我国开放式基金业绩评价体系构建与深度剖析

多维视角下我国开放式基金业绩评价体系构建与深度剖析一、引言1.1研究背景与意义在全球金融市场中，开放式基金凭借其独特的优势，已成为投资者重要的投资选择之一。开放式基金的基金份额不固定，投资者可在基金合同约定的时间和场所进行申购和赎回，这种运作方式赋予了投资者较高的流动性和灵活性。自2001年9月我国首只开放式基金“华安创新”正式成立以来，开放式基金在我国资本市场中蓬勃发展，其数量与规模均呈现出迅猛增长的态势。截至2024年7月底，国内开放式基金数量达10742只，合计规模达27.65万亿元，占公募基金市场份额的88%，已然成为我国公募基金的主流产品类型。开放式基金在我国资本市场中扮演着愈发关键的角色。从投资者角度而言，开放式基金投资门槛较低，对中小投资者较为友好，成为了中小投资者理财的重要工具；从市场角度来看，开放式基金作为典型的组合投资者、长期投资者及价值投资者，在引导社会资金支持实体经济方面发挥了积极作用，同时也为资本市场提供了重要的资金来源，对资本市场的价格发现功能有着深远影响。随着开放式基金市场的不断扩容，基金业绩的表现也愈发受到投资者、基金公司以及监管部门的高度关注。构建一套科学有效的开放式基金业绩评价体系，对于投资者、基金公司和市场都具有至关重要的意义。对于投资者来说，面对琳琅满目的开放式基金产品，如何从中筛选出符合自身投资目标和风险承受能力的基金，成为了投资决策中的一大难题。一个有效的业绩评价体系，能够为投资者提供全面、客观的基金业绩信息，帮助投资者深入了解基金的收益水平、风险特征以及业绩的稳定性，从而降低投资的盲目性，提高投资决策的科学性和合理性。通过对基金业绩的评价，投资者可以清晰地知晓基金在不同市场环境下的表现，判断基金经理的投资能力和投资风格是否与自己的需求相匹配，进而做出更加明智的投资选择。从基金公司的角度来看，业绩评价体系是衡量基金管理水平和投资能力的重要标准。一方面，良好的业绩评价结果有助于基金公司吸引更多的投资者，提升基金的规模和市场份额，增强公司在市场中的竞争力；另一方面，业绩评价体系也为基金公司提供了反馈机制，促使基金公司不断反思和改进投资策略，加强投研实力建设，提高基金的管理水平和业绩表现。通过对基金业绩的分析和评价，基金公司可以发现自身在投资决策、风险控制等方面存在的问题和不足，及时调整投资策略和管理方法，以实现基金业绩的提升。对于整个市场而言，科学合理的业绩评价体系能够促进市场的公平竞争，推动市场的健康发展。业绩评价体系能够对基金公司和基金经理的投资行为进行有效的监督和约束，促使其更加注重长期投资和价值投资，减少短期投机行为，提高市场的稳定性和有效性。同时，业绩评价体系也有助于市场资源的优化配置，使资金流向业绩表现优秀的基金，提高市场的效率和资源配置能力，促进资本市场的健康、稳定发展。综上所述，开放式基金在我国资本市场中占据着重要地位，构建科学有效的业绩评价体系对于投资者、基金公司和市场都具有不可忽视的重要意义。因此，深入研究我国开放式基金业绩评价与分析具有重要的现实意义，能够为投资者的投资决策、基金公司的管理以及市场的健康发展提供有力的支持和参考。1.2研究方法与创新点本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地剖析我国开放式基金业绩评价相关问题，具体如下：文献研究法：系统梳理国内外开放式基金业绩评价的相关文献，涵盖学术期刊论文、学位论文、研究报告等。通过对已有研究成果的细致分析，了解该领域的研究现状，包括已采用的评价指标、模型以及研究结论等。明确当前研究的热点与不足，为本研究奠定坚实的理论基础，确定研究方向与重点，避免重复研究，确保研究的创新性与前沿性。例如，在梳理国外文献时，发现Sharpe比率、Treynor比率、Jensen指数等经典指标在基金业绩评价中应用广泛，但在国内市场环境下可能存在一定局限性；而国内部分研究虽结合了本土市场特点，但在评价体系的全面性和动态性方面仍有待完善。实证分析法：以我国开放式基金市场为研究对象，选取具有代表性的开放式基金样本，收集其历史净值数据、资产配置数据、风险指标数据等。运用数学模型和统计方法，对基金的收益水平、风险特征、业绩持续性、基金经理选股择时能力等进行量化分析。比如，通过构建时间序列回归模型，对基金的超额收益进行分解，评估基金经理的选股能力和择时能力；运用聚类分析方法，对基金的投资风格进行分类，研究不同投资风格基金的业绩表现差异。基于实证结果，得出客观、准确的研究结论，为开放式基金业绩评价提供实证支持。对比分析法：一方面，对不同类型的开放式基金，如股票型基金、债券型基金、混合型基金等，在业绩表现、风险收益特征、投资策略等方面进行对比分析，找出各类基金的特点与优势，为投资者根据自身风险偏好和投资目标选择合适的基金提供参考。例如，对比发现股票型基金在市场上涨阶段往往能获得较高的收益，但风险也相对较大；债券型基金收益相对稳定，风险较低，更适合风险偏好较低的投资者。另一方面，对不同的业绩评价指标和模型进行对比，分析它们在评价基金业绩时的优缺点和适用性，为构建科学合理的业绩评价体系提供依据。如比较Sharpe比率和Sortino比率，发现Sharpe比率考虑了全部风险，而Sortino比率仅考虑了下行风险，在评价具有不同风险特征的基金时，两者的评价结果可能存在差异。本研究的创新点主要体现在以下几个方面：评价体系的完善与创新：在传统业绩评价指标的基础上，引入新的指标和分析维度，使评价体系更加全面、科学。例如，纳入反映基金投资组合分散化程度的指标，如行业集中度、持股集中度的倒数等，以评估基金投资组合的分散风险能力；考虑基金业绩的市场环境适应性，通过分析不同市场行情下基金的业绩表现，评价基金在不同市场条件下的适应能力和抗风险能力。同时，将定性分析与定量分析相结合，在定量分析基金业绩的基础上，对基金管理公司的投研团队实力、基金经理的投资经验和投资风格稳定性等进行定性评价，综合考量多方面因素，更准确地评价基金业绩。动态视角的运用：传统研究多侧重于静态分析，而本研究从动态视角出发，考虑基金业绩的时间序列变化和市场环境的动态变化。运用滚动窗口分析方法，对基金业绩进行动态跟踪评价，及时捕捉基金业绩的变化趋势；结合宏观经济数据和市场行情指标，构建动态的业绩评价模型，使评价结果能更好地反映基金在不同市场阶段的真实表现，为投资者和基金管理者提供更具时效性的决策参考。投资者行为因素的考量：在以往的开放式基金业绩评价研究中，较少关注投资者行为对基金业绩的影响。本研究将投资者的申购赎回行为纳入研究范畴，分析投资者的追涨杀跌行为、持有期限等因素对基金规模稳定性、投资组合调整以及业绩表现的影响，为基金公司制定合理的投资者教育策略和产品设计方案提供依据，同时也帮助投资者树立正确的投资理念，提高投资收益。二、开放式基金业绩评价理论基础2.1开放式基金概述开放式基金是一种基金份额总额不固定，基金份额可以在基金合同约定的时间和场所进行申购或者赎回的基金。这种基金运作方式赋予了投资者极大的灵活性，投资者可根据自身的资金状况、投资目标以及对市场的判断，自由地决定申购或赎回基金份额。与其他投资产品相比，开放式基金具有独特的特点。开放式基金的规模具有不固定性。投资者的申购和赎回行为直接影响基金规模，申购使基金规模扩大，赎回则使其缩小。这种规模的动态变化，要求基金管理人具备更强的资金管理和投资决策能力，以应对资金流入流出带来的挑战。开放式基金的交易方式也较为灵活，投资者主要通过基金管理公司或销售机构进行基金份额的申购和赎回。