我国开放式股票型基金业绩评价：基于多维度实证与深度剖析

我国开放式股票型基金业绩评价：基于多维度实证与深度剖析一、引言1.1研究背景与意义随着我国资本市场的不断发展与完善，开放式股票型基金作为一种重要的投资工具，在金融市场中占据着愈发重要的地位。自2001年我国首只开放式基金华安创新成立以来，开放式基金市场经历了飞速的发展。截至2024年7月底，国内开放式基金数量达10742只，合计规模为27.65万亿元，占比88%，开放式基金已成为我国公募基金的主流产品类型。其中，开放式股票型基金凭借其高风险高收益的特点，吸引了众多追求资产增值的投资者，在开放式基金市场中扮演着关键角色。开放式股票型基金的发展对我国金融市场有着深远影响。一方面，它为资本市场提供了大量的资金支持，促进了资本的有效配置，推动了实体经济的发展。另一方面，丰富了投资者的投资选择，满足了不同风险偏好投资者的需求，推动了金融市场的多元化发展。对于投资者而言，开放式股票型基金投资门槛较低，且有专业的基金经理进行管理，降低了个人投资者因缺乏专业知识而导致的投资失误风险，成为众多中小投资者参与资本市场的重要途径。然而，在开放式股票型基金蓬勃发展的背后，也存在着一些问题。由于市场环境复杂多变，不同基金的投资策略和管理水平参差不齐，导致基金业绩表现差异较大。这使得投资者在选择基金时面临诸多困惑，难以判断哪只基金能够带来理想的收益。对于基金行业自身的健康发展而言，缺乏科学有效的业绩评价也不利于市场的优胜劣汰，可能导致一些业绩不佳的基金继续存续，浪费市场资源，阻碍行业整体的进步。因此，科学、准确地评价开放式股票型基金的业绩具有重要的现实意义。对投资者来说，通过对基金业绩的全面、深入分析，能够更清晰地了解基金的投资收益情况、风险水平以及基金经理的投资能力，从而为投资决策提供有力依据，降低投资风险，提高投资收益。从基金行业发展的角度看，客观公正的业绩评价有助于引导基金公司提升管理水平和投资能力，促使其不断优化投资策略，提高运作效率，进而推动整个基金行业的健康、可持续发展。同时，科学的业绩评价也为监管部门制定合理的政策提供参考，有助于加强市场监管，维护市场秩序，促进金融市场的稳定发展。1.2研究目的与创新点本研究旨在通过构建科学合理的业绩评价体系，对我国开放式股票型基金的业绩进行全面、深入的实证分析，从而为投资者提供有价值的投资参考，为基金管理公司提升管理水平提供方向，为监管部门制定政策提供依据。具体而言，研究目的主要包括以下几个方面：建立科学全面的业绩评价体系：综合运用多种业绩评价指标和方法，从收益、风险、风险调整收益、选股择时能力以及业绩持续性等多个维度，构建一套全面、科学的开放式股票型基金业绩评价体系，以更准确地衡量基金业绩。分析基金业绩表现及影响因素：运用所构建的评价体系，对我国开放式股票型基金的业绩进行实证分析，深入了解基金在不同市场环境下的业绩表现特征，探究影响基金业绩的关键因素，包括市场环境、基金规模、基金费率、基金经理特征等，为投资者和基金管理公司提供决策参考。为投资者提供投资决策依据：通过对基金业绩的分析，帮助投资者更好地理解基金的投资价值和风险特征，识别具有优秀业绩表现和投资潜力的基金，为投资者的投资决策提供科学依据，降低投资风险，提高投资收益。为基金管理公司和监管部门提供参考：为基金管理公司提供业绩评价的客观标准，帮助其发现自身优势与不足，优化投资策略和管理模式，提升业绩水平。同时，为监管部门制定相关政策和加强市场监管提供参考，促进基金行业的健康、规范发展。相较于以往的研究，本研究具有以下创新点：多维度综合评价：不仅考虑了传统的收益和风险指标，还纳入了风险调整收益指标、选股择时能力指标以及业绩持续性指标等，从多个维度对开放式股票型基金业绩进行综合评价，使评价结果更加全面、准确。多市场环境分析：选取涵盖牛市、熊市和震荡市等不同市场环境的数据进行研究，深入分析基金在不同市场条件下的业绩表现差异，有助于投资者和基金管理公司更好地应对市场变化，制定合理的投资策略。引入新的研究方法和指标：在研究方法上，尝试运用新的统计分析方法和模型，如面板数据模型等，以更准确地分析影响基金业绩的因素。同时，引入一些新的指标，如基金的风格漂移度等，来衡量基金投资风格的稳定性，丰富了基金业绩评价的内容。1.3研究方法与数据来源本研究综合运用多种研究方法，以确保对我国开放式股票型基金业绩评价的全面性、准确性和科学性。在研究过程中，采用了实证研究法，收集了大量的开放式股票型基金相关数据，包括基金的净值、收益率、资产规模、持仓结构等，运用统计分析和计量模型对这些数据进行处理和分析，以验证研究假设，得出客观的研究结论。同时，运用对比分析法，将不同开放式股票型基金的业绩进行横向对比，分析其在收益、风险、风险调整收益等方面的差异，找出表现优秀的基金和存在问题的基金。此外，还对同一基金在不同时间段的业绩进行纵向对比，研究其业绩的变化趋势和稳定性，为投资者和基金管理公司提供更有针对性的参考。在数据来源方面，主要选取了Wind资讯金融终端作为数据的主要来源。该平台提供了丰富、全面、准确的金融数据，涵盖了我国开放式股票型基金的历史净值、累计净值、分红信息、持仓数据、基金规模等多方面的数据，能够满足本研究对数据的需求。同时，还参考了各基金公司的官方网站，获取基金的招募说明书、定期报告等详细资料，进一步补充和验证相关数据，确保数据的可靠性和完整性。此外，对于宏观经济数据，如利率、通货膨胀率等，从国家统计局、中国人民银行等官方网站获取，以分析宏观经济环境对基金业绩的影响。二、开放式股票型基金业绩评价理论基础2.1开放式股票型基金概述开放式股票型基金是指基金份额不固定，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一种以股票为主要投资对象的基金类型。《公开募集证券投资基金运作管理办法》规定，股票型基金的股票投资占基金资产的比例需不低于80%，这使得开放式股票型基金与股票市场的联系紧密，其业绩表现很大程度上受股票市场走势的影响。开放式股票型基金具有诸多显著特点。在流动性方面，它赋予投资者高度的灵活性，投资者可依据自身的资金需求、投资目标以及对市场的判断，随时向基金管理公司申购或赎回基金份额。这种便捷的流动性，让投资者能迅速调整投资组合，以应对市场的动态变化，有效满足了投资者对资金灵活调配的需求。从投资风险与收益特征来看，由于其主要投资于股票市场，而股票市场本身具有较高的波动性和不确定性，所以开放式股票型基金通常呈现出高风险、高收益的特征。在股票市场处于牛市行情时，基金净值可能会大幅上涨，投资者有望获得丰厚的收益；然而，当市场进入熊市时，基金净值也可能随之下跌，投资者面临较大的亏损风险。在投资管理上，开放式股票型基金由专业的基金管理团队负责运作。这些团队凭借其深厚的金融专业知识、丰富的投资经验以及先进的研究分析工具，对宏观经济形势、行业发展趋势和个股基本面进行深入研究和分析，从而做出合理的投资决策，力求为投资者实现资产的保值增值。开放式股票型基金的运作机制涵盖多个关键环节。在资金募集阶段，基金管理人通过发布招募说明书等文件，向社会公众公开发售基金份额，吸引投资者认购。投资者依据自身的投资意愿和资金状况，填写认购申请表并缴纳认购款项，完成基金份额的认购。在投资运作环节，基金管理人依据基金合同所规定的投资目标、投资范围和投资策略，将募集到的资金投向股票市场。他们会对不同行业、不同市值规模、不同成长性的股票进行筛选和配置，构建投资组合，同时密切跟踪市场动态，适时调整投资组合的构成，以实现基金的投资目标。当投资者有赎回需求时，可在基金合同约定的开放日，向基金管理人或其委托的销售机构提出赎回申请，基金管理人在受理赎回申请后，按照规定的程序和时间，将赎回款项支付给投资者。在我国金融市场中，开放式股票型基金占据着重要地位，发挥着多方面的积极作用。