的研究具有重要的价值。因此，本文的研究具有重要的理论和实践意义。理 论上，可以客观的评价国外有关选股和择时能力理论在我国的适用性，为选择和 构造适合我国基金的绩效评估模型提供依据，同时也从一个侧面检验了c a p m 和 有效市场假说在我国市场的有效性。实践中，对开放式基金择时能力的评价是基 金绩效评估体系中的一部分，关系到对基金管理公司尤其是基金经理人之间管理 水平优劣的评价，能为广大投资者选择合适的基金或者基金经理提供参考依据， 为投资人的投资决策提供及时有效的信息，减少投资人的决策失误和决策过程中 的信息搜寻成本，降低信息不对称带来的投资损失；同时也为基金公司评估投资 目标，总结经验，提高管理水平提供依据和支持；监管部门也可以据此制定和改 善监管规则。再者，对开放式基金选股和择时能力的研究有助于了解我国证券市 场现状，深化对基金等机构投资者的认识，促进我国基金业的规范发展有着重要 的实践意义。 1 2 研究目的、研究方法及研究重点和难点 1 2 1 研究目的 ( 一) 对主要的选股和择时能力理论进行概括和总结，着重研究各种方法 之间的联系，区别以及适用性。 2 ( 二) 通过研究国内外基本模型，构建适合我国国情的开放式基金市场时 机选择能力新模型。 ( 三) 运用各种理论和模型对我国开放式基金进行实证研究并进行比较， 以期分析各种模型在我国实际中的适用性，得出我国开放式基金业绩特点和归属 因素，尤其是对开放式基金市场时机选择能力进行着力研究，并对其进行评价， 为投资者提供决策依据。在此过程中还对开放式基金择时能力与绩效的关系进行 研究。 1 2 2 研究方法 本文使用的研究方法主要是定性分析和定量分析相结合，其中以定量分析为 主，主要运用统计分析方法，计量分析方法以及时间序列方法，具体为数据描述 统计，数据筛选，回归分析，相关性分析和参数检验等。定性分析主要在于在综 合分析国外理论模型后，依据中国实际提出适合中国国情的新模型。此外，本文 大量运用比较分析的方法，以期找出最具适用性的模型，并对我国开放式基金证 券选择和市场时机选择能力对基金绩效贡献进行分析。 1 2 3 研究重点和难点 本文的研究重点在于创建适合中国国情的选股和择时能力新模型，尤其对影 响开放式基金市场时机选择能力因素的分析与选择以及模型对中国开放式基金 的适用性，并对中国开放式基金绩效评估中的择时能力做出评价。 研究难点在于需要进行大量的计量分析和比较分析，新模型的适用性也需要 大量的数据支撑 3 论文的总体框架 第一章是引言部分，介绍论文的研究目的、研究意义、研究对象、研究内容 以及文献综述部分，按时间顺序介绍国内外关于基金绩效评估中证券选择和市场 3 时机选择理论，并提出评价。 第二章是模型构建与理论分析，在以往研究的基础上建立适合中国国情的新 模型，并对其从理论上给予证明，并交待数据的选择，收集，处理和统计特征。 第三章是回归结果及比较分析。分析不同模型对实证结果的影响，对我国开 放式基金市场选择能力进行实证分析，并对新模型的优势给予说明；同时区分不 同基金类型进行比较，并对开放式基金择时能力与整体绩效关系做出试探性研 究。 第四章是全文的结论部分，总结实证分析的相关结论并给出理由，并提出可 能的建议，同时指出文章的局限性和进一步研究的方向。 最后一部分为参考文献及相关附录。 4 本文可能的创新 ( 一) 本文对国内外最新关于基金选股和择时能力的理论及模型进行归纳总 结，并分析其不足及对中国市场的适用性。 ( 二) 研究对象上的创新。以往国内研究由于样本有限的原因基本上选择封 闭式基金，但是由于封闭式基金相对于开放式基金存在许多不足，本文改用开放 式基金作研究，而且最近两年开放式基金发展迅猛，数据可得性强。 ( 三) 研究模型上的创新。本文重点在于挖掘适合中国国情的新模型。以前 的文献和旧有模型在对时机选择能力就行研究过程中不能得到统一的结果。