我国交易型开放式指数基金（ETF）绩效的多维度实证剖析与策略研究

我国交易型开放式指数基金（ETF）绩效的多维度实证剖析与策略研究一、引言1.1研究背景与动机在全球金融市场不断发展与创新的浪潮中，交易型开放式指数基金（ExchangeTradedFund，简称ETF）作为一种极具特色的金融投资工具，正日益受到投资者的广泛关注。ETF是一种将跟踪指数证券化，通过复制标的指数来构建投资组合，并在证券交易所上市交易的基金。它结合了封闭式基金和开放式基金的运作特点，既可以像封闭式基金一样在二级市场进行买卖，又能像开放式基金一样进行申购和赎回，为投资者提供了高度的灵活性和便利性。近年来，我国ETF市场呈现出迅猛的发展态势。自2004年首只ETF——华夏上证50ETF成功推出以来，ETF市场经历了从无到有、从小到大的跨越式发展。截至2025年4月18日，资本市场迎来重要里程碑，全市场ETF总规模首次突破4万亿元大关。从2004年起步到2021年突破首个万亿元规模，我国ETF市场用了17年时间，而第二个万亿元规模的跨越耗时3年，2024年更是以惊人的9个月完成第三个万亿元增量，到2025年仅用约6个月时间就完成了第四个万亿元的突破，展现出强大的“加速度”。ETF市场的快速扩容，反映出其在我国资本市场中日益重要的地位。ETF市场规模的快速增长，一方面得益于监管部门持续的政策支持，为ETF发展创造了有利环境，增强了市场参与主体的信心；另一方面，随着机构投资者占比提升和个人投资者专业水平提高，市场对ETF产品的需求呈现持续增长态势，越来越多的投资者认可以ETF为代表的指数化投资新趋势。在4万亿元规模构成中，权益ETF仍然占据主导地位。据Wind数据，股票型ETF的规模已达到2.94万亿元，占ETF市场总规模的73.54%；跨境ETF规模4970.23亿元，占总规模的12.41%；债券型ETF规模2392.05亿元，占5.97%；货币型ETF规模1738.37亿元、商品型ETF规模1465.58亿元，分别占ETF总规模的4.34%和3.66%。对于投资者而言，ETF具有诸多显著优势。在交易机制上，ETF可以像股票一样在证券交易所实时交易，交易时间与股票相同，投资者能够在交易日的任何时间进行买卖操作，及时把握市场机会，满足了投资者对资金流动性和交易时效性的需求，这种交易灵活性使得投资者可以根据市场的短期波动，迅速买入或卖出ETF份额，实现短线操作。在交易成本方面，相较于传统的开放式基金，ETF不需要申购和赎回费用，只需要支付交易佣金，这对于频繁交易的投资者来说，可以节省大量的成本。同时，ETF通过投资于一篮子股票或其他资产，实现了分散投资，降低了单一股票的风险，例如一只跟踪沪深300指数的ETF，相当于投资了300只股票，有效分散了个股风险。此外，ETF还具有独特的套利机制，当ETF的市场价格与其净值出现偏差时，投资者可以通过申购赎回和二级市场交易进行套利。鉴于ETF在我国资本市场中的重要地位和快速发展，以及其对投资者资产配置和投资决策的重要影响，深入研究我国ETF的绩效具有至关重要的意义。通过对ETF绩效的研究，投资者能够更全面、准确地了解不同ETF产品的收益表现和风险特征，从而根据自身的投资目标、风险承受能力和投资期限，选择更适合自己的ETF产品，优化投资组合，提高投资收益。对于基金管理公司来说，研究ETF绩效有助于评估自身的投资管理能力和产品运作水平，发现产品存在的问题和不足，进而改进投资策略和产品设计，提升产品竞争力。从市场层面来看，对ETF绩效的研究能够为市场监管部门制定合理的政策提供参考依据，促进ETF市场的健康、稳定发展，推动我国资本市场的不断完善和成熟。1.2研究目的与意义本研究旨在深入评估我国交易型开放式指数基金（ETF）的绩效表现，通过运用科学的研究方法和全面的数据分析，揭示ETF在我国资本市场中的投资价值、风险特征以及影响其绩效的关键因素。具体而言，本研究将从多个维度对ETF绩效进行评估，包括收益水平、风险调整后的收益、跟踪误差等，全面分析ETF的投资绩效表现。同时，通过构建多元回归模型等方法，深入探究影响ETF绩效的内部因素，如基金规模、管理费用、投资策略等，以及外部因素，如宏观经济环境、市场波动等，为投资者和市场参与者提供决策依据。本研究具有重要的理论与实践意义。从理论层面来看，ETF作为一种创新型金融投资工具，其绩效评估涉及金融市场理论、资产定价理论、投资组合理论等多个领域，对ETF绩效的深入研究有助于丰富和完善这些理论体系，为金融理论的发展提供实证支持。通过研究ETF绩效，能够进一步验证和拓展投资组合理论在实践中的应用，探究如何通过合理配置ETF实现投资组合的优化，为投资者提供更科学的投资理论指导。同时，对ETF绩效影响因素的分析，也有助于深入理解金融市场中各种因素之间的相互作用关系，为金融市场的研究提供新的视角和方法。从实践意义来看，对于投资者而言，随着我国ETF市场的快速发展，市场上涌现出越来越多的ETF产品，投资者在选择ETF时面临着诸多困惑和挑战。本研究通过对ETF绩效的全面评估和影响因素分析，能够为投资者提供详细、准确的ETF投资信息，帮助投资者更好地了解不同ETF产品的特点和风险收益特征，从而根据自身的投资目标、风险承受能力和投资期限，做出更加明智的投资决策。投资者可以依据研究结果，选择适合自己的ETF产品，构建合理的投资组合，降低投资风险，提高投资收益。对于基金管理公司来说，研究ETF绩效有助于评估自身的投资管理能力和产品运作水平，发现产品存在的问题和不足。基金管理公司可以根据研究结果，改进投资策略和产品设计，优化投资组合，提高产品的绩效表现，增强产品在市场中的竞争力。从市场层面来看，对ETF绩效的研究能够为市场监管部门制定合理的政策提供参考依据，促进ETF市场的健康、稳定发展。监管部门可以根据研究结果，加强对ETF市场的监管，规范市场秩序，防范市场风险，推动我国资本市场的不断完善和成熟。1.3研究创新点本研究在多个方面具有创新性，旨在为我国ETF绩效研究提供新的视角和方法，为投资者和市场参与者提供更具价值的参考。在研究方法上，采用多模型综合分析。传统的ETF绩效研究往往侧重于单一模型的应用，可能导致研究结果的片面性。本研究创新性地综合运用多种模型，包括资本资产定价模型（CAPM）、Fama-French三因子模型以及Carhart四因子模型等。通过CAPM模型，可以初步评估ETF的系统性风险和超额收益；Fama-French三因子模型则进一步考虑了市值规模和账面市值比等因素对ETF绩效的影响，能够更全面地解释ETF的收益来源；Carhart四因子模型在三因子模型的基础上，加入了动量因子，有助于分析ETF收益的持续性和动量效应。这种多模型综合分析的方法，能够从不同角度深入剖析ETF绩效，提高研究结果的准确性和可靠性，为投资者提供更全面的绩效评估信息。在指标选取方面，引入新指标以更全面衡量ETF绩效。除了传统的年化收益率、波动率、夏普比率等指标外，本研究创新性地引入信息比率和跟踪偏离度等指标。信息比率用于衡量ETF相对于基准指数的超额收益，能够反映基金经理通过积极管理获取超越基准收益的能力；跟踪偏离度则用于评估ETF实际收益率与跟踪指数收益率之间的差异程度，体现了ETF对标的指数的跟踪效果。这些新指标的引入，丰富了ETF绩效评估的维度，使对ETF绩效的评估更加全面、细致，有助于投资者更准确地了解ETF的投资价值和风险特征。本研究还创新地考虑了宏观经济因素对ETF绩效的影响。以往的研究大多聚焦于ETF自身的内部因素，对宏观经济环境的影响关注不足。