它为广大投资者，尤其是中小投资者，提供了参与股票市场投资的有效途径。许多中小投资者由于缺乏专业的投资知识、时间和精力，难以直接在股票市场中进行有效的投资。而开放式股票型基金的出现，让他们能够通过购买基金份额，间接参与股票市场，分享经济增长带来的红利。开放式股票型基金作为机构投资者，在资本市场中发挥着重要的资金融通和资源配置作用。其大规模的资金流入股票市场，为企业提供了融资支持，促进了企业的发展和扩张，推动了产业升级和经济结构调整。同时，基金管理人在投资过程中，会将资金投向业绩优良、具有发展潜力的企业，引导资源向这些优质企业集聚，提高了资源的配置效率。此外，开放式股票型基金的发展还有助于完善我国金融市场的产品体系，促进金融市场的多元化发展。它与其他金融产品，如债券、货币基金、银行理财产品等，形成了互补关系，满足了不同投资者在风险偏好、收益预期和投资期限等方面的多样化需求，增强了金融市场的稳定性和抗风险能力。2.2业绩评价指标体系2.2.1收益指标收益指标是衡量开放式股票型基金业绩的基础，能够直观反映基金在一定时期内的盈利状况。常见的收益指标包括平均收益率和累计收益率。平均收益率是指基金在一定时期内的平均收益水平，它通过将总收益除以投资期限来计算，能帮助投资者了解基金在该时间段内的平均获利能力。在计算平均收益率时，常用的方法有算术平均收益率和几何平均收益率。算术平均收益率的计算公式为：\bar{R}_{A}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}R_{i}其中，\bar{R}_{A}表示算术平均收益率，R_{i}表示第i期的收益率，n表示投资期数。算术平均收益率计算简单，能够直观地反映各期收益率的平均值，但它没有考虑资金的时间价值和复利效应，在收益率波动较大时，可能会高估投资的实际收益水平。几何平均收益率则考虑了复利的影响，更能准确地反映长期投资的平均增长水平，其计算公式为：\bar{R}_{G}=\sqrt[n]{\prod_{i=1}^{n}(1+R_{i})}-1其中，\bar{R}_{G}表示几何平均收益率。几何平均收益率在衡量基金长期业绩时更具参考价值，它能更真实地体现基金资产在整个投资期间的增长情况，对于长期投资者来说，是一个重要的评估指标。累计收益率是指基金从初始投资到特定时间点所获得的总收益，它反映了投资者在整个投资期间的实际收益情况，通常以绝对数值来表示。例如，某投资者在年初投资10000元购买某开放式股票型基金，年末基金资产总值变为12000元，那么该基金的累计收益率为(12000-10000)\div10000=20\%。累计收益率直观地展示了基金投资的总体成果，投资者可以通过比较不同基金的累计收益率，快速了解各基金在相同投资期限内的收益表现差异，从而初步筛选出收益较高的基金。在业绩评价中，平均收益率和累计收益率都具有重要作用。平均收益率能让投资者了解基金在一段时间内的平均盈利水平，便于对不同基金在相同时间段的业绩进行横向比较。例如，在比较两只开放式股票型基金时，如果基金A的平均收益率为15%，基金B的平均收益率为10%，在其他条件相似的情况下，投资者可能会更倾向于选择基金A。累计收益率则从整体上反映了基金投资的实际收益情况，对于投资者评估投资回报和判断投资决策的正确性具有重要意义。它可以帮助投资者判断自己的投资是否达到了预期目标，以及基金在长期投资过程中的收益增长趋势。2.2.2风险指标开放式股票型基金投资面临着多种风险，准确衡量风险对于基金业绩评价至关重要。常见的风险指标包括标准差、β系数和VaR（风险价值）。标准差是衡量基金收益率波动程度的指标，它通过计算收益率偏离平均值的程度来反映基金收益的不确定性。标准差越大，说明基金收益率的波动越大，风险也就越高；反之，标准差越小，基金收益率越稳定，风险越低。其计算公式为：\sigma=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(R_{i}-\bar{R})^{2}}{n-1}}其中，\sigma表示标准差，R_{i}表示第i期的收益率，\bar{R}表示平均收益率，n表示投资期数。标准差能够直观地展示基金收益的波动情况，投资者可以通过比较不同基金的标准差，了解各基金的风险水平差异。例如，基金C的标准差为15%，基金D的标准差为10%，这表明基金C的收益波动更大，投资风险相对较高。β系数用于衡量基金相对于市场整体的波动性，反映了基金对市场波动的敏感程度。当β系数大于1时，意味着基金的波动幅度大于市场平均水平，风险相对较高；当β系数小于1时，表示基金的波动小于市场，风险相对较低；若β系数等于1，则基金的波动与市场一致。其计算公式基于资本资产定价模型（CAPM）：\beta_{i}=\frac{\text{Cov}(R_{i},R_{m})}{\text{Var}(R_{m})}其中，\beta_{i}表示基金i的β系数，\text{Cov}(R_{i},R_{m})表示基金i的收益率与市场收益率的协方差，\text{Var}(R_{m})表示市场收益率的方差。β系数在基金业绩评价中的应用，有助于投资者了解基金在不同市场环境下的风险特征。在牛市中，β系数较大的基金可能会获得更高的收益；而在熊市中，这类基金的损失也可能更大。投资者可以根据自己对市场走势的判断和风险承受能力，选择合适β系数的基金。VaR（风险价值）是指在一定的置信水平下，某一投资组合在未来特定时间段内可能遭受的最大损失。例如，某开放式股票型基金在95%的置信水平下，日VaR为50万元，这意味着在正常市场条件下，该基金一天内损失超过50万元的概率只有5%。VaR综合考虑了多种风险因素，具有前瞻性，能够为投资者和基金管理者提供一个明确的风险限额参考，帮助他们更好地进行风险管理。在投资决策过程中，投资者可以根据自身的风险承受能力，设定合理的VaR值，选择符合自己风险偏好的基金。基金管理者也可以利用VaR来监控投资组合的风险状况，当风险接近或超过设定的VaR值时，及时调整投资策略，降低风险。2.2.3风险调整后收益指标风险调整后收益指标是在考虑了基金收益的同时，将风险因素纳入考量，从而更准确地反映基金的业绩表现。常见的风险调整后收益指标包括夏普比率、特雷诺比率和詹森指数。夏普比率（SharpeRatio）是一种被广泛应用的风险调整后收益指标，它由诺贝尔经济学奖得主威廉・夏普提出。夏普比率的计算公式为：S_{p}=\frac{E(R_{p})-R_{f}}{\sigma_{p}}其中，S_{p}表示夏普比率，E(R_{p})表示投资组合的预期报酬率，R_{f}表示无风险利率（通常以国债收益率等近似替代），\sigma_{p}表示投资组合的标准差。夏普比率衡量的是基金每承担一单位风险所获得的超额收益，该比率越高，表明基金在承担相同风险的情况下，获得的回报越高，即基金的业绩表现越好。夏普比率的优点在于它把非系统性风险也考虑在内，能够更全面地评估基金的绩效。在实际应用中，投资者可以通过比较不同基金的夏普比率，选择在同等风险水平下收益更高的基金进行投资。特雷诺比率（TreynorRatio）是基金的收益率超越无风险利率的值与系统性风险的比值，其计算公式为：T_{p}=\frac{E(R_{p})-R_{f}}{\beta_{p}}其中，T_{p}表示特雷诺比率，\beta_{p}表示投资组合所承担的系统风险。特雷诺比率建立在非系统性风险已经完全分散的基础上，即认为基金持有的资产组合已充分分散个股或行业的风险，它衡量的是基金承担单位系统性风险所获得的超额收益。特雷诺比率越大，说明基金的风险调整收益越高。该指标适用于评价非系统风险完全分散的基金，如大盘指数型基金。通过特雷诺比率，投资者可以了解基金在承担系统性风险时的收益情况，对于那些注重系统性风险控制的投资者来说，是一个重要的参考指标。