基金投资风格漂移及其对基金绩效的影响研究.docx
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1、编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第10页 共10页基金投资风格漂移及其对基金绩效的影响研究李学峰 徐华(南开大学金融学系,天津 300071)摘要:本文选取一轮完整行情为研究期间,并将其划分为牛市和熊市两个子期间,采用Sharp (1992)提出的基于收益率的投资风格分析法确定基金在两个子期间的实际投资风格,将动态的实际投资风格和宣称的投资风格进行比较,对整个研究期间的“风格漂移”现象进行了研究。在此基础上,考察了“风格漂移”对整个研究期间基金绩效的影响。研究发现,完整行情中发生明显“风格漂移”的基金绩效要优于未明显发生“风格漂移”基金的绩效。关键词:证券投资
2、基金;投资风格;风格漂移;基金绩效作者简介:李学峰,经济学博士,南开大学金融学系副教授,研究方向:金融发展与投资理论。徐华,南开大学金融学系硕士生。中图分类号:F830.39 文献标识码:AAbstract: This paper chooses a sample period including a bull market and a bear market, and divides it into a bull market period and a bear market period. Return-based style analysis forwarded by Sharp (19
3、92) is used to ascertain funds actual investment style in the above two periods. Hereby, we can compare the dynamic actual investment style with the announced investment style, in order to study the funds “style drift” phenomena in the sample period. Furthermore, this paper analyzes how the “style d
4、rift” influences funds performance in the sample period. As a result, this thesis shows that in the sample period funds whose style drifts obviously are better than those whose style doesnt drift apparently in terms of performance.Key Words: Security Investment Funds; Investment Style; Style Drift;
5、Funds Performance文献综述及问题提出在各国证券市场中,证券投资基金都是规模最大、影响力最广泛的机构投资者,也正因此,对证券投资基金投资风格的研究,一直是金融经济学关注的焦点问题之一。Sharp(1992)1在多因素模型的基础上采用基于收益率波动的方法,开创性地建立了投资风格分析模型,并对基金投资风格进行了揭示和分类。Dibartolomeo和Witkowski(1997)2对美国证券市场上1995年以前存在的748只共同基金的数据进行研究,发现有40%的基金被错误分类,其宣称的投资风格与实际投资风格不一致。Brown和Goetzmann(1997)3使用晨星公司提供的1976年
6、到1995年的共同基金数据进行研究,发现基金实际的投资风格与其宣称的投资风格并不一致。Kim,Shukla和Tomas(2000)4使用晨星公司提供的1993年12月到1996年12月份的基金数据,运用判别分析方法对基金进行分类,研究基金宣称的投资目标与基金实际投资目标相匹配的程度,并发现超过50%的共同基金其宣称的投资目标与实际投资目标不一致,其中严重不一致的共同基金超过33%。随着我国证券投资基金业的发展及其在证券市场中的作用日益显现,国内有关基金投资风格的研究文献也开始涌现。其中有代表性的研究一是曾晓洁,黄嵩,储国强(2004)7运用Sharp(1992)的基于收益率的投资风格分析模型,