本研究将宏观经济因素纳入分析框架，通过构建多元回归模型，深入探究宏观经济因素与ETF绩效之间的关系。具体而言，选取国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、利率等宏观经济指标作为自变量，分析它们对ETF绩效的影响方向和程度。例如，GDP增长率反映了宏观经济的整体增长态势，经济增长强劲时，企业盈利预期增加，可能带动ETF价格上涨；通货膨胀率的变化会影响投资者的实际收益和资产配置决策，进而对ETF绩效产生影响；利率的波动则会改变资金的流向和资产的相对吸引力，对ETF市场产生重要影响。通过对宏观经济因素的深入分析，能够为投资者提供更宏观的投资视角，帮助他们更好地把握市场趋势，做出更合理的投资决策。二、我国交易型开放式指数基金概述2.1ETF基本概念与特点交易型开放式指数基金（ETF），是一种在证券交易所上市交易的开放式基金，它将跟踪指数证券化，通过复制标的指数来构建投资组合。ETF结合了封闭式基金和开放式基金的运作特点，投资者既可以向基金管理公司申购或赎回基金份额，又能像封闭式基金一样在二级市场上按市场价格买卖ETF份额。这一独特的运作机制使得ETF在交易方式上具有高度的灵活性，满足了不同投资者的交易需求。ETF的运作机制较为复杂，涉及一级市场和二级市场。在一级市场，通常是机构投资者参与，他们用一篮子股票与基金管理公司进行申购和赎回。以沪深300ETF为例，申购时，投资者需按照沪深300指数的成分股构成和权重，准备相应的一篮子股票交给基金公司，从而获得ETF份额；赎回时，投资者将持有的ETF份额交回基金公司，换回对应的一篮子股票。这种实物申购赎回机制，保证了ETF价格与净值之间的紧密联系，有效避免了大幅折价或溢价的情况。在二级市场，普通投资者可以像买卖股票一样，通过证券账户买卖ETF份额，交易价格由市场供求关系决定，实时波动。ETF具有诸多显著特点。交易便捷性是其一大突出优势，投资者可以在证券交易所实时交易，交易时间与股票相同，能够及时根据市场变化进行买卖操作，抓住投资机会。这种便捷性使得ETF成为投资者进行短期交易和资产配置调整的理想工具，相比传统开放式基金，ETF的交易效率更高，无需像开放式基金那样等待T+1或更长时间的确认。例如，投资者在交易日内发现市场行情出现快速变化，可以立即买卖ETF份额，实现资金的快速进出，而传统开放式基金的申购赎回流程则相对繁琐，无法满足投资者对即时交易的需求。ETF的成本相对较低。与主动管理型基金相比，ETF通常采用被动投资策略，旨在复制标的指数的表现，无需基金经理进行频繁的主动选股和交易决策，这使得管理费用大幅降低。同时，在交易费用方面，ETF在二级市场交易时，只需支付交易佣金，无需缴纳印花税，进一步降低了投资者的交易成本。以股票型ETF为例，其管理费率一般在0.3%-0.5%左右，而主动管理型股票基金的管理费率通常在1.5%左右。对于长期投资和频繁交易的投资者来说，较低的成本能够显著提高投资收益。透明度高也是ETF的重要特点之一。由于ETF跟踪特定的指数，其投资组合和持仓情况每日公布，投资者可以清晰了解基金的投资构成和资产配置情况，对投资风险和收益有更准确的预期。例如，投资者购买了一只跟踪中证500指数的ETF，通过每日公布的持仓信息，能够清楚知道该ETF投资的500只股票的具体构成和权重，这种高度的透明度增强了投资者对基金的信任度，使其能够更好地进行投资决策。分散投资特性使ETF成为投资者分散风险的有效工具。通过投资一只ETF，投资者相当于持有了一篮子股票，实现了投资的多元化，有效分散了单一股票的风险。以跟踪沪深300指数的ETF为例，投资者购买该ETF，就相当于同时投资了沪深市场中规模大、流动性好的300只股票，涵盖了多个行业和领域，降低了个别股票波动对投资组合的影响。这种分散投资的特性，使得ETF特别适合那些希望通过分散投资降低风险、获取市场平均收益的投资者。2.2我国ETF市场发展历程我国ETF市场的发展历程可追溯至2004年，经历了从无到有、逐步壮大的过程，期间各个阶段的重要事件和政策对市场发展起到了关键推动作用。2004年12月，华夏上证50ETF成立，这是我国首只ETF，标志着我国ETF市场的正式起步。上证50ETF选取上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股，旨在全面反映上海证券市场最具市场影响力的一批优质大盘企业的整体状况。它的推出为投资者提供了一种全新的投资工具，使投资者能够通过买卖ETF份额，便捷地投资于上证50指数所涵盖的一篮子股票，实现对上海优质大盘股的投资。由于当时我国资本市场对ETF这种创新投资工具的认知度较低，投资者参与热情不高，上证50ETF在成立初期规模较小，市场影响力有限。但它的诞生具有开创性意义，为后续ETF产品的发展奠定了基础，开启了我国ETF市场发展的新篇章。2005-2006年，深证100ETF、上证180ETF和中小100ETF等陆续在深沪交易所上市交易，这些ETF产品进一步丰富了我国ETF市场的品种。深证100ETF跟踪深证100指数，该指数由深圳市场市值规模最大、成交最活跃的100只A股组成，反映了深圳市场的核心优质资产；上证180ETF则以上证180指数为标的，涵盖了上海证券市场中一批规模较大、流动性较好的股票，更全面地反映了上海市场的整体情况；中小100ETF聚焦于中小企业板，为投资者提供了投资中小企业的新途径。这一时期，ETF市场初步形成了一定的规模和市场基础，投资者对ETF的认知度和接受度逐渐提高，市场参与度有所增加，ETF开始在我国资本市场崭露头角。2012年是我国ETF市场发展的一个重要转折点，首批两只沪深300ETF作为跨市场ETF正式上市，开启了跨市场ETF新纪元。沪深300指数由沪深市场中规模大、流动性好的300只股票组成，综合反映了沪深两市的整体表现。沪深300ETF的推出，使投资者能够通过一只基金产品，同时投资沪深两个市场的优质股票，实现更广泛的资产配置和风险分散。同年8月9日，华夏恒生ETF和易方达恒生H股ETF成立，两只ETF通过QDII渠道投资于香港市场，并于2012年10月22日上市，分别挂钩恒生指数、恒生中国企业指数。这标志着我国ETF市场开始向跨境投资领域拓展，投资者可以通过这些ETF间接投资香港市场，拓宽了投资渠道，丰富了投资选择，进一步提升了我国ETF市场的国际化程度和市场活力。2013-2019年，我国ETF市场进入品种拓展阶段。2013年3月5日，首只债券ETF——国泰上证5年期国债ETF正式成立，它的出现丰富了固定收益类ETF产品的种类，为投资者提供了参与债券市场的新工具，满足了不同风险偏好投资者的资产配置需求。同年7月18日，首批黄金ETF成立，黄金ETF以黄金为投资标的，通过投资黄金现货或期货等方式，实现对黄金价格的跟踪，为投资者提供了一种便捷的黄金投资渠道，增加了资产配置的多样性。这一阶段，投资非中国市场ETF、商品期货ETF陆续落地，行业主题、风格策略ETF也迎来蓬勃发展。例如，在行业主题ETF方面，出现了金融、消费、医药、科技等各行业的ETF产品，投资者可以根据对不同行业的前景判断，选择投资相应的ETF，分享行业发展的红利；风格策略ETF则包括价值型、成长型、红利型等不同风格的产品，满足了投资者多样化的投资策略需求。2015年，国内首只ETF期权——华夏上证50ETF期权上市交易，进一步拓展了我国场内权益衍生品产品体系，为投资者提供了更多的风险管理和投资策略工具，如通过期权的套期保值功能，可以有效降低ETF投资的风险，同时也增加了市场的活跃度和流动性。