本文 针对这个问题提出了可能的解决办法并构建新模型，以期更好的探索基金经理的 时机选择能力。尤其在模型的构建上，本文加入了债券市场因子以期探寻开放式 基金的综合市场时机选择能力。 ( 四) 研究方法的创新。本文运用大量的比较分析方法对各种理论模型进行 比较分析，使得分析更加完整有效。 4 5 国内外文献综述 1 5 1 国外关于基金择时能力文献综述 t r e y n o ra n dm a z u y ( 1 9 6 6 ) 首次对基金经理时机选择能力进行了计量分析。 他们假定，如果基金经理不参与市场时机的选择，那么基金的收益和市场收益将 会是线性的，即 乃= q + 包+ q ( 卜1 ) 但是，如果基金经理具有市场时机把握能力，那么应该能够预测股票市场的 上升或下降，并适时调整投资组合，也就是说，当股票市场将进入上升期时，增 加高风险证券持有量；当预计股票市场将进入下降期时，他们将减少手中高风险 证券持有量。相应的，一个成功的市场选择者能够在市场处于涨势时提高其组合 的b 值，而在市场处于下跌时降低其组合的b 值。因此，基金收益和市场收 益将不再是线性的，即基金超额受益和市场组合超额受益的关系可用下式表示： ，f = ，f + 包名，f + q 砖+ b ， ( 1 2 ) 其中，q 代表基金的选股能力，h 。代表市场组合超额收益。d 0 表明基金 具有市场时机选择能力。同时，t r e y n o r 和m a z u y 还以1 9 5 3 年至1 9 6 2 年间5 7 只基金的年度收益率数据为样本进行了实证研究，结果表明没有足够证据能够证 明基金经理能够预测市场时机，基金的超额收益可能源于基金经理的选股能力而 非准确预测市场整体变化的能力。 h e n r i k s s o n 和m e r t o n ( 1 9 8 1 ) 以及h e n r i k s s o n ( 1 9 8 4 ) 提出了另一种相似 的但更简单的方法。他们假设基金经理只能预测市场变化的方向而非变化的大 小。基金经理仅在两种资产：股票和无风险资产中进行选择，如果他们预测股票 表现将优于无风险资产，就会提高股票的敏感系数。也就是说，基金经理假设投 资组合的b 只取两个值：当市场走好时b 取较大值，当市场萎靡时b 取较小值。 在这个假设下，他们引入一个带有虚拟变量的模型( 简称h m 模型) ，公式如下： ，= 呸+ ，+ 力4 ，+ 乞，f ( 1 3 ) 其中，4 是一个虚拟变量，当勺 0 时，嘎2 1 ；当， 0 代表基金经理具有成功的市场时机选择能力。 类似的，我们构建个新的时机选择的模型1 。在我国基金的投资组合中，债 券资产是必不可少的，衡量基金经理的市场时机选择能力不能仅从股票市场进行 分析，还必须兼顾考虑债券市场。因此，在新模型中，我们将加入债券收益率这 个变量。基金的超额收益率可用下式表达： ，+ l = q + ，f + l + ，+ l + 乞，f + l ( 2 3 ) 1 新模型的推导参考a d m a t i ，b h a l t a c h a d r 0 s s ( 1 9 8 6 ) 的方法。 1 2 其中，九h t 代表基金i 在t + 1 时刻的超额收益；伪代表基金i 的非正常收益 ( 即证券选择能力) ； ”1 代表在t + 1 时刻股票市场超额收益；n ，代表在 t 年1 时刻债券市场的超额收益；6 f ，踟分别代表两个市场的敏感系数。 在每一个研究期内，基金经理基于市场公开信息和自己拥有的内部信息预测 股票市场和债券市场的超额收益，这些收益可用下式表示： 弘= 几+ 班 ( 2 4 a ) 弘= 几+ 7 7 6( 2 4 b ) 其中，弘代表预测的股票市场超额收益；弘代表预测的债券市场超额收益； 班和班分别代表两个不同市场预测与实际值的误差。在推导公式之前，我们必 须作如下假定：( 1 ) 各个变量以及误差项服从正态分布；( 2 ) 班和班分别与弘 和弘相互独立；( 3 ) 班和班相互独立。 