案例一我国封闭式基金绩效评价Word文件下载.doc
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建行
基金鸿阳
184782
2001.12.10
宝盈基金管理公司
基金久嘉
184722
2002.7.5
长城基金管理公司
基金银丰
500058
2002.8.15
银河基金管理公司
数据来源:
凤凰财经网
二、市场基准组合的确定
由于所选择样本基金投资的主要方向为国内的沪、深两市的股票,同时我国法律规定基金投资资金必须至少有20%投资于债券市场,故这里对于市场基准的选择借鉴的是沈维涛、黄兴孪(2001)对中国证券投资基金业绩的实证研究与评价时的市场基准周收益率:
Rm=40%*上证综指的周收益率+40%*深证成指的周收益率+20%*中证国债指数
上证综指、深证成指数据来源于雅虎财经();
中证十年期国债指数收益率来源于中证指数有限公司()。
三、无风险收益率选取
国外研究文献一般采用三月期的国库券收益率作为无风险收益率,虽然目前我国已经建立起相对较为完整的债券市场,既有交易所市场,又有银行间市场和柜台市场。
但由于交易所市场和银行间市场处于分割状态,缺乏有效地连通,以致不同市场上形成的利率存在背离,而且期限结构比较单一。
所以本文采用一年期银行定期存款利率作为无风险收益率,并按52周折算成周收益率。
2006年至2008年我国一年期银行存款利率调整情况如表3.2。
由于2007、2008年央行多次调整利率,故在实证分析过程中根据不同的时期来调整为对应时期的无风险利率。
表3.22006-2008年我国一年定期存款利率调整情况
日期
利率(%)
2004年10月29日
2.07
2006年8月19日
2.52
2007年3月18日
2.79
2007年5月19日
3.06
2007年7月21日
3.33
2007年8月22日
3.60
2007年9月15日
3.87
2007年12月21日
4.14
2008年10月9日
2008年10月30日
2008年11月27日
2008年12月23日
2.25
数据来源:
中国人民银行网站
研究方法和实证结果
本文选用了经典的Sharpe指数、Treynor指数和Jensen指数对基金经风险调整后的收益进行测度,同时运用T-M模型、H-M模型及C-L模型对基金经理的证券选择能力和市场时机选择能力进行了分析研究。
计算的方法是运用了SPSS17.0软件进行回归分析。
一、对基金业绩测度的实证结果
本文根据CAPM模型,利用SPSS17.0进行了一元线性回归,分别得出了各基金在牛市和熊市不同的β值。
表3.3和表3.4分别为牛市和熊市中,基金的超额收益、平均收益率、标准差和系统性风险β等指标的表现情况。
表3.5为根据表3.3及表3.4中各参数计算得到的三个经风险调整后的评价指标值及据此对基金的初步排序结果情况。
表3.6为Sharpe、Treynor及Jensen指标之间的相关关系表。
表中计算所使用的基金净值统计数据来源于凤凰财经网()。
表3.3牛市中样本基金基本指标数值
超额收益
收益均值
标准差
β*
R-Sq
R-Sq(Adj)
t
0.018850456
0.019397
0.03865
0.998
0.826
0.823
16.01*
0.017146882
0.017694
0.032936
0.732
0.734
0.729
12.21*
0.022054366
0.022601
0.047815
0.864
0.692
0.686
10.81*
0.017158155
0.017705
0.032474
0.802
0.769
0.765
13.4*
0.016268285
0.016815
0.035117
0.899
0.844
0.841
17.23*
0.013945965
0.014493
0.032968
0.71
0.704
11.49*
0.015904546
0.016451
0.037262
0.939
0.758
0.754
13.02*
0.015437727
0.015984
0.03707
0.889
0.853
0.85
17.68*
0.020930122
0.021477
0.048503
0.954
0.777
0.773
13.99*
0.010877222
0.011424
0.045927
0.796
0.792
14.65*
基准组合
0.019889555
0.02043619
0.0318981
1.0
-
*为在5%显著水平上通过了t检验
表3.4熊市中样本基金基本指标数值
-0.030953857
-0.03017
0.09887
0.757
0.902
0.9
21.49*
-0.023588149
-0.02281
0.072377
0.846
0.937
0.936
27.59*
-0.032707183
-0.03193
0.142419
0.799
0.795
14.23*
-0.022465618
-0.02169
0.072863
0.735
0.882
0.879
19.29*
-0.028766153
-0.02799
0.113616
0.855
0.926
0.925
25.28*
-0.01739855
-0.01662
0.055463
0.762
0.912
0.911
23.05*
-0.0246582
-0.02388