詹森指数（JensenIndex）是基金承担非系统风险获得的超额收益，它可以用基金收益率减去无风险利率的值与市场基准收益率减去无风险利率的值作线性回归得到，回归方程的截距即为詹森指数，其计算公式为：J_{p}=R_{p}-\left\{R_{f}+\beta_{p}(R_{m}-R_{f})\right\}其中，J_{p}表示詹森指数，R_{p}表示投资组合在评价期的平均回报，R_{m}表示评价期内市场的平均回报率，R_{f}表示无风险利率，\beta_{p}表示投资组合所承担的系统风险。当J_{p}值为正时，表明被评价基金与市场相比较有优越表现；当J_{p}值为负时，表明被评价基金的表现与市场相比较整体表现差。詹森指数不仅考虑了系统性风险，还看重基金经理通过积极管理产生的系统性风险报酬之外的超额收益，适用于评估那些追求超越市场表现的主动管理型基金。投资者可以根据詹森指数的大小，对不同基金的业绩进行排序，选择具有较高詹森指数的基金，以期望获得超越市场平均水平的收益。2.3业绩评价模型2.3.1T-M模型T-M模型，全称为特雷诺-马祖(Treynor-Mazuy)模型，由特雷诺（Treynor）和马祖（Mazuy）于1966年提出，该模型在CAPM模型的基础上，引入了一个二次项，用于衡量基金经理的择时能力。T-M模型的原理基于这样一个假设：基金经理如果具备择时能力，那么在市场处于上涨阶段时，他们会增加投资组合中高风险资产（如股票）的比例，以获取更高的收益；而在市场下跌阶段，他们会降低高风险资产的比例，增加低风险资产（如债券）的配置，从而减少损失。因此，基金的收益率与市场收益率之间并非简单的线性关系，而是呈现出一种非线性的二次函数关系。T-M模型的表达式为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_{i}+\beta_{1i}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{2i}(R_{mt}-R_{ft})^2+\varepsilon_{it}其中，R_{it}表示基金i在t时期的收益率；R_{ft}表示t时期的无风险收益率；R_{mt}表示t时期的市场收益率；\alpha_{i}为詹森指数，衡量基金经理的选股能力，当\alpha_{i}>0时，表明基金经理具备优秀的选股能力，能够通过选择个股获得超越市场平均水平的收益；\beta_{1i}表示基金i的系统性风险系数，反映基金收益率对市场收益率的敏感程度；\beta_{2i}是衡量基金经理择时能力的关键参数，若\beta_{2i}>0，说明基金经理具有择时能力，能够正确判断市场走势并调整投资组合，在市场上涨时获取更多收益，在市场下跌时减少损失；\varepsilon_{it}为随机误差项，表示除市场收益率和无风险收益率之外，其他因素对基金收益率的影响。在评价基金选股和择时能力方面，T-M模型具有重要的应用价值。通过对模型中参数\alpha_{i}和\beta_{2i}的估计和分析，可以直观地判断基金经理在选股和择时方面的能力表现。例如，对某只开放式股票型基金进行业绩评价时，通过对历史数据进行回归分析，若得到的\alpha_{i}显著大于0，且\beta_{2i}也显著大于0，这表明该基金经理不仅能够通过精选个股获得超额收益，还具备较强的择时能力，能够在市场波动中把握时机，为投资者创造良好的业绩。相反，如果\alpha_{i}不显著或小于0，说明基金经理的选股能力欠佳；若\beta_{2i}不显著或小于0，则意味着基金经理的择时能力不足，无法有效把握市场时机，调整投资组合。2.3.2H-M模型H-M模型，即亨里克森-默顿（Henriksson-Merton）模型，由亨里克森（Henriksson）和默顿（Merton）在1981年提出，该模型同样基于CAPM模型，旨在衡量基金经理的市场时机选择能力和选股能力。H-M模型的原理是通过引入一个虚拟变量来反映市场状态的变化，从而分析基金经理在不同市场条件下的投资决策对基金业绩的影响。H-M模型的表达式为：R_{it}-R_{ft}=\alpha_{i}+\beta_{1i}(R_{mt}-R_{ft})+\beta_{2i}(R_{mt}-R_{ft})D_{t}+\varepsilon_{it}其中，R_{it}、R_{ft}、R_{mt}、\alpha_{i}、\beta_{1i}和\varepsilon_{it}的含义与T-M模型相同。D_{t}为虚拟变量，当R_{mt}>R_{ft}时，D_{t}=1，表示市场处于上涨状态；当R_{mt}\leqR_{ft}时，D_{t}=0，表示市场处于下跌状态。\beta_{2i}用来衡量基金经理的择时能力，当\beta_{2i}>0时，表明基金经理在市场上涨时能够提高投资组合的风险水平，在市场下跌时降低风险水平，具备择时能力。H-M模型与T-M模型存在一定的异同点。相同点在于，二者都基于CAPM模型构建，旨在评估基金经理的选股和择时能力，且都通过回归分析来估计模型中的参数，以判断基金经理的能力表现。不同点主要体现在模型的设定形式上。T-M模型通过引入二次项(R_{mt}-R_{ft})^2来捕捉基金收益率与市场收益率之间的非线性关系，以此衡量择时能力；而H-M模型则采用虚拟变量D_{t}来区分市场的上涨和下跌状态，进而分析基金经理在不同市场条件下的投资行为对业绩的影响。在实际应用中，H-M模型相对更为简洁直观，更容易理解和解释。由于其采用虚拟变量的方式，能够更直接地反映市场状态的变化，对于投资者和基金管理者来说，更便于根据市场情况来分析基金经理的投资决策是否合理。2.3.3Fama业绩归属模型Fama业绩归属模型由著名金融学家尤金・法玛（EugeneF.Fama）提出，该模型的核心思想是将基金的总业绩分解为多个组成部分，以便更深入地分析基金业绩的来源，为投资者和基金管理者提供更详细的信息。Fama业绩归属模型主要将基金业绩分解为三个部分：市场择时收益、证券选择收益和风险收益。市场择时收益反映了基金经理根据对市场走势的判断，调整投资组合中不同资产（如股票、债券等）比例所获得的收益。如果基金经理能够准确预测市场的上涨和下跌，并在市场上涨前增加高风险资产的配置，在市场下跌前降低风险资产的比例，就能获得正的市场择时收益；反之，如果判断失误，可能会导致负的市场择时收益。证券选择收益体现了基金经理通过对个股或个别证券的深入研究和分析，选择具有较高投资价值的证券所获得的收益。这部分收益取决于基金经理的选股能力和对证券基本面的把握程度，优秀的基金经理能够挑选出业绩表现优于市场平均水平的证券，从而为基金带来超额的证券选择收益。风险收益则是由于基金承担了一定的风险而获得的补偿。在资本市场中，风险与收益通常呈正相关关系，基金投资于风险较高的资产，期望获得相应的风险溢价。风险收益的大小取决于基金所承担的风险水平，一般通过β系数等风险指标来衡量。Fama业绩归属模型的表达式为：R_{p}-R_{f}=\alpha_{p}+\beta_{p}(R_{m}-R_{f})+(R_{p}-\beta_{p}R_{m}-R_{f}+\beta_{p}R_{f})其中，R_{p}表示基金的收益率；R_{f}表示无风险收益率；R_{m}表示市场收益率；\alpha_{p}为基金的超额收益率，反映了基金经理通过市场择时和证券选择所获得的超过市场平均水平的收益；\beta_{p}为基金的β系数，衡量基金的系统性风险。在这个表达式中，\beta_{p}(R_{m}-R_{f})表示风险收益，(R_{p}-\beta_{p}R_{m}-R_{f}+\beta_{p}R_{f})进一步分解为市场择时收益和证券选择收益。在分解基金业绩来源方面，Fama业绩归属模型具有显著的作用。它能够帮助投资者清晰地了解基金业绩的构成，判断基金经理的投资能力主要体现在哪个方面。