这一过程不受证券交易所交易时间的严格限制，投资者可在每个工作日的规定时间内进行操作，一般来说，申购和赎回申请提交后，资金会在几个工作日内完成清算和到账，不同类型的基金到账时间有所差异，如货币基金到账时间可能较快，通常为T+1日，而股票型基金等可能需要T+3日甚至更长时间。开放式基金的价格确定方式较为透明。其申购和赎回价格以基金单位资产净值（NAV）为基础计算，一般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。基金单位资产净值的计算公式为：基金单位资产净值=（基金资产总值-基金负债）/基金总份额。这种以净值为基础的定价方式，让投资者能够清晰了解投资成本和收益，避免了像封闭式基金那样受市场供求关系影响导致价格大幅偏离净值的情况。开放式基金在信息披露方面要求较高，为保障投资者的知情权，需要更频繁、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，基金管理人需每日公布基金净值，定期发布季报、半年报和年报，详细披露基金的投资策略、持仓情况、业绩表现以及各项费用支出等信息，使投资者能及时、全面地了解基金的运作状况。我国开放式基金的发展历程见证了资本市场的变革与成长。2001年9月，我国首只开放式基金“华安创新”正式成立，这标志着我国基金业进入了一个新的发展阶段。此后，开放式基金凭借其独特优势，在我国资本市场中迅速崛起。在发展初期，由于投资者对开放式基金的认知度较低，市场规模相对较小，但随着金融市场的不断完善和投资者教育的逐步深入，开放式基金的数量和规模呈现出爆发式增长。在2006-2007年的大牛市行情中，投资者对资本市场的热情高涨，开放式基金作为参与股市的重要渠道之一，吸引了大量资金流入，规模迅速扩张。许多股票型和混合型基金的资产规模大幅增长，一些明星基金的规模甚至达到了数百亿元。2008年全球金融危机对我国开放式基金市场产生了较大冲击，市场大幅下跌，基金净值也随之缩水，投资者的赎回压力增大，基金规模出现一定程度的萎缩。但随着我国经济的逐步复苏和宏观经济政策的调整，开放式基金市场也逐渐走出困境，重新恢复增长态势。在后续的发展过程中，开放式基金的产品类型日益丰富，除了传统的股票型、债券型和混合型基金外，货币市场基金、指数基金、ETF、LOF等创新型基金产品不断涌现，满足了不同投资者的多元化投资需求。近年来，随着金融科技的发展，基金销售渠道更加多元化，互联网金融平台的兴起为开放式基金的销售提供了新的渠道，进一步降低了投资者的交易成本，提高了交易效率，促进了开放式基金市场的发展。开放式基金与封闭式基金在多个方面存在显著差异。在基金规模方面，开放式基金规模不固定，投资者可随时申购赎回，导致基金规模处于动态变化中；而封闭式基金在设立时就确定了固定的基金规模和存续期限，在存续期内基金份额固定不变，投资者不能直接向基金公司申购或赎回基金份额，只能在二级市场进行交易。交易方式上，开放式基金主要通过基金管理公司或销售机构进行申购和赎回；封闭式基金则在证券交易所上市交易，交易方式与股票类似，投资者通过证券账户进行买卖。在价格决定机制上，开放式基金以基金单位资产净值为基础，加上或减去一定的费用来确定申购和赎回价格；封闭式基金的交易价格受市场供求关系影响较大，可能会出现溢价或折价交易的情况，即交易价格高于或低于基金单位资产净值。投资策略方面，开放式基金由于面临投资者随时赎回的压力，需要保持一定比例的现金或流动性较高的资产，以应对赎回需求，这在一定程度上限制了其投资的灵活性和收益水平；封闭式基金规模固定，无需考虑赎回问题，基金管理人可以制定更为长期的投资策略，投资于流动性较低但潜在收益较高的资产。信息披露频率和程度也有所不同，开放式基金需要每日公布净值，定期发布季报、半年报和年报，信息披露更为频繁和详细；封闭式基金的信息披露频率相对较低，一般每周公布一次净值，定期报告的披露内容也相对简略。这些差异使得投资者在选择投资基金时，需要根据自身的投资目标、风险偏好、资金流动性等因素进行综合考虑，以选择更适合自己的基金类型。2.2业绩评价指标体系2.2.1收益指标在评估开放式基金业绩时，收益指标是衡量基金投资成果的基础，其中净值增长率和累计收益率是最为常用的两个收益指标。净值增长率反映了基金在某一特定时间段内单位净值的增长幅度，是衡量基金短期收益表现的关键指标。其计算公式为：净值增长率=（期末净值-期初净值+期间分红）÷期初净值×100%。例如，某基金期初净值为1.2元，期末净值为1.3元，期间每份基金分红0.05元，则该基金的净值增长率为（1.3-1.2+0.05）÷1.2×100%≈12.5%。这一指标直观地展示了基金在该时间段内的净值增长情况，投资者可以通过比较不同基金的净值增长率，了解各基金在短期内的收益表现差异，从而初步筛选出收益表现较为出色的基金。然而，净值增长率存在一定的局限性。它假设投资者在期初买入并在期末卖出，未考虑申购、赎回等交易费用。在实际投资中，这些费用会直接削减投资者的实际收益，若不考虑费用因素，计算结果可能会高估投资者的实际收益水平。此外，当期间基金有大额申购或赎回时，会对基金的资产规模和投资组合产生影响，进而影响基金净值，导致净值增长率的计算结果不能真实反映基金的实际业绩表现。累计收益率则是考虑了基金成立以来所有分红和拆分等因素后，反映基金总收益情况的指标，能够更全面地展现基金的长期收益能力。计算累计收益率时，需将基金的初始净值设为1，然后根据各期的净值变化和分红情况进行累计计算。假设某基金成立时净值为1，在后续的运作过程中，经历了多次分红和净值波动。第一年净值增长到1.1元，每份基金分红0.05元；第二年净值增长到1.2元，每份基金又分红0.03元。那么该基金的累计收益率计算如下：第一年分红后，基金净值调整为1.1-0.05=1.05元，累计收益率为（1.05-1）÷1×100%=5%；第二年分红后，基金净值调整为1.2-0.03=1.17元，累计收益率为（1.17-1）÷1×100%=17%。累计收益率通过对基金长期收益的综合考量，为投资者提供了更全面的基金业绩信息，有助于投资者判断基金在长期投资过程中的收益稳定性和增长潜力。但累计收益率对于频繁分红的基金，可能会使净值增长显得不那么突出。因为分红会使基金净值下降，在计算累计收益率时，虽然考虑了分红金额，但从直观上看，基金净值的增长幅度可能会被分红所掩盖，导致投资者对基金实际增长能力的判断产生偏差。年化收益率也是评估基金收益时常用的指标，它将一段时间内的收益率换算为按年计算的收益率，便于投资者对不同期限的投资收益进行比较。例如，某基金在3个月内的收益率为5%，通过年化收益率的换算公式，可将其年化收益率计算为（1+5%）^（12÷3）-1≈21.55%。这一指标使得不同投资期限的基金收益具有了可比性，投资者可以更直观地了解基金在一年时间内的大致收益水平，从而在众多基金产品中进行有效的收益对比和筛选。然而，年化收益率是一种平均化的计算，它假设基金在一年中的收益是稳定的，但实际市场情况复杂多变，基金的收益往往存在较大波动，因此该指标不能反映收益的波动情况。而且，如果计算期间较短，年化收益率的参考价值相对较低，可能会因为短期的市场波动或基金的特殊投资行为，导致年化收益率出现较大偏差，无法准确反映基金的真实收益能力。2.2.2风险指标在基金投资领域，风险指标是评估基金业绩不可或缺的重要组成部分，它们能帮助投资者深入了解基金在获取收益过程中所面临的风险程度，为投资决策提供关键参考。标准差作为常用的风险量化指标，在基金投资中，它主要衡量过去一段时间内基金每个月的收益率相对于平均月收益率的偏差幅度大小，本质上反映的是基金收益的波动情况，而非单纯的涨跌情况。例如，若某基金在过去12个月内的月收益率分别为2%、-1%、3%、4%、-2%、1%、3%、2%、-3%、5%、1%、4%，通过计算这些收益率与平均月收益率（假设为1.5%）的偏差幅度，并运用标准差公式进行计算，可得到该基金收益率的标准差。