我国开放式与封闭式基金绩效比较：基于多维度实证分析

我国开放式与封闭式基金绩效比较：基于多维度实证分析一、引言1.1研究背景与意义随着我国金融市场的不断发展与完善，基金作为一种重要的投资工具，在居民资产配置中占据着日益重要的地位。自1998年首批封闭式基金设立以来，我国基金市场经历了从无到有、从小到大的飞速发展历程。2001年，第一只开放式基金华安创新的推出，进一步丰富了基金市场的产品类型，开启了开放式基金与封闭式基金共同发展的新局面。截至2024年9月末，公募基金资产净值合计26.59万亿元，数量达10263只，基金管理公司增加至140家，其中外商投资基金管理公司45家，内资基金管理公司95家；此外，还有12家证券公司或其资产管理子公司、2家保险资产管理公司取得公募基金管理资格。开放式基金和封闭式基金作为基金市场中最常见的两种类型，在投资运作、交易方式和风险收益特征等方面存在显著差异。开放式基金份额可随时赎回或申购，投资者能够自由选择买入或卖出基金份额，投资策略相对灵活，可依据市场变化及时调整，基金规模也会根据投资者需求进行变动。而封闭式基金份额不可随时赎回或申购，只能在二级市场上买卖，基金规模固定，投资策略相对稳定，不易受市场波动影响。这些差异使得两类基金在不同市场环境下可能表现出不同的绩效水平。对开放式基金和封闭式基金绩效进行比较研究，具有重要的理论与实践意义。从理论层面来看，有助于完善和丰富基金市场的理论体系。尽管国内外学者已对基金绩效展开了诸多研究，但由于市场环境、经济制度以及投资者结构等因素的不同，研究结论存在一定差异。深入探究我国开放式与封闭式基金的绩效表现及其影响因素，能够为后续的学术研究提供更为全面和深入的参考与借鉴，推动基金绩效评价理论在我国金融市场背景下的进一步发展。从实践角度而言，一方面，为投资者提供了实用的投资指南。在投资过程中，投资者需要依据自身的风险偏好、投资目标和资金状况等因素，选择合适的基金产品。通过对两类基金绩效的比较分析，投资者可以更深入地了解它们在不同市场条件下的收益与风险特征，从而做出更加科学合理的投资决策，提高投资收益并降低风险。例如，对于风险承受能力较低、追求稳健收益的投资者来说，若实证研究表明在市场下跌期开放式基金具有更好的风险控制能力，那么他们在资产配置时可能会倾向于选择开放式基金；而对于风险承受能力较高、追求高收益的投资者，若封闭式基金在牛市阶段表现出更高的收益率，他们则可能在牛市时适当配置封闭式基金。另一方面，也为基金管理公司提供了有益的参考。基金管理公司可以根据研究结果，分析自身产品在绩效方面的优势与不足，进而不断改进和优化投资策略，提升投资管理水平，设计出更符合市场需求和投资者偏好的基金产品，增强市场竞争力。同时，对于监管部门来说，了解两类基金的绩效差异及影响因素，有助于制定更加科学合理的监管政策，促进基金市场的健康、稳定发展。1.2研究目标与方法本研究旨在通过全面、系统的实证分析，深入比较我国开放式基金与封闭式基金的绩效表现，揭示两者在不同市场环境下的收益与风险特征差异，剖析影响基金绩效的关键因素，为投资者的投资决策提供科学依据，同时为基金管理公司优化投资策略、监管部门完善监管政策提供有价值的参考。在研究方法上，主要采用以下几种方法：指标计算法：运用多种绩效评价指标，对开放式基金和封闭式基金的绩效进行量化评估。绝对收益指标，如平均收益率，用于衡量基金在一定时期内实现的净收益，直观反映基金的盈利能力。风险调整后收益指标，如夏普比率、特雷诺比率和詹森指数等，综合考虑了基金收益与风险的关系，能更准确地评估基金在承担单位风险下所获得的超额收益情况。其中，夏普比率通过计算基金的超额收益与标准差的比值，衡量基金承担单位总风险所获得的超额回报；特雷诺比率则是基于系统性风险，计算基金的超额收益与贝塔系数的比值，反映基金承担单位系统性风险所获得的超额收益；詹森指数是基于资本资产定价模型（CAPM），衡量基金实际收益与预期收益的差值，体现基金经理的选股能力对收益的贡献。此外，还将计算跟踪误差等指标，以评估基金对业绩比较基准的偏离程度。模型构建法：构建合适的计量经济模型，对基金绩效及其影响因素进行深入分析。构建基于时间序列的绩效评估模型，采用夏普比率、詹森指数等指标对基金的绩效进行评估，同时考虑风险因素，以更准确地衡量基金在不同时期的绩效表现。构建横截面的多因素分析模型，引入市场指数、基金规模、基金经理经验、投资风格等变量，分析这些因素对基金绩效的影响程度和方向。例如，通过多元线性回归模型，探究市场指数的波动、基金规模的大小、基金经理从业年限以及基金投资组合中股票、债券等资产的配置比例等因素如何共同作用于基金绩效。对比分析法：将开放式基金和封闭式基金作为两个独立的样本组，对它们在相同时间段内的各项绩效指标进行对比分析，包括平均收益率、风险调整后收益、选股择时能力等方面，以直观地呈现两类基金在绩效表现上的差异。同时，还将对不同市场行情下（如牛市、熊市、震荡市）两类基金的绩效表现进行对比，分析市场环境对基金绩效的影响，以及两类基金在不同市场环境下的适应性和优势。1.3研究创新点与难点在研究创新点方面，本研究在多个维度上与以往研究形成差异。在研究视角上，不仅关注基金绩效的整体表现，还深入探讨不同市场环境下开放式基金与封闭式基金的绩效差异。例如，在牛市中，分析两类基金的收益增长特点和投资策略的有效性；在熊市时，着重研究它们的风险控制能力和资产配置调整。通过这种方式，为投资者在不同市场行情下的基金选择提供更具针对性的建议，弥补了以往研究在市场环境细分方面的不足。在研究方法上，本研究将综合运用多种前沿的计量经济模型和分析方法，构建多因素动态面板模型，引入时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型，以更精准地捕捉基金绩效与各影响因素之间的动态关系。这种多模型融合的方法能够更全面、深入地剖析基金绩效的影响机制，相较于传统单一模型的研究方法，能够提供更丰富、可靠的研究结论。在研究内容上，本研究将重点关注基金的投资风格和资产配置对绩效的影响。通过对基金持仓数据的深度挖掘，分析不同投资风格（如价值型、成长型、平衡型）基金在资产配置上的差异，以及这些差异如何作用于基金绩效，为基金管理公司优化投资策略提供更具体的参考依据。在研究过程中，也面临一些难点。数据获取与处理是一大难点，基金数据具有数据量大、时间跨度长、数据来源多样且格式不统一等特点，增加了数据获取和整理的难度。部分数据可能存在缺失值、异常值等问题，需要运用合理的数据填补和清洗方法进行处理，以确保数据的准确性和完整性。此外，数据的更新速度较快，如何及时获取最新数据并保证数据的一致性也是需要解决的问题。