0.081104
0.847
0.893
0.891
20.67*
-0.031281397
-0.0305
0.094497
0.818
0.86
0.857
16.83*
-0.037380166
-0.0366
0.129117
0.858
0.896
0.894
20.80*
-0.023381284
-0.0226
0.066453
0.851
0.84
0.837
16.36*
-0.018522941
-0.017743
0.0448116
*为在5%显著水平上通过了t检验
如表3.3和表3.4所示,各基金的相关系数R大部分都在0.7以上,有3只基金的R值大于0.8,因此保证了回归方程的拟合优度。
所以可以说利用回归方程计算得到的β值能在一定程度上代表基金的系统性风险水平。
表3.3和表3.4的回归结果显示,
(1)在收益方面,牛市的收益率普遍为正,但是大部分基金的超额收益及平均收益都低于市场基准组合,只有2只基金(泰和、久嘉)超过了市场组合;
而熊市的收益率普遍为负,相较而言,大部分基金的损失都超过了市场基准组合,只有基金汉兴的损失略低与市场组合。
(2)在风险方面,从标准差比较来看,牛市、熊市中各基金的总风险均超过了市场基准组合风险,这说明了样本基金都存在非系统性风险;
从回归出来的β值来看,两市中各基金的β值都略小于市场β值,这印证了前文中所描述的平衡型基金所追求的是成长及收益之间平衡的投资风格和所承担的风险较小、成长性不高的基金特点。
表3.5列出了根据第二章所给的Sharpe指数、Treynor指数及Jensen指数的计算公式,所计算得出的样本基金的三大经典的风险调整指标及其与平均收益率一起的排序结果。
表3.5牛、熊市中经风险调整后基金业绩指标对比表
牛市
平均收益
排序
Sharpe指数
Treynor指数
Jensen指数
3
0.487723
0.018888
5
-0.000999
0.520612
2
0.023425
0.002588
1
0.461246
0.025526
0.004869
4
0.528372
0.021394
0.001207
6
0.463265
0.018096
-0.00161
9
0.423019
8
0.016884
-0.00248
7
0.426826
0.016938
-0.00277
0.416452
0.017365
-0.00224
0.431519
0.021939
0.001956
10
0.236838
0.013563
-0.00507
0.020436
0.623534
0.019889
熊市
-0.313077
-0.040890
-0.016932
-0.325907
-0.027882
-0.007918
-0.229655
-0.038891
-0.017129
-0.308328
-0.030565
-0.008851
-0.253188
-0.033645
-0.012929
-0.313698
-0.022833
-0.003284
-0.304033
-0.029112
-0.008969
-0.03050
-0.331029
-0.038241
-0.016129
-0.03660
-0.289506
-0.043567
-0.021487
-0.02260
-0.351848
-0.027475
-0.007618
-0.01774
-0.413351
-0.018523
牛市中,各基金的Sharpe指数都远低于市场基准组合,除了平均收益率的差别,这同样说明了各基金的总风险高于市场水平,但各基金都取得了高于无风险收益率的收益。
Treynor指数也反映出大部分基金单位系统性风险收益低于市场水平,只有泰和、裕阳、久嘉和安顺的指数值超过了市场组合。
这主要归结于大部分基金的收益都低于市场组合的收益。
从Jensen指数分析,只有同样的4只基金(泰和、裕阳、久嘉和安顺)超过了市场组合的指数值,说明了这些基金的收益超过了它们所承受风险对应的预期收益。
而值得注意的是,其他6只基金的Sharpe指数和Treynor指数为正值,但是Jensen指数却为负值,这说明了它们的业绩表现不如市场组合。
综合几个指数看来,
(1)从排序结果分析,Treynor指数和Jensen指数的排序结果最相似,平均收益率和Sharpe指数排序与它们稍有出入,这说明部分基金的总风险和系统性风险之间还有一些差距,这些基金未充分分散非系统性风险。
牛市中未能较好分散风险的基金有泰和与久嘉,其余基金表现良好。
(2)通过对比可发现,基金鸿阳、通乾、汉兴和同盛的各指标值及排名较为相似,这在一定程度上说明了这些基金在牛市的投资风格和投资策略存在较高的相似性。
熊市中,基金平均收益率、Treynor指数及Jensen指数的值都共同反映了各基金在熊市中的表现都劣于市场基准组合,且各指标的排名非常相似,基金汉兴一直稳定在第1名,基金通乾和同盛一直稳定在第5和第6名,而基金泰和、久嘉排名一直靠后。
值得注意的是,在熊市中,Sharpe指标与其他几个指标的差异较大。
首先体现在与市场组合相比,各基金的Sharpe指标反映出单位总风险所承受的损失都低于市场水平;
其次是与同期其他指标相比,Sharpe指标的排序结果不同。
原本排名靠前的汉兴在Sharpe排名中变成了第7名,而原本靠后的久嘉、泰和排名上升为第3和第1。
