基金收益率论文范文第1篇

国内学者近年来对基金业绩是否可持续也进行了大量研究。其中，支持基金业绩可持续的研究主要有：吴启芳、汪寿阳和黎建强（2003）选取1999年1月至2003年6月间40只封闭式基金作为样本，对其持续性进行了研究，发现基金收益在中长期内具有一定的持续性。刘翔（2008）采用Jegadeesh和Titman构造赢者组合和输者组合策略，发现基金业绩在一年内存在持续性但会随时间递减。认为基金不可持续的研究主要有：刘红忠等（2001）则发现基金并未表现出明显的证券择时特征，季（月）度原始收益和风险调整的收益也未表现出持续性。肖喜奎、杨义群（2005）采用绩效二分法和横截面回归法对我国2003年之前上市的55只开放式基金的业绩持续性进行检验，研究发现我国开放式基金从总体上看业绩持续性不强，业绩持续性只是在短期内出现。李凯风（2023）应用spearman相关方法，对我国2003年12月31日前成立的开放型基金进行研究，结果表明无论在短期还是长期，我国开放式基金业绩尚无显著的持续性。

二、研究设计

（一）样本选取和数据来源本文样本选取2004年7月前已发行的开放式股票型基金，共58个有效样本。本文所使用的数据区间有如下两个：（1）以2004年7月至2006年6月为样本期，2006年7月至2007年12月和2008年1月至2009年6月为观察期；（2）以2004年7月至2006年6月为样本期，2007年7月至2008年6月和2008年7月至2009年6月为观察期。选择第1个样本区间的原因是：中国的基金市场开展的比较晚，2004年后开放式股票型基金的数量才逐渐增多，而2004年之前的基金数则相对较少，研究时存在诸多不便，因而本文选择2004年7月到2006年6月24个月作为样本期（In-sampleperiod），使得数据期较长，保证最终得到的实证结果较为准确。此外，本文使用2006年7月至2007年12月和2008年1月至2009年6月为观察期是基于中国股市的实际情况考虑。2006年7月至2007年12月中国股市恰处于大牛市，而2008年1月至2009年6月则处于熊市区间，选取这两个极端数据期旨在验证基金的业绩持续性是否在牛熊交替的特殊情况下仍然成立。选择第2个样本区间的原因是：第1个样本期在牛熊交替的市场情况下对基金业绩的持续性进行了相关检验，但由于样本期的特殊性，结论并不具有一般性。鉴于中国资本市场的实际情况（如开放式股票型基金的数量和发展时间等），且为了与第一个样本区间的结果相比较，本文选择2004.7-2006.6月24个月为样本期（In-sampleperiod），而两个观察期2007年7月至2008年6月和2008年7月至2009年6月则分别对应牛市末期和震荡市时期。数据来源于CCER数据库，

（二）变量定义已有文献在对基金业绩持续性进行研究时，通常使用总收益或超额收益、风险调整的收益和信息比率来衡量。其中，风险调整的收益可由下面的回归方程求得：rn（t）=αn+βn×rB（t）+εn（t）。上式中，rn（t）表示基金在t月的超额收益，rB（t）表示市场基准的超额收益，αn为所估计的基金的风险调整收益。Lehman和Modest（1987）指出，研究中所选择的参照基准会对估计的风险调整收益有显著的影响。本文沿用风格分析将基金的总收益拆分成风格部分和选择部分，用总收益、选择收益和信息比率来衡量基金的业绩表现。其中，信息比率指选择收益与选择风险的比率。

（三）风格指数（XMX指数）的构建对于样本期内沪深两市上市的所有股票，在每年7月初，利用每只股票每年6月底的流通市值将所有股票分为大盘、中盘、小盘三组，而后再利用账面市值比BM（账面价值/去年12月底的市值）分为三组，由此得到9个股票组合。这些股票组合的持有期为一年，计算每个组合的流通市值加权月度收益率。其中，组合内各股票以年为频率调整。在上述基础上，选取小盘成长、中盘成长、大盘成长、小盘价值、中盘价值、大盘价值六个组合的收益率序列作为风格指数收益率。在下面分析中，本文主要以第一个样本区间中价值型组合的表现为例进行说明。由图（3），在所选择的样本区间，即以2004.7-2006.6月为样本期，2006年7月至2007年12月和2008年1月至2009年6月为观察期，大盘价值型的表现最好，而小盘价值型的表现最差，中盘价值型业绩表现居中，这与直觉中小市值股票业绩较好的现象不符。为了验证这个疑惑，对中国股市1999年7月至2009年6月的股市情况进行分析。按照Fama-French三因素模型方法构建这段时期的三个因素SMB、HML和MKT。研究发现，2006-2009年个股的SMB多为负值，亦即大盘股表现优于小盘股，一定程度上验证了本文结论。这可能是因为这段时间中国股市波动性较大，人们出于避险或其它目的而更倾向于持有大盘股票。取样本期（共24个月）中58只基金的月度收益作为因变量，取上述6个风格指数收益率为自变量，进行回归，得到各基金的beta，回归方程为：（rt）=∑ωj×fj（）t+ψ（t）而后，根据上面所求得到的beta，将各基金的实际收益减βn×rB（t）得到选择收益率（selectionreturn），亦即基金经理通过个人能力进行选择得到的超额收益部分。

三、实证检验分析

（一）不考虑管理费和托管费的实证检验取如下时间段：样本期：2004年7月-2006年6月；时期一：2006年7月-2007年12月；时期二：2008年1月-2009年6月。得到实证结果如图（5）、图（6）和图（7）。其中，横纵坐标分别为时期一和时期二的累计收益率。由上述图形可以发现，以总收益率衡量，在观察期内基金业绩具有明显的反转特征，即在时期一表现良好的基金往往在时期二表现较差，但这与两个时期市场特征有关。去除掉风格影响后，以选择收益率衡量，无论基金在第一期业绩如何，第二期表现出随机分布的特征（斜率不显著为0），即无法仅仅通过基金过去的业绩表现来预测未来的表现。以信息比率作为业绩衡量指标也得到类似的结果。使用另一种统计方法，下面表格中的数字表示符合每种情况的基金个数及占总基金个数的比例。第一行的两个表格分别代表在第一期表现优异（优于中位数之上）且（但）在第二期表现优异（较差）的基金，以此类推。从表（1）至表（3）可以看到，当以总收益率来衡量时，基金业绩表现具有明显的反转特征，当然，这与两个时期不同的市场特征有关。当以选择收益率来衡量时，基金业绩也具有较显著的反转特征，这与使用回归方法得到的结果不一致，这是统计方法的差异。当控制了选择收益率的波动，以信息比率来衡量时，无论第一期表现如何，基金在第二期表现出随机性，第一期的业绩表现无法预测第二期的业绩表现，这与使用回归方法得到的结论一致。