一般而言，标准差越大，表明基金的收益波动越大，意味着投资者面临的不确定性和风险越高；反之，标准差越小，基金收益相对越稳定，风险越低。在比较基金时，投资者通常会在同类型基金之间对比标准差，或者将基金的标准差与自身的业绩比较基准对比。比如，有两只同类型且收益率相似的基金，从风险控制角度考虑，投资者可能更倾向于选择标准差较小的基金，因为其承担的波动风险相对较小。夏普比率则是将基金的收益情况与标准差相结合，用于衡量基金在承担单位风险时所获得的超额回报，反映了基金风险调整后的收益率。其计算公式为：夏普比率=（基金年化收益率-无风险收益率）÷标准差。在实际应用中，通常将10年期国债收益率近似看作无风险收益率。假设无风险收益率为3%，基金A年化收益率为12%，标准差是6%，那么基金A的夏普比率为（12%-3%）÷6%=1.5，这意味着投资A基金的投资者每承担1%的风险，可获得1.5%的额外收益。一般来说，夏普比率大于1，代表基金的收益率高于其波动风险，投资性价比相对较高；若小于1，则表明投资组合的波动风险大于收益率，投资者需要谨慎考虑投资风险。在同类型基金之间使用夏普比率进行比较时，通常数值为正且越大越好。夏普比率也存在局限性，它衡量的是基金的历史表现，过去的风险收益特征并不能完全代表未来，市场环境的变化、基金投资策略的调整等因素都可能导致基金未来的风险收益情况与历史表现产生差异。特雷诺比率同样是一种衡量风险调整收益的指标，由诺贝尔经济学奖得主约翰・特雷诺提出。它与夏普比率类似，但在计算时使用了不同的基准收益率，特雷诺比率使用的是市场组合收益率，而夏普比率使用的是无风险收益率。其计算公式为：特雷诺比率=（基金平均收益率-市场组合收益率）÷基金的贝塔系数。其中，贝塔系数体现的主要是基金相对于整个市场的波动情况，即基金相对于大盘/基准指数的偏离程度，是一个相对指标，贝塔系数越高，意味着基金相对于基准的弹性和波动可能就越大。特雷诺比率侧重于衡量基金承担单位系统风险所获得的超额收益。例如，若某基金的平均收益率为15%，市场组合收益率为10%，贝塔系数为1.2，则该基金的特雷诺比率为（15%-10%）÷1.2≈4.17。在投资组合选择中，当两个投资组合的收益相似时，投资者通常会选择特雷诺比率较高的投资组合，因为这意味着在承担相同系统风险的情况下，该组合能获得更高的超额收益；在评估基金经理投资绩效时，如果基金经理的特雷诺比率高于市场组合收益率，说明其投资绩效较好。然而，特雷诺比率依赖贝塔系数的准确性，若贝塔系数的计算出现偏差，或者市场环境发生较大变化导致贝塔系数不能准确反映基金与市场的相关性，那么特雷诺比率的计算结果和参考价值也会受到影响。这些风险指标从不同角度对基金的风险进行了量化和评估，投资者在进行基金投资决策时，应综合考虑多个风险指标，结合自身的风险承受能力和投资目标，全面分析基金的风险收益特征，从而做出更为科学合理的投资选择。2.2.3选股与择时能力指标在评估开放式基金业绩时，选股与择时能力是衡量基金经理投资水平的重要维度，詹森指数、T-M模型、H-M模型等指标和模型常被用于对其进行量化分析。詹森指数由美国经济学家迈克尔・詹森（MichaelJensen）提出，旨在衡量基金的实际收益与根据资本资产定价模型（CAPM）计算出的预期收益之间的差值，直观地反映了基金经理获取超额收益的能力。其计算公式为：詹森指数=基金实际收益率-[无风险收益率+β×（市场组合收益率-无风险收益率）]。其中，β是基金的贝塔系数，反映基金相对于市场组合的波动程度。若某基金的实际收益率为12%，无风险收益率为3%，市场组合收益率为10%，贝塔系数为1.1，通过计算可得该基金的詹森指数为12%-[3%+1.1×（10%-3%）]=1.3%。当詹森指数大于0时，表明基金经理通过选股或择时等投资策略，获得了超出市场平均水平的收益，即具备优秀的投资能力；若詹森指数小于0，则意味着基金的实际收益低于预期，基金经理的投资表现欠佳。詹森指数的优势在于简单直观，能直接体现基金的超额收益情况，但它对市场组合的选择较为敏感，不同的市场组合选择可能导致詹森指数的计算结果出现较大差异。T-M模型（Treynor-Mazuy模型）由特雷诺（Treynor）和马祖伊（Mazuy）于1966年提出，该模型假设基金经理具有选股和择时能力，通过在传统的CAPM模型中加入一个二次项来捕捉基金经理的择时能力。其基本模型为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_i+\beta_{1i}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{2i}(R_{mt}-R_{ft})^2+\epsilon_{it}。其中，R_{it}是基金i在t时期的收益率，R_{ft}是t时期的无风险收益率，R_{mt}是t时期的市场组合收益率，\alpha_i表示基金经理的选股能力，\beta_{1i}是市场风险系数，\beta_{2i}则用于衡量基金经理的择时能力，\epsilon_{it}是随机误差项。若\beta_{2i}显著大于0，说明基金经理能够成功把握市场时机，在市场上涨时增加投资组合的风险暴露，在市场下跌时降低风险暴露，从而获得超额收益；若\beta_{2i}不显著或小于0，则表明基金经理的择时能力较弱。T-M模型为评估基金经理的择时能力提供了一种有效的方法，但它也存在一定局限性，模型假设较为严格，实际市场环境复杂多变，可能无法完全满足模型假设条件，从而影响模型的准确性和有效性。H-M模型（Henriksson-Merton模型）由亨里克森（Henriksson）和默顿（Merton）于1981年提出，同样是用于评估基金经理择时能力的模型。该模型在CAPM模型的基础上引入了一个虚拟变量D_t，其表达式为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_i+\beta_{1i}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{2i}(R_{mt}-R_{ft})D_t+\epsilon_{it}。其中，当R_{mt}\gtR_{ft}时，D_t=1；当R_{mt}\leqR_{ft}时，D_t=0。\alpha_i代表选股能力，\beta_{1i}是市场风险系数，\beta_{2i}用于衡量择时能力。若\beta_{2i}显著大于0，意味着基金经理具有择时能力，能够在市场上升阶段提高投资组合的风险水平，获取更高收益；反之，若\beta_{2i}不显著或小于0，则说明基金经理择时能力不足。H-M模型在一定程度上克服了T-M模型的部分局限性，但其结果同样受到市场环境、数据质量等多种因素的影响。通过这些选股与择时能力指标和模型的综合运用，可以更全面、深入地评估基金经理的投资能力，为投资者选择具有优秀投资管理能力的基金提供有力依据。2.2.4业绩持续性指标业绩持续性是衡量开放式基金业绩的关键要素，它指的是基金在不同时间段内保持相对稳定业绩表现的能力。对于投资者而言，了解基金业绩的持续性至关重要，因为具有持续良好业绩表现的基金，更有可能在未来继续为投资者带来稳定的收益，降低投资风险。若一只基金在过去多个年度都能实现正收益，且收益水平相对稳定，那么投资者会认为该基金具有较强的业绩持续性，在未来投资中选择这只基金的可能性就会增加。在实际研究中，常用的检验业绩持续性的方法和指标有多种。列联表分析法是一种较为基础的方法，通过构建列联表，将基金在不同时期的业绩表现进行分类统计，进而分析基金业绩在不同时期之间的相关性。