我们假设基金经理最大化其预期效用，即： m a x e 弘歹+ 。 咒，f + l ，v 叭咒，卅) ( 2 5 ) 其中，乃f “= 咒，+ ， 呱弘，+ i ) = 巧v a “苁斗1 ) + v a “，f + 1 ) + 2 玩c o v ( 苁，f + l ，虼，f + 1 ) 在此，我假设基金经理都是短视的，他们在做出最优选择的时候忽略未来的 信息，因此，上述最大化过程可以简化为： m a x e 【咒，v a r ( 咒) 】 分别对两个敏感系数求一阶倒数得： 塑盟：丝盟盟+ 丝坚! 望! 亟丝 弛a ( 只)弛a v 皈只)弛 = 筹儿+ 【2 咖2 哪v ( 眦) 】器 丝盟：塑盟盟+ 丝! 堡! 曼型盟 阮a ( 只)钆 a v a r ( 咒)弘 1 3 = 筹几“2 q 呱咖2 包c 毗此) 】器 使上述两式等于0 求得敏感系数分别为： 岛= 嘉而 1 q2 丽 二丝坚! 鬻卿c ：f c o v ( m ) a v a r ( m ) 一饱( ) 赫一2 岛c 。v ( 以，) a v 缸m ) 二丝堂! 其中，鬻代表了风险偏好，一般假定为一常数a ，即 a v 呱儿) 6 f = 南【他邓0 v ( 州】 q = 南【锄却0 v ( 以州】 求解二元一次方程组，得 6 f 2 面历面惫孑网【v 斫) 从一v ( 儿堋】岛= 聂i 元了函乏i f = 夏万丽【v a “) 从一c o v ( 儿，) j q 2 面历面惫孑网【v 呱只) 一v ( 只，) 以】 q 2 i i 瓦下石鬲函i 乏i 1 瓦j 万【v a r ( 只) 一c o v ( 只，) 以j ( 2 6 a ) ( 2 6 b ) 等式( 2 6 a ) 和( 2 6 b ) 分别表示了基于基金经理预测的股票和债券超额收益 的敏感系数，即两个市场的b 值。从等式中可以看出，两个市场的敏感系数( b 值) 也是随超额收益的变动而变动，其思想与t m 模型相同。将其代入方程( 2 3 ) ， 得到 = q + ( 形4 7 九一阡_ 砚) + ( 蹦) 孑+ ( 。拗7 如一f 蹦7 兀) 吃+ ( j “) 芬一( 2 纠) 名+ q ( 2 7 ) 1 4 舯邝2 面丽券鲁网v a l r ( 儿) v i r ( ) 一c o v 2 ( 咒，) 肚面茄等等网v a r ( 儿) v a “) 一c o v 2 ( 只，虼) 肚面而晋v a 呱圪) v a “儿) 一c o v 2 【只，儿) 方程( 2 5 ) 可简化为 = q + g + 丑，彳+ 吃吃+ 五，6 芬一4 吃+ 毛 ( 2 8 ) v a “儿) v a “) 一c o v 2 ( 只，) 相当于1 一砖，大于o ，也就是说v 、w 和x 均大 于0 ，而a 和方差均为正值，所以参数五j 和丑为正，4 为负。参数丑芦和丑声的 取值反映基金经理所具有的市场时机选择能力。 为了验证模型的可靠性，根据设定模型时候的假设，我们可以得出基金经理 的预测方差为 v 叱) = + ( 2 9 a ) v 砥耽) = + 嚷 ( 2 9 b ) 可以看出，基金经理预测值的方差越小，州儿) 和州) 就越小，从而参 数名声和磊j 也就越大，也就是说，基金经理对未来市场回报预测越准确，描述市 场时机选择能力的参数就越大。所以，参数屯和丑j 越显著，基金经理市场时机 选择能力越强。 同时从推导过程中可以看出，敏感系数包和q 都是关于基金经理预期的函 数。如果基金经理试图做出时机选择，这些预期将会是变动的，也就是说岛和q 随着时间的变化不再固定不变，从而运用旧有方程进行回归分析得出的结果将会 大打折扣。而在新推导出的方程中，a 是固定的，股票，债券的资产收益方差波 动性不大，再加之我们假设基金经理的预测方差随机分布，预测方差随时间改变 保持相对稳定，而且在研究期内，各资产之间的相关系数为正且稳定在0 卜0 4 之间，所以可以得出，方程( 2 7 ) 的系数随时间改变保持相对稳定，可以运用 1 5 回归分析研究基金的市场时机选择能力。 