（二）考虑管理费和托管费的实证检验即基金业绩=费后净值增长率+管理费率+托管费率时，再次进行上述检验，结果如图（8）、图（9）和图（10）（时间段选择与上述相同）。可以看出，是否考虑管理费和托管费结果相差不大，说明管理费和托管费对于基金业绩比较的影响较小，结果同第一部分。

（三）改变观察区间进行实证检验重新选择样本期：2004年7月-2006年6月；时期一：2007年7月-2008年6月；时期二：2008年7月-2009年6月。因管理费和托管费影响较小，故不再考虑其影响，以下收益率均为费后净值增长率。从图（11）至图（13）可以看出，收益率区间的改变并未改变最终结论。以总收益率来衡量，基金的业绩表现具有明显的反转特征。以选择收益率和信息比率来衡量，无论第一期基金业绩如何，在第二期均表现出随机分布的特征，无法用第一期的业绩表现来预测该基金第二期的业绩表现。

（四）稳健性检验为了结论的稳健性，本文选取另一种检验基金业绩持续性的方法，即使用Carhar（t1997）的方法，在每个月月初，根据每支基金过去m个月的累计收益率将所有基金从小到大排列，分为五组，每组内部基金个数相同。然后买入过去表现最好的基金组合（winner组），卖空过去表现最差的基金组合（loser组），持有期为一个月，组合按月调整。在本文中，研究区间为2003年2月-2023年1月，结果如表（4）所示。可以看出，当m取6个月时，t值在5%的意义上显著，即基金的业绩具有持续性，而当选取其他月份的表现时，均得到基金业绩无持续性的结果。下面详细分析当m=6时组合的收益情况，见图（14）。在这78个月中，共有32个月（41.03%）组合的收益率小于零，46个月（58.97%）组合的收益率大于0。由图亦可看出，正的均值主要来源于2007年4月-2008年10月超长的大牛市时期。因此，基金过去六个月的收益率能否预测未来的业绩表现仍是一个有待考察的命题。截至目前，与发达国家资本市场相比，中国的开放式公募基金罕有清盘的情况。我国在2004年颁布的《证券投资基金运作管理办法》第44条规定，在开放式基金合同生效后的存续期内，若连续60日基金资产净值低于5000万元，或者连续60日基金份额持有人数量达不到100人的，则基金管理人在经中国证监会批准后，有权宣布该基金终止。若合同生效后连续20个工作日出现前述情形的，基金管理人应当向中国证监会说明原因。由上述规定可知，在中国资本市场上，基金的清盘条件十分严苛，面对中国如此庞大的基民数量，基金清盘无疑是十分之罕见的现象。因此在本文中，我们未对生存偏差的影响进行深入分析。

四、结论与启示

基金收益率论文范文第2篇

关键词：证券投资市场；基金业绩；持续性单；因素方差分析；多元回归分析；格兰杰因果检验

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2023）30-0106-02

1 数据处理

通过整理2023年上海证券交易所综合指数和2023年国内表现优异的股票型基金的业绩的数据，计算出大盘指数的增长率，即为“大盘收益率”，也可以近似认为是市场平均收益率。同时，将10支业绩排名名列前茅的基金收益率做了处理，最终得出以下结果，见表1。

2 基本分析

首先，观察最后一列的变量――各基金该月平均收益率，将之与大盘的该月平均收益作比较，不难发现，在2023年的12个月中，5、6、7、8、10、11六个月份的各基金平均收益超过了大盘，占50%，而另外6个月则没有。

其次，在最后一行的月平均观察值这一栏，可以直观看出，华宝兴业新兴产业、德盛精选和富兰克林国海深化这三支基金在这一年中，平均收益水平并没有跑赢大盘。这三支基金在2023年的综合业绩都足以排进国内基金排行的Top10，然而却依然没有超过大盘，获取超额收益，有理由推论，2023年全国绝大部分基金经理人的业绩是没有跑赢大盘的。

其三，从中欧中小盘股票（LOF）收益率数据和大盘收益率数据，制出曲线图，如图1所示。

两组数据的变化趋势有着较高的相似性，只是大盘趋势变动在中欧LOF变动之前，中欧LOF随之发生变化。众所周知，LOF是交易性开放式指数基金，其收益预期变动与市场整体变动有着密不可分的联系。在上述10支基金中，中欧LOF的业绩是第二好的，这从侧面说明，基金经理人即使赚取超额收益，并不一定完全是取决于个人基金投资水平，也有可能是市场的因素。

以上三点说明，即使国内表现最为优异的基金也不一定能长期稳定的跑赢大盘。基金经理人的经理业绩并不能完全反应其投资能力，尤其是其投资业绩的稳定性和持续性更是令人怀疑。

3 单因素方差分析

将“基金经理人业务能力”作为一个变量，则每个基金的收益率都是一组实验数据，设定“H0：各组均值之间没有显著差异”，进行方差分析，一次判断每个基金经理人的平均业务能力是否有着显著差异。选取表1中业绩最好的四个基金和大盘，依次将“大盘收益率”、“中欧LOF”、“上投摩根”、“景顺长城”、“新华行业周期转换”定义为“1”、“2”、“3”、“4”和“5”输入SPSS，得出下列结果，见表2。

总体来说，P值大于0.05，接受原假设，也即四个基金公司与大盘的收益情况并没有显著地不一样。根据本文的前提假设，得出结论：基金经理人的业务水平并与大盘之间没有非常显著的差异，不能肯定地说，好的基金经理人就一定有比大盘或是比其他基金经理人更为突出的表现，见表3。