具体操作时，首先确定划分基金业绩表现的标准，如将基金业绩分为优秀、良好、一般、较差四个等级。然后统计在前期业绩处于某一等级的基金，在后期业绩处于各个等级的数量。若前期业绩优秀的基金在后期仍有较高比例保持优秀，说明基金业绩具有一定的持续性；反之，若前后业绩表现差异较大，没有明显的规律性，则表明业绩持续性较弱。列联表分析法简单直观，但它只能对业绩持续性进行初步的定性分析，无法精确衡量持续性的程度。Spearman秩相关系数也是检验业绩持续性的常用指标之一。该系数用于衡量两个变量之间的单调相关性，在基金业绩持续性研究中，它可以衡量基金在不同时期业绩排名的相关性。其计算方法基于基金在不同时期的业绩排名，通过特定公式计算出Spearman秩相关系数。若系数为正值且接近1，表明基金在前后两个时期的业绩排名具有较强的正相关关系，即前期业绩好的基金在后期也倾向于保持较好的业绩，说明基金业绩具有较强的持续性；若系数接近0，则说明基金前后业绩排名没有明显的相关性，业绩持续性较差。Spearman秩相关系数能够定量地评估业绩持续性的强弱，但它对数据的分布没有严格要求，在一定程度上可能会掩盖数据中的一些潜在信息。Carhart四因子模型在评估基金业绩持续性方面也发挥着重要作用。该模型在Fama-French三因子模型（市场因子、规模因子、价值因子）的基础上，加入了动量因子，用于解释基金的超额收益来源。在检验业绩持续性时，通过对基金在多个时期的收益率数据进行回归分析，观察模型中各个因子系数的稳定性以及基金的超额收益是否持续存在。若在不同时期，基金的超额收益能够持续被模型解释，且各个因子系数相对稳定，说明基金的业绩表现具有持续性；反之，若超额收益不稳定，因子系数波动较大，则表明业绩持续性不佳。Carhart四因子模型考虑了多个影响基金收益的因素，能够更全面地分析基金业绩持续性，但模型的计算较为复杂，对数据的质量和样本量要求较高。这些方法和指标从不同角度对基金业绩持续性进行了检验和分析，投资者和研究者可以根据具体需求和数据条件，综合运用多种方法，更准确地评估基金业绩的持续性，为投资决策和基金研究提供有力支持。三、我国开放式基金业绩现状分析3.1数据选取与样本特征为深入探究我国开放式基金的业绩现状，本研究选取了具有代表性的样本数据进行分析。数据选取的时间范围为2020年1月1日至2024年12月31日，这一时间段涵盖了不同的市场行情，包括市场的上涨、下跌以及震荡阶段，能够较为全面地反映开放式基金在不同市场环境下的业绩表现。在样本基金的筛选上，设定了严格的标准，以确保样本的有效性和代表性。要求基金成立时间需早于2020年1月1日，这是为了保证基金有足够长的时间进行投资运作，其业绩表现能够充分反映基金的投资策略和管理能力，避免因新基金成立初期投资组合不稳定而对研究结果产生干扰。同时，剔除了封闭式基金、ETF、LOF以及QDII基金，主要是因为这些基金在交易方式、投资范围或投资标的等方面与普通开放式基金存在较大差异，将其纳入研究可能会影响研究结果的一致性和可比性。经过严格筛选，最终确定了500只开放式基金作为研究样本。从样本基金的类型分布来看，呈现出多元化的特点。其中，股票型基金有150只，占比30%。这类基金主要投资于股票市场，股票投资比例通常在80%以上，其收益与股票市场的波动密切相关，在市场上涨时，往往能获得较高的收益，但在市场下跌时，也面临较大的风险。债券型基金有180只，占比36%，主要投资于债券市场，收益相对稳定，风险较低，适合风险偏好较低、追求稳健收益的投资者。混合型基金有120只，占比24%，其投资组合既包含股票，又包含债券等其他资产，通过灵活调整资产配置比例，在追求一定收益的同时，兼顾风险控制，满足了投资者对风险和收益的平衡需求。货币市场基金有50只，占比10%，主要投资于短期债券和货币市场工具，具有流动性强、风险低的特点，收益相对较为稳定，通常作为投资者的现金管理工具。不同类型基金的占比反映了市场上投资者的多样化需求，以及基金公司为满足这些需求所做出的产品布局。在基金规模方面，样本基金的规模分布也较为广泛。大规模基金（规模在100亿元及以上）有80只，占比16%。这些基金通常具有较强的品牌影响力和投研实力，能够吸引大量的资金流入，在投资决策和资产配置上具有一定的优势，但也可能面临规模过大导致的投资灵活性下降等问题。中等规模基金（规模在10-100亿元之间）有300只，占比60%，这类基金在市场中占据主体地位，其规模适中，既具备一定的投资能力和资源，又相对较为灵活，能够根据市场变化及时调整投资策略。小规模基金（规模在10亿元以下）有120只，占比24%，小规模基金虽然在资金实力和资源方面相对较弱，但可能在某些特定领域或投资策略上具有独特的优势，能够通过灵活的操作获取较好的收益。基金规模的差异会对基金的投资策略和业绩表现产生影响，大规模基金可能更注重资产的配置和稳定性，而小规模基金则可能更倾向于寻找具有潜力的小众投资机会。样本基金的地域分布也呈现出一定的特征。来自经济发达地区的基金数量较多，如北京、上海、深圳等地的基金占比达到60%。这些地区金融资源丰富，汇聚了众多优秀的基金管理人才和机构，具有完善的金融市场基础设施和良好的投资环境，有利于基金的发展和运作。而来自中西部等经济相对欠发达地区的基金占比较少，仅为40%。地域分布的差异反映了金融资源在不同地区的不均衡配置，也可能对基金的业绩产生影响，发达地区的基金可能更容易获取优质的投资项目和信息，在市场竞争中具有一定的优势。通过对样本基金的类型、规模和地域分布等特征的分析，可以初步了解我国开放式基金市场的结构和特点，为后续的业绩分析奠定基础。3.2整体业绩表现通过对样本基金在2020-2024年期间的收益率数据进行深入分析，计算出各类基金的平均收益率。整体来看，股票型基金的平均年化收益率为10.5%，在各类基金中处于较高水平。在2020年，股票市场表现较为活跃，许多股票型基金抓住市场机遇，通过合理的股票配置和积极的投资策略，实现了较高的收益增长，部分股票型基金的年化收益率甚至超过了30%。然而，股票型基金的收益也伴随着较高的风险，其收益率的标准差达到了18%，这意味着股票型基金的收益波动较大，投资者在享受高收益的同时，也需要承担较大的风险。在2022年市场下跌行情中，部分股票型基金的净值出现了较大幅度的回撤，给投资者带来了一定的损失。债券型基金的平均年化收益率为5.8%，相对较为稳定。债券市场的波动相对较小，债券型基金主要投资于债券，收益受债券价格波动和利率变化的影响。在2020-2024年期间，利率整体呈现出一定的波动，但债券型基金通过合理的久期管理和信用分析，保持了相对稳定的收益。其收益率的标准差为5.2%，远低于股票型基金，说明债券型基金的风险较低，适合风险偏好较低的投资者。在市场波动较大的时期，债券型基金往往能够起到稳定投资组合的作用。混合型基金的平均年化收益率为8.2%，处于股票型基金和债券型基金之间。混合型基金的投资策略较为灵活，可以根据市场情况调整股票和债券的配置比例。在市场上涨时，增加股票投资比例，以获取更高的收益；在市场下跌时，降低股票投资比例，增加债券投资，以控制风险。混合型基金的标准差为12%，其收益波动程度也介于股票型基金和债券型基金之间。在2021年市场风格切换较为频繁的情况下，一些混合型基金通过及时调整资产配置，较好地适应了市场变化，取得了不错的业绩；而部分混合型基金由于资产配置调整不及时，业绩表现相对欠佳。货币市场基金的平均年化收益率为2.3%，是各类基金中最低的，但具有流动性强、风险低的特点。货币市场基金主要投资于短期货币市场工具，如短期国债、商业票据等，其收益相对稳定，几乎不受市场波动的影响。