经过分析,首先由于Sharpe衡量标准是基金单位总风险,而Treynor和Jensen衡量的是系统性风险,这种差异性说明了在熊市中,部分样本基金的总风险远高于系统性风险,这些基金分别是汉兴、银丰及裕阳。
其次是因为如前文所述,在β发生变化时,Treynor指数和Jensen指数可能无法恰当地评价基金表现。
表3.6列出了牛市和熊市中各指标的Person相关系数,反映出的各指标相关关系与前文中的分析基本一致。
结合表3.5和表3.6,我们可以得出以下结论:
(一)Treynor指数及Jensen指数的相关性较高。
这是因为两者衡量风险的基准都是回归得所到的系统性风险β,所衡量的都是系统风险所获得的收益或所承担的损失,其运用的一个假设前提便是投资组合分散了所有的非系统性风险。
而Sharpe指标衡量的是单位总风险所获得的收益或承担的损失,在投资组合未充分分散非系统性风险的情况下,用Sharpe指标更合适。
(二)所选取的样本基金的表现普遍跟市场贴近但只有少数能超越市场,而且不管在牛市还是熊市,并非所有基金都能较好地分散风险。
同时,同一只基金在不同市场中分散风险的能力也有所差距(如汉兴、银丰)。
在这种情况下,结合三个指数进行综合的基金绩效评估分析会更准确。
(三)在牛市到熊市的过程中,各基金的β值发生了变化,Treynor指数和Jensen指数的排序结果差异较大,这也证实了前文中所说的,当β发生变化时,Treynor指数和Jensen的α系数都无法恰当地评价基金表现。
故在这种情况下,用Sharpe指数更合适。
(四)在牛市表现较好的基金不一定在熊市中也能保持相对良好表现。
可以看出,很多在牛市中排名靠前的基金在熊市中的排名却有所下降,有些在这种在市场上涨和下跌行情中基金表现的变化情况便涉及到了基金绩效归因的分析,即基金经理的选时择股能力的分析。
表3.6牛市、熊市基金排序结果相关关系表
基金收益率均值
0.635
0.865
0.869
0.705
0.667
-0.444
0.966
0.990
-0.399
-0.432
0.992
P值均通过95%置信水平的显著性检验
二、对基金经理证券选择能力和市场时机把握能力的实证结果
本文选取了三个模型对基金经理管理能力进行评价,分别是T-M模型、H-M模型和C-L模型。
为了更好地检验基金经理在牛、熊市的转变过程中的选股能力和择时能力,在运用T-M模型和H-M模型时,将样本期间合并为2006年8月11日至2008年11月04日,包含了牛市和熊市。
表3.7、表3.8和表3.9即为三个模型的回归参数结果表。
表中的R-Square基本上都在0.7以上,表明三个模型对数据的拟合程度都较好,模型的解释能力较强。
表3.7T-M模型回归参数表
α
β
γ
t(α)
p(α)
t(γ)
p(γ)
R-Square
R-Adj
0.00325
0.808
-0.201
1.56
0.122
-0.34
0.789
0.785
0.00437
0.750
-1.04
2.23*
0.028
-1.88
0.063
0.786
0.782
0.00442
0.741
-1.37
1.37
0.175
-1.49
0.139
0.568
0.560
0.00232
0.784
-0.554
1.04
0.301
-0.87
0.384
0.745
0.00627
1.09
-7.15
0.87
0.388
-3.47*
0.001
0.428
0.418
0.00344
-2.53
1.16
0.248
-3.00*
0.003
0.687
0.682
-0.00059
0.850
0.149
-0.26
0.23
0.761
-0.00318
0.791
-0.263
-0.99
0.324
-0.29
0.772
0.598
0.591
0.00004
0.935
1.52
0.03
0.978
3.08*
0.880
0.00053
0.810
-0.259
0.25
0.805
-0.43
0.668
0.778
*为在5%显著水平上通过了t检验
表3.8H-M模型回归参数表
0.00339
0.828
-0.036
1.23
0.220
-0.28
0.00637
0.873
-0.239
2.45*
0.016
-1.97*
0.052
0.787
0.783
0.00619
-0.206
2.19*
0.031
-1.52
0.133
0.00310
0.842
-0.109
-0.79
0.433
0.749
0.0152
1.810
-1.340
1.55
0.125
-2.93*
0.004
0.412
0.401
0.00488
1.11
-0.438
-2.39*
0.019
0.703
0.697
-0.00090
0.831
0.035
-0.30
0.768
0.804
-0.00107
0.868
-0.090
-0.27
-0.50
0.619
0.660
0.654
-0.00183
0.780
0.282
-0.85
0.399
2.70*
0.008
0.878
0.00168
0.862
0.73
0.464
0.737
0.856
表3.9C-L模型回归参数表
β1
β2
t(β1)
t(β2)
β2-β1
0.00345
0.829
11.65*
9.77*
-0.04
0.6
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