表3运用了LSD检验，展示了在置信度为95%的条件下，每个基金公司（大盘）两两之间的相互比对，最低的P值也达到了0.698，该表更进一步证明了上述观点。

4 多元回归分析

上投摩根是2023年业绩最好的股票型基金，为研究以其基金收益率与累计净值、单位净值增长率、选股能力alpha值、平均收益率排名和上证综合指数之间的关系（各项数据均为2023年1～9月的半月数据，见附录），设变量Y为“平均收益率排名”，依次将“累计净值”、“单位净值增长率”、 “基金收益率”、“选股能力alpha值”和“上证综合指数”设为X1，X2，X3，X4，X5，并将2023年1月上半月定义为1，下半月定义为2，以此类推直至9月上半月为17，建立回归模型：

Yt=β0+β1X1t+β2X2t+……+β5X5t+ut；t=1，2，3......16，17

在此，我们设置置信度为85%，由回归结果：

①t检验和p值分别见表4。

由上表我们看出，上投摩根的收益率排名，与基金的累计净值、单位净值增长率、基金收益率、上证综合指数有着显著的联系，其中基金收益率和上证综合指数是最为重要的两个因素，说明大盘本身对于一支基金的收益也有很大的影响。然而，令人不解的是理论上作为与收益密切相关的选股能力对其排名的影响却并不显著。

②整个方程的F检验值为18.67382，p值为0.000048，通过检验；拟合度R-squared为0.894605，调整的拟合优度Adjusted R-squared为0.846698，均比较高；DW检验结果Durbin-Watsonstat

为1.636886，不存在自相关，综上，方程可以说明问题。

5 格兰杰因果检验

由于上述分析中，对选股能力α值的无法解释，我们进一步做格兰杰因果检验，验证选股能力和基金排名是否存在因果关系，方法同上将排名和选股能力数据输入Eviews，选取滞后期为2，得出结果见表5。

可以看到，平均收益率是选股能力的格兰杰原因；而选股能力不是平均收益率的格兰杰原因，可能原因是基金经理人的业绩并不一定是其选股能力即投资决策能力的必然因素。

6 结 语

根据上面的计量回归分析我们可以得出这样一个结论，那就是基金业绩的走势并不具有长期性，在短时间内维持较高增长幅度和增长速度的基金，从长期来看可能平均收益率未必能够稳稳超越大盘。

参考文献：

[1] Jensen M.The Performance of MutualFunds in the Period1945―1964[J].Journal of Finance，1968，（23）.

[2] GrinblattM，Titman.Persistence of mutual fund performance[J].Journal of Finance，1992，（5）.

[3] Brown，S.J，Goetzmann，W.N.Performance Persistence[J].Journal of Finance，1995，（2）.

[4] Hendricks，D.：Patel，and Zeckhauser，R.Hot Hands in Mutual Funds―Short―Run Persistence of Relative Performance，1974-1988[J].Journal of Finance，1993，（1）.

[5] 吴启芳，陈收，雷辉.基金业绩持续性的回归实证[J].系统工程，2003，（1）.

[6] 肖奎喜，杨义群.我国开放式基金业绩持续性的实证检验[J].财贸研究，2005，（2）.

[7] 苏云，肖辉，吴冲锋.中国证券投资基金业绩持续性研究[J].预测，2002，（6）.

基金收益率论文范文第3篇

关键词：VaR；证券投资基金；业绩评价

中图分类号：F830.91

文献标识码： A

文章编号：1003-7217(2007)02-0020-06

在投资基金发达的欧美国家，很多投资资讯机构都定期各基金投资组合的业绩排行榜。我国还没有建立完善的投资基金评价体系，但也有一些文章探讨基金投资组合业绩评价的理论和方法，特别是应用三大经典评价指标（特雷诺指数、夏普指数和詹森指数）对基金业绩进行评价。所谓基金业绩是指基金投资组合管理的综合表现，因为，高收益的基金一定也承担高的风险，低收入的基金一般承受的风险也较低。因此，仅仅计算出基金投资组合的平均收益率是不够的，必须根据风险大小来对收益率进行调整，即计算风险调整的收益率，只有这样，各基金收益的评价和比较才有意义。本文对我国开放式基金的业绩表现应用基于VaR的业绩评价方法与三大经典评价方法进行比较评价分析，一方面探索基于GARCH模型的证券投资基金VaR计算模型，为基于VaR的业绩评价方法的应用打下基础；另一方面分析基于VaR的业绩评价方法的应用可行性，为投资者提供风险偏好选择的评价指标。

一、证券投资基金业绩评价方法

（一）证券投资基金的三个经典业绩评价指标

1. 特雷诺(Treynor)指数

Treynor指数是用证券市场线SML来构建评价业绩的基准，SML表示由资本资产定价模型(CAPM)确定的期望收益与β系数之间的线性关系。它衡量的是与基金的市场风险有关的收益率。Treynor指数等于基金的超额收益率除以系统风险,即每单位系统风险获得的超额收益率，其公式为：

(6) 二、证券投资基金VaR计算模型的设定

金融时间序列往往存在波动集聚性和尖峰厚尾性的统计特性［3］，当用基于正态假设的风险度量方法去估计开放式基金的风险时，势必造成估计存在大的偏差；而且忽视波动率的时变性不仅会失去风险的变动信息而且会造成风险估计的不准确和较差的预测性。以下采用服从厚尾分布的GARCH模型来刻画证券投资基金的收益率序列的波动性，进而计算出VaR值。

1. 样本基金日收益率的统计分析

从表1中可以看出，17只基金的收益率均值全为正，这说明基金在样本期平均取得的日收益是正的，但标准差普遍比均值大10倍，说明日收益的变化比较剧烈。17只基金日收益率序列中只有2个序列在1%的水平下不是显著有偏的（原假设为偏度等于0），在5％的水平下全部显著有偏，而且绝大部分是右偏的，说明大的上涨比大的下跌多，标准差会高估风险。峰度统计量的值在4.1351到14.7229之间变动，它们在1%的水平下均是显著的（原假设为峰度等于3），说明样本中的肥尾性要比偏度更为突出。对于检验序列正态性的JB统计量，在1%的水平下也全部是显著的，说明日收益率序列的分布不是正态的，这与前面关于偏度和峰度的检验结果一致。对样本基金的日收益率的均值方程残差序列进行ARCH效应检验发现，当q=12时得到的χ2检验的相伴概率P值，除华安创新外都仍小于显著性水平，即检验依然显著，表明残差序列存在高阶的ARCH效应，即收益率序列存在波动集聚性。表1 样本基金日收益率的统计分析结果检验项目 均值