2 2 基于h 州模型的新模型构建 h e n r i k s s o n 和m e r t o n ( 1 9 8 1 ) 提出了另一种与t m 模型相似但更简单的方 法。在他们的模型中，基金经理通过考虑市场组合超额收益变化的方向对b 值的 影响来解释基金择时能力。二人假设投资组合的b 值只取两个值：当市场走好时 b 取较大值，市场萎靡时取较小值。在这个假设下，他们引入一个带有虚拟变 量的模型： ，；= 优+ 层+ p 缓珞+ t ( 2 1 0 ) 其中d 是虚拟变量，当 0 时，d = 1 ；当 债券 o ( 2 ) 股票 0 债券 ( 3 ) 债券 股票 o ( 4 ) 债券 o 股票 ( 5 ) 0 股票 债券 、 ( 6 ) o 债券 股票 根据h e n r i k s s o n 和m e r t o n 的理论，基金经理预测各种资产的相对表现来选 择不同的敏感系数。当预期股票的表现最优时，选择较高的股票敏感系数，表现 最差时选择较低的敏感系数。对债券也采用同样的方法。于是，调整方程( 2 一l o ) ， 1 6 得到 ，= q + f + c j f ，+ 4 d 0 f + 谚z 丸，+ 丑d 0 吃+ 五万始，+ q ， ( 2 1 2 ) 其中，为虚拟变量，当股票为表现最好的资产时取1 ，其他情况取o ；丸 也为虚拟变量，当股票为表现最差资产时取l ，其他情况取o 。同理适用于和 厶。 分析的目标就是看基金经理是否根据各种资产相对其它资产的表现调整相 应的敏感系数。如果磊 龟或者五 五，代表成功的市场时机选择。 3 基于多因素模型的修正 为了更好的描述基金组合收益率，我们将采用大多数文献中的方法，即f 锄a 和f r e n c h 的多因素模型，并作适当调整。本文的多因素模型在借鉴国内外学者 实证研究的基础上，在前述单因素模型的基础上加进三个因子：规模溢价因子 r 油价值溢价因子r 眦和利率风险溢价因子r 饨魁，得到多因素回归模型： ，f = ，+ 包，f + q 噶+ 7 7 l 咯船+ 7 7 2 + 毛，f ( 2 1 3 ) ，r = 哆+ ，f + 兄吐名 f + 仇珞坳+ 7 7 2 + 岛， ( 2 1 4 ) ，= q ，+ 见名，+ 以乞+ 幺，+ 乃，一4 气，吃， + 7 7 l + 刀2 + 7 7 3 + 毛f ( 2 1 5 ) ，；，= q + ，+ ，r + 4 ，+ 吒丸，+ 磊6 ，+ 五九j ( 2 一1 6 ) + 7 7 l + 现+ 仇巧鄹w + t f 以上四个方程就是本文实证研究中所用的模型。 1 7 第三章实证研究及分析 1 样本选取与数据来源 截止2 0 0 8 年1 月3 1 日，我国共成立基金3 7 6 只，根据投资类型分为股票型、 债券型、混合型、货币型和保本型六种。根据本文研究的目的和需要，我们选择 2 0 0 5 年1 月1 日以前成立上市的股票型开放式基金和混合型开放式基金作为研 究样本，研究期间为2 0 0 5 年1 月1 日至2 0 0 7 年1 2 月2 8 日。选择依据是：首先， 股票型和混合型开放式基金投资的金融工具主要包括国内依法公开发行上市的 股票、债券及其他中国证监会允许基金投资的金融工具。其追求高收益的特性决 定基金经理对基金的运作应该更为主动积极，会根据市场行情调整所持有资产的 比重，研究显著性更好。其次，选择在2 0 0 5 年1 月1 日以前上市成立是因为在 2 0 0 5 年后的三年内，中国股票市场经历了不同的市场时期，包括上升期、调整 期和下降期，选择此样本区间有助于更好的挖掘基金在不同市场时期的市场时机 选择能力。