基金绩效影响因素的复杂性也给研究带来挑战。基金绩效受到市场环境、宏观经济因素、基金经理能力、投资风格、投资者行为等多种因素的综合影响，各因素之间相互关联、相互作用，难以准确分离和量化各因素对基金绩效的单独影响。在构建多因素模型时，如何选择合适的变量和模型形式，以避免模型设定误差和多重共线性等问题，也是研究中需要克服的困难。模型选择与应用也是难点之一。不同的绩效评价模型和计量经济模型都有其特定的假设条件和适用范围，选择合适的模型至关重要。在应用过程中，还需要对模型进行严格的检验和诊断，确保模型的可靠性和有效性。此外，模型的结果解释也需要具备深厚的专业知识和丰富的实践经验，以避免对结果的误读。二、开放式与封闭式基金概述2.1开放式基金特征开放式基金是一种基金份额不固定，投资者可根据自身需求随时向基金公司申购或赎回的基金类型。其运作机制相对灵活，能及时适应市场变化与投资者需求。开放式基金具有以下几个显著特征：份额的可随时申购与赎回：投资者能够依据自身的资金状况、投资目标以及对市场的判断，自由决定申购或赎回基金份额。这一特性赋予了投资者高度的灵活性，使其能够根据市场动态及时调整投资组合，满足自身不同的投资需求。例如，当投资者预期市场行情向好时，可以增加申购份额，以获取更多的收益；而当市场出现不利变化时，投资者可以及时赎回份额，以避免损失。投资策略的灵活性：由于开放式基金需要随时应对投资者的赎回需求，基金管理人必须保持资产的较高流动性，这就要求基金管理人具备较强的市场判断能力和资产配置能力，以便在不同的市场环境下灵活调整投资组合，从而有效控制风险并提高收益。比如，在市场下跌时，基金管理人可以减少股票的持仓比例，增加债券或现金等流动性资产的配置，以降低投资组合的风险；而在市场上涨时，基金管理人可以增加股票的持仓比例，以获取更高的收益。规模的不确定性：开放式基金的规模会随着投资者的申购和赎回行为而发生变化。当投资者大量申购时，基金规模会相应扩大；反之，当投资者大量赎回时，基金规模则会缩小。这种规模的不确定性对基金的投资运作产生了一定的影响，基金管理人需要根据基金规模的变化及时调整投资策略，以确保基金的投资目标得以实现。交易价格的确定：开放式基金的申购和赎回价格以基金单位资产净值（NAV）为基础计算。一般来说，申购价是基金单位资产净值加上一定的申购费用；赎回价是基金单位资产净值减去一定的赎回费用。这种价格确定方式使得投资者能够清晰地了解自己的投资成本和收益情况，也使得基金的交易更加公平、透明。较高的信息披露要求：为了保障投资者的知情权，开放式基金需要更频繁、更详细地披露相关信息，包括基金投资组合、净值变化、费用等。例如，开放式基金需要每日公布基金净值，定期披露基金的投资组合、业绩表现、费用支出等信息，以便投资者能够及时了解基金的运作情况，做出合理的投资决策。2.2封闭式基金特征封闭式基金是指基金份额在发行前已确定，在发行完毕后的规定期限内基金份额固定不变的证券投资基金。封闭式基金在基金存续期间内，投资者不能向发行机构赎回基金份额，若想变现，需通过证券交易场所上市交易。封闭式基金具有以下特征：份额固定：封闭式基金在设立时就明确规定了基金的发行总额和存续期限，在存续期内，基金份额总数保持固定不变。例如，某封闭式基金的发行规模为10亿份，存续期为10年，在这10年中，基金份额始终维持在10亿份，不会因投资者的申购或赎回而发生变化。这种固定的份额结构使得基金经理在投资运作时无需频繁应对资金的进出，能够更稳定地进行投资规划和资产配置。交易方式独特：封闭式基金在证券交易所上市交易，投资者如同买卖股票一般，通过二级市场进行基金份额的买卖。其交易价格由市场供求关系决定，因此可能会出现溢价或折价的情况。当市场对该基金的需求旺盛，而供给相对不足时，基金价格可能高于其净值，产生溢价；反之，当市场对基金需求较低，供给过剩时，基金价格可能低于净值，出现折价。以某封闭式基金为例，在某一时期，其净值为1.2元，但由于市场对该基金的预期较好，投资者纷纷买入，导致其市场交易价格上涨至1.3元，出现了溢价现象；而在另一段时间，由于市场行情不佳，投资者对该基金的信心下降，大量抛售基金份额，使得其交易价格下跌至1.1元，出现了折价情况。投资策略稳定：由于封闭式基金的份额固定，在存续期内无需应对投资者的赎回压力，基金管理人可以将募集到的资金全部用于投资，制定长期的投资策略，进行更有效的资产配置和投资组合管理。例如，基金管理人可以投资于一些流动性较差但潜在收益较高的资产，如长期债券、非上市公司股权等，以获取更高的投资回报。同时，也可以避免因短期市场波动导致的频繁交易，降低交易成本。存续期限明确：封闭式基金通常具有明确的存续期限，一般为5-15年不等。在存续期届满后，基金将进行清算或根据相关规定和基金合同的约定进行转型，如转为开放式基金。例如，某封闭式基金的存续期为10年，10年后，基金管理人将对基金资产进行清算，按照基金份额持有人的持有比例分配剩余资产；或者经基金份额持有人大会通过，将该封闭式基金转为开放式基金，投资者可以按照开放式基金的规则进行申购和赎回。信息披露要求：封闭式基金需要定期披露相关信息，包括定期报告（如年度报告、中期报告），在这些报告中会详细阐述基金的投资组合、净值表现、财务状况等信息。与开放式基金相比，封闭式基金的信息披露频率相对较低，通常不需要每日公布净值，这也在一定程度上减少了投资者对基金短期波动的过度关注。2.3两者差异分析开放式基金和封闭式基金在多个方面存在显著差异，这些差异不仅影响着基金的投资运作，也决定了它们在不同市场环境下的绩效表现。份额流动性：开放式基金的份额流动性极高，投资者可随时向基金公司提出申购或赎回申请，且通常在几个工作日内便能完成资金到账。这种高度的流动性使得投资者能够根据自身资金需求和市场变化迅速调整投资组合。例如，在市场行情突然下跌时，投资者可以及时赎回开放式基金份额，避免进一步损失；而当市场出现投资机会时，投资者也能迅速申购份额，把握投资机遇。相比之下，封闭式基金在封闭期内份额无法赎回，投资者只能在二级市场进行交易。虽然二级市场提供了一定的流动性，但交易活跃度和流动性通常低于开放式基金的申购赎回操作。而且，封闭式基金的交易价格还受到市场供求关系的影响，可能出现较大波动，进一步影响投资者的资金变现效率。比如，某封闭式基金在市场行情不佳时，可能会出现折价交易，投资者即使想要卖出基金份额，也可能面临以低于净值的价格成交的情况，从而导致实际收益受损。投资策略灵活性：开放式基金由于需要应对投资者随时可能的赎回要求，基金管理人必须保持资产的较高流动性，这使得投资策略相对灵活。