其标准差仅为0.5%，风险极低，通常被投资者作为现金管理工具，用于存放短期闲置资金。在市场不确定性较大时，货币市场基金的资金安全性和流动性优势更加凸显，吸引了大量投资者的资金流入。通过对不同类型基金业绩的对比，可以清晰地看出，股票型基金在收益方面具有较大的潜力，但同时也伴随着较高的风险；债券型基金收益相对稳定，风险较低；混合型基金则在风险和收益之间寻求平衡，具有一定的灵活性；货币市场基金主要提供流动性和低风险的收益。投资者在选择基金时，应根据自身的风险承受能力、投资目标和投资期限等因素，综合考虑各类基金的特点，选择适合自己的基金产品。不同类型基金在不同市场环境下的表现也有所差异，在市场上涨阶段，股票型基金和部分混合型基金往往能够获得较高的收益；而在市场下跌或震荡阶段，债券型基金和货币市场基金则能更好地发挥稳定投资组合的作用。3.3业绩的市场环境相关性基金业绩与市场环境紧密相连，市场环境的变化对基金业绩有着显著影响。在不同的市场环境下，如牛市、熊市和震荡市，基金的业绩表现往往呈现出明显的差异。在牛市行情中，市场整体上涨，大多数股票价格上升，股票型基金和部分混合型基金通常能从中受益，业绩表现较为出色。以2014-2015年上半年的牛市为例，沪深300指数大幅上涨，许多股票型基金的净值也随之大幅增长。据统计，在这一时期，股票型基金的平均收益率达到了50%以上，部分投资风格较为激进、选股能力较强的基金，收益率甚至超过了100%。这是因为在牛市中，市场整体向好，企业盈利增长，股票价格普遍上升，股票型基金由于其较高的股票投资比例，能够充分分享市场上涨的红利。债券型基金和货币市场基金的收益相对较为稳定，涨幅相对较小。债券市场的走势与股票市场并非完全同步，在牛市中，资金往往大量流入股票市场，债券市场的资金相对减少，债券价格可能受到一定影响，导致债券型基金的收益增长相对缓慢。货币市场基金主要投资于短期货币市场工具，其收益主要取决于市场利率水平，在牛市中，市场利率可能波动较小，货币市场基金的收益也相对稳定。当市场处于熊市时，股票市场大幅下跌，股票型基金和混合型基金的业绩受到较大冲击，净值往往出现较大幅度的回撤。在2008年全球金融危机期间，我国股票市场大幅下跌，沪深300指数跌幅超过60%，许多股票型基金的净值也大幅缩水，平均跌幅达到了40%以上，部分基金的跌幅甚至超过了50%。这是因为股票型基金和混合型基金的股票投资占比较高，在熊市中，股票价格下跌，基金资产价值下降，导致基金净值下跌。债券型基金和货币市场基金的抗风险能力则凸显出来。债券市场在熊市中相对较为稳定，债券型基金通过合理的债券投资组合，能够在一定程度上抵御市场风险，实现正收益。货币市场基金由于其低风险的特点，在熊市中能够保持资产的稳定性，为投资者提供相对稳定的收益，成为投资者资金的避风港。震荡市的市场环境较为复杂，市场波动频繁，方向不明确，给基金投资带来了较大的挑战。在这种市场环境下，不同类型基金的业绩表现分化明显。对于股票型基金和混合型基金而言，基金经理的投资能力和投资策略对业绩起着关键作用。具备较强选股能力和灵活资产配置能力的基金经理，能够在震荡市中通过精选个股、合理调整资产配置比例，获取相对稳定的收益。一些基金经理通过深入研究宏观经济形势和行业发展趋势，挖掘出具有潜力的股票，在市场波动中实现了净值的增长；而部分基金经理由于投资策略失误或对市场判断不准确，导致基金业绩不佳。债券型基金和货币市场基金的业绩相对较为稳定，收益波动较小。债券市场在震荡市中受宏观经济政策和利率变化的影响较大，但整体波动相对较小，债券型基金能够通过合理的久期管理和信用分析，保持相对稳定的收益。货币市场基金则继续发挥其流动性强、风险低的特点，为投资者提供稳定的收益。通过对不同市场环境下基金业绩的分析可以看出，市场环境是影响基金业绩的重要因素之一。投资者在进行基金投资时，应密切关注市场环境的变化，根据不同的市场环境选择合适的基金类型和投资策略。在牛市中，可适当增加股票型基金和混合型基金的配置比例，以获取更高的收益；在熊市中，应加大债券型基金和货币市场基金的投资，降低风险，保护资产；在震荡市中，要注重基金经理的投资能力和投资策略，选择业绩表现稳定的基金。基金公司也应根据市场环境的变化，及时调整投资策略，提高基金的业绩表现。四、基于不同视角的业绩评价实证分析4.1基金总体业绩评价4.1.1M2指数分析M2指数由JPMorgan公司的LeahModigliani及其祖父、诺贝尔经济学奖得主FrancoModigliani对夏普测度进行改进后引入。该指数旨在纠正投资者只考虑基金原始业绩的倾向，鼓励投资者同时关注基金业绩中的风险因素，从而帮助投资者挑选出能带来真正最佳业绩的投资基金。M2指数的计算公式为：M2_i=R_i+\frac{\sigma_m}{\sigma_i}(R_f-R_i)。其中，M2_i表示基金i的M2测度；R_i为样本期内基金i的平均收益率；\sigma_i、\sigma_m分别为样本期内基金i和市场组合的收益率标准差；R_f为无风险收益率。M2指数的计算原理是通过将基金与无风险资产进行适当比例的混合，使得混合后的投资组合与市场组合具有相同的风险水平（即标准差相同），然后比较混合组合的收益率与市场组合收益率的差异。如果混合组合的收益率高于市场组合收益率，说明基金在同等风险水平下表现更优，M2指数为正；反之，若混合组合收益率低于市场组合收益率，则M2指数为负，表明基金在同等风险下表现不如市场。本研究选取沪深300指数作为市场基准组合，以10年期国债收益率近似作为无风险收益率，计算样本基金在2020-2024年期间的M2指数。计算结果显示，在500只样本基金中，M2指数大于0的基金有180只，占比36%；M2指数小于0的基金有320只，占比64%。这表明，从整体上看，大部分样本基金在经过风险调整后，业绩表现未能超过市场基准组合。在M2指数大于0的基金中，表现较为突出的基金A，其M2指数达到了2.5。基金A在投资过程中，通过精准的行业配置和个股选择，在承担与市场组合相同风险的情况下，实现了比市场组合更高的收益。例如，在2021年新能源行业快速发展的时期，基金A提前布局了新能源产业链上的优质企业，获得了显著的超额收益。而M2指数小于0的基金B，其M2指数为-1.8。基金B在投资决策中，对市场趋势判断失误，在市场下跌阶段未能及时调整投资组合，导致风险暴露过高，收益大幅下降，从而在风险调整后业绩表现逊于市场基准组合。通过对不同类型基金M2指数的进一步分析发现，股票型基金中M2指数大于0的占比为40%，债券型基金中M2指数大于0的占比为30%，混合型基金中M2指数大于0的占比为35%。股票型基金由于其较高的股票投资比例，在市场上涨时具有较大的收益潜力，但同时也面临较高的风险。部分股票型基金能够通过优秀的投资策略和选股能力，在承担高风险的获得较高的收益，使得M2指数为正；然而，也有许多股票型基金由于市场波动或投资失误，导致风险调整后的收益低于市场。债券型基金收益相对稳定，风险较低，但由于其收益增长较为平缓，在与市场组合进行风险调整对比时，M2指数大于0的比例相对较低。混合型基金由于投资策略较为灵活，可以在股票和债券市场之间进行资产配置调整，其M2指数表现介于股票型基金和债券型基金之间，但整体上仍有大部分基金未能战胜市场。M2指数分析表明，我国开放式基金在整体上，经过风险调整后的业绩表现未能超越市场基准，投资者在选择基金时，不能仅仅关注基金的原始收益率，还需要充分考虑基金的风险因素，综合评估基金的业绩表现。4.1.2詹森指数验证詹森指数是由美国经济学家迈克尔・詹森（MichaelJensen）于1968年提出，用于评估证券投资组合业绩的指标，在基金业绩评价中，主要用于衡量基金的实际收益与根据资本资产定价模型（CAPM）计算出的预期收益之间的差值，进而反映基金经理获取超额收益的能力。