再次，2 0 0 5 年以前成立上市的开放式基金在经过多年证券市场洗礼 后，在投资经验的积累、投资理念和策略的运用上将更加优于新成立的基金，这 有助于挖掘开放式基金的市场择时能力。按照我们的样本选择标准，共筛选出 7 0 只开放式基金进入样本，其中股票型2 4 只，混合型4 6 只。 根据g o e t z m a n n ，i n g e r s o l l 和i v k o v i c ( 2 0 0 0 ) 以及b o l l o 和b u s s e ( 2 0 0 1 ) 研 究，采用日度数据能得到开方式基金择时能力更加显著的结论。因此，本文中各 个变量的数据均为日度数据。所有基金净值数据来源于中国基金网 ( w w w c h i n a f u n d c n ) 和w i n d 资讯金融终端，市场指数、相关中信标普指数和 一年期定期存款利率数据来源于w i n d 资讯金融终端、中信指数数据库和沪深两 市交易所数据库。 1 8 3 2 模型中相关变量参数的确定方法 在实证分析模型中，有开放式基金日收益率、无风险收益率、股票市场组合 收益率、债券市场收益率、规模收益率、价值收益率和利率风险收益率等几个参 数，其具体计算方法和数据来源及统计分析需要进行界定。 3 2 1 开放式基金日收益率 ( 一) 收益率的衡量 一般而言，衡量基金收益率最恰当的得指标是净值总收益率，计算公式为： ，。：! ! 兰! 丝! ! 兰! 丝! ! 垒! 丝一1 ( 3 1 ) ，= 三二三二_ 一lk j l ， 尸 m m km k l 其中，名表示净值总收益率，m 杉和b 分别代表第i 个除权日基金净值和 分红。净值总收益假设基金红利全部再投资与该基金，剔除了分红时间和数量等 因素的影响，能客观反映基金的运作业绩，是基金收益率最合适的指标。由于本 文采用的是日收益率，期间较短，可采用较为简单的净值增长率作为替代，即： 乞：坐譬掣 ( 3 2 ) m 虼 ”7 其中，代表净值增长率，m k 和删分别代表期末和期初基金净值，d 代表期间内的分红。 ( 二) 基金收益率的描述性统计分析 对开放式基金日收益率进行基本的描述性统计分析有利于从整体上直观把 握开放式基金收益率状况，同时观察是否存在异常数据并予以剔除。在本文研究 期内( 2 0 0 5 年1 月4 日至2 0 0 7 年1 2 月2 8 日) 共使用了7 0 只开放式基金，其 中股票型2 4 只，混合型4 6 只，每只基金共7 2 5 个日度数据。具体统计结果见附 表1 。 对基金日收益率的描述统计结果表明：首先，所有基金的日收益率均值均为 正，平均值为o 2 2 0 6 ，说明在过去的三年中基金总体上能够给投资者带来可观 1 9 的回报；同时，各只基金的表现并未出现明显分化，日收益率均值最大为 o 3 0 3 4 ，最小为o 1 0 9 6 ，大部分集中于o 2 左右，分别仅有5 只股票型基金 和5 只混合型基金日收益率超过股票市场基准，说明我国开放式基金总体而言不 能跑赢大盘。其次，开放式基金日收益率的标准差有所差异，但差异并不显著， 最大值为0 0 1 6 3 6 3 ，最小值为o 0 0 5 0 8 9 ，而且所有基金日收益率的标准差均小 于股票市场基准，说明我国开放式基金在经过几年的资本市场的沉浮后，风险控 制能力有所加强，业绩表现也趋于平稳。此外，所有股票型基金日收益率均值的 平均为o 2 3 2 1 ，标准差平均为0 0 1 4 2 l ，混合型基金日收益率均值的平均为 0 2 1 4 6 ，标准差平均为o 0 1 3 2 3 8 ，表明基金由于投资风格和持有资产比重的不 同，收益风险也会有所不同，股票型表现为高风险高收益，混合型则相对较为保 守，收益相对较低，但风险控制能力较强。从分布特征来看，所有基金日收益率 均不服从正态分布，呈现尖峰厚尾特征，并有一定程度的右偏，这可能是由于本 文的采样区间主要集中于2 0 0 6 和2 0 0 7 年的牛市造成的。 