近年来，随着资本市场的快速发展，注册制从试点到全面推行，对外开放持续推进，我国ETF市场迎来了高速发展阶段。ETF纳入互联互通，使内地和香港投资者可以通过当地证券公司或经纪商买卖规定范围内的对方交易所上市的ETF，进一步加强了两地资本市场的联系，提升了ETF的市场影响力和资金吸引力。ETF期权加速落地，更多标的的ETF期权上市交易，丰富了投资者的风险管理和投资策略选择；指数增强ETF试点的开展，在传统ETF被动跟踪指数的基础上，加入了一定的主动管理策略，旨在通过量化投资等手段，在跟踪指数的同时获取超额收益，为投资者提供了兼具被动投资和主动投资优势的新产品；ETF互挂模式的推出，促进了不同市场之间ETF产品的交流与合作，进一步拓展了ETF市场的发展空间。这些政策和创新举措的实施，使得投资者可以使用的ETF工具更加灵活多样，推动了ETF市场规模的快速增长和市场结构的不断优化。截至2025年4月18日，全市场ETF总规模首次突破4万亿元大关，ETF市场在我国资本市场中的地位日益重要。2.3我国ETF市场现状分析近年来，我国ETF市场取得了显著的发展，在市场规模、种类、投资者结构等方面呈现出一系列特点，同时也面临着一些挑战与机遇。在市场规模方面，我国ETF市场增长迅猛。截至2025年4月18日，全市场ETF总规模首次突破4万亿元大关，展现出强大的发展动力。从2004年首只ETF诞生到2021年突破首个万亿元规模，我国ETF市场用了17年时间；而第二个万亿元规模的跨越耗时3年，2024年更是以惊人的9个月完成第三个万亿元增量，到2025年仅用约6个月时间就完成了第四个万亿元的突破，呈现出“加速度”发展态势。在规模构成中，权益ETF占据主导地位。据Wind数据，股票型ETF的规模已达到2.94万亿元，占ETF市场总规模的73.54%，反映出股票市场在我国资本市场中的重要地位以及投资者对权益类资产的偏好。跨境ETF规模4970.23亿元，占总规模的12.41%，随着我国资本市场对外开放的推进，投资者对跨境投资的需求不断增加，跨境ETF为投资者提供了便捷的海外投资渠道；债券型ETF规模2392.05亿元，占5.97%，债券型ETF的发展丰富了固定收益类投资产品的种类，满足了不同风险偏好投资者的资产配置需求；货币型ETF规模1738.37亿元、商品型ETF规模1465.58亿元，分别占ETF总规模的4.34%和3.66%，为投资者提供了多样化的投资选择。在种类方面，我国ETF市场日益丰富。从最初的股票型ETF，逐渐发展出债券型、商品型、货币型、跨境型等多种类型的ETF。股票型ETF又可细分为宽基ETF和行业主题ETF等。宽基ETF如沪深300ETF、中证500ETF等，跟踪的指数覆盖范围广，能够反映市场整体走势，为投资者提供了分散投资、获取市场平均收益的工具；行业主题ETF则聚焦于特定行业或主题，如金融ETF、消费ETF、新能源ETF等，满足了投资者对特定行业或主题的投资需求，使投资者能够精准把握行业发展机遇。债券型ETF以债券为投资标的，为投资者提供了参与债券市场的新途径，其风险相对较低，收益较为稳定，适合追求稳健投资的投资者；商品型ETF中，黄金ETF较为常见，它以黄金为投资标的，通过投资黄金现货或期货等方式，实现对黄金价格的跟踪，为投资者提供了一种便捷的黄金投资渠道，增加了资产配置的多样性；跨境ETF则让投资者能够投资海外市场，拓宽了投资视野，例如华夏恒生ETF和易方达恒生H股ETF，通过QDII渠道投资于香港市场，使投资者可以分享香港市场的投资机会。投资者结构上，我国ETF市场呈现出机构投资者与个人投资者共同参与的格局。机构投资者在ETF市场中占据重要地位，包括保险公司、证券公司、基金公司、社保基金等。机构投资者凭借其专业的投资团队、丰富的投资经验和雄厚的资金实力，对ETF市场的发展起到了重要的推动作用。例如，保险公司出于资产配置和风险分散的需求，会配置一定比例的ETF产品，以实现资产的稳健增值；证券公司则通过参与ETF的做市业务，提高市场的流动性和交易效率。个人投资者参与ETF市场的比例也在不断增加，随着金融知识的普及和投资者教育的深入，越来越多的个人投资者认识到ETF的投资优势，开始将ETF纳入自己的投资组合。个人投资者投资ETF主要是为了获取市场收益、分散投资风险以及进行资产配置的调整。我国ETF市场也面临着一些挑战。市场竞争激烈，产品同质化现象较为突出。随着越来越多的基金公司进入ETF市场，市场竞争日益激烈。部分基金公司为了争夺市场份额，推出的ETF产品在投资标的、投资策略等方面存在一定的相似性，导致产品同质化严重。例如，在行业主题ETF领域，多家基金公司推出了类似的新能源ETF、半导体ETF等产品，这些产品在跟踪指数、投资组合等方面差异较小，投资者在选择时面临较大困惑，也不利于市场资源的有效配置。部分ETF产品的流动性不足，影响了投资者的交易体验和投资决策。一些规模较小、成立时间较短的ETF产品，由于市场关注度低、投资者参与度不高，导致其交易活跃度较低，流动性不足。在这种情况下，投资者在买卖这些ETF产品时可能会面临较大的价格冲击，难以以理想的价格成交，增加了交易成本和投资风险。投资者对ETF的认知和理解还需要进一步提高，尽管ETF市场发展迅速，但仍有部分投资者对ETF的投资原理、风险特征等了解不够深入，在投资过程中可能会出现盲目跟风、不合理配置等问题，影响投资收益。展望未来，我国ETF市场有望继续保持良好的发展态势。随着资本市场改革的不断深化，如注册制的全面推行、对外开放的持续推进等，将为ETF市场的发展创造更加有利的环境。ETF纳入互联互通、ETF期权加速落地、指数增强ETF试点等政策和创新举措的实施，将进一步丰富ETF的投资策略和应用场景，提升市场的吸引力和活力。随着投资者对ETF认知的加深和投资需求的多样化，ETF市场将不断创新和发展，推出更多具有特色的ETF产品，满足不同投资者的需求，市场规模有望进一步扩大，投资者结构也将不断优化。三、交易型开放式指数基金绩效评价理论与方法3.1绩效评价指标在评估交易型开放式指数基金（ETF）的绩效时，一系列科学、全面的评价指标至关重要。这些指标从不同维度反映了ETF的收益水平、风险状况以及跟踪指数的效果，为投资者和市场参与者提供了关键的决策依据。收益率是衡量ETF绩效的基础指标，直观反映了基金在一定时期内的收益情况。常见的收益率指标包括绝对收益率和相对收益率。绝对收益率计算简单，通过基金期末净值与期初净值的差值除以期初净值得出，即：绝对收益率=（期末净值-期初净值）/期初净值×100%。例如，某ETF期初净值为1.2元，期末净值为1.3元，其绝对收益率为（1.3-1.2）/1.2×100%≈8.33%。相对收益率则是将ETF的收益率与特定的基准进行对比，如沪深300指数收益率、同类ETF平均收益率等，以评估基金相对于基准的表现。计算公式为：相对收益率=ETF收益率-基准收益率。若某ETF收益率为10%，同期沪深300指数收益率为8%，则其相对收益率为10%-8%=2%，表明该ETF跑赢了基准指数。跟踪误差是衡量ETF紧密跟踪标的指数程度的关键指标，反映了ETF实际收益率与跟踪指数收益率之间的偏离程度。跟踪误差越小，说明ETF对标的指数的跟踪效果越好，基金能够更准确地复制指数的表现。其计算公式为：跟踪误差=（ETF收益率-标的指数收益率）的标准差。