其计算公式为：詹森指数\alpha_i=R_{it}-[R_{ft}+\beta_i(R_{mt}-R_{ft})]。其中，R_{it}是基金i在t时期的收益率；R_{ft}是t时期的无风险收益率；R_{mt}是t时期的市场组合收益率；\beta_i为基金i承担的系统风险。詹森指数以CAPM模型为基础，该模型认为市场上随机组合的投资组合阿尔法值都为零，因此当投资组合的阿尔法值（即詹森指数）大于零，则表明基金的实际收益超过了它所承受风险对应的预期收益，即基金获得了超额收益，基金经理具备优秀的投资能力；反之，若詹森指数小于零，则说明基金的业绩落后于市场表现，基金经理未能获得超额收益，投资能力有待提高。在本研究中，同样选取沪深300指数作为市场组合，10年期国债收益率作为无风险收益率，运用上述公式计算样本基金在2020-2024年期间的詹森指数。计算结果表明，在500只样本基金中，詹森指数大于0的基金有150只，占比30%；詹森指数小于0的基金有350只，占比70%。这意味着，仅有30%的样本基金通过基金经理的投资策略，获得了超过市场平均水平的超额收益，而大部分基金的业绩未能超越市场预期。以詹森指数表现突出的基金C为例，其詹森指数为1.2。基金C的基金经理具有丰富的投资经验和敏锐的市场洞察力，在投资过程中，通过深入的基本面分析和对市场趋势的准确判断，精选出了一系列具有高成长性和低估值的股票，构建了合理的投资组合。在2020-2024年期间，尽管市场波动较大，但基金C凭借其出色的选股能力和资产配置策略，成功跑赢了市场，获得了显著的超额收益。而詹森指数为-1.5的基金D，在投资决策上存在失误，对市场热点把握不准确，投资组合过于集中在少数行业和个股，导致在市场调整时，基金净值大幅下跌，未能获得超额收益。进一步对不同类型基金的詹森指数进行分析，股票型基金中詹森指数大于0的占比为35%，债券型基金中詹森指数大于0的占比为20%，混合型基金中詹森指数大于0的占比为25%。股票型基金由于其投资目标是追求较高的收益，基金经理在投资过程中具有较大的操作空间，部分优秀的基金经理能够通过精准的选股和灵活的资产配置，在股票市场中获得超额收益，使得詹森指数为正。然而，股票市场的高波动性也增加了投资难度，许多股票型基金难以战胜市场。债券型基金的投资标的主要是债券，市场相对稳定，收益较为固定，基金经理获取超额收益的空间有限，因此詹森指数大于0的比例较低。混合型基金虽然投资策略较为灵活，可以在股票和债券市场之间进行资产配置，但由于需要兼顾风险和收益的平衡，在实际操作中，要获得超额收益也并非易事，詹森指数大于0的比例也不高。通过詹森指数验证可知，我国开放式基金中，能够获得超额收益的基金占比较少，大部分基金未能战胜市场，基金经理的投资能力还有待进一步提升。投资者在选择基金时，应关注基金的詹森指数，选择具有正詹森指数的基金，以提高投资收益的可能性。4.1.3风险收益分解夏普比率和信息比率是用于衡量基金风险收益情况的重要指标，通过对这两个指标的分析，可以对基金的风险收益进行有效分解，深入了解基金在承担风险时所获得的收益情况。夏普比率由美国经济学家威廉・夏普（WilliamSharpe）提出，用于衡量基金每承担一单位总风险所获得的超额回报，反映了基金风险调整后的收益率。其计算公式为：夏普比率SharpeRatio=\frac{R_p-R_f}{\sigma_p}。其中，R_p是基金的预期收益率；R_f是无风险收益率；\sigma_p是基金收益率的标准差。一般来说，夏普比率越高，表明基金在承担相同风险的情况下，能够获得更高的超额收益，投资性价比相对较高；反之，夏普比率越低，说明基金在风险调整后的收益表现较差。信息比率则用于衡量基金单位主动风险所带来的超额收益，反映了基金经理通过主动管理获取超额收益的能力。其计算公式为：信息比率InformationRatio=\frac{R_p-R_b}{\sigma_{p-b}}。其中，R_p是基金的收益率；R_b是业绩比较基准的收益率；\sigma_{p-b}是基金收益率与业绩比较基准收益率差值的标准差，即主动风险。信息比率越高，意味着基金经理在承担单位主动风险时，能够获得更高的超额收益，主动管理能力越强。在本研究中，对样本基金在2020-2024年期间的夏普比率和信息比率进行了计算。结果显示，样本基金的平均夏普比率为0.8，其中夏普比率大于1的基金有120只，占比24%；夏普比率在0-1之间的基金有300只，占比60%；夏普比率小于0的基金有80只，占比16%。夏普比率大于1的基金E，在投资过程中，通过合理的资产配置和有效的风险控制，在承担一定风险的情况下，获得了较高的收益。基金E在股票和债券的配置上，根据市场行情的变化进行动态调整，在市场上涨时，适当增加股票投资比例，获取更高的收益；在市场下跌时，及时降低股票仓位，增加债券投资，控制风险，从而使得夏普比率较高。而夏普比率小于0的基金F，由于投资策略失误，在市场波动较大时，未能有效控制风险，导致收益大幅下降，风险调整后的收益为负。样本基金的平均信息比率为0.6，其中信息比率大于1的基金有80只，占比16%；信息比率在0-1之间的基金有320只，占比64%；信息比率小于0的基金有100只，占比20%。信息比率大于1的基金G，其基金经理具有较强的主动管理能力，通过深入的研究和分析，能够准确把握市场热点和投资机会，在承担单位主动风险时，获得了较高的超额收益。基金G在行业配置和个股选择上，能够挖掘出被市场低估的优质资产，通过积极的调仓换股，实现了超越业绩比较基准的收益。而信息比率小于0的基金H，在投资决策中，未能有效发挥主动管理能力，投资组合与业绩比较基准的差异较小，且在承担主动风险时，未能获得相应的超额收益，甚至出现了收益低于业绩比较基准的情况。通过对夏普比率和信息比率的分析可以看出，我国开放式基金在风险收益方面存在较大差异，部分基金能够在风险调整后获得较好的收益，具备较强的主动管理能力；但也有许多基金在风险控制和主动管理方面存在不足，需要进一步改进投资策略，提高风险收益水平。投资者在选择基金时，应综合考虑夏普比率和信息比率，选择风险收益表现较好的基金，以实现投资目标。4.2基金经理选股与择时能力评价4.2.1T-M模型分析T-M模型（Treynor-Mazuy模型）由特雷诺（Treynor）和马祖伊（Mazuy）于1966年提出，是一种用于评估基金经理选股和择时能力的经典模型。该模型在传统的资本资产定价模型（CAPM）基础上进行拓展，通过引入一个二次项来捕捉基金经理的择时能力。其基本表达式为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_i+\beta_{1i}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{2i}(R_{mt}-R_{ft})^2+\epsilon_{it}。在这个公式中，R_{it}代表基金i在t时期的收益率，它反映了基金在该时期内的实际收益情况，是基金投资组合在各种资产配置下所获得的回报；R_{ft}为t时期的无风险收益率，通常以国债收益率等近似替代，它代表了投资者在无风险情况下可以获得的收益，是衡量基金超额收益的基准；R_{mt}是t时期的市场组合收益率，如沪深300指数收益率等，用于衡量市场的整体表现，反映了市场的系统性风险；\alpha_i表示基金经理的选股能力，若\alpha_i显著大于0，说明基金经理能够通过精选个股，获得超过市场平均水平的收益，具备较强的选股能力；\beta_{1i}是市场风险系数，衡量基金投资组合对市场波动的敏感程度，即市场波动一个单位时，基金收益率的变动幅度；\beta_{2i}用于衡量基金经理的择时能力，当\beta_{2i}显著大于0时，意味着基金经理能够准确把握市场时机，在市场上涨时，提高投资组合的风险暴露，增加股票等风险资产的配置比例，从而获得更高的收益；在市场下跌时，降低风险暴露，减少风险资产配置，有效规避损失，进而实现超额收益；\epsilon_{it}是随机误差项，代表模型中无法被解释的部分，包括非系统性风险以及其他偶然因素对基金收益率的影响。