3 2 2 无风险收益率0 在国外的文献中，大部分均采用短期国债收益率作为无风险利率的替代。然 而，我国债券市场以中长期国债为主，加之我国债券市场发展尚未进入成熟期， 即使运用剩余期限短于一年的国债收益率也不能真实反映市场投资收益的最低 要求。因此，本文采用一年期银行定期存款利率作为无风险收益率，这是现实中 最好的选择，同时，国内大部分研究均采用同种方法，有利于研究结果的比较分 析。 在我们的研究期内，我国一年期银行定期存款利率共调整7 次，如表3 1 所 示。按照一年2 6 0 天折算成相应的日收益率2 。 2 无风险收益率的计算扣除一年中双休日的天数。 表3 1我国商业银行存贷款利率调整统计表 活期 定期( ) 调整日期 ( )3 月 6 月1 年2 年3 年5 年 2 0 0 7 1 2 2 l0 7 23 3 33 7 8 4 1 4 4 6 85 45 8 5 2 0 0 7 0 9 一1 50 8 l2 8 83 4 23 8 74 55 2 25 7 6 2 0 0 7 0 8 2 20 8 1 2 6 13 1 53 64 2 34 9 55 4 9 2 0 0 7 0 7 2l0 8 l 2 3 42 8 83 3 33 9 64 6 85 2 2 2 0 0 7 0 5 1 90 7 22 0 7 2 6 13 0 63 6 94 甜4 9 5 2 0 0 7 0 3 一1 8o 7 21 9 82 4 32 7 93 3 33 9 64 4 1 2 0 0 6 0 8 1 9 o 7 21 82 2 52 5 23 0 63 6 94 1 4 2 0 0 4 1 0 2 9o 7 2 1 7 12 0 72 2 52 73 2 43 6 注：数据来源于w i n d 资讯 3 2 3 市场组合收益率，、，f 如前面章节所述，不同于以往文献，本文将市场组合收益率拆分为股票市场 组合收益率勺和债券市场收益率，以分别研究相应的时机选择能力。由于我国 各种指数之间相关程度较高，可以选择其中任何一种来反映整个市场的变化情 况，但是为了避免解释变量之间出现多重共线性，故采用中信标准普尔指数。其 中，利用中信标准普尔a 股综合指数计算得到；，利用中信标准普尔国债指 数计算。 对市场组合收益率的描述统计：o 的日收益率均值为o 0 0 2 3 8 ，标准差为 0 0 1 7 7 0 6 ，峰度为5 8 1 8 3 0 4 ，偏度为一0 6 1 6 5 6 ，j b 统计量为2 8 5 8 7 4 8 ，可以看 出，股票市场日收益率不服从正态分布，呈现尖峰右偏特征。的日收益率均 值为o o 0 0 2 0 1 ，标准差为o 0 0 1 0 6 6 ，峰度为6 6 6 5 5 1 7 ，偏度为一o 0 0 3 9 6 ，j b 统计量为4 0 2 5 2 2 5 ，可以看出，债券市场日收益率也不服从正态分布，也呈现 尖峰右偏特征。 3 2 4 规模收益率、价值收益率和利率风险溢价收益率删 本文采用中信系列指数构建，如和。对于，我们采用中信标普小盘 2 l 指数与中信标普5 0 指数收益率之差计算得到。对于，我们首先采用中信标 普1 0 0 成长、中信标普2 0 0 成长和中信标普小盘成长指数的算术平均构造中信成 长指数，采用中信标普1 0 0 价值、中信标普2 0 0 价值和中信标普小盘价值指数的 算术平均构造中信价值指数，然后采用二者之差作为的替代。 对于m ，本文采用利率期限结构中长债和短债的即期利率之差计算得到。 在此，我们分别采用七年期和一年期国债收益率作为长、短期国债收益率。就长 期债券而言，七年期国债一直都是我国债券市场的主要品种，同时市场也认同将 七年期国债作为长期债券看待；而对于短期国债，由于可供参考的一年期国债基 本没有，故根据期限结构推算出一年期债券的收益率作为短期债券收益率的替 代。 对上述三个收益率进行描述统计分析发现，它们均不服从正态分布。 