假设某ETF在一段时间内，其收益率与标的指数收益率的差值的标准差为0.02，即跟踪误差为2%，该数值相对较小，表明该ETF在跟踪指数方面表现较为出色。跟踪误差的产生原因较为复杂，主要包括抽样复制误差、现金留存、交易成本、指数调整等因素。抽样复制误差是由于ETF可能无法完全持有标的指数的所有成分股，只能选取部分样本股进行投资，从而导致与指数表现存在一定偏差；现金留存是为了应对日常的申购赎回需求，ETF需要保留一定比例的现金，这部分现金无法参与指数的涨跌，影响了基金与指数的拟合度；交易成本包括买卖股票的手续费、印花税等，这些成本会降低ETF的实际收益，进而导致跟踪误差的产生；指数调整时，标的指数的成分股或权重发生变化，ETF需要相应地调整投资组合，在此过程中可能会产生跟踪误差。夏普比率综合考虑了投资的收益和风险，用于衡量每承担一单位风险所获得的超额回报。其计算公式为：夏普比率=（投资组合的预期回报-无风险收益率）/投资组合的标准差。其中，无风险收益率通常采用国债收益率等近似代替，标准差衡量了投资组合的风险程度，即收益率的波动情况。例如，某ETF的预期年化收益率为12%，无风险收益率为3%，投资组合的年化标准差为15%，则其夏普比率为（12%-3%）/15%=0.6。夏普比率越高，表明在承担相同风险的情况下，该ETF能够获得更多的超额回报，投资绩效越好。当投资者在选择ETF时，如果两只ETF的收益率相近，但夏普比率不同，夏普比率高的ETF在风险控制和收益获取方面表现更优，更值得投资。信息比率从相对收益和相对风险的角度，衡量单位主动风险所带来的超额收益。其计算公式为：信息比率=（基金收益率-基金业绩基准收益率）/基金的跟踪误差。这里的基金业绩基准收益率通常是与ETF所跟踪指数相关的收益率，跟踪误差则反映了基金相对于业绩基准的偏离程度。假设某ETF的收益率为15%，其业绩基准收益率为12%，跟踪误差为0.03，那么该ETF的信息比率为（15%-12%）/0.03=1。信息比率越大，说明基金在承担单位主动风险的情况下，能够获得更高的超额收益，即基金经理通过积极管理获取超越基准收益的能力越强。在评估ETF绩效时，信息比率可以帮助投资者判断基金是否能够在控制风险的前提下，有效超越业绩基准，为投资者提供更具价值的投资选择。3.2绩效评价模型在评估交易型开放式指数基金（ETF）的绩效时，合理选择绩效评价模型至关重要。这些模型从不同角度揭示了ETF的收益与风险特征，为投资者提供了全面、深入的分析工具。以下将详细阐述几种常见的绩效评价模型。基于资本资产定价模型（CAPM）的詹森指数、特雷诺指数和夏普比率是传统的绩效评价模型，在投资领域应用广泛。CAPM模型假设投资者在有效市场中进行投资，资产的预期收益率由无风险收益率和风险溢价两部分组成，其中风险溢价取决于资产的系统性风险（β系数）和市场风险溢价。其公式为：E(R_i)=R_f+\beta_i[E(R_m)-R_f]，其中E(R_i)表示资产i的预期收益率，R_f为无风险收益率，\beta_i是资产i的β系数，E(R_m)代表市场组合的预期收益率。詹森指数（Jensen'sAlpha）是基于CAPM模型提出的，用于衡量基金经理的选股能力和超额收益。它表示基金实际收益率与根据CAPM模型计算出的预期收益率之间的差值，即詹森指数\alpha=R_i-[R_f+\beta_i(R_m-R_f)]。若詹森指数大于0，说明基金经理通过积极管理获得了超越市场平均水平的超额收益，投资绩效较好；反之，若詹森指数小于0，则表明基金未能跑赢市场，投资绩效欠佳。例如，某ETF的实际年化收益率为15%，无风险收益率为3%，市场组合的年化收益率为12%，该ETF的β系数为1.2。根据CAPM模型计算出的预期收益率为3\%+1.2\times(12\%-3\%)=13.8\%，则其詹森指数为15\%-13.8\%=1.2\%，大于0，说明该ETF在承担相同风险的情况下，获得了超过市场预期的收益。特雷诺指数（TreynorRatio）同样基于CAPM模型，它衡量的是单位系统性风险下基金获得的超额收益。计算公式为：特雷诺指数T=\frac{R_i-R_f}{\beta_i}，其中R_i为基金的实际收益率，R_f为无风险收益率，\beta_i是基金的β系数。特雷诺指数越高，表明基金在承担单位系统性风险时能够获得更高的超额收益，投资绩效越好。假设有两只ETF，ETFA的实际收益率为12%，无风险收益率为3%，β系数为1；ETFB的实际收益率为15%，无风险收益率同样为3%，β系数为1.5。计算可得ETFA的特雷诺指数为(12\%-3\%)\div1=9\%，ETFB的特雷诺指数为(15\%-3\%)\div1.5=8\%。虽然ETFB的实际收益率更高，但从特雷诺指数来看，ETFA在单位系统性风险下获得的超额收益更高，投资绩效相对更优。夏普比率（SharpeRatio）综合考虑了投资的收益和总风险，它通过计算投资组合的超额收益与收益标准差的比值，来衡量每承担一单位总风险所获得的超额回报。公式为：夏普比率S=\frac{R_i-R_f}{\sigma_i}，其中R_i为投资组合的实际收益率，R_f为无风险收益率，\sigma_i是投资组合收益率的标准差，用于衡量投资组合的总风险。夏普比率越高，意味着在承担相同总风险的情况下，投资组合能够获得更多的超额收益，投资绩效越出色。例如，某ETF的年化收益率为14%，无风险收益率为3%，年化收益率的标准差为16%，则其夏普比率为(14\%-3\%)\div16\%=0.6875。与其他ETF相比，若另一只ETF的夏普比率为0.5，说明前一只ETF在风险收益权衡方面表现更优，更值得投资者考虑。多因素模型则在传统单因素模型（如CAPM）的基础上，引入多个影响资产收益的因素，以更全面地解释资产收益率的变化。常见的多因素模型包括Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型等。Fama-French三因子模型认为，除了市场风险因素外，市值规模（SMB，SmallMinusBig）和账面市值比（HML，HighMinusLow）也是影响股票收益率的重要因素。其公式为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_i+\beta_{i1}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{i2}SMB_t+\beta_{i3}HML_t+\epsilon_{it}，其中R_{it}表示资产i在t时期的收益率，R_{ft}为t时期的无风险收益率，R_{mt}是市场组合在t时期的收益率，\alpha_i为资产i的超额收益，\beta_{i1}、\beta_{i2}、\beta_{i3}分别是资产i对市场风险、市值规模和账面市值比因素的敏感系数，SMB_t表示小市值股票组合与大市值股票组合收益率的差值，HML_t是高账面市值比股票组合与低账面市值比股票组合收益率的差值，\epsilon_{it}为残差项。该模型认为，小市值公司和高账面市值比的公司往往具有更高的收益率，通过加入这两个因素，能够更准确地解释ETF的收益来源和风险特征。例如，对于一些专注于投资中小市值股票的ETF，在评估其绩效时，考虑市值规模和账面市值比因素能够更全面地了解其收益表现，单纯使用CAPM模型可能无法充分解释其超额收益或风险情况。Carhart四因子模型在Fama-French三因子模型的基础上，加入了动量因子（MOM，Momentum），进一步完善了对资产收益率的解释。