表明收益率序列存在严重的厚尾性；ARCH项和GARCH项的估计值在5％的水平下显著，两项值相加小于1，表明用GARCH（1，1）－GED模型是恰当的。95%置信水平下VaR的统计栏中可以看出，各偏股型基金的VaR值大都在0.07和0.08左右，都比市场组合的近0.1的VaR值要小，这说明各基金在市场下跌的时候有一定的控制收益下跌的水平，积极投资的优点再次显现；偏债型基金的VaR值要比偏股型基金小很多。特别是某些基金的总风险水平不大，但VaR值却很大，如宝盈鸿利收益的标准差在偏股型基金中排在倒数第三，但VaR值却是最大的。说明这类基金控制损失的水平很低，投资者需格外谨慎。从表2的结果来看，华安180和本文构造的市场组合的收益和风险较其它基金是最为接近的，这说明本文构建的市场组合大体上是合理的。

3．各业绩评价指标的统计结果分析

表3列出了各业绩评价指标的计算结果和排名，业绩评价指标包括夏普指数、特雷诺指数、詹森指数和分别在95％与99％置信水平下的两个基于VaR的业绩评价指标。表4根据排名结果计算出的各指标的秩相关系数则有助于它们之间的比较。

综合表3和表4的结果可以看出：（1）各指标的排名结果差异不是很大，各且对第一名和最后一名的排名高度一致， 17只样本基金中易方达平稳增长的业绩表现最好，华夏债券最差，其它排名各有差异。从表4排名结果的Spearman秩相关系数也可看出，各指标的排名高度相关（Spearman秩相关系数都在0.9以上），且两个基于VaR的指标和夏普指数的排名相关性要大一些，但又不是完全相关，一方面由于VaR和标准差都是对总体风险的度量，基于VaR的指标大体上保持了夏普指数的优点又有了一定改进；另一方面又验证了基金的收益率不服从正态分布。（2）两个基于VaR的评价指标的排名结果与其它指标的排名结果相比各有一些差异，但从投资者的角度来衡量，基于VaR的评价指标要更合理一些。譬如，对博时价值增长两个置信水平下的报酬－VaR比率和VM2测度给出的排名都是第二名，而夏普指数和特雷诺指数给出的排名分别是第六名和第七名。它在17只基金中平均收益率和标准差是第二大的，β值最大，而VaR值在95％和99％的置信水平下分别是排在第十和第九位，属中等水平。因此，它取得很高的收益率，控制损失的水平又很好，对投资者来说买这样的基金平时很赚钱，市场不好时也不会亏很多，给第二名的排名理所当然。相对于华安创新，月平均收益率比博时价值增长低0.1%，VaR值还比它大，特雷诺指数给华安创新的排名为第二，比博时价值增长高。

报酬－VaR比率（或VM2测度）在两个不同置信水平下的排名结果几乎一样，一方面说明样本基金根据GARCH－GED模型来计算VaR，排除了极端值的影响，效果较好；另一方面说明只要采用好的VaR计算模型，置信水平的选择不会成为基于VaR的评价指标很大的缺点。

（3）除华安180和华夏证券外各基金VM2测度值均为正值，VM2测度是指各基金的VaR值调整到和市场组合一样时应有的收益和市场组合的收益的差值，这说明大部分的基金取得了超过市场的业绩。市场组合的VM2测度值为零，这说明此指标是正确按其构建原理构建的。但各基金取正值的VM2测度都很大，这主要是由于市场组合的收益率太低而VaR值太高所致，而根据理论市场组合应是有效组合，如此多的基金VM2测度值为比较大的正值只能说明本文采用的市场组合可能是无效的，代表超额收益的詹森指数值很大也说明了这一问题。但根据上证180指数进行消极投资的华安180的表现来看，本文的基金评价的基准组合又是合理的。因此，合理的解释是我国开放式基金整体上战胜了市场。

四、结 论

综上，可以得到以下结论：

（1）我国开放式基金的收益率序列存在右偏性、尖峰肥尾性和波动聚集性，而且这些特性的表现都比较突出；应用GARCH（1，1）－GED模型刻画我国开放式基金的收益率序列的波动性并以此计算VaR是较恰当的。

（2）从投资者注重下跌风险的角度来看，基于VaR的基金业绩评价指标相对于三大经典指标有其明显的应用优势。这些指标都至少克服了以收益率为标准的业绩评价的缺陷，克服了不同风险的组合之间进行业绩比较的困难，从理论上说采用任意一个评价指标都可以用来比较基金的业绩。但是，这些评价指标本身是从不同角度选择不同的风险指标建立起来的，因此，各个指标之间的评价结果经常不一致。由于每个测度指标各有优缺点，很难说哪一个是最佳的。它们对不同基金绩效评价结果的不一致性，一定程度上影响了基金绩效评价的可信度，但这并不矛盾，因为，不同的结论可能适合于不同的投资者，投资者可根据自己风险偏好选择测度指标作为投资参考。

（3）以本文构造的市场基准来衡量，我国开放式基金在2003和2004年整体上战胜了市场。开放式基金在一开始就体现出了它的先进性，发挥了它专业理财、理性投资、进出便利和规模经济效应的优势，相信在不久的将来会成为我国投资者进行金融投资的主要方式。

参考文献：

［1］Alexander G. J, Baptista M. A. Economic Implications of Using a MeanVaR Model for Portfolio Selection: A Comparison with MeanVariance Analysis［J］. Journal of Economic Dynamics and Control, 2002，（6）:36-53．

［2］Modigliani Franco, Leach Modigliani. RiskAdjusted Performance［J］．Journal of Portfolio Management, 1997， (winter):320-338．

［3］谢赤，熊一鹏．深圳股票市场多标度分形特征研究［J］．财经理论与实践，2005，（1）．

［4］Nelson,D. Conditional heterosked asticity in asset returns: a new approach［J］. Econometrica, 1991，(59):347-370．

［5］Hamilton，D. Time Series Analysis［M］.Princeton: Princeton University Press，1994.