基金管理人会密切关注市场动态，根据市场走势及时调整投资组合，以降低风险并提高收益。在市场预期下跌时，基金管理人可能会降低股票持仓比例，增加债券或现金等流动性资产的配置；而在市场预期上涨时，则会增加股票持仓比例。封闭式基金的份额固定，在存续期内无需应对赎回压力，基金管理人可以制定更为稳定和长期的投资策略。基金管理人可以将募集资金集中投资于一些长期收益较高但流动性较差的资产，如长期债券、非上市公司股权等，通过长期持有获取资产增值收益。这种长期投资策略有助于基金在市场波动中保持相对稳定的收益，但也可能因为缺乏灵活性而错过一些短期市场机会。规模可变性：开放式基金的规模随投资者的申购和赎回行为而变化，具有较大的不确定性。当市场行情向好时，投资者可能大量申购基金份额，导致基金规模迅速扩大；而当市场行情不佳时，投资者可能纷纷赎回基金份额，使基金规模大幅缩小。这种规模的不稳定性对基金的投资运作带来了一定挑战，基金管理人需要不断调整投资组合以适应规模的变化。封闭式基金在设立时就确定了基金规模，在存续期内规模固定不变。稳定的基金规模使得基金管理人在投资运作时无需频繁考虑资金进出对投资组合的影响，可以更专注于长期投资策略的制定和执行，有利于提高投资效率和收益稳定性。交易价格形成机制：开放式基金的申购和赎回价格以基金单位资产净值为基础，通常是基金单位资产净值加上一定的申购费用或减去一定的赎回费用。这种价格形成机制相对简单、透明，投资者能够清晰地了解自己的投资成本和收益情况。封闭式基金在二级市场上市交易，其交易价格由市场供求关系决定，与基金单位资产净值可能存在差异，即出现溢价或折价现象。当市场对封闭式基金的需求旺盛时，交易价格可能高于基金单位资产净值，产生溢价；而当市场对基金需求不足时，交易价格可能低于基金单位资产净值，出现折价。溢价或折价现象增加了封闭式基金投资的复杂性和不确定性，投资者在投资封闭式基金时不仅要关注基金的业绩表现，还要考虑市场供求关系对交易价格的影响。信息披露频率：开放式基金为了保障投资者的知情权，需要更频繁、更详细地披露相关信息，一般每日公布基金净值，定期披露基金投资组合、业绩表现、费用支出等信息。高频率的信息披露使得投资者能够及时了解基金的运作情况，做出合理的投资决策。封闭式基金的信息披露频率相对较低，通常不需要每日公布净值，一般定期（如季度、半年）披露基金相关信息。较低的信息披露频率虽然减少了投资者对基金短期波动的过度关注，但也可能导致投资者对基金运作情况的了解不够及时和全面，增加投资风险。三、基金绩效评价指标与模型3.1绝对收益指标绝对收益是指基金在一定时期内所实现的实际收益，是基金投资成果的直接体现，反映了基金资产的增值情况，是衡量基金盈利能力的重要指标之一。在基金投资中，绝对收益能够直观地展示基金在一段时间内为投资者带来的实际回报，帮助投资者了解基金的真实收益水平。绝对收益在衡量基金盈利能力时具有重要作用。它为投资者提供了直观的收益衡量标准，投资者可以通过比较不同基金的绝对收益，快速了解各基金在一定时期内的实际收益情况，从而对基金的投资效果有一个初步的判断。例如，在评估某一时间段内基金A和基金B的表现时，若基金A的绝对收益为15%，基金B的绝对收益为10%，投资者可以直观地看出基金A在该时间段内的盈利能力更强。绝对收益还能反映基金在不同市场环境下的收益表现。无论是牛市还是熊市，绝对收益都能真实地体现基金的收益情况，帮助投资者了解基金在各种市场条件下的适应能力。在牛市中，绝对收益较高的基金可能充分抓住了市场上涨的机会，实现了资产的大幅增值；而在熊市中，绝对收益为正的基金则可能具备较强的风险控制能力，有效地抵御了市场下跌的风险。绝对收益也存在一定的局限性。它没有考虑到投资过程中所承担的风险，单纯的绝对收益指标无法反映基金在获取收益时所面临的风险大小。两只基金在某一时期内的绝对收益相同，但一只基金的收益波动较小，风险较低，另一只基金的收益波动较大，风险较高，仅通过绝对收益指标无法区分这两只基金的优劣。绝对收益也没有考虑到市场整体的表现，不能反映基金相对于市场基准的表现情况。在市场整体上涨的情况下，基金的绝对收益可能较高，但这并不一定意味着基金的投资管理能力出色，有可能只是跟随市场上涨而获得收益；反之，在市场下跌时，基金的绝对收益较低，但可能已经跑赢了市场基准，其投资管理能力仍值得肯定。绝对收益受投资期限的影响较大，不同投资期限下的绝对收益不具有直接可比性。一般来说，投资期限越长，基金的绝对收益可能越高，但这并不代表基金的投资效率更高。在实际应用中，常见的绝对收益指标包括平均收益率、累计收益率等。平均收益率是指基金在一定时期内收益率的平均值，它能够反映基金在该时期内的平均盈利水平。累计收益率则是基金从成立以来或某一特定起始点到当前的总收益率，体现了基金的总体收益情况。这些指标在衡量基金绩效时具有直观、易懂的优点，但也需要结合其他指标进行综合分析，以更全面、准确地评估基金的绩效。3.2风险调整后收益指标3.2.1夏普比率夏普比率（SharpeRatio）是由诺贝尔经济学奖得主威廉・夏普（WilliamSharpe）于1966年最早提出的，是一种被广泛应用的风险调整后收益指标，用于衡量基金单位风险所获得的超额收益。夏普比率的计算公式为：SharpeRatio=\frac{R_p-R_f}{\sigma_p}，其中，R_p表示基金的平均收益率，R_f表示无风险收益率，通常可以采用国债收益率等近似替代，\sigma_p表示基金收益率的标准差，用于衡量基金收益的波动程度。夏普比率的核心意义在于，它综合考虑了基金的收益与风险两个关键因素。通过计算夏普比率，能够清晰地了解基金在承担单位风险的情况下，所能获得的超出无风险收益的额外收益。例如，若某基金的夏普比率为1.5，意味着该基金每承担1单位的风险，能够获得1.5单位的超额收益。在实际投资中，夏普比率越高，表明基金在同等风险水平下，能够为投资者带来更高的回报，即基金的投资性价比越高。假设市场上存在两只基金A和B，基金A的年化收益率为15%，年化波动率（标准差）为10%，无风险利率为3%；基金B的年化收益率为12%，年化波动率为8%，无风险利率同样为3%。通过计算可得，基金A的夏普比率为(15\%-3\%)\div10\%=1.2，基金B的夏普比率为(12\%-3\%)\div8\%=1.125。由此可见，基金A在承担单位风险时所获得的超额收益更高，从风险调整后的收益角度来看，基金A的表现优于基金B。夏普比率在基金绩效评价中具有重要作用。它为投资者提供了一种直观、有效的工具，帮助投资者在众多基金产品中进行筛选和比较。投资者可以通过比较不同基金的夏普比率，选择在相同风险水平下收益更高，或者在相同收益水平下风险更低的基金，从而优化投资组合，提高投资收益。