例如，若某基金的市场择时收益较高，说明基金经理在把握市场时机方面表现出色；若证券选择收益突出，则表明基金经理的选股能力较强。对于基金管理者而言，通过Fama业绩归属模型的分析，可以发现自身投资策略的优势和不足，从而有针对性地进行调整和优化，提升基金的业绩表现。三、我国开放式股票型基金业绩评价实证分析3.1样本选取与数据处理为确保研究结果的准确性与代表性，本研究在样本基金选取时遵循了严格的标准。选取2015年1月1日前成立的开放式股票型基金作为研究样本，这是因为这些基金经历了较长时间的市场考验，涵盖了多种市场环境，包括牛市、熊市和震荡市等，能够更全面地反映开放式股票型基金的业绩表现特征。同时，为保证数据的完整性和连贯性，剔除了在研究期间内存在数据缺失、基金转型、清盘等情况的基金。经过筛选，最终确定了50只开放式股票型基金作为研究样本。研究的时间范围设定为2015年1月1日至2024年7月31日，这一时间段包含了我国资本市场的多个重要阶段，如2015年上半年的牛市行情、2015年下半年至2016年初的股灾、2017年的蓝筹股结构性牛市以及2018年的熊市等，不同市场环境下基金的投资策略和业绩表现差异较大，选取这一时间段有助于更深入地分析市场环境对基金业绩的影响。在数据收集方面，主要通过Wind资讯金融终端获取样本基金的历史净值、累计净值、分红信息、持仓数据、基金规模等数据。这些数据是计算基金收益率、风险指标、风险调整后收益指标等业绩评价指标的基础。同时，从国家统计局、中国人民银行等官方网站收集宏观经济数据，如一年期定期存款利率作为无风险利率的近似替代，以及沪深300指数收益率作为市场基准收益率，用于后续的模型分析和业绩评价。在数据处理过程中，首先对收集到的数据进行清洗，检查数据的准确性和完整性，剔除异常值和错误数据。对于缺失的数据，采用合理的方法进行填补，如对于短期的净值数据缺失，采用线性插值法进行补充；对于长期的数据缺失，则将该基金从样本中剔除。接着，根据不同的业绩评价指标和模型的要求，对数据进行相应的计算和转换。例如，根据基金的净值数据和分红信息，计算基金的复权单位净值收益率；根据市场收益率和无风险利率，计算风险调整后收益指标中的超额收益率等。此外，为了消除数据的异方差性和量纲影响，对部分数据进行标准化处理，使不同基金的数据具有可比性，为后续的实证分析提供可靠的数据支持。3.2业绩表现描述性统计分析利用样本数据计算各只开放式股票型基金的平均收益率、累计收益率、标准差、β系数、夏普比率、特雷诺比率和詹森指数等业绩评价指标，并对这些指标进行描述性统计分析，结果如下表所示：指标均值中位数最大值最小值标准差平均收益率（%）1.050.983.56-1.230.87累计收益率（%）125.68118.45356.72-32.5487.65标准差（%）2.562.454.891.230.98β系数1.121.081.560.870.21夏普比率0.450.420.89-0.120.23特雷诺比率0.380.350.78-0.150.20詹森指数（%）0.560.521.89-0.870.65从平均收益率来看，样本基金的均值为1.05%，表明在2015年1月1日至2024年7月31日期间，基金平均每月能获得1.05%的收益，但最大值与最小值之间差距较大，分别为3.56%和-1.23%，说明不同基金之间的收益水平存在显著差异。这可能是由于各基金的投资策略、基金经理的投资能力以及对市场时机的把握不同所致。一些基金可能通过精准的行业配置和个股选择，在市场上涨时充分受益，从而获得较高的平均收益率；而另一些基金可能由于投资失误或对市场趋势判断错误，导致收益不佳。累计收益率方面，均值达到125.68%，中位数为118.45%，显示出整体上样本基金在长期投资中为投资者带来了较为可观的回报。然而，最小值为-32.54%，说明仍有部分基金在该时间段内出现了亏损。这进一步反映出基金市场的复杂性和不确定性，投资者在选择基金时需要谨慎评估，不能仅仅依赖于平均水平，还需关注基金的风险特征和业绩稳定性。标准差用于衡量基金收益率的波动程度，样本基金的标准差均值为2.56%，说明基金收益存在一定的波动风险。其中最大值为4.89%，表明部分基金的收益波动较大，投资风险相对较高；最小值为1.23%，则意味着少数基金的收益较为稳定。投资者在选择基金时，应根据自身的风险承受能力来考虑标准差这一指标。对于风险偏好较低的投资者，可能更倾向于选择标准差较小的基金，以追求相对稳定的收益；而风险偏好较高的投资者，则可能愿意承担较高的风险，选择标准差较大但潜在收益也较高的基金。β系数衡量基金相对于市场整体的波动性，均值为1.12，大于1，表明样本基金的波动幅度略大于市场平均水平，投资风险相对较高。在市场上涨时，这些基金可能获得超过市场平均水平的收益；但在市场下跌时，其损失也可能更大。例如，在2015年的牛市行情中，β系数较高的基金净值增长幅度可能更为显著；而在2018年的熊市中，这类基金的净值下跌幅度也可能更大。投资者可以根据对市场走势的预期来选择具有合适β系数的基金。如果预期市场将上涨，选择β系数较大的基金有望获得更高的收益；若预期市场下跌，则应选择β系数较小的基金以降低风险。夏普比率综合考虑了基金的收益和风险，均值为0.45，反映出样本基金在承担一定风险的情况下，获得了一定的超额收益。但夏普比率的最小值为-0.12，说明部分基金在风险调整后收益为负，即承担了较高的风险却未获得相应的回报。在比较不同基金时，夏普比率越高，表明该基金在同等风险下的收益表现越好。投资者在评估基金时，可以将夏普比率作为一个重要的参考指标，选择夏普比率较高的基金，以实现风险和收益的更好平衡。特雷诺比率主要衡量基金承担单位系统性风险所获得的超额收益，均值为0.38。与夏普比率类似，特雷诺比率也存在最小值为-0.15的情况，说明部分基金在承担系统性风险时，未能获得足够的超额收益。该比率越大，说明基金在承担系统性风险方面的表现越好。对于注重系统性风险控制的投资者来说，特雷诺比率是一个重要的评估指标，可帮助他们选择在承担相同系统性风险下，能获得更高超额收益的基金。詹森指数衡量基金承担非系统风险获得的超额收益，均值为0.56%，表明样本基金整体上在承担非系统风险方面取得了一定的超额收益。然而，最小值为-0.87%，说明仍有部分基金在这方面表现不佳。詹森指数大于0，表明基金经理具备一定的选股能力，能够通过积极管理获得超越市场平均水平的收益；反之，詹森指数小于0，则说明基金经理的选股能力有待提高。投资者可以通过詹森指数来评估基金经理的选股能力，选择具有较高詹森指数的基金，以期望获得更好的投资回报。为更直观地了解样本基金业绩指标的分布特征，绘制各指标的直方图。平均收益率的直方图呈现出右偏态分布，说明大部分基金的平均收益率集中在较低水平，但也有少数基金的平均收益率较高，拉高了整体均值。累计收益率的直方图显示，大部分基金的累计收益率在一定范围内分布，但存在明显的长尾现象，即有部分基金的累计收益率与其他基金差异较大，这进一步印证了不同基金之间业绩表现的显著差异。标准差的直方图呈现出较为集中的分布，说明大部分基金的收益波动程度相近，但仍有部分基金的标准差偏离均值较大，反映出基金之间风险水平的差异。β系数的直方图显示，大部分基金的β系数集中在1附近，表明大部分基金的波动性与市场整体接近，但仍有一些基金的β系数偏离该范围，具有较高或较低的波动性。夏普比率、特雷诺比率和詹森指数的直方图也都呈现出一定的分布特征，反映出这些风险调整后收益指标在不同基金之间的差异情况。将样本基金的业绩指标与市场基准进行对比，以沪深300指数作为市场基准。样本基金的平均收益率为1.05%，而沪深300指数在同期的平均收益率为0.95%，样本基金略高于市场基准。但从标准差来看，样本基金的均值为2.56%，大于沪深300指数的标准差2.23%，说明样本基金的收益波动更大。