［6］易丹辉. 数据分析与Eviews应用［M］．北京：中国统计出版社，2002．

Empirical Research on Performance Evaluation of Open Styled Funds

in Our CountryComparative Analysis of the Performance

Evaluation Method Based on VaR and the Three Classical Methods

HU Zongyi，ZHANG Jie

(School of Statistics, Hunan University， Changsha，Hunan 410079，China)Abstract：According to modern investment theory, only the yield is adjusted by the risk can it be taken as the foundation on which the performances of mutual funds are compared. So the core of mutual funds' performance evaluation should be to measure the risk accurately. Through the comparative analysis of using the method based on VaR and the three classical methods to appraise open styled funds' performance in our country, it finds that the funds' performance evaluation indexes based on VaR have more obvious application advantages to the three classical indexes when investors pay attention to the “Downside Risk". And investors now have one more evaluation index which can accord with one's own of risk partiality as investment reference .

基金收益率论文范文第4篇

社保基金投资的合理性不能仅以收益率的高低作为唯一的评价标准，收益高的基金投资形式可能意味着承担更大的风险，收益低的基金投资形式也可能意味着所承担的风险较小，收益率大小无法正确反映投资组合的合理性，只有对社保基金投资的风险和收益进行综合考量才能正确评价投资业绩。②现行对投资基金业绩的评价模型主要包括基金收益法、台尼指数、西彭指数等，西彭指数是学者们使用较多的一种基金业绩评价方法，该指数以资产定价模型为基础构建，使用标准差对基金风险进行测度，其业绩指数Sp的公式表达方式。其中Rp是指投资的收益率，Rf指不考虑投资风险的利率，σp表示衡量投资风险的标准差。可以根据业绩指数的大小对基金投资情况进行衡量，较大的业绩指数表示投资的运营较为合理，反之则意味着存在较大的问题。为了更具体地对投资的风险收益进行衡量，学者们提出风险价值(VaR)的概念用于对投资组合的可能损失情况进行定量化分析，也是信用风险管理中应用最为广泛的一种形式。

二、社保基金投资收益实证分析

1．样本选取及说明本文使用股票市场中的社保基金投资股作为分析样本，选取2023年我国社保基金投资股前十位的重仓股票:山东高速、皖通高速、中远航运、粤高速、深圳高速、西飞国际、S兰铝、特变电工、太钢不锈、焦作万方等，样本时间为2023年1月4日至2023年12月8日，共计230个交易日，相关数据来源于WIND数据库资料。风险价值模型要求对实证分析的置信度进行设置，置信度选取的差异将会对回归结果产生影响，本文使用95%的置信度进行实证研究。2．样本股票收益率股票收益率是衡量股票收益的重要指标，其基本的计算公式。其中Rit表示股票i在t期的收益率，Pit表示股票i在t期的收盘价，Pi(t－1)表示股票i在t－1期的收盘价。使用公式计算的样本股票在230个交易日的平均收益率见表1:3．样本股票权重以样本期间最后一个交易日的收盘价作为基准，使用持股数量和收盘价相关统计数据计算出样本股票的总市值，使用个股市值占总市值的比重作为样本股票的权重，计算结果见表2。4．投资组合的方差为了对社保基金投资组合的风险进行测度，需要计算样本股票的方差。投资组合的风险包括单个资产的风险和资产之间的风险，单个资产风险一般用方差来度量，资产之间相互影响的风险一般用协方差来衡量。样本股票投资组合的方差协方差计算结果见表3，协方差矩阵表达了不同股票资产相互之间在风险上的影响程度。如果协方差值为正表示两支股票之间的风险具有传染性，即一支股票风险较大会导致和其相关的另一支股票风险也很大，如果协方差值为负表示两支股票之间的风险影响是反向的，可以根据协方差值的正负现象来分散投资风险。5．VaR和RAROC计算结果为了把社保基金投资股票收益和上证综合指数进行对比分析，需计算上证指数收益率R和方差。根据上述公式计算的我国社保基金投资组合和上证综合指数在95%置信度(1日和10日)的VaR和RAROC值见表4，从表4计算结果可以看出，在230个交易日内，社保基金的平均收益率为0．002976，上证综合指数的平均收益率为0.003017，社保基金的平均收益率略小于上证综合指数。从VaR的1个交易日和10个交易日值来看，在95%置信度下1个交易日社保基金的损失值小于股票投资额的3．273%，上证指数的损失值小于股票投资额的3．092;在95%置信度下10个交易日社保基金的损失值小于股票投资额的10.376%，上证指数的损失值小于股票投资额的8.189%。即在相同条件下，社保基金的投资风险要大于上证指数。从RAROC值来看，无论是在1个交易日还是10个交易日，社保基金投资的的业绩都要小于上证综合指数。

三、结论

基金收益率论文范文第5篇

一、创造绝对回报:非有效市场的必然选择

“创造绝对回报”是贯彻对冲基金投资模式最深刻的投资理念,它影响了对冲基金投资策略和技术的所有方面,其具体涵义包括两点。首先,不论熊市或牛市,对冲基金均能为投资者创造正收益。普通投资者,包括机构还是个人,在长期中只能创造相对回报,即紧密跟踪市场,当市场上涨,其投资收益为正,市场下跌,其收益变为负值。在熊市当中依然为投资者创造正收益是对冲基金所秉持的基本理念。其次,对冲基金在长期中能够为投资者创造高于市场指数和其他投资方式的回报。综合上述两个方面,创造绝对回报的理念可以简单归结为“战胜市场”。根据标准金融理论,由于市场的有效性,投资者在长期中无法战胜市场,共同基金的整体收益率在长期中只能是接近但是小于市场指数(例如S&P500,上证指数等),上百年来共同基金的历史充分证明了这一点(马尔基尔,2008)。因此,对冲基金“创造绝对回报”的理念是对标准金融理论的挑战。