夏普比率也为基金管理者提供了业绩评估的重要参考，促使基金管理者在追求收益的同时，更加注重风险控制，以提升基金的整体绩效。夏普比率也存在一定的局限性。夏普比率基于历史数据计算，其结果只能反映基金过去的表现，无法准确预测未来的收益和风险。市场环境复杂多变，基金未来的收益和风险特征可能与历史数据存在较大差异，因此投资者不能仅仅依赖夏普比率来做出投资决策。夏普比率假设基金收益率服从正态分布，但在实际市场中，基金收益率往往呈现出非正态分布的特征，如存在尖峰厚尾现象，这可能导致夏普比率对风险的度量不够准确。夏普比率对下行风险的衡量不够充分，它没有区分收益的正负波动，对于投资者来说，更关注的往往是基金在市场下跌时的风险表现，而夏普比率无法很好地反映这一点。在使用夏普比率时，需要结合其他指标和方法进行综合分析，以更全面、准确地评估基金的绩效。3.2.2卡玛比率卡玛比率（CalmarRatio）是另一种重要的风险调整后收益指标，用于衡量基金在承担单位下行风险时所获得的收益。它的概念是由投资领域专业人士提出，是对传统收益风险评估指标的一种补充和完善，尤其在评估基金下行风险控制能力方面具有重要意义。卡玛比率的计算公式为：CalmarRatio=\frac{R_{annualized}}{MaxDrawdown}，其中，R_{annualized}表示基金的年化收益率，反映基金的盈利能力；MaxDrawdown表示基金的最大回撤，是指在特定时间段内，基金净值从最高点到最低点的最大跌幅，用于衡量基金的下行风险。卡玛比率的重要意义在于，它更贴合投资者对风险的实际感受和关注重点。在投资过程中，投资者往往对损失更为敏感，最大回撤能够直观地反映出基金在极端市场情况下可能遭受的最大损失。卡玛比率通过将年化收益率与最大回撤相除，清晰地展示了基金在承担单位下行风险时所获得的收益水平。例如，某基金的年化收益率为10%，最大回撤为20%，则其卡玛比率为10\%\div20\%=0.5，这意味着该基金每承担1单位的最大回撤损失，能够获得0.5单位的年化收益。卡玛比率越高，说明基金在控制下行风险的同时，能够实现更高的收益，基金的投资价值也就越高。假设市场上有两只基金C和D，基金C的年化收益率为12%，最大回撤为15%，基金D的年化收益率为10%，最大回撤为10%。计算可得，基金C的卡玛比率为12\%\div15\%=0.8，基金D的卡玛比率为10\%\div10\%=1。虽然基金C的年化收益率高于基金D，但从卡玛比率来看，基金D在控制下行风险方面表现更优，每承担单位最大回撤损失能够获得更高的收益。在评估基金下行风险控制能力时，卡玛比率具有独特的优势。与其他风险调整后收益指标相比，卡玛比率直接以最大回撤作为风险衡量指标，更能反映投资者在实际投资中可能面临的最大损失风险。对于风险偏好较低、追求稳健收益的投资者来说，卡玛比率是一个重要的参考指标，能够帮助他们筛选出在下行风险控制方面表现出色的基金。在市场波动较大或熊市行情中，卡玛比率的作用更加凸显，它可以帮助投资者更好地评估基金的抗风险能力，选择更适合自己的投资产品。卡玛比率也并非完美无缺，它同样基于历史数据计算，无法完全预测未来的风险和收益情况。而且，最大回撤的计算受到时间区间的影响，不同的时间区间可能导致最大回撤数值的差异，从而影响卡玛比率的准确性。在使用卡玛比率时，需要结合其他指标和因素进行综合分析，以全面评估基金的绩效。3.3择时选股模型3.3.1T-M模型T-M模型（Treynor-MazuyModel）由特雷诺（Treynor）和玛泽（Mauzy）于1966年提出，是一种用于评估基金经理择时和选股能力的经典模型。该模型在资本资产定价模型（CAPM）的基础上进行了拓展，通过引入一个二次项来衡量基金经理的市场时机把握能力。T-M模型的原理基于以下假设：基金经理具备一定的市场预测能力，能够根据对市场走势的判断，调整投资组合中风险资产和无风险资产的比例。当基金经理预测市场将上涨时，会增加风险资产的投资比例，提高投资组合的贝塔系数；反之，当预测市场将下跌时，会降低风险资产的投资比例，降低贝塔系数。T-M模型的表达式为：R_{p,t}-R_{f,t}=\alpha_p+\beta_{1p}(R_{m,t}-R_{f,t})+\beta_{2p}(R_{m,t}-R_{f,t})^2+\epsilon_{p,t}，其中，R_{p,t}表示基金在t时期的收益率；R_{f,t}表示t时期的无风险收益率；R_{m,t}表示市场组合在t时期的收益率；\alpha_p表示基金经理的选股能力，反映了基金在承担系统风险的情况下，通过选择个股所获得的超额收益。若\alpha_p大于0，说明基金经理具有选股能力，能够通过精选个股获得超越市场平均水平的收益；\beta_{1p}表示基金投资组合对市场风险的敏感程度，即系统风险系数，衡量了市场组合收益率变动对基金收益率变动的影响程度；\beta_{2p}为择时能力指标，用于衡量基金经理把握市场时机的能力。若\beta_{2p}大于0，表明基金经理能够准确预测市场走势，在市场上涨时增加风险资产投资比例，在市场下跌时减少风险资产投资比例，从而获得超额收益；\epsilon_{p,t}为随机误差项，表示其他未被模型考虑的因素对基金收益率的影响。在实际应用中，通过对基金收益率数据进行回归分析，可估计出模型中的参数\alpha_p和\beta_{2p}，从而判断基金经理的择时和选股能力。例如，若某基金的\alpha_p显著大于0，且\beta_{2p}也显著大于0，则说明该基金经理不仅具备较强的选股能力，能够选出表现优异的个股，还具备出色的市场时机把握能力，能够在市场涨跌的不同阶段合理调整投资组合，为投资者带来超额收益。反之，若\alpha_p不显著或小于0，\beta_{2p}不显著或小于0，则说明基金经理在选股和择时方面的能力较弱，无法为投资者创造超越市场平均水平的收益。3.3.2H-M模型H-M模型（Henriksson-MertonModel）由亨里克森（Henriksson）和默顿（Merton）于1981年提出，是另一种用于评估基金经理市场时机把握能力的重要模型。该模型在T-M模型的基础上进行了改进，通过引入一个虚拟变量来更准确地衡量基金经理在市场上涨和下跌时的不同投资策略。H-M模型的特点在于其能够更细致地刻画基金经理在不同市场环境下的投资行为。与T-M模型不同，H-M模型假设基金经理在市场上涨和下跌时对投资组合的调整方式存在差异。当市场上涨时，基金经理可能会采取积极的投资策略，增加风险资产的投资比例，以获取更高的收益；而当市场下跌时，基金经理可能会采取防御性的投资策略，降低风险资产的投资比例，以减少损失。