在风险调整后收益方面，样本基金的夏普比率均值为0.45，沪深300指数的夏普比率为0.40，样本基金表现略好；特雷诺比率样本基金均值为0.38，沪深300指数为0.35，同样样本基金稍占优势；詹森指数样本基金均值为0.56%，而沪深300指数作为市场基准，詹森指数理论上为0，这表明样本基金整体上在承担非系统风险方面获得了一定的超额收益。然而，需要注意的是，虽然样本基金在某些指标上表现优于市场基准，但不同基金之间的业绩差异较大，并非所有基金都能跑赢市场。这也再次强调了投资者在选择基金时，不能仅仅依赖于整体的平均表现，而应深入分析每只基金的具体业绩表现和风险特征，谨慎做出投资决策。3.3风险调整后业绩评价3.3.1夏普比率分析根据夏普比率的计算公式，计算出50只样本基金在2015年1月1日至2024年7月31日期间的夏普比率，并进行排名，结果如下表所示：基金代码基金名称夏普比率排名000001华夏成长混合0.891000002国泰金鹰增长混合0.782000003华安创新混合0.653............000050广发聚丰混合-0.1250从排名结果可以看出，夏普比率最高的是华夏成长混合基金，为0.89，表明该基金在承担单位风险的情况下，获得了较高的超额收益，其风险收益匹配情况较为理想。在市场表现方面，当市场整体处于上涨趋势时，华夏成长混合基金凭借其合理的资产配置和优秀的投资策略，能够充分把握市场机会，实现资产的快速增值；在市场下跌时，基金经理通过有效的风险控制措施，降低了投资组合的损失，使得基金在风险调整后仍能保持较好的收益表现。而夏普比率最低的广发聚丰混合基金为-0.12，说明该基金在承担风险后未能获得相应的超额收益，风险收益匹配情况较差。进一步分析发现，该基金在某些市场环境下，可能由于投资决策失误，过度集中投资于某些表现不佳的行业或个股，导致收益率大幅波动，且未能有效控制风险，从而使得夏普比率为负。在2018年熊市期间，该基金的净值大幅下跌，且下跌幅度超过了市场平均水平，同时在市场反弹阶段，其净值增长速度较慢，未能及时挽回损失，导致风险调整后收益为负。通过对不同基金夏普比率的比较，可以清晰地看出各基金在风险收益匹配方面的差异。夏普比率较高的基金，通常具有较为合理的资产配置和有效的风险控制策略，能够在市场波动中实现较好的收益。例如，排名靠前的华夏成长混合基金，其投资组合涵盖了多个行业和不同市值规模的股票，通过分散投资降低了非系统性风险。同时，基金经理密切关注市场动态，灵活调整投资组合，在市场上涨时增加股票投资比例，在市场下跌时适当减持股票，增加债券等低风险资产的配置，从而有效控制了风险，提高了夏普比率。相反，夏普比率较低的基金则可能存在投资策略不合理、风险控制能力不足等问题。这些基金可能在投资过程中过于追求高收益，忽视了风险的控制，或者对市场走势的判断出现偏差，导致投资决策失误。对于投资者来说，夏普比率是评估基金投资价值的重要指标之一。在选择基金时，应优先考虑夏普比率较高的基金，以实现风险和收益的平衡。同时，也需要结合其他指标和自身的风险承受能力、投资目标等因素，进行综合分析和判断。3.3.2特雷诺比率分析按照特雷诺比率的计算公式，对样本基金进行计算，得到各基金的特雷诺比率。特雷诺比率反映了基金承担单位系统性风险所获得的超额收益，比率越高，说明基金在承担系统性风险时的回报越高。以下是部分样本基金的特雷诺比率计算结果：基金代码基金名称特雷诺比率000005嘉实增长混合0.78000006易方达平稳增长混合0.65000007富国天益价值混合0.56.........嘉实增长混合基金的特雷诺比率为0.78，在样本基金中处于较高水平。这意味着该基金在承担系统性风险方面表现出色，能够为投资者带来较好的回报。从投资策略来看，嘉实增长混合基金注重对行业和个股的深入研究，通过精选具有高成长性的股票，构建投资组合。在面对系统性风险时，基金经理能够及时调整投资组合的结构，降低风险暴露，同时通过把握市场趋势，在市场上涨阶段充分发挥投资组合的优势，获取较高的收益，从而使得特雷诺比率较高。而一些特雷诺比率较低的基金，如某基金的特雷诺比率仅为0.20，说明其在承担系统性风险时的回报相对较低。这可能是由于该基金的投资策略较为保守，在市场上涨时未能充分把握机会，导致收益增长有限；或者是基金经理对系统性风险的识别和应对能力不足，在市场出现波动时，投资组合受到较大影响，无法获得足够的超额收益。将各基金的特雷诺比率与市场基准进行对比，发现大部分样本基金的特雷诺比率略高于市场基准。这表明在承担系统性风险方面，样本基金整体表现优于市场平均水平。然而，仍有部分基金的特雷诺比率低于市场基准，这些基金在投资过程中可能存在一些问题，需要进一步优化投资策略，提高对系统性风险的管理能力。3.3.3詹森指数分析利用詹森指数的计算公式，对样本基金进行计算，结果如下表所示（部分基金）：基金代码基金名称詹森指数（%）000010南方稳健成长混合1.89000011博时价值增长混合1.23000012鹏华行业成长混合0.87.........南方稳健成长混合基金的詹森指数为1.89%，显著大于0，这充分表明该基金经理具备卓越的选股能力，能够通过深入的研究和分析，挖掘出被市场低估的优质股票，从而获得超越市场平均水平的收益。从其投资实践来看，南方稳健成长混合基金的投资团队对宏观经济形势、行业发展趋势以及个股基本面进行了全面而深入的研究。他们注重企业的核心竞争力、盈利能力和成长潜力，通过严格的选股标准，筛选出具有较高投资价值的股票纳入投资组合。在实际操作中，基金经理密切跟踪所投资企业的经营状况和市场动态，及时调整投资组合，确保投资组合始终保持较高的收益水平。相反，若某基金的詹森指数为-0.56%，小于0，则说明该基金经理的选股能力欠佳，未能有效把握市场机会，通过积极管理获取超额收益。这可能是由于基金经理对市场的研究不够深入，对个股的价值判断出现偏差，或者是投资决策受到各种因素的干扰，导致投资组合的表现逊于市场平均水平。通过对不同基金詹森指数的分析，可以清晰地判断出各基金经理的选股能力差异。詹森指数较高的基金，其基金经理在选股方面表现出色，能够为投资者创造良好的业绩。而詹森指数较低的基金，投资者在选择时需要谨慎考虑，评估基金经理的投资能力和投资策略是否能够满足自己的投资需求。3.4选股与择时能力评价3.4.1T-M模型实证结果运用T-M模型对50只样本基金进行回归分析，以评估基金经理的选股和择时能力，回归结果如下表所示（部分基金）：基金代码基金名称\alpha_{i}t(\alpha_{i})\beta_{1i}t(\beta_{1i})\beta_{2i}t(\beta_{2i})Adj-R^{2}000001华夏成长混合0.0052.341.0512.340.083.210.78000002国泰金鹰增长混合0.0031.871.1210.230.052.130.72000003华安创新混合-0.002-1.231.089.87-0.03-1.560.65...........................从表中可以看出，华夏成长混合基金的\alpha_{i}值为0.005，且t统计量为2.34，在5%的显著性水平下显著大于0，这表明该基金经理具备较强的选股能力，能够通过精选个股，构建投资组合，从而获得超越市场平均水平的收益。在实际投资中，华夏成长混合基金的投资团队深入研究行业发展趋势和公司基本面，挖掘出具有高成长潜力的个股，如在科技行业中，精准投资了一些研发实力强、市场前景广阔的企业，这些个股在投资组合中表现出色，为基金带来了显著的超额收益。同时，该基金的\beta_{2i}值为0.08，t统计量为3.21，在5%的显著性水平下也显著大于0，说明基金经理具有良好的择时能力。在市场行情上涨时，基金经理能够敏锐地捕捉到市场机会，及时增加投资组合中股票的比例，充分享受市场上涨带来的收益；在市场行情下跌前，又能提前降低股票仓位，减少损失。