3 模型中变量的检验 3 3 1 多重共线性检验 由于我们模型中采用了市场指数作为解释变量，而各种指数之间或多或少存 在一定相关性，故我们首先对各解释变量之间的相关性进行分析研究。表3 2 是 各解释变量之间的相关系数矩阵： 表3 - 2 解释变量相关系数表 r s f b e r mr br 嗍lr s m b r s1- 0 11 5 3 2 3 9 1 80 0 2 2 2 2 3 5 9 110 2 17 8 0 8 3 7 40 2 9 5 10 19 8 8 2 3 4 6 40 5 7 8 19 6 9 6 9 17 2 7 2 5 r t e r m 0 11 5 3 2 3 9 1 810 1 8 4 5 6 9 11 4 80 0 7 0 3 2 2 0 9 0 7旬0 7 7 3 9 8 0 0 8 3 8 4 6 4 9 6 9 4 1 1 8 7 3 9 20 0 3 5 5 1 7 r b 0 0 2 2 2 2 3 5 9 1 10 1 8 4 5 6 9 11 4 8 1 - 0 0 3 2 1 6 8 0 6 40 0 0 2 2 7 4 2 5 1 0 0 5 7 8 19 6 9 4 1 8 4 3 3 9 1 38 6 2 5 0 3 9 r 眦 0 2 17 8 0 8 3 7 40 0 7 0 3 2 2 0 9 0 7- 0 0 3 2 1 6 8 0 6 4 1- 0 5 3 4 15 6 5 9 1 9 6 9 6 9 11 8 7 3 9 28 4 3 3 9 1 37 1 5 5 8 3 r s m b 0 2 9 5 10 19 8 8 2- 0 0 7 7 3 9 8 0 0 80 0 0 2 2 7 4 2 5 1 00 5 3 4 15 6 5 9 11 7 2 7 2 50 0 3 5 5 1 78 6 2 5 0 3 97 1 5 5 8 3 从表中可以看出，除了r 锄和r 眦之间的相关系数绝对值超过o 5 ，其余变 量之间相关性都很小，模型中应该不存在多重共线性。 为了更好的检验多重共线性，我们构造v i f 向量。 表3 3多重共线性检验 变量 r s r br s m br 嗍lr t e r m iv i f 值 1 1 1 3 1 5 11 0 3 9 0 8 81 4 6 9 5 4 21 4 1 0 4 6 2 1 0 5 4 2 4 8 从表中可以看出，各解释变量对其他解释变量回归后计算得到的v i f 值均小 于5 ，说明通过采用中信系列指数，我们有效的回避了变量之间可能出现的共线 性问题，从而保证了多因素模型的适用性。 3 3 2 时间序列平稳性检验 本文运用单位根检验a d f ( a u g i i i e n t e dd i c k e y f u l l e r ) 来检验和判断时间序 列的平稳性，检验结果如表3 4 所示3 ： 3a d f 检验参数标准：包含常数项( 非o 均值) ，不包含时间趋势，滞后期标准采用m c 最小 2 3 表3 4时间序列单位根检验 变量 a d f1 45 1 0 r s一5 2 4 0 0 5 3 4 3 9 3 32 8 6 5 3 9 2 5 6 8 8 8 r b 一4 4 1 5 1 8 3 4 4 0 7 7 2 8 6 6 0 32 5 6 9 2 2 r s m b 一1 0 8 8 8 13 4 3 9 2 22 8 6 5 3 4 2 5 6 8 8 5 r h m l 一5 6 0 3 6 3 3 4 3 9 3 32 8 6 5 3 9 2 5 6 8 8 8 f 0 r e r m 一1 9 8 0 33 4 3 9 5 62 8 6 5 4 9 2 5 6 8 9 3 r i 一4 7 3 8 2 43 4 3 9 3 32 8 6 5 3 9 2 5 6 8 8 8 从表中可以看出，各变量除了r ，。刚以外，都能通