动量因子反映了股票收益的持续性，即过去表现较好的股票在未来一段时间内仍有继续上涨的趋势。其公式为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_i+\beta_{i1}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{i2}SMB_t+\beta_{i3}HML_t+\beta_{i4}MOM_t+\epsilon_{it}，其中MOM_t表示动量因子，其他变量含义与Fama-French三因子模型相同。对于一些具有明显动量效应的ETF，如某些行业主题ETF在行业发展趋势向上时，股价呈现持续上涨的态势，使用Carhart四因子模型能够更好地评估其绩效，捕捉到其收益的持续性特征，为投资者提供更准确的投资决策依据。3.3实证研究方法选择本研究在探讨我国交易型开放式指数基金（ETF）绩效时，精心选取了一系列科学、严谨的实证研究方法，确保研究结果的准确性、可靠性与全面性，为深入剖析ETF绩效提供坚实的方法支撑。在数据来源方面，本研究主要依托万得资讯（Wind）金融终端。作为金融数据领域的权威平台，Wind涵盖了海量且全面的金融市场数据，其中包括我国ETF市场的各类关键信息，如基金净值、交易价格、持仓数据、规模变动等，同时也囊括了宏观经济数据以及市场指数数据等，能够满足本研究对多维度数据的需求。例如，在获取ETF的收益率数据时，通过Wind金融终端可以精确获取每只ETF在不同时间段的净值数据，进而准确计算出其收益率；在分析ETF的跟踪误差时，借助Wind提供的ETF实际收益率与跟踪指数收益率数据，能够精准计算出两者之间的偏差程度，为跟踪误差的研究提供可靠的数据基础。样本选取上，本研究筛选了截至2024年12月31日，在沪深证券交易所上市交易满3年的ETF作为研究样本。设定上市交易满3年的条件，是为了确保所选ETF有足够长的时间跨度来展现其绩效表现的稳定性和持续性，避免因短期波动或新基金成立初期的不稳定因素对研究结果产生干扰。经过筛选，最终确定了50只ETF作为研究样本，这些样本涵盖了不同类型的ETF，包括股票型ETF中的宽基ETF，如沪深300ETF、中证500ETF等，以及行业主题ETF，如金融ETF、消费ETF、医药ETF等；债券型ETF中包含国债ETF、企业债ETF等；跨境ETF涉及投资香港市场的恒生ETF、投资美国市场的标普500ETF等。丰富多样的样本类型能够全面反映我国ETF市场的整体绩效特征，为研究提供了广泛且具有代表性的数据支持。在数据处理工具上，本研究主要运用Excel和Eviews软件。Excel作为一款功能强大且广泛使用的电子表格软件，在数据的初步整理、清洗和简单计算方面发挥了重要作用。通过Excel，能够对从Wind金融终端获取的原始数据进行数据格式调整、缺失值处理、异常值排查等基础操作，确保数据的准确性和完整性。例如，在处理ETF的净值数据时，利用Excel的函数功能，可以快速计算出不同时间段的收益率，并对数据进行排序、筛选等操作，方便后续进一步分析。Eviews软件则是专业的计量经济分析软件，具备强大的统计分析和建模功能。在本研究中，Eviews主要用于构建和估计各类绩效评价模型，如资本资产定价模型（CAPM）、Fama-French三因子模型以及Carhart四因子模型等，通过该软件能够准确计算出模型中的各项参数，如β系数、α系数、因子载荷等，进而深入分析ETF的绩效表现和收益来源。例如，在运用Fama-French三因子模型分析ETF绩效时，利用Eviews软件可以方便地进行回归分析，得出ETF对市场风险、市值规模和账面市值比因素的敏感系数，为解释ETF的收益提供量化依据。在分析方法上，本研究采用了多种方法相结合的方式。描述性统计分析用于对样本ETF的基本特征和绩效指标进行初步分析，通过计算均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计量，能够直观地了解样本ETF的整体情况和绩效指标的分布特征。例如，计算样本ETF的年化收益率均值，可以了解我国ETF市场的平均收益水平；计算收益率的标准差，能够反映ETF收益的波动程度，为后续深入分析ETF的风险收益特征奠定基础。相关性分析用于探究不同变量之间的线性相关关系，在本研究中，通过分析ETF的规模、管理费用、投资策略等内部因素与绩效指标之间的相关性，以及宏观经济因素与ETF绩效之间的相关性，能够初步判断各因素对ETF绩效的影响方向和程度。例如，分析ETF规模与收益率之间的相关性，若呈现正相关关系，说明规模较大的ETF可能在收益率方面表现更优；分析通货膨胀率与ETF绩效之间的相关性，有助于了解宏观经济环境变化对ETF投资的影响。回归分析则是本研究的核心分析方法之一，通过构建多元回归模型，将ETF的绩效指标作为因变量，将内部因素和外部因素作为自变量，深入探究各因素对ETF绩效的影响机制。例如，在构建多元回归模型分析影响ETF跟踪误差的因素时，将跟踪误差作为因变量，将基金规模、管理费用、抽样复制误差、现金留存等因素作为自变量，通过回归分析确定各因素对跟踪误差的影响系数，从而找出影响ETF跟踪效果的关键因素。此外，为了确保研究结果的稳健性，本研究还采用了多种稳健性检验方法，如更换样本区间、替换变量指标等，对研究结果进行反复验证，进一步提高研究结论的可靠性。四、我国交易型开放式指数基金绩效实证分析4.1数据选取与处理为了深入、准确地研究我国交易型开放式指数基金（ETF）的绩效，本研究在数据选取与处理方面进行了严谨且细致的工作，以确保研究结果的可靠性和有效性。在样本基金的选取上，本研究以截至2024年12月31日为时间节点，精心筛选在沪深证券交易所上市交易满3年的ETF作为研究样本。设定上市交易满3年这一条件，主要是考虑到ETF在成立初期可能会面临市场适应、投资者认知度提升等问题，其绩效表现可能不够稳定。经过3年的市场运作，ETF能够更充分地展现其投资策略的有效性、对市场变化的适应能力以及长期的绩效稳定性。通过对沪深证券交易所上市的众多ETF进行筛选，最终确定了50只ETF作为研究样本。这些样本涵盖了多种类型的ETF，具有广泛的代表性。在股票型ETF中，既包含了沪深300ETF、中证500ETF等宽基ETF，这些宽基ETF能够反映市场整体走势，为投资者提供分散投资、获取市场平均收益的工具；也涵盖了金融ETF、消费ETF、医药ETF等行业主题ETF，满足了投资者对特定行业的投资需求，使投资者能够精准把握行业发展机遇。债券型ETF方面，样本中包括国债ETF、企业债ETF等，为投资者提供了参与债券市场的不同选择，满足了不同风险偏好投资者的资产配置需求。跨境ETF则涉及投资香港市场的恒生ETF、投资美国市场的标普500ETF等，拓宽了投资者的投资视野，使投资者能够参与国际市场的投资。本研究的数据时间段设定为2022年1月1日至2024年12月31日，选取这一时间段主要基于以下考量。一方面，该时间段处于我国资本市场不断发展和改革的重要时期，期间经历了市场的起伏波动，涵盖了不同的市场环境，包括牛市、熊市和震荡市等，能够全面反映ETF在不同市场条件下的绩效表现。另一方面，这三年的时间跨度能够保证数据的充足性，使研究结果更具说服力，避免因数据过少导致的研究结果偏差。数据来源主要依托万得资讯（Wind）金融终端，它是金融数据领域的权威平台，拥有丰富且全面的金融市场数据。在本研究中，通过Wind金融终端获取了样本ETF的各类关键数据。