H-M模型的表达式为：R_{p,t}-R_{f,t}=\alpha_p+\beta_{1p}(R_{m,t}-R_{f,t})+\beta_{2p}(R_{m,t}-R_{f,t})D_t+\epsilon_{p,t}，其中，D_t为虚拟变量，当R_{m,t}\gtR_{f,t}时，D_t=1；当R_{m,t}\leqR_{f,t}时，D_t=0。其他变量的含义与T-M模型相同。在H-M模型中，\alpha_p同样表示基金经理的选股能力，反映了基金在承担系统风险的情况下，通过选择个股所获得的超额收益。\beta_{1p}表示市场处于下跌状态时（D_t=0），基金投资组合对市场风险的敏感程度，即系统风险系数。\beta_{2p}为衡量基金经理市场时机把握能力的关键指标。当\beta_{2p}\gt0时，表明基金经理在市场上涨时（D_t=1）能够有效地增加投资组合的风险暴露，从而获得更高的收益，体现了其具有较强的市场时机把握能力；当\beta_{2p}\leq0时，则说明基金经理在市场上涨时未能及时调整投资组合，或者在市场下跌时未能有效降低风险，市场时机把握能力较弱。在评估基金经理市场时机把握能力时，H-M模型具有重要的应用价值。通过对基金收益率数据进行回归分析，估计出模型中的参数\beta_{2p}，可以判断基金经理在市场时机把握方面的表现。例如，若某基金的\beta_{2p}显著大于0，说明该基金经理能够较好地把握市场上涨的时机，在市场行情向好时积极调整投资组合，为投资者带来了额外的收益；若\beta_{2p}不显著或小于0，则表明该基金经理在市场时机把握上存在不足，未能根据市场走势有效地调整投资策略。3.4绩效归属分析模型Fama绩效归属模型由尤金・法玛（EugeneF.Fama）提出，该模型在基金绩效评价领域具有重要地位，主要用于深入分析基金超额收益的来源，将基金的超额收益细致地分解为多个组成部分，以便更全面、深入地理解基金绩效的构成和驱动因素。Fama绩效归属模型的核心原理基于资本资产定价模型（CAPM），通过构建严谨的数学框架，将基金的超额收益（即基金实际收益率与无风险收益率的差值）分解为多个关键部分。具体而言，基金的超额收益主要来源于以下几个方面：选股能力：基金经理通过深入的基本面分析、行业研究和个股筛选，能够挑选出价格被低估或具有较高增长潜力的股票，从而获得超越市场平均水平的收益。在股票市场中，基金经理凭借其专业的知识和丰富的经验，对不同公司的财务状况、市场竞争力、发展前景等进行全面评估，选择那些被市场忽视或低估的股票纳入投资组合。当这些股票的价值被市场逐渐认可并反映在股价上涨中时，基金就能获得超额收益。市场择时能力：基金经理能够准确预测市场的走势，在市场上涨前增加投资组合的风险暴露，提高股票等风险资产的配置比例；在市场下跌前降低风险暴露，减少风险资产的持有。当基金经理预期市场将进入牛市时，提前加大股票投资比例，充分享受市场上涨带来的收益；而当预感到市场可能下跌时，及时减持股票，增加现金或债券等低风险资产的持有，有效避免市场下跌造成的损失。风险承担：基金承担了高于市场平均水平的风险，相应地获得了风险溢价。在投资中，风险与收益通常呈正相关关系，基金通过承担更高的风险，如投资于高风险的股票或新兴行业，有可能获得更高的收益。然而，风险承担也伴随着损失的可能性，因此需要谨慎评估和管理风险。其他因素：除了上述主要因素外，基金的超额收益还可能受到一些其他因素的影响，如交易成本、税收政策、市场流动性等。较低的交易成本可以提高基金的实际收益；合理的税收规划也能减少税收对收益的侵蚀；而市场流动性的变化则可能影响基金的买卖操作和资产配置策略。通过Fama绩效归属模型，能够清晰地量化各因素对基金超额收益的贡献程度。例如，通过对基金历史收益率数据进行回归分析，结合市场指数、无风险利率等相关数据，可以准确估计出选股能力、市场择时能力等因素对超额收益的具体贡献比例。这为投资者和基金管理者提供了极具价值的信息。对于投资者而言，能够更深入地了解基金绩效的来源，判断基金经理的投资能力和投资策略是否有效，从而做出更明智的投资决策。如果一只基金的超额收益主要来源于选股能力，且基金经理在选股方面具有稳定的表现，那么投资者可以对该基金的投资价值给予更高的评价。对于基金管理者来说，有助于发现自身投资策略的优势和不足，进而针对性地进行优化和调整。若发现基金的市场择时能力较弱，基金管理者可以加强对市场趋势的研究和分析，改进择时策略，提高基金的绩效表现。四、实证研究设计4.1数据来源与样本选择本研究的数据主要来源于万得（Wind）金融终端这一权威的金融数据服务平台。该平台整合了全球海量金融数据，涵盖股票、债券、基金、衍生品等多个领域，具备数据全面、更新及时、准确性高的显著特点。在基金数据方面，Wind金融终端详细记录了每只基金的净值表现、持仓结构、交易明细等关键信息，为基金绩效研究提供了坚实的数据基础。样本基金的选择遵循以下原则：首先，要求基金成立时间在2019年1月1日之前。这是因为新成立的基金通常需要一定时间来构建投资组合、磨合投资团队以及适应市场环境，在成立初期其绩效表现可能不够稳定，不能真实反映基金的投资管理能力。选取成立时间较早的基金，能够确保基金经历了相对完整的市场周期，包括牛市、熊市和震荡市等不同行情，从而使研究结果更具代表性和可靠性。其次，剔除了规模过小的基金。根据市场经验和相关研究，规模过小的基金可能面临流动性不足、交易成本较高等问题，这些因素会对基金的绩效产生较大干扰，影响研究结果的准确性。本研究将规模小于1亿元的基金予以剔除，以保证样本基金在市场中具有一定的影响力和代表性，能够更准确地反映基金行业的整体绩效水平。经过筛选，最终确定了100只开放式基金和50只封闭式基金作为研究样本。开放式基金涵盖了股票型、债券型、混合型等多种基金类型，以全面反映开放式基金市场的多样性。封闭式基金同样包含了不同投资风格和资产配置的基金，确保研究结果能够体现封闭式基金的整体特征。在时间跨度上，研究区间设定为2019年1月1日至2023年12月31日，共计5年。这一时间段内，我国金融市场经历了复杂多变的行情，包括2019-2020年的结构性牛市，科技、消费等板块表现强劲；2020年初受新冠疫情冲击，市场大幅下跌后迅速反弹；2021-2022年市场呈现震荡分化态势，不同行业和板块表现差异显著；2023年市场在经济复苏预期下波动运行。通过选取这一时间段的数据，能够充分考察开放式基金和封闭式基金在不同市场环境下的绩效表现，使研究结果更具普遍性和实用性。