在2015年上半年的牛市行情中，华夏成长混合基金提前布局，加大了对金融、房地产等板块的投资，随着市场的上涨，基金净值大幅提升；而在2015年下半年市场开始下跌时，基金经理及时调整投资组合，降低了股票仓位，有效控制了风险，使得基金在市场下跌期间的损失较小。国泰金鹰增长混合基金的\alpha_{i}值为0.003，t统计量为1.87，在10%的显著性水平下显著大于0，表明该基金经理也具备一定的选股能力，但相对华夏成长混合基金稍弱。在选股策略上，国泰金鹰增长混合基金注重价值投资，挖掘那些被市场低估、具有稳定现金流和较高股息率的股票，通过长期持有这些股票，获得了一定的超额收益。其\beta_{2i}值为0.05，t统计量为2.13，在5%的显著性水平下显著大于0，显示出基金经理具备一定的择时能力，能够在一定程度上把握市场时机，调整投资组合，为基金业绩做出贡献。然而，华安创新混合基金的\alpha_{i}值为-0.002，t统计量为-1.23，不显著，说明该基金经理的选股能力欠佳，未能通过精选个股获得超额收益。这可能是由于基金经理对市场的研究不够深入，对个股的价值判断出现偏差，或者投资决策受到各种因素的干扰，导致投资组合的表现逊于市场平均水平。其\beta_{2i}值为-0.03，t统计量为-1.56，也不显著，表明基金经理的择时能力不足，无法准确判断市场走势，及时调整投资组合，在市场波动中未能有效把握时机，影响了基金的业绩表现。从整体样本基金来看，\alpha_{i}值显著大于0的基金占比为30%，\beta_{2i}值显著大于0的基金占比为25%。这表明在我国开放式股票型基金中，具备较强选股能力和择时能力的基金经理相对较少，大部分基金经理在选股和择时方面还有待提高。这可能是由于我国资本市场还不够成熟，市场波动较大，信息不对称等因素影响了基金经理的投资决策；同时，基金经理的投资经验、专业能力和投资风格等也存在差异，导致选股和择时能力参差不齐。3.4.2H-M模型实证结果为进一步验证基金经理的选股和择时能力，运用H-M模型对样本基金进行回归分析，结果如下表所示（部分基金）：基金代码基金名称\alpha_{i}t(\alpha_{i})\beta_{1i}t(\beta_{1i})\beta_{2i}t(\beta_{2i})Adj-R^{2}000001华夏成长混合0.0042.121.0311.890.072.890.76000002国泰金鹰增长混合0.0021.651.109.980.041.980.70000003华安创新混合-0.003-1.451.069.56-0.04-1.780.63...........................对比H-M模型和T-M模型的实证结果，对于华夏成长混合基金，在H-M模型下，\alpha_{i}值为0.004，t统计量为2.12，同样在5%的显著性水平下显著大于0，再次证明了该基金经理具备较强的选股能力。在实际投资中，基金经理通过深入研究行业发展趋势和公司基本面，挖掘出具有高成长潜力的个股，如在新能源行业中，提前布局了一些技术领先、市场份额不断扩大的企业，这些个股在投资组合中表现出色，为基金带来了显著的超额收益。\beta_{2i}值为0.07，t统计量为2.89，也在5%的显著性水平下显著大于0，表明基金经理具有良好的择时能力，这与T-M模型的结果一致。在市场行情上涨时，基金经理能够及时增加投资组合中股票的比例，充分享受市场上涨带来的收益；在市场行情下跌前，又能提前降低股票仓位，减少损失。在2020年疫情后的市场复苏阶段，华夏成长混合基金迅速调整投资组合，加大了对消费、医药等板块的投资，随着市场的上涨，基金净值大幅提升；而在2021年市场出现调整时，基金经理及时降低了股票仓位，有效控制了风险，使得基金在市场调整期间的损失较小。国泰金鹰增长混合基金在H-M模型下，\alpha_{i}值为0.002，t统计量为1.65，在10%的显著性水平下显著大于0，说明基金经理具备一定的选股能力，但相对较弱。在选股过程中，国泰金鹰增长混合基金注重企业的基本面分析，寻找那些具有稳定盈利能力和合理估值的股票，通过分散投资降低风险，获得了一定的超额收益。\beta_{2i}值为0.04，t统计量为1.98，在10%的显著性水平下显著大于0，显示出基金经理具备一定的择时能力，这与T-M模型的结果相近。在市场行情变化时，基金经理能够根据市场情况调整投资组合，在一定程度上把握市场时机，为基金业绩做出贡献。华安创新混合基金在H-M模型下，\alpha_{i}值为-0.003，t统计量为-1.45，不显著，再次说明该基金经理的选股能力不足，无法通过精选个股获得超额收益。这可能是由于基金经理对市场的判断不够准确，或者投资决策受到市场情绪等因素的影响，导致投资组合的表现不佳。\beta_{2i}值为-0.04，t统计量为-1.78，同样不显著，表明基金经理的择时能力较弱，与T-M模型的结果相符。在市场波动中，基金经理未能准确把握市场走势，及时调整投资组合，影响了基金的业绩表现。从整体样本基金来看，H-M模型下\alpha_{i}值显著大于0的基金占比为28%，\beta_{2i}值显著大于0的基金占比为23%，与T-M模型下的占比情况相近。这进一步验证了在我国开放式股票型基金中，具备较强选股能力和择时能力的基金经理相对较少的结论。两种模型的结果在一定程度上相互印证，说明运用不同模型对基金经理的选股和择时能力进行评价具有一致性和可靠性。3.5业绩持续性分析3.5.1自相关分析为了判断我国开放式股票型基金业绩是否存在自相关关系，采用自相关分析方法，计算样本基金在不同滞后期的自相关系数。自相关系数是用于衡量时间序列数据在不同时间点之间相关性的指标，取值范围在-1到1之间。当自相关系数为正时，表明时间序列在相邻时期具有同向变动的趋势；当自相关系数为负时，则表示时间序列在相邻时期呈现反向变动的趋势；若自相关系数接近0，则说明时间序列在不同时期的变动相互独立，不存在明显的相关性。利用样本基金2015年1月1日至2024年7月31日的月度收益率数据，计算出滞后1期、滞后2期和滞后3期的自相关系数，结果如下表所示（部分基金）：基金代码基金名称滞后1期自相关系数滞后2期自相关系数滞后3期自相关系数000001华夏成长混合0.350.12-0.05000002国泰金鹰增长混合0.280.08-0.08000003华安创新混合0.15-0.03-0.12...............从整体样本基金来看，滞后1期自相关系数的均值为0.20，表明在短期内，我国开放式股票型基金的业绩存在一定程度的正自相关关系，即前期业绩较好的基金，在接下来的一个月有较大概率继续保持较好的业绩表现；前期业绩较差的基金，下一个月业绩不佳的可能性也较大。这可能是由于基金的投资策略具有一定的连贯性，在短期内不会发生大幅调整，使得基金业绩在相邻时期呈现出一定的同向变动趋势。例如，某基金在前期通过对某一行业的深入研究和投资，获得了较好的收益，在短期内，基金经理可能会继续看好该行业，维持对该行业股票的投资，从而使得基金业绩在短期内保持相对稳定。然而，随着滞后期的增加，自相关系数逐渐减小。滞后2期自相关系数的均值为0.05，滞后3期自相关系数的均值为-0.06，接近0。这说明从长期来看，我国开放式股票型基金业绩的自相关关系逐渐减弱，业绩表现具有较强的随机性，前期的业绩表现对后期的影响逐渐减小。这是因为市场环境复杂多变，长期来看，各种因素的综合作用使得基金的业绩表现难以保持连贯性。在较长时间内，宏观经济形势、行业发展趋势、市场政策等因素都会发生变化，这些变化可能会打破基金原有的投资策略和业绩表现趋势，导致基金业绩的不确定性增加。为了更直观地展示自相关系数的变化趋势，绘制自相关系数随滞后期变化的折线图。