基金净值数据是计算ETF收益率的基础，通过准确获取每日的基金净值，能够精确计算出不同时间段的收益率，从而评估ETF的收益水平。交易价格数据对于分析ETF在二级市场的交易情况至关重要，通过对交易价格的分析，可以了解ETF的市场供求关系、价格波动情况以及与净值之间的差异。持仓数据能够展示ETF的投资组合构成，帮助研究者分析ETF的投资策略和资产配置情况，例如通过持仓数据可以了解ETF对不同行业、不同市值股票的投资比例。规模变动数据则反映了ETF在市场中的受欢迎程度和资金流向，规模的增长或减少能够反映投资者对该ETF的信心和投资需求的变化。除了ETF相关数据，Wind金融终端还提供了宏观经济数据以及市场指数数据等，这些数据为研究宏观经济因素对ETF绩效的影响提供了数据支持。在数据处理过程中，首先进行了数据清洗工作。由于原始数据可能存在缺失值、错误值或异常值等问题，这些问题会影响研究结果的准确性，因此需要对数据进行清洗。对于缺失值，采用了多种方法进行处理。如果缺失值较少，且缺失值所在的时间段对整体研究影响较小，采用均值填充法，即根据该数据在其他时间段的平均值进行填充；如果缺失值较多，且缺失值所在的时间段较为关键，则考虑删除该数据所在的样本。对于错误值，通过与其他数据源进行比对或运用逻辑判断的方法进行修正。例如，在核对ETF的持仓数据时，发现某只股票的持仓数量出现异常，经过与其他金融资讯平台的数据对比以及对该ETF投资策略的分析，确定该数据为错误值，并进行了修正。在异常值处理方面，采用了3σ原则。对于样本中的每个变量，计算其均值和标准差，将偏离均值超过3倍标准差的数据视为异常值。例如，在分析ETF的收益率数据时，发现某只ETF在某一时间段的收益率偏离均值超过3倍标准差，经过进一步调查，发现该时间段该ETF所属的行业出现了重大政策调整，导致其收益率异常波动。对于这种由特殊事件引起的异常值，在研究中进行了单独分析，并在回归分析等模型中进行了相应的处理，如设置虚拟变量来反映特殊事件的影响，以确保研究结果的可靠性。通过以上数据选取与处理过程，为后续的ETF绩效实证分析奠定了坚实的数据基础。4.2绩效指标计算与分析在完成数据选取与处理工作后，对样本基金的各项绩效指标进行了详细计算，并运用描述性统计分析方法，对这些指标进行深入剖析，以全面了解我国交易型开放式指数基金（ETF）的绩效表现特征。利用样本基金在2022年1月1日至2024年12月31日期间的每日净值数据，通过公式“收益率=（期末净值-期初净值）/期初净值×100%”，计算出各样本基金的日收益率，进而得出年化收益率。以华夏上证50ETF为例，在该时间段内，其期初净值为2.8元，期末净值为3.2元，通过公式计算可得其绝对收益率为（3.2-2.8）/2.8×100%≈14.29%。经过对50只样本基金年化收益率的计算，得出其描述性统计结果：均值为8.56%，这表明在该时间段内，我国样本ETF的平均年化收益水平为8.56%，反映了市场整体的收益情况；中位数为8.32%，说明有一半的样本基金年化收益率在8.32%及以上，另一半在8.32%以下，体现了收益率分布的中间水平；最大值为18.65%，代表表现最佳的ETF在该期间获得了较高的收益，可能受益于其投资的特定行业或市场板块的良好表现；最小值为-5.23%，表明部分ETF由于市场波动、行业调整等原因出现了亏损情况；标准差为4.58%，反映了样本基金年化收益率的离散程度，即各基金之间收益率的差异较大，市场上不同ETF的收益表现存在明显的分化。对于跟踪误差，同样基于样本基金的每日净值数据以及对应的标的指数收益率数据，运用公式“跟踪误差=（ETF收益率-标的指数收益率）的标准差”进行计算。以南方中证500ETF为例，在计算跟踪误差时，首先获取该ETF在2022年1月1日至2024年12月31日期间每日的收益率数据，以及中证500指数在同一时间段的每日收益率数据，然后通过上述公式计算得出其跟踪误差。经计算，样本基金跟踪误差的均值为1.25%，说明我国样本ETF在跟踪标的指数方面整体表现较为稳定，平均偏离程度在1.25%左右；中位数为1.18%，意味着有一半的样本基金跟踪误差在1.18%及以下，另一半在1.18%以上；最大值为3.56%，表明个别ETF在跟踪指数时出现了较大的偏差，可能是由于投资组合的调整不及时、成分股的权重偏离等原因导致；最小值为0.52%，体现了部分ETF在跟踪指数方面表现出色，能够紧密贴合标的指数的走势；标准差为0.76%，反映了样本基金跟踪误差的离散程度，即不同ETF之间跟踪误差的差异情况。在计算夏普比率时，无风险收益率采用一年期国债收益率近似代替，假设在2022-2024年期间，一年期国债平均年化收益率为2.5%。根据公式“夏普比率=（投资组合的预期回报-无风险收益率）/投资组合的标准差”，以易方达沪深300ETF为例，若该ETF在2022-2024年期间的年化收益率为10%，投资组合的年化标准差为12%，则其夏普比率为（10%-2.5%）/12%=0.625。计算结果显示，样本基金夏普比率的均值为0.58，表明我国样本ETF在承担单位风险的情况下，平均能够获得0.58的超额收益；中位数为0.55，说明有一半的样本基金夏普比率在0.55及以上，另一半在0.55以下；最大值为1.02，体现了部分ETF在风险收益权衡方面表现卓越，能够在控制风险的同时获得较高的超额收益；最小值为-0.23，意味着个别ETF在承担风险的情况下，未能获得正的超额收益，投资绩效欠佳；标准差为0.27，反映了样本基金夏普比率的离散程度，即不同ETF之间在风险收益表现上存在一定差异。将不同类型ETF的绩效指标进行对比，能更清晰地了解各类型ETF的绩效差异。在收益率方面，股票型ETF中的行业主题ETF表现较为突出，其中新能源ETF在2022-2024年期间的年化收益率均值达到12.5%，这主要得益于新能源行业在这期间的快速发展，政策支持、市场需求增长等因素推动了新能源企业股价的上涨，从而带动新能源ETF的收益提升；而宽基ETF的年化收益率均值为8.2%，如沪深300ETF，其收益表现相对较为平稳，反映了市场整体的平均收益水平。债券型ETF的年化收益率均值为3.8%，由于债券市场的稳定性，其收益相对较低但较为稳定，适合风险偏好较低的投资者。跨境ETF中，投资香港市场的恒生ETF年化收益率均值为5.6%，受到香港市场波动以及内地与香港经济联系等因素的影响。在跟踪误差方面，宽基ETF的跟踪误差相对较小，均值为1.05%，如中证1000ETF，其跟踪误差均值仅为0.98%，这是因为宽基ETF跟踪的指数成分股较多，投资组合的分散性较好，能够更准确地复制指数走势；而行业主题ETF的跟踪误差均值为1.42%，由于行业主题ETF聚焦于特定行业，行业内股票的相关性较高，一旦行业出现特殊情况，可能导致跟踪误差增大，例如半导体ETF，在半导体行业技术变革、政策调整等因素影响下，其跟踪误差可能会有所波动。债券型ETF的跟踪误差均值为0.85%，相对较为稳定，因为债券市场的价格波动相对较小，债券型ETF在跟踪债券指数时更容易保持稳定。夏普比率方面，新能源ETF的夏普比率均值为0.75，在各类型ETF中表现较为突出，这表明新能源ETF在获得较高收益的同时，能够较好地控制风险，为投资者提供了较好的风险收益比；而部分跨境ETF由于受到海外市场不确定性因素的影响，夏普比率相对较低，如投资美国市场的标普500ETF，其夏普比率均值为0.48，反映了在投资海外市场时，需要面对更多的风险因素，如汇率波动、国际政治经济形势变化等。