(一)“创造绝对回报”理念的实践效果

1.长期平均收益的比较

判断投资者是否战胜市场的最直观方法是将长期平均投资收益与市场指数做比较。早中期的研究普遍认为,对冲基金超越了市场指数和其他投资者(Agarwal和Naik,1999;Peskin等,2000;Liang,2001)。中后期的研究产生了一些分歧,原因来自于对冲基金数据的可靠性问题,主要是幸存者偏差(SurvivorshipBias)带来的影响。对冲基金的研究依靠全球十几家大型对冲基金数据库提供的数据。作为私募基金,对冲基金并没有提供信息的义务,只是为了宣传自身,多数对冲基金会向某些数据库提供数据。一支对冲基金如果发现自己的投资绩效比较差,就不会加入数据库。即使已经加入了数据库,它也会从数据库中撤出。因此,留存在库中的往往是绩效较好的基金,根据这些数据进行分析可能产生高估效应。有研究指出,幸存者偏差导致对冲基金年收益率被高估2~3个百分点。但是,另有研究表明,幸存者偏差不会产生业绩高估问题(小埃尔登•梅耶、山姆•克西纳,2007)。某些绩效很好的对冲基金,不再需要利用数据库来宣传自身,因而主动撤出数据库,这些基金在继续运作,但是已不向外界提供任何数据。考虑到成功的对冲基金脱离数据库而产生的低估效应与前面所讲的高估效应的相互抵消,整体上幸存者偏差不会对投资绩效的测算产生明显影响。本文在研究对冲基金绩效的时候,使用了国际上公认的历史最长、权威性最高的3家数据库分别测算并进行对照。这样做的目的是:(1)对冲基金一般不会向超过3家的大型数据库报告数据,因此各大数据库所包涵的对冲基金会有明显差异,选取3家数据库分别计算,可以获得较高的代表性。(2)目前已经有一些数据库,把历史上终止的对冲基金数据计入其指数,这样就能消除大部分的幸存者偏差,本文中选用的HFRI和CSFB/TREMONT就是如此。通过三家数据的比较,能够得出更为全面可靠的结论。本文对于长期投资收益的考察,全部采用10年以上的时段,并将其与S&P500、MSCIEAFE和MSCIEMF①三个著名的市场指数进行比较。通过表1和表2的收益率比较,可以清楚地看出,对冲基金创造了较高的长期平均收益率。通常而言,在长期中能够提高年收益率3个百分点,就是明显的成绩,而对冲基金在14年的时间里,年收益率超出S&P500指数4•6~5•7个百分点,同时,在最近10年里也超过共同基金年收益率4•9~6•8个百分点,②对冲基金确实获得了“战胜市场”的较高收益,这就形成了有效市场假说难以解释的“金融异象”。

2.金融危机时期的收益率比较

表3的数据分析显示,在2008年金融危机当中,对冲基金的收益率比共同基金高出16个百分点,比市场指数高出18个百分点,与表2的数据比较可以发现,在危机当中对冲基金的收益优势进一步扩大,这说明对冲基金具备较强的抗击系统风险的能力,并在危机当中同样“战胜市场”。尽管对冲基金没有兑现它的口号,未能在本次金融危机当中保持正收益,但是,与其他传统投资工具相比,对冲基金毫无疑问拥有更高的风险管理水平,能够在熊市当中保护投资者利益。从这一角度看,对冲基金作为行业整体对金融市场具有一定的稳定作用。②3.投资收益最高的对冲基金与共同基金比较根据行为金融学的前景理论,人们往往对低概率事件有高估的倾向,而对适中的概率有低估倾向,这就使得投资人对可能性很小的高盈利表现出强烈偏好。相比于其他投资方式,对冲基金之所以具有较大吸引力,就是在于少数对冲基金创造了十分优异的回报(例如索罗斯的量子基金在将近20年的时间里创造了超过30%的年收益率),尽管像这样出色的基金只占很小比例,但是他们所产生的示范效应是巨大的,能够吸引投资者不断向对冲基金投资。比较对冲基金和共同基金当中最优秀的部分,对于判断对冲基金在金融市场的影响力和发展趋势,具有重要的参考价值。而且,优秀对冲基金所创造的成绩远远超出市场指数,这对于有效市场理论是一个重大挑战。本文采用5年期年均收益率超过10%~25%的对冲基金与共同基金进行比较。这5年里由于发生了严重的全球金融危机,所有投资机构的绩效均大幅下降,S&P500指数的同期回报只有-1•61%,共同基金为-2•55%,对冲基金为5•14%,因此选择这一时间段年收益率超过10%的基金,实际上是代表了对冲基金和共同基金行业最优秀的群体。从表4看出,在最近5年的时间里,TASS数据库中共有399支对冲基金的年收益率高于10%,而晨星公司数据库中仅有18支共同基金达到这一指标;其中,年收益率超过20%的对冲基金有58支,而共同基金则一支也没有。可以清楚地看出,一方面,少数对冲基金的卓越表现是令人瞩目的,这就从一个角度预示了对冲基金在金融投资行业的良好发展前景。另一方面,上述统计中涉及到的对冲基金和共同基金的投资收益都远高于市场指数。CAPM并不否认市场上会出现个别超过理论收益率的投资者,但是它认为这仅仅是运气,不能以此否认市场的有效性(马尔基尔,2008)。但是,这种观点却无法解释,为何对冲基金的“运气”会比共同基金好很多。事实上,对冲基金所应用的投资模式更加符合行为金融学理念,能够更好地利用市场的无效性,这充分显示出对冲基金具有不可替代的市场价值。