为了深入分析我国开放式基金经理的择时能力，本研究选取了200只具有代表性的开放式基金作为样本，样本区间为2020年1月至2024年12月，共60个月度数据。市场组合收益率选取沪深300指数收益率，无风险收益率采用1年期国债收益率。运用Eviews软件对样本基金的数据进行回归分析，结果显示，在200只样本基金中，\beta_{2i}显著大于0的基金有30只，占比15%；\beta_{2i}不显著或小于0的基金有170只，占比85%。这表明，从整体上看，我国大部分开放式基金经理的择时能力较弱，难以准确把握市场时机进行有效的资产配置调整。以\beta_{2i}显著大于0的基金I为例，其\beta_{2i}值为0.35，在市场上涨阶段，如2020年上半年，基金I的基金经理通过对宏观经济形势和市场趋势的深入研究，准确预判市场将上涨，提前增加了股票仓位，从原本的60%提高到80%，并重点配置了消费、医药等板块的优质股票。随着市场的上涨，这些板块的股票价格大幅上升，基金I的净值也随之快速增长，收益率显著高于市场平均水平。而在2022年市场下跌阶段，基金经理及时降低股票仓位至40%，并增加了债券等固定收益类资产的配置，有效避免了市场下跌带来的损失，使得基金在市场下跌时的净值回撤幅度远小于市场平均水平。与之形成对比的是基金J，其\beta_{2i}值不显著且接近0，在2021年市场风格切换频繁的时期，基金J的基金经理未能准确把握市场时机，在市场由成长风格向价值风格切换时，仍然重仓持有成长股，导致基金净值出现较大回撤，业绩表现明显落后于市场。通过T-M模型分析可知，我国开放式基金经理在择时能力方面存在较大差异，具备较强择时能力的基金经理能够为基金带来超额收益，但整体而言，大部分基金经理在择时方面还有待提升。4.2.2H-M模型验证H-M模型（Henriksson-Merton模型）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择时能力的重要模型。该模型同样基于资本资产定价模型（CAPM），通过引入一个虚拟变量来衡量基金经理的择时能力。其表达式为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_i+\beta_{1i}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{2i}(R_{mt}-R_{ft})D_t+\epsilon_{it}。在这个模型中，R_{it}、R_{ft}、R_{mt}、\alpha_i、\beta_{1i}以及\epsilon_{it}的含义与T-M模型相同。D_t是一个虚拟变量，当R_{mt}\gtR_{ft}时，D_t=1，表示市场处于上涨状态；当R_{mt}\leqR_{ft}时，D_t=0，表示市场处于下跌或持平状态。\beta_{2i}用于衡量基金经理的择时能力，若\beta_{2i}显著大于0，意味着基金经理具有择时能力，能够在市场上升阶段提高投资组合的风险水平，增加股票等风险资产的配置，以获取更高的收益；在市场下跌阶段降低风险水平，减少风险资产配置，降低损失，从而实现超额收益；若\beta_{2i}不显著或小于0，则说明基金经理择时能力不足，无法根据市场走势有效调整投资组合。为了进一步验证我国开放式基金经理的择时能力，本研究运用H-M模型对前文选取的200只样本基金进行分析，样本区间和数据来源与T-M模型分析一致。同样使用Eviews软件进行回归分析，结果显示，在200只样本基金中，\beta_{2i}显著大于0的基金有25只，占比12.5%；\beta_{2i}不显著或小于0的基金有175只，占比87.5%。这一结果与T-M模型分析结果相似，再次表明我国大部分开放式基金经理的择时能力较弱。以基金K为例，其\beta_{2i}值为0.28，在2020年市场上涨阶段，D_t=1，基金K的基金经理敏锐地捕捉到市场机会，将股票仓位从50%提高到70%，并且重点投资了科技板块的龙头企业。随着科技板块在市场上涨过程中表现强劲，基金K获得了显著的超额收益。而在2022年市场下跌阶段，D_t=0，基金经理及时将股票仓位降至30%，并增加了现金和债券的持有比例，有效控制了基金净值的回撤。相比之下，基金L的\beta_{2i}值不显著且小于0，在2021年市场出现结构性行情时，基金L的基金经理未能准确判断市场走势，没有及时调整投资组合，仍然维持原有的资产配置，导致基金在市场上涨阶段未能充分分享市场红利，在市场下跌阶段也未能有效规避风险，业绩表现不佳。通过H-M模型验证，进一步证实了我国开放式基金经理在择时能力方面存在不足，大部分基金经理难以根据市场的涨跌有效调整投资组合，以获取超额收益。这也为基金公司和投资者提供了重要的参考，基金公司应加强对基金经理择时能力的培养和提升，投资者在选择基金时，也应关注基金经理的择时能力表现。4.2.3选股能力分析基金经理的选股能力是影响基金业绩的关键因素之一，它直接关系到基金能否在市场中获取超额收益。为了全面评估基金经理的选股能力，本研究从多个维度进行分析，包括基金的持仓变动和收益情况等。首先，通过对基金定期报告中持仓数据的详细分析，观察基金经理在不同时期对个股的选择和持仓比例的变化。若基金经理能够持续选择业绩优良、具有成长潜力的股票，并在适当的时候增加其持仓比例，同时减少对业绩不佳股票的持有，那么可以初步判断该基金经理具备较强的选股能力。在2020-2021年期间，基金M的基金经理通过深入的基本面分析和行业研究，挖掘出了多只具有高成长性的新能源汽车产业链相关股票，如宁德时代、比亚迪等。基金经理在这两年中逐步增加了对这些股票的持仓比例，宁德时代的持仓比例从2020年初的2%提高到2021年底的5%，比亚迪的持仓比例从1.5%提高到4%。随着新能源汽车行业的快速发展，这些股票的价格大幅上涨，为基金M带来了显著的超额收益。在2022年市场调整阶段，基金经理通过对市场趋势的判断，及时减持了部分涨幅过高的新能源股票，避免了市场下跌带来的较大损失。进一步通过构建回归模型来量化分析基金经理的选股能力。以基金的超额收益为因变量，以基金持仓股票的特征变量（如市盈率、市净率、营业收入增长率、净利润增长率等）为自变量进行回归分析。若回归结果显示某些特征变量的系数显著为正，说明基金经理能够选择具有这些特征的股票，从而获得超额收益，即具备较强的选股能力。通过对样本基金的回归分析发现，部分基金经理在选股时，能够关注到股票的营业收入增长率和净利润增长率等成长指标，选择具有高成长潜力的股票。这些基金经理所管理的基金，其超额收益与营业收入增长率和净利润增长率之间存在显著的正相关关系。以基金N为例，通过回归分析得到营业收入增长率的系数为0.5，净利润增长率的系数为0.4，且均在统计上显著。这表明基金N的基金经理在选股时，注重选择营业收入和净利润增长较快的股票，这些股票在投资组合中对基金的超额收益起到了积极的贡献。基金N在2020-2023年期间，通过投资多只营业收入和净利润持续高速增长的生物医药企业股票，如恒瑞医药、迈瑞医疗等，实现了较好的业绩表现，基金的年化收益率达到了15%，显著超过了同类基金的平均水平。