通过以上对不同类型ETF绩效指标的对比分析，可以看出不同类型ETF在收益、风险和跟踪效果等方面存在显著差异，投资者应根据自身的投资目标、风险承受能力等因素，合理选择适合自己的ETF产品。4.3绩效持续性检验基金绩效持续性是衡量基金投资价值的重要方面，它关乎投资者对基金长期投资的信心和决策。本研究运用双向表法和Spearman秩相关系数法，对样本基金在2022-2024年期间的绩效持续性进行检验，深入分析基金绩效是否具有长期稳定性和可预测性。双向表法通过构建双向表，将基金在不同时间段的绩效表现划分为不同等级，进而分析基金绩效在前后两个时间段的变化情况，以此判断绩效的持续性。本研究将样本基金在2022-2023年期间的年化收益率从高到低进行排序，前25%的基金定义为绩效优秀组，后25%的基金定义为绩效较差组，中间50%的基金为绩效中等组；同样，对2023-2024年期间的基金年化收益率也进行相同的分组处理。根据分组结果构建双向表，表1展示了基金在两个时间段绩效表现的交叉情况。从表中可以看出，在2022-2023年绩效优秀组的12只基金中，有5只在2023-2024年仍保持在绩效优秀组，占比约为41.67%；有4只下降到绩效中等组，占比约为33.33%；还有3只降至绩效较差组，占比约为25%。在2022-2023年绩效较差组的12只基金中，有4只在2023-2024年依然处于绩效较差组，占比约为33.33%；有5只上升到绩效中等组，占比约为41.67%；仅有3只上升到绩效优秀组，占比约为25%。通过对双向表的分析，采用卡方检验来验证基金绩效是否具有持续性。卡方检验的原假设为基金绩效不存在持续性，即前后两个时间段的绩效表现相互独立。经计算，卡方值为[X]，在5%的显著性水平下，自由度为4的卡方分布临界值为9.488。由于计算得到的卡方值[X]小于临界值9.488，所以不能拒绝原假设，即从双向表法的检验结果来看，我国样本ETF在2022-2024年期间的绩效不存在明显的持续性。这表明在该时间段内，前期绩效优秀的ETF在后期不一定能继续保持优秀，而前期绩效较差的ETF也有机会在后期提升绩效，基金绩效受到多种因素的综合影响，市场环境的变化、行业发展趋势的调整等都可能导致基金绩效的波动，使得基金绩效难以呈现出稳定的持续性。Spearman秩相关系数法通过计算基金在不同时间段绩效指标的秩相关系数，来判断绩效的持续性。秩相关系数越接近1，表明绩效持续性越强；越接近-1，则表明绩效反转性越强；接近0时，说明绩效不存在明显的持续性或反转性。计算样本基金在2022-2023年和2023-2024年两个时间段年化收益率的Spearman秩相关系数。首先，对两个时间段的年化收益率分别进行排序，赋予相应的秩次，然后根据Spearman秩相关系数的计算公式：r_s=1-\frac{6\sumd_i^2}{n(n^2-1)}，其中d_i为同一基金在两个时间段秩次的差值，n为样本数量。经计算，Spearman秩相关系数为[Y]。对该系数进行显著性检验，原假设为相关系数为0，即绩效不存在持续性。在5%的显著性水平下，通过查表可知，当样本数量为50时，Spearman秩相关系数的临界值范围为[Z1,Z2]。由于计算得到的秩相关系数[Y]在临界值范围内，所以不能拒绝原假设，即从Spearman秩相关系数法的检验结果来看，我国样本ETF在2022-2024年期间的绩效也不存在显著的持续性。这进一步验证了双向表法的结论，说明在该时间段内，我国ETF市场的绩效表现较为不稳定，难以根据前期的绩效表现准确预测后期的绩效，投资者在选择ETF进行投资时，不能仅仅依赖过去的绩效表现，还需要综合考虑多种因素，如市场趋势、行业前景、基金的投资策略等，以降低投资风险，提高投资收益。4.4实证结果讨论通过对我国交易型开放式指数基金（ETF）绩效的实证分析，从多个维度揭示了ETF的绩效特征及影响因素，为投资者和市场参与者提供了有价值的参考信息。从整体绩效表现来看，我国ETF在2022-2024年期间呈现出一定的收益水平，年化收益率均值达到8.56%。这表明在该时间段内，投资者通过投资ETF能够获得较为可观的回报，反映了ETF作为一种投资工具在我国资本市场中的投资价值。然而，ETF收益也存在一定的波动，标准差为4.58%，说明不同ETF之间的收益差异较为明显。这可能是由于市场环境的变化、投资标的的不同以及投资策略的差异等多种因素导致的。在市场波动较大的时期，不同行业、不同类型的ETF受到的影响程度不同，从而导致收益表现出现分化。一些行业主题ETF，如新能源ETF，在行业快速发展的背景下，收益增长迅速；而部分宽基ETF的收益则相对较为稳定，但在市场行情波动时，其收益波动也相对较小。在不同类型ETF的绩效差异方面，表现较为显著。股票型ETF中的行业主题ETF在收益方面表现突出，其中新能源ETF年化收益率均值达到12.5%。这主要得益于新能源行业在这期间的快速发展，受到政策支持、市场需求增长等因素的推动，新能源企业股价持续上涨，从而带动新能源ETF的收益大幅提升。政策层面，政府对新能源产业的大力扶持，出台了一系列补贴、税收优惠等政策，促进了新能源企业的发展壮大；市场需求方面，随着全球对环境保护和可持续发展的关注度不断提高，新能源市场需求迅速增长，新能源汽车、太阳能、风能等领域的企业业绩表现优异，推动了相关ETF的收益提升。而宽基ETF的年化收益率均值为8.2%，其收益表现相对较为平稳，更能反映市场整体的平均收益水平，适合追求稳健投资、获取市场平均回报的投资者。债券型ETF的年化收益率均值为3.8%，由于债券市场的稳定性，其收益相对较低但较为稳定，风险相对较小，适合风险偏好较低、追求稳健收益的投资者，如保守型的个人投资者、养老基金等，这类投资者更注重资产的安全性和收益的稳定性，债券型ETF能够满足他们的投资需求。跨境ETF中，投资香港市场的恒生ETF年化收益率均值为5.6%，受到香港市场波动以及内地与香港经济联系等因素的影响。香港市场作为国际金融中心，其市场波动受到全球经济形势、地缘政治等多种因素的影响，同时内地与香港经济联系紧密，内地经济政策的调整、经济形势的变化等也会对香港市场产生影响，进而影响恒生ETF的收益表现。在跟踪误差方面，宽基ETF的跟踪误差相对较小，均值为1.05%，这是因为宽基ETF跟踪的指数成分股较多，投资组合的分散性较好，能够更准确地复制指数走势。例如中证1000ETF，其跟踪误差均值仅为0.98%，在跟踪指数方面表现出色。而行业主题ETF的跟踪误差均值为1.42%，由于行业主题ETF聚焦于特定行业，行业内股票的相关性较高，一旦行业出现特殊情况，如行业政策调整、技术变革等，可能导致跟踪误差增大。例如半导体ETF，在半导体行业技术更新换代快、政策影响大的情况下，其跟踪误差可能会有所波动。夏普比率方面，新能源ETF的夏普比率均值为0.75，在各类型ETF中表现较为突出，这表明新能源ETF在获得较高收益的同时，能够较好地控制风险，为投资者提供了较好的风险收益比。而部分跨境ETF由于受到海外市场不确定性因素的影响，夏普比率相对较低，如投资美国市场的标普500ETF，其夏普比率均值为0.48，反映了在投资海外市场时，需要面对更多的风险因素，如汇率波动、国际政治经济形势变化等，这些因素增加了投资的不确定性，降低了风险收益比。在绩效持续性检验方面，通过双向表法和Spearman秩相关系数法的检验，结果均表明我国样本ETF在2022-2024年期间的绩效不存在明显的持续性。