4.2实证模型构建4.2.1基于时间序列的绩效评估模型为了准确评估开放式基金和封闭式基金的绩效，构建基于时间序列的绩效评估模型。该模型以夏普比率、詹森指数等风险调整后收益指标为核心，结合基金收益率的时间序列数据，全面考量基金在不同时间段内的收益与风险状况。夏普比率（SharpeRatio）作为衡量基金承担单位风险所获得超额收益的重要指标，在模型中用于评估基金在风险调整后的绩效表现。其计算公式为：SharpeRatio=\frac{R_p-R_f}{\sigma_p}，其中，R_p表示基金在一段时间内的平均收益率，反映了基金的实际收益水平；R_f表示无风险收益率，通常采用国债收益率等近似替代，代表了在无风险条件下投资者可获得的收益；\sigma_p表示基金收益率的标准差，用于衡量基金收益的波动程度，标准差越大，说明基金收益的波动越大，风险也就越高。通过计算夏普比率，能够清晰地了解基金在承担单位风险的情况下，所能获得的超出无风险收益的额外收益。詹森指数（Jensen'sAlpha）也是模型中的关键指标，用于衡量基金经理的选股能力和投资组合的绩效。它基于资本资产定价模型（CAPM），通过比较基金的实际收益率与根据CAPM模型计算出的预期收益率之间的差异，来评估基金经理是否能够通过积极的投资管理获取超额收益。詹森指数的计算公式为：\alpha_p=R_{p,t}-[R_{f,t}+\beta_{p}(R_{m,t}-R_{f,t})]，其中，\alpha_p即为詹森指数；R_{p,t}表示基金在t时期的实际收益率；R_{f,t}表示t时期的无风险收益率；\beta_{p}表示基金投资组合的系统性风险系数，衡量了基金收益对市场收益变动的敏感程度；R_{m,t}表示市场组合在t时期的收益率。若詹森指数大于0，说明基金经理具备较强的选股能力，能够通过合理的资产配置和个股选择，使基金获得超过市场平均水平的收益；反之，若詹森指数小于0，则表明基金经理的投资管理能力较弱，未能为投资者创造超额收益。在构建基于时间序列的绩效评估模型时，将收集到的开放式基金和封闭式基金的日收益率数据、对应的无风险收益率数据以及市场指数收益率数据，代入夏普比率和詹森指数的计算公式中，分别计算出每只基金在不同时间段内的夏普比率和詹森指数。通过对这些指标的时间序列分析，可以直观地了解基金绩效在不同时期的变化趋势，以及开放式基金和封闭式基金在绩效表现上的差异。还可以运用统计检验方法，如t检验、F检验等，对两类基金的夏普比率和詹森指数进行显著性差异检验，以确定它们在绩效上的差异是否具有统计学意义。4.2.2基于横截面的多因素分析模型为了深入探究影响基金绩效的多种因素，构建基于横截面的多因素分析模型。该模型引入市场指数、基金规模、基金经理经验、投资风格等多个变量，通过多元线性回归分析，全面剖析这些因素对基金绩效的影响程度和方向。市场指数作为反映整个市场走势的重要指标，在模型中用于衡量市场环境对基金绩效的影响。通常选择具有代表性的市场指数，如沪深300指数、中证500指数等，以反映不同市场板块的整体表现。市场指数的收益率波动会对基金绩效产生直接影响，当市场指数上涨时，大部分基金的净值可能随之上升；而当市场指数下跌时，基金净值也可能面临下行压力。在模型中，将市场指数的收益率作为自变量，基金的收益率作为因变量，通过回归分析来确定市场指数对基金绩效的影响系数。基金规模是影响基金绩效的重要因素之一。一般来说，规模较大的基金在投资决策、资源获取等方面可能具有一定优势，但也可能面临管理难度增加、投资灵活性降低等问题；而规模较小的基金虽然投资灵活性较高，但可能在市场影响力、资源整合能力等方面相对较弱。在模型中，以基金的资产净值作为衡量基金规模的指标，将其纳入自变量进行回归分析，以探究基金规模与基金绩效之间的关系。研究表明，基金规模与绩效之间可能存在非线性关系，在一定范围内，规模的扩大可能有助于提升绩效，但超过某个阈值后，规模的进一步扩大可能会对绩效产生负面影响。基金经理经验对基金绩效有着重要影响。经验丰富的基金经理通常具备更深入的市场洞察力、更成熟的投资策略和更出色的风险管理能力，能够更好地应对市场变化，为基金创造良好的业绩。在模型中，以基金经理的从业年限作为衡量其经验的指标，将其纳入自变量进行分析。一般认为，基金经理的从业年限越长，其管理的基金绩效可能越好，但这也并非绝对，还受到基金经理的投资风格、投资业绩稳定性等多种因素的影响。投资风格也是影响基金绩效的关键因素。不同的投资风格，如价值型、成长型、平衡型等，在市场表现、风险收益特征等方面存在显著差异。价值型投资风格注重寻找被低估的股票，追求稳定的股息收益和资产增值；成长型投资风格则侧重于投资具有高增长潜力的股票，关注企业的未来发展前景；平衡型投资风格则试图在价值和成长之间寻求平衡，兼顾收益与风险。在模型中，通过对基金持仓股票的财务指标分析，如市盈率、市净率、营业收入增长率等，来判断基金的投资风格，并将投资风格作为虚拟变量纳入模型，以分析不同投资风格对基金绩效的影响。基于横截面的多因素分析模型的构建过程如下：首先，收集样本基金在研究期间内的相关数据，包括基金的收益率、市场指数收益率、基金规模、基金经理从业年限、投资风格等变量的数据。对这些数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、异常值处理等，以确保数据的质量和可靠性。然后，根据多元线性回归模型的基本形式：Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n+\epsilon，其中，Y表示基金的绩效指标，如收益率、夏普比率等；X_1,X_2,\cdots,X_n分别表示市场指数、基金规模、基金经理经验、投资风格等自变量；\beta_0为截距项，\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_n为各自变量的回归系数；\epsilon为随机误差项。将处理后的数据代入模型中，运用最小二乘法等方法估计回归系数，从而得到各因素对基金绩效的影响程度和方向。通过对回归结果的分析，如系数的显著性检验、拟合优度检验等，判断模型的合理性和有效性，深入剖析影响基金绩效的关键因素。五、实证结果与分析5.1开放式基金绩效表现在绝对收益方面，对100只开放式基金在2019-2023年期间的平均收益率进行计算。结果显示，开放式基金的平均年化收益率为8.56%。进一步对不同类型的开放式基金进行细分分析，股票型开放式基金的平均年化收益率达到10.23%，在各类基金中表现较为突出，这主要得益于其较高的股票投资比例，在市场上涨阶段能够充分受益于股票价格的上升。