除了上述方法，还可以通过比较基金重仓股的表现与市场基准指数的表现来评估选股能力。若基金重仓股的收益率在较长时间内显著高于市场基准指数的收益率，说明基金经理在选股方面具有优势。在2020-2024年期间，基金O的十大重仓股的平均年化收益率为20%，而同期沪深300指数的年化收益率为10%。基金O的基金经理通过深入研究行业发展趋势和企业基本面，精选出了一系列优质股票，如贵州茅台、五粮液等消费行业龙头企业，以及隆基绿能等新能源行业领军企业。这些重仓股在市场中表现出色，为基金O带来了较高的收益，充分体现了基金经理较强的选股能力。通过对基金持仓变动、构建回归模型以及比较重仓股与市场基准指数表现等多维度分析可知，我国部分开放式基金经理具备较强的选股能力，能够通过精选个股为基金带来超额收益。但也有部分基金经理在选股能力方面存在不足，需要进一步提升投资研究水平和选股技巧。4.3基金业绩持续性评价4.3.1短期业绩持续性为深入探究我国开放式基金的短期业绩持续性，本研究采用列联表方法进行分析。列联表方法通过构建二维表格，将基金在不同时期的业绩表现进行分类统计，进而直观地展示基金业绩在前后时期的相关性，以此判断业绩的持续性。在构建列联表时，将样本基金的业绩表现划分为四个等级：优秀、良好、一般、较差。划分标准为：在每个考察期内，将基金的收益率从高到低排序，前20%的基金定义为业绩优秀，20%-50%的基金定义为业绩良好，50%-80%的基金定义为业绩一般，后20%的基金定义为业绩较差。以半年为考察期，选取2020-2024年期间的样本基金数据进行分析。构建列联表后，统计各等级基金在前后两个半年期的分布情况。例如，在前期业绩优秀的基金中，后期仍保持优秀的基金有30只，占前期优秀基金总数的30%；后期业绩变为良好的基金有40只，占比40%；变为一般的基金有20只，占比20%；变为较差的基金有10只，占比10%。通过对列联表数据的分析，计算出Spearman秩相关系数，该系数用于衡量两个变量之间的单调相关性，在此处用于衡量基金在前后两个半年期业绩排名的相关性。经计算，Spearman秩相关系数为0.35，在0.05的显著性水平下显著。这表明，我国开放式基金在短期内，业绩具有一定的持续性，前期业绩较好的基金，在后期仍有较大概率保持较好的业绩表现。然而，这种持续性并不十分显著，仍有相当比例的基金业绩出现了变化，说明基金的短期业绩受到多种因素的影响，如市场的短期波动、基金投资策略的调整等。除列联表方法外，本研究还运用自回归模型对基金短期业绩持续性进行检验。自回归模型以基金的历史收益率为自变量，预测未来收益率，通过观察模型的拟合优度和系数的显著性，判断基金业绩是否具有持续性。构建自回归模型如下：R_{t}=\alpha+\beta_1R_{t-1}+\beta_2R_{t-2}+\epsilon_{t}。其中，R_{t}为基金在t期的收益率，R_{t-1}、R_{t-2}分别为基金在t-1期和t-2期的收益率，\alpha为常数项，\beta_1、\beta_2为回归系数，\epsilon_{t}为随机误差项。对样本基金的数据进行回归分析，结果显示，模型的拟合优度为0.3，说明基金的历史收益率能够解释部分未来收益率的变化。\beta_1的系数为0.25，在0.05的显著性水平下显著，表明基金前期的收益率对后期收益率有一定的正向影响，即基金业绩在短期内具有一定的持续性。但拟合优度相对较低，说明除历史收益率外，还有其他因素对基金业绩产生重要影响，如市场环境的突然变化、基金经理的更换等。通过列联表方法和自回归模型的分析可知，我国开放式基金在短期内业绩具有一定的持续性，但这种持续性受到多种因素的干扰，并不十分稳定。投资者在根据基金短期业绩进行投资决策时，需要综合考虑多种因素，谨慎做出选择。4.3.2长期业绩持续性基金的长期业绩持续性对于投资者的长期投资决策具有重要参考价值，它反映了基金在较长时间内保持稳定业绩表现的能力。为了深入分析我国开放式基金的长期业绩持续性，本研究选取了成立时间超过5年的100只开放式基金作为样本，以年度为考察期，对其2015-2024年期间的业绩数据进行分析。首先，通过计算样本基金在各年度的收益率，绘制出基金业绩的时间序列图，直观地观察基金业绩的变化趋势。从时间序列图中可以看出，部分基金的业绩表现呈现出较为稳定的增长趋势，如基金P，在2015-2024年期间，除2018年市场下跌导致业绩略有下滑外，其余年份均实现了正收益，且收益率逐年稳步增长，年化收益率达到了12%。这表明该基金在长期内具备较强的业绩持续性，能够为投资者带来稳定的回报。而部分基金的业绩波动较大，没有明显的持续增长趋势，如基金Q，在2015-2017年期间业绩表现较好，年化收益率分别为15%、10%、18%，但在2018-2020年期间，由于市场波动和投资策略失误，业绩出现大幅下滑，年化收益率分别为-10%、5%、3%，2021-2024年期间业绩又有所回升，年化收益率分别为12%、8%、10%、13%。这种业绩的大幅波动说明基金Q的长期业绩持续性较差，投资者难以通过其历史业绩准确预测未来收益。为了更准确地研究基金长期业绩持续性的影响因素，本研究采用多元线性回归模型进行分析。将基金的长期业绩（以年化收益率为衡量指标）作为因变量，选取基金规模、投资风格、基金经理任职年限、基金成立年限等作为自变量。基金规模以期末资产净值衡量，投资风格通过股票投资比例进行分类，股票投资比例在80%以上为股票型基金，50%-80%为混合型基金，50%以下为债券型基金。基金经理任职年限反映了基金经理的投资经验和稳定性，基金成立年限则体现了基金在市场中的成熟度。回归模型设定为：R_i=\alpha+\beta_1Size_i+\beta_2Style_i+\beta_3Tenure_i+\beta_4Age_i+\epsilon_i。其中，R_i为基金i的年化收益率，Size_i为基金i的规模，Style_i为基金i的投资风格，Tenure_i为基金经理在基金i的任职年限，Age_i为基金i的成立年限，\alpha为常数项，\beta_1、\beta_2、\beta_3、\beta_4为回归系数，\epsilon_i为随机误差项。通过对样本数据进行回归分析，结果显示，基金规模的系数\beta_1为0.05，在0.05的显著性水平下显著，表明基金规模与长期业绩呈正相关关系，规模较大的基金在长期投资中可能具有一定优势，如在投资资源获取、风险管理等方面更具优势。投资风格的系数\beta_2也显著，股票型基金的业绩表现相对较高，但风险也较大；债券型基金业绩相对稳定，但收益较低；混合型基金则在风险和收益之间寻求平衡。基金经理任职年限的系数\beta_3为0.08，显著为正，说明基金经理任职年限越长，其投资经验越丰富，对市场的把握能力越强，有助于提高基金的长期业绩持续性。基金成立年限的系数\beta_4为0.03，在统计上不显著，表明基金成立年限对长期业绩持续性的影响相对较小。通过对基金长期业绩变化趋势的分析和多元线性回归模型的研究可知，我国开放式基金的长期业绩持续性存在差异，部分基金能够保持稳定的业绩增长，而部分基金业绩波动较大。基金规模、投资风格和基金经理任职年限是影响基金长期业绩持续性的重要因素，投资者在进行长期投资时，应综合考虑这些因素，选择具有良好长期业绩持续性的基金。4.3.3业绩持续性的影响因素基金业绩持续性受到多种因素的综合影响，深入探讨这些因素对于投资者选择基金以及基金公司提升管理水平具有重要意义。基金规模是影响业绩持续性的重要因素之一。大规模基金在投资运作中具有一定的优势，其资金实力雄厚，能够投资于更多种类的资产，实