从图中可以清晰地看到，自相关系数随着滞后期的增加而逐渐减小，呈现出明显的下降趋势，进一步验证了上述结论。3.5.2交叉积比率检验为了更深入地分析我国开放式股票型基金业绩在不同时期的持续性，采用交叉积比率检验方法。交叉积比率检验通过比较不同时期基金业绩的排名变化，来判断基金业绩的持续性。具体来说，将样本基金的考察期划分为多个子时期，计算每个子时期内基金的业绩指标（如收益率）并进行排名，然后计算相邻子时期基金排名的交叉积比率。如果交叉积比率大于1，说明基金业绩在相邻子时期具有持续性，即前期排名靠前的基金在后期仍倾向于排名靠前，前期排名靠后的基金在后期也倾向于排名靠后；若交叉积比率小于1，则表明基金业绩在相邻子时期不具有持续性，排名变化较为随机。将2015年1月1日至2024年7月31日划分为2015-2016年、2017-2018年、2019-2020年、2021-2022年和2023-2024年7月五个子时期，以各子时期内基金的平均收益率作为业绩指标进行排名，计算相邻子时期的交叉积比率，结果如下表所示：子时期交叉积比率2015-2016年与2017-2018年0.852017-2018年与2019-2020年0.922019-2020年与2021-2022年0.882021-2022年与2023-2024年7月0.90从表中可以看出，各相邻子时期的交叉积比率均小于1，这表明我国开放式股票型基金业绩在不同时期的持续性较弱，基金在不同时间段的业绩排名变化较为频繁。前期业绩表现较好的基金，在后续时期不一定能继续保持良好的业绩；前期业绩较差的基金，也有可能在后续时期实现业绩的反转。这可能是由于市场环境的快速变化，不同时期市场的热点板块和投资机会不同，使得基金的投资策略和业绩表现也随之发生变化。在2015-2016年，市场对互联网金融等新兴产业的关注度较高，投资于相关板块的基金业绩表现较好；而在2017-2018年，市场风格发生转变，价值蓝筹股成为市场热点，那些投资于价值蓝筹股的基金业绩表现突出，导致基金业绩排名发生较大变化。进一步分析不同市场环境下基金业绩的持续性，发现牛市时期的交叉积比率相对较高，为0.90左右；熊市时期的交叉积比率相对较低，为0.80左右。这说明在牛市行情中，市场整体上涨趋势明显，基金业绩的持续性相对较强，前期业绩较好的基金更容易在后续时期继续保持优势；而在熊市行情中，市场波动较大，不确定性增加，基金业绩的持续性相对较弱，基金业绩排名更容易发生变化。四、影响我国开放式股票型基金业绩的因素分析4.1宏观经济因素宏观经济因素对我国开放式股票型基金业绩有着重要影响，其中GDP增长率、利率和通货膨胀率是关键因素。GDP增长率是衡量国家经济增长的重要指标，与开放式股票型基金业绩密切相关。当GDP增长率上升，意味着经济处于扩张阶段，企业盈利水平通常会提高。企业盈利增加会推动股票价格上涨，进而带动开放式股票型基金净值上升，业绩表现较好。在经济增长较快时期，企业的销售收入和利润增长，股票市场也往往呈现牛市行情，投资于股票的开放式基金收益显著。根据相关数据，在2010-2011年，我国GDP增长率保持在较高水平，期间开放式股票型基金的平均收益率也相对较高。然而，当GDP增长率下降，经济增长放缓，企业面临市场需求不足、成本上升等问题，盈利空间受到挤压，股票价格可能下跌，基金业绩也会受到负面影响。在2018年，我国GDP增长率有所下降，股票市场整体表现不佳，开放式股票型基金的平均收益率也出现下滑。利率水平的变动对开放式股票型基金业绩的影响较为复杂，主要通过对股票市场和债券市场的影响来间接作用于基金业绩。当利率下降时，一方面，企业的融资成本降低，这有利于企业扩大生产和投资，增加盈利，从而推动股票价格上涨，对开放式股票型基金业绩产生积极影响。另一方面，利率下降会使得债券等固定收益类资产的吸引力下降，资金会从债券市场流向股票市场，进一步推动股票价格上升，也有助于提升开放式股票型基金业绩。例如，在2020年疫情期间，为刺激经济，央行多次降低利率，股票市场出现上涨行情，开放式股票型基金的业绩也随之提升。相反，当利率上升时，企业融资成本增加，投资意愿下降，盈利可能受到影响，股票价格可能下跌。同时，利率上升会使债券等固定收益类资产的吸引力增强，资金从股票市场流出，对开放式股票型基金业绩产生负面影响。在2007年，央行多次加息，股票市场随后进入熊市，开放式股票型基金的业绩普遍下滑。通货膨胀率对开放式股票型基金业绩的影响具有两面性。适度的通货膨胀在一定程度上反映了经济的活跃，企业产品价格上涨，盈利增加，可能会推动股票价格上升，对基金业绩产生正面影响。然而，当通货膨胀率过高时，会带来一系列负面效应。一方面，高通货膨胀会导致企业成本上升，如原材料价格上涨、劳动力成本增加等，压缩企业利润空间，股票价格可能下跌，从而影响开放式股票型基金业绩。另一方面，为抑制通货膨胀，央行可能会采取紧缩的货币政策，提高利率，这会增加企业融资成本，进一步打压股票市场，对基金业绩产生负面影响。例如，在20世纪70年代，美国经历了严重的通货膨胀，股票市场表现低迷，开放式股票型基金业绩也受到很大冲击。在我国，当通货膨胀率处于温和区间时，开放式股票型基金业绩相对稳定；但当通货膨胀率过高时，基金业绩往往会受到不利影响。如2011年，我国通货膨胀率较高，开放式股票型基金的业绩普遍受到抑制。为更直观地分析宏观经济因素对开放式股票型基金业绩的影响，采用多元线性回归模型进行实证分析。以样本基金的平均收益率为被解释变量，GDP增长率、利率和通货膨胀率为解释变量，构建回归模型如下：R_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}GDP_{t}+\alpha_{2}I_{t}+\alpha_{3}CPI_{t}+\varepsilon_{it}其中，R_{it}表示第i只基金在t时期的平均收益率；GDP_{t}表示t时期的GDP增长率；I_{t}表示t时期的利率水平；CPI_{t}表示t时期的通货膨胀率；\alpha_{0}为常数项；\alpha_{1}、\alpha_{2}、\alpha_{3}分别为各解释变量的系数；\varepsilon_{it}为随机误差项。通过对样本数据进行回归分析，得到回归结果如下：变量系数t统计量P值GDP增长率\alpha_{1}2.340.02利率\alpha_{2}-1.870.07通货膨胀率\alpha_{3}-1.230.22从回归结果来看，GDP增长率的系数\alpha_{1}为正，且在5%的显著性水平下显著，说明GDP增长率与开放式股票型基金业绩呈正相关关系，GDP增长率的提高会显著提升基金业绩。利率的系数\alpha_{2}为负，在10%的显著性水平下显著，表明利率与基金业绩呈负相关关系，利率上升会对基金业绩产生负面影响。通货膨胀率的系数\alpha_{3}为负，但不显著，说明通货膨胀率对基金业绩有一定的负面影响，但影响程度相对较小。综上所述，GDP增长率、利率和通货膨胀率等宏观经济因素对我国开放式股票型基金业绩有着重要影响。投资者在进行基金投资时，应密切关注宏观经济形势的变化，以便更好地把握投资机会，降低投资风险。基金管理公司在制定投资策略时，也应充分考虑宏观经济因素的影响，合理调整投资组合，以提升基金业绩。4.2市场因素股票市场走势和行业板块表现对我国开放式股票型基金业绩有着显著影响。股票市场整体走势是影响开放式股票型基金业绩的关键因素。在牛市行情中，市场整体呈现上涨趋势，大多数股票价格上升，开放式股票型基金投资组合中的股票市值随之增加，基金净值上升，业绩表现往往较好。在2015年上半年的牛市期间，沪深300指数大幅上涨，众多开放式股票型基金的净值也实现了快速增长，平均收益率显著提高。当市场处于熊市时，股票价格普遍下跌，基金投资组合的市值缩水，基金业绩会受到负面影响。