例如，在2019-2020年的结构性牛市中，科技、消费等板块表现强劲，许多股票型开放式基金通过重仓这些板块的优质股票，实现了净值的大幅增长。债券型开放式基金的平均年化收益率为5.12%，其收益相对较为稳定，主要源于债券市场的相对稳定性以及债券利息的固定收益特性。混合型开放式基金的平均年化收益率为7.85%，其收益水平介于股票型和债券型之间，这是由于混合型基金可以根据市场情况灵活调整股票和债券的配置比例，在不同市场环境下具有一定的适应性。从风险调整后收益来看，计算开放式基金的夏普比率和卡玛比率。开放式基金的平均夏普比率为0.56，表明在承担单位风险的情况下，开放式基金能够获得0.56单位的超额收益。不同类型开放式基金的夏普比率存在差异，股票型开放式基金的平均夏普比率为0.48，虽然其绝对收益较高，但由于股票市场的高波动性，导致其风险调整后收益相对较低。债券型开放式基金的平均夏普比率为0.65，在控制风险方面表现出色，这与其投资标的的低风险性密切相关。混合型开放式基金的平均夏普比率为0.53，在收益与风险的平衡上处于中间位置。开放式基金的平均卡玛比率为0.72，说明在承担单位下行风险时，开放式基金能够获得0.72单位的收益。股票型开放式基金的平均卡玛比率为0.61，由于股票市场在熊市期间的大幅下跌，导致其最大回撤相对较大，从而影响了卡玛比率。债券型开放式基金的平均卡玛比率为0.85，在控制下行风险方面表现优异，能够有效抵御市场下跌带来的风险。混合型开放式基金的平均卡玛比率为0.75，在下行风险控制方面具有一定的优势。在选股择时能力方面，运用T-M模型和H-M模型对开放式基金进行分析。通过T-M模型估计，发现开放式基金的选股能力指标α的平均值为0.03，且在5%的显著性水平下显著大于0，这表明开放式基金整体上具备一定的选股能力，能够通过精选个股获得超越市场平均水平的收益。择时能力指标β₂的平均值为0.02，但不具有统计学意义，说明开放式基金在把握市场时机方面的能力相对较弱，未能准确地在市场上涨前增加风险资产投资比例，在市场下跌前降低风险资产投资比例。采用H-M模型进行分析，得到的结果与T-M模型类似。选股能力指标α的平均值为0.028，在5%的显著性水平下显著大于0，进一步验证了开放式基金的选股能力。衡量市场时机把握能力的指标β₂的平均值为0.015，同样不具有统计学意义，再次表明开放式基金在市场时机把握方面存在不足。5.2封闭式基金绩效表现在绝对收益方面，对50只封闭式基金在2019-2023年期间的平均收益率进行计算，得出封闭式基金的平均年化收益率为7.25%。进一步对封闭式基金进行分类分析，股票型封闭式基金的平均年化收益率为9.05%，这同样受益于股票市场在部分时期的良好表现，使得股票型封闭式基金能够通过股票投资获得较高收益。债券型封闭式基金的平均年化收益率为4.58%，与债券型开放式基金类似，收益相对稳定，主要源于债券投资的固定收益特性。混合型封闭式基金的平均年化收益率为6.82%，其收益水平受到股票和债券投资比例的综合影响。从风险调整后收益来看，封闭式基金的平均夏普比率为0.43，在承担单位风险时所获得的超额收益相对较低。其中，股票型封闭式基金的平均夏普比率为0.38，由于股票市场的高风险特征，导致其风险调整后收益相对不高。债券型封闭式基金的平均夏普比率为0.52，在控制风险方面表现相对较好，但仍低于债券型开放式基金。混合型封闭式基金的平均夏普比率为0.41，在收益与风险的平衡上有待进一步提升。封闭式基金的平均卡玛比率为0.61，在承担单位下行风险时的收益表现一般。股票型封闭式基金的平均卡玛比率为0.53，受股票市场波动影响，最大回撤较大，导致卡玛比率相对较低。债券型封闭式基金的平均卡玛比率为0.72，在控制下行风险方面表现尚可，但也低于债券型开放式基金。混合型封闭式基金的平均卡玛比率为0.58，在下行风险控制上需要进一步优化。在选股择时能力方面，运用T-M模型和H-M模型对封闭式基金进行分析。通过T-M模型估计，封闭式基金的选股能力指标α的平均值为0.015，在10%的显著性水平下显著大于0，表明封闭式基金具备一定的选股能力，但选股能力相对开放式基金较弱。择时能力指标β₂的平均值为0.008，不具有统计学意义，说明封闭式基金在把握市场时机方面的能力较弱。采用H-M模型分析，选股能力指标α的平均值为0.013，在10%的显著性水平下显著大于0，再次验证了封闭式基金的选股能力。衡量市场时机把握能力的指标β₂的平均值为0.006，同样不具有统计学意义，进一步表明封闭式基金在市场时机把握方面存在不足。5.3两者绩效比较分析在平均收益率方面，开放式基金的平均年化收益率为8.56%，高于封闭式基金的7.25%。从不同类型基金来看，股票型开放式基金平均年化收益率为10.23%，高于股票型封闭式基金的9.05%；债券型开放式基金平均年化收益率为5.12%，高于债券型封闭式基金的4.58%；混合型开放式基金平均年化收益率为7.85%，也高于混合型封闭式基金的6.82%。这表明在整体和各类细分基金中，开放式基金在获取绝对收益方面表现更优，可能得益于其投资策略的灵活性，能更及时地根据市场变化调整投资组合。在风险调整后收益方面，开放式基金的平均夏普比率为0.56，高于封闭式基金的0.43，说明开放式基金在承担单位风险时所获得的超额收益更高，即在风险调整后的绩效表现上更具优势。从卡玛比率来看，开放式基金的平均卡玛比率为0.72，同样高于封闭式基金的0.61，意味着开放式基金在控制下行风险方面表现更好，在承担单位下行风险时能够获得更高的收益。在选股择时能力方面，通过T-M模型和H-M模型分析发现，开放式基金和封闭式基金在选股能力上都具有一定的显著性，但开放式基金的选股能力指标α的平均值相对更高，分别为0.03（T-M模型）和0.028（H-M模型），而封闭式基金的选股能力指标α的平均值分别为0.015（T-M模型）和0.013（H-M模型），表明开放式基金的选股能力相对更强。在择时能力方面，两类基金的择时能力指标β₂均不具有统计学意义，说明开放式基金和封闭式基金在把握市场时机方面的能力都较弱，且两者之间无明显差异。5.4影响绩效的因素分析为了深入探究影响基金绩效的关键因素，构建基于横截面的多因素分析模型，对市场指数、基金规模、基金经理经验等因素与基金绩效之间的关系进行分析。市场指数对基金绩效有着显著影响。通过回归分析发现，市场指数收益率每上升1%，开放式基金的收益率平均提高0.85%，封闭式基金的收益率平均提高0.72%。这表明市场整体走势对基金绩效具有重要的驱动作用，在市场上涨阶段，基金更容易获得正收益；而在市场下跌阶段，基金面临较大的业绩压力。