(二)基于行为资产定价模型的理论解释基于有效市场理论的资本资产定价模型(CAPM)指出,市场达到均衡时,投资于某种资产所得到的报酬(即风险溢价),与该资产所承担的市场风险成正相关(Fama,1970、1991):E(rj)-rf=σjMσ2ME(rM)-rf其中,E(rj)为资产j的预期回报率;E(rM)为市场组合的预期回报率;rf为无风险利率;σjM为资产j的收益率与市场组合收益率的协方差;σM为市场组合的波动率(标准差)。在CAPM中,市场风险用市场组合来衡量,它是指按照市场价格以同比例持有所有市场资产的投资组合,通常用市场指数来代表。①上述公式表明,投资者只有通过承担更多的市场风险才能得到更高的预期收益,市场并不会因为投资者承担任何非市场风险而提供报酬。令β=σjMσ2M,ρ=σjMσjσM,则上式变为:E(rj)-rf=βE(rM)-rf,β=ρσjσM由于市场组合的收益率是外生给定的,要想提高平均收益率,就需要提高β值。但是,β值的提高通常意味着ρ值的提高,即投资资产与市场指数相关性升高。高相关性可以在牛市当中获得高收益,但是在熊市中高相关性带来的就是高亏损,这就是共同基金在熊市当中赔钱的根本原因。另外,β值的提高幅度相当有限,所以共同基金即使在牛市中,也很难创造明显高于市场指数的绩效。因此,在CAPM体系当中,创造绝对回报在理论和实践中均是无解的,这恰恰是标准金融理论的核心观点:金融市场是有效的,任何人都无法使用特定的方法在长期中获得超额利润。对冲基金创造绝对回报的实际效果与CAPM产生冲突。长期实践表明,对冲基金的投资收益率与市场指数的相关性明显低于共同基金,也就是说,它所承担的市场风险比共同基金要低,但是它创造的投资收益率却远远超出共同基金(见表5)。更为重要的是,对冲基金在熊市当中依然能够取得正收益,似乎此时它与市场指数的相关性由正转负。所以,有学者认为,对冲基金不属于CAPM的范畴,它的回报结构不对称(所得收益与承担市场风险不对等),它所承担的风险已经超出了CAPM的市场风险范畴(小埃尔登、山姆,2007)。通过行为金融学理论当中的行为资产定价模型(Be-havioralAssetPricingModel,BAPM),我们可以较好地理解对冲基金创造绝对回报的理念。BAPM基于噪声交易理论,该理论首先由FisherBlack于1986年提出,随后发展成噪声交易模型(DSSM模型)。该理论指出,噪声和信息同时存在于市场上,噪声与投资价值无关,它可能是市场参与者的错误判断,也可能是人为制造的虚假信息。但是,某些投资者难以识别噪声,仍然把它当作有价值的信息来使用。这样,市场参与者就分为信息交易者和噪声交易者。前者的行为符合CAPM原则,他们关注的是预期回报及其组合的方差,他们不会受到认知偏差的影响。但是,后者不会按照CAPM进行决策,他们会犯各种认知偏差,并且没有严格的均值方差偏好。在仅有信息交易者的市场上,具有相同观点的理性投资者共同作用,会形成有效市场假设下的均衡模型,所有投资者只能通过承担市场风险而获得回报。但是,在实际市场中,噪声交易者会产生与信息交易者的博弈。此时,信息交易者不仅要面对市场组合的风险,还要面对噪声交易者的非理性预期变动风险。BAPM给出了存在噪声交易者情形下,有效价格存在的充分和必要条件:∑Hh=1Whεh=covWh,εh+∑εh/H•∑Hh=1Wh=0其中,εh为交易者对价格预期的误差;Wh为交易者持有证券组合的初始价格。该式表明,只有在交易者的认知偏差与其财富互不相关,且噪声交易导致的平均价格偏差为0时,价格才是有效的。但是,满足这样的条件并不容易,因此在实际市场上,噪声交易者的存在导致价格非有效的情况经常出现。而且,理易者由于风险厌恶,很可能在价格偏差出现的初期放弃套利机会,从而使噪声交易者获得高于理性投资者的收益,这时,羊群效应会推动更多的人变成噪声交易者。当噪声交易者的投资进一步使证券价格偏离其价值时,理易者开始实施套利。但是,由于噪声交易者的力量超过套利者,价格进一步偏离,套利者遭受损失。因此噪声将在一段时间内主导市场,导致市场的非有效性。噪声交易者的活动削弱了证券投资回报与其贝塔值之间的相关性,CAPM模型失效。由于噪声交易者制造了额外于市场风险的特定风险,因此他们有可能获得比理性投资者更高的回报。HershShefrin(2000)总结认为,根据BCAPM,证券资产的预期收益并不像标准资本资产定价模型分析的那样,只是由风险报酬决定,而是由风险和错误估价共同决定。错误估价来自于人们的非理———噪声交易,这种非理能够导致资本市场的系统性偏差。利用这种系统性偏差,就能够产生投资溢价。传统机构绝大多数都遵守有效市场理论,他们无法系统地利用市场认知偏差获利。而对冲基金坚信市场非有效是经常出现的状态,正如索罗斯(1999)所说:“市场总是有偏向的……均衡只不过是天方夜谭”,他们善于发现噪声交易者的行为并利用噪声交易获利。所以,对冲基金的投资收益,一方面来源于他们承担的市场风险(这与其他投资者相同),另一方面在于他们高水平地利用了人类认知偏差导致的市场错误估价。当市场上扬时,对冲基金可以同时获得两方面的正收益;当市场下跌时,它与市场指数相关的风险溢价遭受损失,但仍然可以利用错误定价获利(因为认知偏差在熊市当中依然存在),这样尽管收益小于牛市,对冲基金还是能够在熊市中获得净收益。

二、坚持风险对冲:以理性的风险管理战胜非理性的市场

坚持风险对冲,是对冲基金的又一个基本理念。事实上,对冲基金这一名字的由来就是在于它把对冲作为投资的基本信条。所谓对冲,是指证券的多头组合应该有相应的空头组合来对冲。通常,多头要选择那些增长性强的证券,空头则应选择增长性差的证券。这样,在牛市当中,多方增长要高于空方的增长,投资能够获利;在熊市中,多方的下跌要低于空方下跌,因此空方获利要超过多方的损失,投资收益依然为正。很多人会认为,出于赚取更多回报的考虑,对冲基金同时持有多空组合是没有好处的:如果市场上扬,空头损失会降低投资收益;同样,如果市场下跌,多头损失也减少了收益。而在牛市中单纯做多,在熊市中纯粹做空,显然可以获得更高的投资绩效。但是,这种看似简单清楚的论调并没有得到对冲基金的认同。对冲基金中除去管理期货策略(这种策略使用的风险管理手段比较特殊,本文不做进一步分析)以外,大部分基金策略都把对冲作为最根本的投资原则,在所有的市场行情中普遍使用。近年来,尽管出现了极少量的只做多的对冲基金,但是,他们往往被视为没有继承对冲基金良好传统的异类,遭到了对冲基金老手们的排斥(小埃尔登•梅耶,山姆•克西纳,2007),全球影响力较大的对冲基金数据库,例如Greenwich、CSFB/Tremont和HFRI,根本不认可只做多的私募基金是对冲基金,在数据库中不收录它们的数据。这里面实际上包含了深刻的行为金融学理念。