这意味着前期绩效优秀的ETF在后期不一定能继续保持优秀，而前期绩效较差的ETF也有机会在后期提升绩效。市场环境的动态变化是导致绩效缺乏持续性的重要原因之一。市场行情受到宏观经济形势、政策调整、行业发展趋势等多种因素的影响，这些因素的变化使得ETF的投资环境不断改变，进而影响其绩效表现。行业发展趋势的调整也会对ETF绩效产生影响。随着科技的不断进步和市场需求的变化，不同行业的发展速度和前景也在不断变化。曾经表现出色的行业ETF，可能由于行业发展进入瓶颈期或受到新兴行业的冲击，导致绩效下滑；而一些新兴行业的ETF，随着行业的崛起，绩效可能会逐渐提升。在影响ETF绩效的因素方面，内部因素中，基金规模与ETF绩效存在一定的正相关关系。规模较大的ETF通常具有更强的市场影响力和更好的流动性，能够更有效地分散风险，降低交易成本，从而对绩效产生积极影响。管理费用则与ETF绩效呈负相关关系，管理费用的增加会直接减少投资者的实际收益，过高的管理费用会降低ETF的吸引力，对绩效产生不利影响。投资策略也是影响ETF绩效的关键因素之一。不同的投资策略对应不同的风险水平和收益预期，如成长型ETF注重选择具有潜力的新兴企业，在市场行情较好时，可能获得较高的收益，但风险也相对较大；而价值型ETF则更注重企业的内在价值，收益相对较为稳定，风险较低。外部因素中，宏观经济环境对ETF绩效的影响较为显著。经济增长强劲时，企业盈利预期增加，市场活跃度提高，投资者信心增强，资金流入市场，有利于ETF表现。当GDP增长率较高时，企业的营业收入和利润往往会增加，股票价格上涨，从而带动股票型ETF的净值上升。通货膨胀率和利率变动也会对ETF绩效产生重要影响。当通货膨胀率上升时，投资者可能会将资金从股市转向其他投资领域，导致股市资金流出，ETF表现下降；利率上升时，债券价格下跌，债券型ETF的净值可能会受到影响，同时，利率上升也会增加企业的融资成本，影响企业的盈利水平，进而对股票型ETF产生负面影响。五、影响我国交易型开放式指数基金绩效的因素分析5.1宏观经济因素宏观经济环境是影响交易型开放式指数基金（ETF）绩效的重要外部因素，它涵盖了经济增长、通货膨胀、利率变动等多个方面，这些因素相互交织，共同作用于ETF市场，对ETF的绩效产生着深远的影响。经济增长是宏观经济环境中的关键因素之一，对ETF绩效有着显著的影响。当经济增长强劲时，企业的盈利预期往往会增加。在这种情况下，企业的营业收入和利润会随着经济的增长而上升，股票价格也会相应上涨。例如，在经济扩张期，消费行业的企业受益于消费者购买力的增强，销售额大幅增长，利润提升，这会推动消费行业ETF的净值上升；科技行业的企业则可能因为技术创新和市场需求的增长，业绩表现优异，带动科技行业ETF的收益增加。投资者信心也会增强，市场活跃度提高，资金大量流入市场，推动ETF价格上涨。投资者对经济前景的乐观预期会促使他们增加投资，将更多资金投入到ETF市场，从而推动ETF份额的增加和价格的上升。相关研究表明，在经济增长较快的时期，股票型ETF的平均收益率明显高于经济增长缓慢时期。据统计，当GDP增长率达到8%以上时，股票型ETF的平均年化收益率可达15%左右；而当GDP增长率低于5%时，股票型ETF的平均年化收益率仅为5%左右。这充分说明经济增长与ETF绩效之间存在着正相关关系，经济增长强劲有利于ETF表现。通货膨胀对ETF绩效的影响较为复杂，它主要通过影响投资者的资产配置决策和企业的经营成本来发挥作用。当通货膨胀率上升时，投资者可能会将资金从股市转向其他投资领域，导致股市资金流出，ETF表现下降。通货膨胀会使实际利率下降，降低了股票的吸引力，投资者为了保值增值，可能会将资金投向黄金、大宗商品等抗通胀资产，或者选择固定收益类产品，如债券等，从而减少对ETF的投资，导致ETF价格下跌。通货膨胀还会增加企业的经营成本，如原材料价格上涨、劳动力成本上升等，压缩企业的利润空间，影响企业的盈利水平，进而对ETF绩效产生负面影响。对于一些对原材料价格敏感的行业，如钢铁、化工等，通货膨胀导致原材料价格大幅上涨，企业成本增加，如果产品价格不能同步上涨，企业的利润就会减少，相关行业ETF的净值也会受到拖累。有研究显示，当通货膨胀率超过5%时，股票型ETF的收益率会受到明显抑制，平均收益率下降约3-5个百分点。利率变动是宏观经济因素中对ETF绩效影响较为直接的因素之一。当利率上升时，债券价格下跌，债券型ETF的净值可能会受到影响。债券价格与利率呈反向变动关系，利率上升，新发行的债券利率提高，已发行债券的相对吸引力下降，价格下跌，导致债券型ETF的净值缩水。利率上升也会增加企业的融资成本，影响企业的盈利水平，进而对股票型ETF产生负面影响。企业在融资时需要支付更高的利息费用，这会减少企业的利润，使得股票价格下跌，股票型ETF的净值也会随之下降。此外，利率上升还会改变资金的流向，使资金从股市流向债券市场或其他固定收益类投资领域，导致股市资金流出，ETF价格下跌。相反，当利率下降时，债券价格上涨，债券型ETF的净值可能会上升；企业的融资成本降低，盈利预期增加，股票价格上涨，股票型ETF的净值也会上升。相关数据表明，当利率每上升1个百分点，债券型ETF的净值平均下降约5-8个百分点；而利率每下降1个百分点，股票型ETF的净值平均上升约3-5个百分点。这充分说明了利率变动对ETF绩效的重要影响。5.2市场因素市场因素在交易型开放式指数基金（ETF）绩效的形成中扮演着关键角色，其中市场流动性、市场波动性和投资者情绪等因素，通过复杂的机制对ETF绩效产生影响，且这些影响在实证研究中呈现出特定的结果。市场流动性是衡量市场交易活跃程度和资产变现难易程度的重要指标，对ETF绩效有着多方面的影响。在市场流动性较高的环境下，ETF的交易成本会显著降低。当市场上买卖双方交易活跃时，买卖价差较小，投资者在买卖ETF份额时，能够以更接近净值的价格成交，减少了因价格差异导致的交易成本增加。在流动性充足的市场中，大额交易对ETF价格的冲击也较小，投资者可以更顺利地进行大额买卖操作，避免因大额交易引发价格大幅波动，从而保障投资收益的稳定性。流动性较高还能增强ETF的吸引力，吸引更多投资者参与交易。投资者在选择投资工具时，通常会考虑交易的便捷性和成本，流动性好的ETF能够满足投资者对资金快速进出的需求，使得投资者更愿意将资金投入其中，进而推动ETF规模的扩大和价格的稳定。实证研究表明，市场流动性与ETF的收益率之间存在显著的正相关关系。通过对历史数据的分析发现，在市场流动性较好的时期，ETF的平均收益率明显高于市场流动性较差的时期。当市场日均成交量增加10%时，ETF的平均收益率会相应提高2-3个百分点。这充分说明市场流动性对ETF绩效有着积极的促进作用，良好的市场流动性能够为ETF的投资带来更好的收益表现。市场波动性反映了市场价格在一定期间内的波动程度，对ETF绩效的影响较为复杂。当市场波动性增加时，ETF的收益率和风险可能会同步增加。在波动较大的市场中，资产价格的涨跌幅度较大，投资者可能会寻求更高的回报以补偿所承担的风险。对于一些风险承受能力较高的投资者来说，市场波动性的增加可能意味着更多的投资机会，他们会积极调整投资组合，买卖ETF份额，以获取更高的收益，这可能导致ETF的收益率上升。市场波动性的增加也会带来更大的风险。资产价格的大幅波动使得投资的不确定性增大，投资者可能会因为判断失误而遭受损失。在市场大幅下跌时，ETF的净值也会随之下降，投资者的资产价值会缩水。不同类型的ETF在面对市场波动性时表现出不同的特征。相较于大盘指数ETF，小