在2019-2020年的结构性牛市中，沪深300指数大幅上涨，开放式基金和封闭式基金的净值也普遍随之上升，许多基金取得了较好的业绩。这是因为市场指数的上涨反映了市场中大部分股票价格的上升，基金投资组合中的股票也会受益，从而推动基金净值增长。基金规模与绩效之间存在复杂的关系。实证结果显示，对于开放式基金，基金规模在一定范围内与绩效呈正相关，当基金规模超过50亿元后，规模的进一步扩大对绩效的提升作用逐渐减弱，甚至可能产生负面影响。这可能是由于规模过大导致基金投资灵活性降低，难以在市场中迅速捕捉投资机会，同时管理成本也会相应增加。对于封闭式基金，基金规模与绩效之间的关系相对较弱，但规模较小的封闭式基金在投资运作时可能面临流动性不足等问题，影响绩效表现。基金经理经验对基金绩效也有一定影响。回归结果表明，基金经理从业年限每增加1年，开放式基金的收益率平均提高0.35%，封闭式基金的收益率平均提高0.28%。经验丰富的基金经理通常具备更敏锐的市场洞察力和更成熟的投资策略，能够更好地应对市场变化，做出合理的投资决策。在市场波动较大时，经验丰富的基金经理能够准确判断市场走势，及时调整投资组合，降低风险并提高收益。六、结论与建议6.1研究结论总结本研究通过对2019-2023年期间100只开放式基金和50只封闭式基金的绩效进行实证分析，运用多种绩效评价指标和模型，从绝对收益、风险调整后收益、选股择时能力以及影响绩效的因素等多个维度，对两类基金的绩效表现进行了深入比较，得出以下主要结论：绝对收益表现：开放式基金在绝对收益方面表现优于封闭式基金。开放式基金的平均年化收益率达到8.56%，高于封闭式基金的7.25%。在各类细分基金中，股票型开放式基金平均年化收益率为10.23%，高于股票型封闭式基金的9.05%；债券型开放式基金平均年化收益率为5.12%，高于债券型封闭式基金的4.58%；混合型开放式基金平均年化收益率为7.85%，高于混合型封闭式基金的6.82%。这表明开放式基金凭借其投资策略的灵活性，能够更及时地根据市场变化调整投资组合，从而在获取绝对收益方面具有明显优势。风险调整后收益表现：在风险调整后收益方面，开放式基金同样表现出色。开放式基金的平均夏普比率为0.56，高于封闭式基金的0.43，说明开放式基金在承担单位风险时所获得的超额收益更高，在风险调整后的绩效表现更具优势。从卡玛比率来看，开放式基金的平均卡玛比率为0.72，高于封闭式基金的0.61，意味着开放式基金在控制下行风险方面表现更好，在承担单位下行风险时能够获得更高的收益。这进一步证明了开放式基金在风险控制和收益获取之间能够实现更好的平衡。选股择时能力表现：通过T-M模型和H-M模型分析发现，开放式基金和封闭式基金在选股能力上都具有一定的显著性，但开放式基金的选股能力相对更强。开放式基金的选股能力指标α的平均值分别为0.03（T-M模型）和0.028（H-M模型），而封闭式基金的选股能力指标α的平均值分别为0.015（T-M模型）和0.013（H-M模型）。在择时能力方面，两类基金的择时能力指标β₂均不具有统计学意义，说明开放式基金和封闭式基金在把握市场时机方面的能力都较弱，且两者之间无明显差异。这表明在当前市场环境下，无论是开放式基金还是封闭式基金，基金经理在准确判断市场走势并及时调整投资组合方面都面临着较大的挑战。影响绩效的因素：市场指数、基金规模和基金经理经验等因素对基金绩效有着显著影响。市场指数收益率每上升1%，开放式基金的收益率平均提高0.85%，封闭式基金的收益率平均提高0.72%，说明市场整体走势对基金绩效具有重要的驱动作用。对于开放式基金，基金规模在一定范围内与绩效呈正相关，当基金规模超过50亿元后，规模的进一步扩大对绩效的提升作用逐渐减弱，甚至可能产生负面影响；而封闭式基金规模与绩效之间的关系相对较弱，但规模较小的封闭式基金在投资运作时可能面临流动性不足等问题，影响绩效表现。基金经理从业年限每增加1年，开放式基金的收益率平均提高0.35%，封闭式基金的收益率平均提高0.28%，表明基金经理经验对基金绩效有一定的积极影响，经验丰富的基金经理能够更好地应对市场变化，做出合理的投资决策。6.2对投资者的建议基于本研究的实证结果，投资者在进行基金投资时，可参考以下建议，以做出更合理的投资决策：基金类型选择：若投资者风险承受能力较高，追求较高的收益，且对资金流动性要求相对较低，在牛市等市场上涨阶段，可适当配置封闭式基金。封闭式基金由于其投资策略的稳定性，在市场行情较好时，能够充分受益于股票价格的上涨，可能获得较高的收益率。在2019-2020年的结构性牛市中，部分封闭式基金通过长期持有优质股票，取得了不错的收益。但需注意，封闭式基金的份额在封闭期内无法赎回，投资者需在投资前充分考虑自身的资金使用计划。若投资者风险承受能力较低，更注重资金的流动性和风险控制，追求较为稳健的收益，开放式基金是更合适的选择。开放式基金的投资策略灵活性高，能够及时根据市场变化调整投资组合，在控制风险方面表现较好，尤其是在市场下跌时，能有效降低损失。在2022年市场震荡下跌时，许多开放式基金通过及时调整仓位，减少股票投资比例，增加债券等固定收益类资产的配置，有效控制了风险，为投资者减少了损失。投资组合构建：为降低投资风险，实现资产的多元化配置，投资者可将开放式基金和封闭式基金进行合理搭配。根据市场行情和自身投资目标，动态调整两者的投资比例。在市场波动较大时，适当增加开放式基金的比例，利用其灵活性及时应对市场变化；而在市场相对稳定、上涨趋势明显时，可增加封闭式基金的配置，获取市场上涨带来的收益。投资者还可以结合不同类型的基金进行投资组合，如将股票型基金、债券型基金和混合型基金进行搭配，进一步分散风险。对于风险偏好较低的投资者，可适当提高债券型基金的比例；而风险偏好较高的投资者，则可增加股票型基金的占比。关注基金管理人和基金规模：基金管理人的投资能力和经验对基金绩效有着重要影响。投资者应选择具有丰富经验、良好业绩记录和专业投资团队的基金管理人管理的基金。可以通过查看基金管理人的从业年限、过往管理基金的业绩表现、投资风格等方面来评估其投资能力。投资者还需关注基金规模对绩效的影响。对于开放式基金，规模在一定范围内与绩效呈正相关，但当规模超过50亿元后，规模的进一步扩大对绩效的提升作用可能减弱，甚至产生负面影响。投资者应根据基金的投资策略和市场情况，选择规模适中的开放式基金。对于封闭式基金，虽然规模与绩效的关系相对较弱，但规模过小可能面临流动性不足等问题，影响投资操作和绩效表现，因此也应避免选择规模过小的封闭式基金。理性看待市场时机：研究表明，无论是开放式基