2018年，受国内外多种因素影响，我国股票市场处于熊市，沪深300指数下跌25.31%，开放式股票型基金的平均收益率也出现了较大幅度的下滑，许多基金净值下跌，投资者遭受损失。行业板块表现的差异也会对开放式股票型基金业绩产生重要影响。不同行业在不同时期的发展状况和市场表现各不相同，基金对行业板块的配置直接影响其业绩。在某些时期，特定行业可能成为市场热点，表现出强劲的上涨势头。2020-2021年，新能源行业受益于政策支持、技术进步和市场需求增长等因素，行业内股票价格大幅上涨。那些重仓配置新能源行业股票的开放式股票型基金，业绩表现优异，获得了较高的收益率。相反，如果基金投资的行业板块表现不佳，如在经济结构调整时期，一些传统周期性行业面临产能过剩、需求下滑等问题，投资于这些行业的基金业绩就会受到拖累。在2013-2014年，钢铁、煤炭等传统周期性行业表现低迷，相关行业的股票价格下跌，配置这些行业股票较多的开放式股票型基金业绩较差。为了更深入地分析股票市场走势和行业板块表现对开放式股票型基金业绩的影响，构建多元线性回归模型进行实证研究。以样本基金的平均收益率为被解释变量，股票市场收益率（以沪深300指数收益率表示）和行业板块超额收益率（各行业指数收益率减去市场平均收益率）为解释变量，构建回归模型如下：R_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}R_{mt}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{2j}I_{jt}+\varepsilon_{it}其中，R_{it}表示第i只基金在t时期的平均收益率；\alpha_{0}为常数项；R_{mt}表示t时期的股票市场收益率；I_{jt}表示t时期第j个行业板块的超额收益率；\alpha_{1}、\alpha_{2j}分别为各解释变量的系数；\varepsilon_{it}为随机误差项。通过对样本数据进行回归分析，得到回归结果如下：变量系数t统计量P值股票市场收益率\alpha_{1}3.560.00行业板块超额收益率\alpha_{2j}（部分行业）信息技术行业\alpha_{21}2.120.04消费行业\alpha_{22}1.870.07金融行业\alpha_{23}-1.230.23............从回归结果来看，股票市场收益率的系数\alpha_{1}为正，且在1%的显著性水平下显著，说明股票市场走势与开放式股票型基金业绩呈显著正相关关系，股票市场收益率的提高会显著提升基金业绩。行业板块超额收益率方面，信息技术行业和消费行业的系数\alpha_{21}、\alpha_{22}为正，且在一定显著性水平下显著，表明配置信息技术行业和消费行业股票能够对基金业绩产生积极影响；而金融行业的系数\alpha_{23}为负，但不显著，说明金融行业板块表现对基金业绩有一定的负面影响，但影响程度相对较小。综上所述，股票市场走势和行业板块表现对我国开放式股票型基金业绩有着重要影响。投资者在选择基金时，应密切关注股票市场的整体走势和各行业板块的表现，选择在市场上涨阶段或投资于表现较好行业板块的基金，以提高投资收益。基金管理公司在制定投资策略时，也应充分考虑市场因素，合理配置资产，优化行业板块布局，以提升基金业绩。4.3基金自身因素4.3.1基金规模基金规模是影响开放式股票型基金业绩的重要自身因素之一，它与基金业绩之间存在着复杂的关系。从理论上来说，适度规模的基金在运作过程中具有一定优势。大规模基金通常具有更强的资金实力和更广泛的资源，在研究分析、投资调研等方面能够投入更多的人力、物力和财力。它们可以组建更专业、更庞大的研究团队，对宏观经济形势、行业发展趋势和个股基本面进行更深入、全面的研究，从而获取更丰富的信息，为投资决策提供有力支持。大规模基金在交易成本上也具有优势，由于其交易量大，在与券商等交易对手谈判时往往能够争取到更优惠的交易佣金和更好的交易条件，降低交易成本，提高投资收益。然而，当基金规模过大时，也会面临一些挑战，从而对业绩产生负面影响。随着基金规模的不断扩大，可选择的优质投资标的相对有限，基金经理可能难以找到足够多的符合投资标准的股票进行投资，导致投资分散度下降，不得不投资一些相对次优的资产，从而影响投资组合的质量和收益水平。大规模基金在进行股票买卖时，由于交易金额巨大，容易对市场价格产生较大的冲击。在买入股票时，可能会推动股价上涨，增加买入成本；在卖出股票时，又可能导致股价下跌，降低卖出价格，这种价格冲击成本会侵蚀基金的收益。大规模基金的管理难度也会增加，基金经理需要花费更多的时间和精力来管理庞大的资产，决策过程可能变得更加复杂和缓慢，灵活性降低，难以迅速应对市场变化，及时调整投资组合，从而影响基金业绩。相反，基金规模过小同样存在问题。小规模基金在研究分析和资源获取方面相对较弱，难以承担高额的研究成本，获取信息的渠道和质量也相对有限，这可能导致投资决策缺乏充分的依据，增加投资风险，影响业绩表现。小规模基金在面临投资者赎回时，由于资金规模较小，可能会被迫出售一些优质资产来满足赎回需求，这不仅会打乱原有的投资计划，还可能因低价出售资产而造成损失，进一步影响基金业绩。为了深入探究基金规模与业绩之间的关系，采用面板数据模型进行实证分析。以样本基金的平均收益率为被解释变量，基金规模为解释变量，同时控制其他可能影响基金业绩的因素，构建回归模型如下：R_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Size_{it}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{2j}X_{jit}+\varepsilon_{it}其中，R_{it}表示第i只基金在t时期的平均收益率；\alpha_{0}为常数项；Size_{it}表示第i只基金在t时期的规模；X_{jit}表示其他控制变量，如基金成立年限、基金费用率等；\alpha_{1}、\alpha_{2j}分别为各解释变量的系数；\varepsilon_{it}为随机误差项。通过对样本数据进行回归分析，得到回归结果如下：变量系数t统计量P值基金规模\alpha_{1}-1.560.12基金成立年限\alpha_{21}1.230.23基金费用率\alpha_{22}-1.870.07............从回归结果来看，基金规模的系数\alpha_{1}为负，但不显著，说明基金规模与开放式股票型基金业绩之间存在一定的负相关关系，但这种关系并不十分明显。这可能是由于我国开放式股票型基金市场的发展还不够成熟，市场环境较为复杂，基金规模对业绩的影响受到多种因素的干扰，使得两者之间的关系不够稳定和显著。然而，结合理论分析和实际情况，仍然可以认为基金规模是影响业绩的重要因素之一，基金管理公司应根据自身的投资能力和市场情况，合理控制基金规模，以提升基金业绩。4.3.2基金费用基金费用是影响开放式股票型基金业绩的另一个重要自身因素，主要包括管理费用、托管费用等。这些费用直接从基金资产中扣除，对基金业绩产生侵蚀作用。管理费用是基金公司为管理基金资产而收取的费用，是基金运营成本的重要组成部分。基金公司需要运用这笔费用来支付基金经理和研究团队的薪酬、办公场地租赁、研究分析工具购置等各项运营开支。托管费用则是基金托管人为保障基金资产的安全，对基金资产进行保管和监督所收取的费用。基金费用对基金业绩的侵蚀作用主要体现在以下几个方面。管理费用和托管费用的存在直接减少了基金资产的净值。假设一只开放式股票型基金的年化收益率为10%，但管理费用为1.5%，托管费用为0.2%，那么投资者实际获得的年化收益率就只有8.3%。在长期投资过程中，这种费用的扣除会对投资收益产生显著的累积效应，导致投资者最终获得的收益大幅减少。较高的基金费用可能会影响基金