(一)“坚持风险对冲”理念的实践效果

坚持风险对冲的效果表现在两个方面:一是基金所承担的风险较低,因而其风险调整后的收益率高;二是熊市中的收益率较高。在学术界和投资界,都是用波动性(标准差和下偏标准差)来反映投资所承担的风险,同时用经过波动性调整的收益率———夏普比率(SharpeRatio)和索蒂诺比率(SortinoRatio)来考察在一定风险下的收益率,一般将这两个比率称为风险调整后的收益率。根据行为金融学理论,金融市场呈现非正态分布,标准差和夏普比率在衡量投资绩效方面存在根本性缺陷,因此下偏标准差和索蒂诺比率具有更高的实用价值。表7将对冲基金与共同基金、市场指数在波动性和风险调整后的收益率进行了测算与比较,可以看出,对冲基金的波动性(标准差和下偏标准差)明显小于共同基金和市场指数,而风险调整后的收益率更是远远高于后者。特别值得注意的是,将风险对冲理念贯彻到极致的兼并套利策略和3种相对价值套利策略———可转换套利、固定收益套利和统计套利,其波动性非常小,其中统计套利与可转换套利的向下波动分别为0•43%和0•54%,只有S&P500指数的16%和20%。而对冲基金当中惟一较少使用对冲手段的管理期货策略,它的波动性是所有策略中最高的,向下波动达到1•67%,是统计套利策略的3•9倍。这充分说明,坚持对冲的理念十分有效地提高了对冲基金的风险管理水平,最终为投资者创造了稳定的较高回报。对冲基金在熊市当中的良好表现,一个重要的原因就是坚持了风险对冲。表6通过两类对冲基金策略在熊市和牛市中的收益比较,更有针对性地说明风险对冲理念对于保护投资者在长期中的利益具有多么重要的价值。这两类对冲基金策略分别是股票多空头(EquityLong/Short)和只做多(LongOnly)的对冲基金,二者之间主要的区别是后者不使用风险对冲的手段。根据计算出的数据指标可以看出,只做多的对冲基金在牛市中的年收益超过股票多空头基金6•9个百分点,原因很简单,它没有空方头寸,当市场上升时它获得全部收益,而股票多空头基金的空方头寸造成一定损失。但是,在两个熊市当中,只做多的基金策略由于缺乏空方头寸的保护,遭受严重损失,收益率分别比股票多空头策略低8•9和22•5个百分点,损失之大使得它在包含牛市和熊市的整个投资期间年收益率低于股票多空头策略将近3个百分点。在基金投资行业,由于投资收益按复利增长,因此,股票多空头策略高出的3个百分点年收益率就是明显的优势。

(二)风险对冲理念的行为金融学解释

1.市场的非正态分布在标准金融学的理论体系中,市场总是处于正态分布,原因是收益率遵循随机游走。价格的变化各不相关,最多也只能是存在非常短期的记忆,因此收益率的概率呈现正态分布,这表明各种市场行情的出现在概率上是确定的,有稳定的均值和方差。具体地讲,对于一个正态分布的市场,出现收益率低于(或大于)预期收益率3个标准差的概率是0•5%,出现收益率低于预期收益率4个标准差的概率只有0•01%。在这种情况下,投资人根据市场的历史表现计算出相应的标准差,就可以清楚地判断出投资组合所面临的风险大小。但是,近十几年来行为金融学与复杂科学的大量研究已经充分证明,市场收益率不是正态分布。根据对1888年1月2日到1991年12月31日约103年的道琼斯工业股票5日和90日的收益率分布的研究,两个收益率分布均出现更高尖锋和更胖的尾部,这说明,大风险发生的概率要比正态分布所预示的要高得多:低于3个标准差的收益率出现概率不是前面所说的0•5%,而是2•4%;低于4个标准差的收益率出现概率不是前面所说的0•01%,而是1%,比正态分布高了100倍。而且,市场的风险在5日和90日的时间框架下是一样的,这种自相似性(分形)导致在各种时间段上的非正态分布(彼得斯,2002)。非正态分布的标准差不存在,利用标准差来作为风险管理的判断依据在任何时间尺度上都是无效的。在这种非有效市场条件下,市场的波动性(Volatility)远比标准金融学理论所设想的要大得多,投资人很难准确判断出市场行情的未来走势,上文所提到的在牛市中单纯做多而在熊市中单纯做空的投资策略所承担的风险过高,而对冲基金倡导的在所有市场行情下都要对冲的理念就显得非常重要和实用———坚持对冲能够保证不论市场怎样变化,都可以获得正收益。

2.防止过度自信过度自信是行为金融学发现的最为普遍的投资者非理性特征。在过度自信的认知偏差驱使下,很多投资人热衷于使用各种方法对市场行情进行预测,并且过分相信自己的预测结果。如果投资者相信自己能够准确预测证券的未来走势,他当然就无需进行风险对冲。但是,金融市场最根本性的特征就是不确定性,这是标准金融理论和行为金融学的共识。在标准金融理论当中,市场价格的变化是完全不可预测的随机游走,因此任何投资者都无法准确判断市场行情,在长期投资中无法获得超额利润。行为金融学认为,群体投资者的认知偏差会导致市场存在长期、普遍的规律性波动,但这是一种统计意义上的规律,并不是确定发生的。一旦投资者遇到无法预测的小概率事件,缺乏风险对冲的投资模式就会遭遇重大损失。对冲基金充分意识到了过度自信对于投资的危害,在市场预测方面十分谨慎,有些对冲基金投资技术根本就不允许对市场进行预测,例如趋势跟踪技术(MichaelCovel,2005)。风险对冲实质上是一种理性的风险管理模式,对冲基金借助这一模式在长期中战胜不确定的非理性市场。