7、对我国证券投资基金投资风格进行了实证研究,发现无论事前分析和事后分析都表明,我国基金的投资风格趋于相同,而且实际投资风格与基金招募书里宣称的投资风格相偏离,并认为其原因在于我国股票市场的不成熟和基金行为的不规范;二是杨朝军,蔡明超,徐慧泉(2004)8同时采用晨星风格箱方法和聚类分析方法对中国证券投资基金的风格进行了分析,发现大多数基金实际的投资风格偏离了招募说明书里宣称的投资风格,并将这种偏离认为是一种违约行为;三是李学峰(2006)9基于从风险指标的角度划分投资风格,并对我国证券投资基金投资组合的构建和变化与其投资策略的匹配性问题进行了研究,发现我国资本市场中绝大部分证券投资基金存在实际投
8、资所承担的风险远远偏离其投资策略所表明的风险偏好程度和类型,并将这种偏离认为是我国证券投资基金非规范运作和投资行为不成熟的具体体现。上述国内外的有关研究为我们深入考察和揭示证券投资基金的投资风格提供了很好的理论模型和实证方法,特别是针对我国证券投资基金投资风格的有关研究,均正确地揭示了我国证券投资基金存在实际投资风格偏离宣称的投资风格这一现象。本研究将这一现象定义为“风格漂移”现象。所谓“风格漂移”,是特指对于某一特定的考察期间,基金在资产组合的变化过程中的实际投资风格偏离基金招募说明书里投资目标和投资策略所约定的投资风格这样一种现象。但是我们看到,现有研究存在的重要不足是:其一,从具体的研究
9、方法来看,国内已有的研究没有完整、准确地应用经典的Sharp基于收益率的投资风格模型,比如对风格系数的显著性检验缺失,从而降低了研究结论的可靠性。其二,现有研究大多将静态的实际投资风格所谓静态的实际投资风格,就是整个研究期间只测算一个实际投资风格。和宣称的投资风格进行比较以揭示“风格漂移”现象,而没有将动态的实际投资风格所谓动态的实际投资风格,就是指将整个研究期间划分为两个或者多个子研究期间,相应地就会测算出多个实际投资风格。与宣称的投资风格进行比较来考察“风格漂移”现象。而正如本文第二部分的研究所表明的,从动态的实际投资风格与宣称的投资风格比较的角度考察“风格漂移”现象,会得到更为正确和精确
10、的结论。特别是,现有研究的一个共同观点是,将基金的“风格漂移”现象视为基金的不成熟和不规范行为。但我们认为,对基金“风格漂移”的评价,需要与其投资的结果基金绩效结合起来进行研究。而已有研究所存在的重要缺陷之一,即是没有直接和明确地研究和揭示基金的“风格漂移”与基金绩效之间的关系。本文选取包括一轮上升行情(牛市)和一轮下降行情(熊市)的完整行情为研究期间,并将该研究期间划分为两个子期间,从动态实际投资风格与宣称的投资风格比较的角度研究样本基金在整个研究期间是否发生了“风格漂移”现象;进而将“风格漂移”和基金绩效结合在一起进行研究,以对“风格漂移”现象给出更为合理的解释和评价。本文以下的结构安排是
11、:第二部分是本文的研究方法,给出本文对基金实际投资风格的确定方法,基金是否发生“风格漂移”现象的判断准则以及基金绩效评价指标;第三部分是研究对象及收益率计算的操作性定义;第四部分是实证研究及其结果分析,考察基金在不同行情时期的实际投资风格动态变化情况,并分析“风格漂移”对基金投资绩效的影响;第五部分,归纳了本研究的研究结论及启示。研究方法本文的研究主题是,从动态的角度考察各基金的“风格漂移”现象,进而分析“风格漂移”对基金投资绩效的影响。因此我们的研究方法主要围绕对实际投资风格的检验,是否发生“风格漂移”的判断准则以及投资绩效的评估。首先,实际投资风格的确定,本文主要采用基于收益率的投资风格理
12、论模型。该模型是由Sharp在多因素模型的基础上提出的,也称Sharp的资产类别因素模型,主要通过二次规划作为分析工具。其一般表达式由方程(1)给出: (1)其中,代表基金i的收益率时间序列,是不同的风格资产因子的收益率时间序列,是基金i的收益率对各因子的敏感性系数,为基金收益的非因子成分,即基金i的收益率中不能由风格资产因子解释的部分。该模型通过运用基金的收益率历史数据对各类风格资产的历史数据进行多元线性回归分析,然后根据回归模型估计出来的系数大小和可决系数的大小来判断基金的投资风格,模型中系数显著较大的因子所代表的资产特点,就是该基金的投资风格。回归分析法的重点是风格资产因子的选取,其直接
13、决定着模型应用效果的好坏,因子选取的条件是:第一,风格资产是互斥的,要求一个特定的股票不能同时包括在一个以上的风格资产因子中;第二,各风格资产收益率的相关程度应该比较低,如果高度相关,则要求它们的标准差不同;第三,风格资产是完备的,在选择风格资产时应该将与基金收益有关的各种资产因子尽可能纳入模型中,不应该遗漏重要的风格资产。上述研究所采用的回归分析不同于一般的无约束的多元线性回归分析法,而是通过以下的带两个约束条件的回归分析来实现的: (2)公式(2)中的是不相关的,可以解释为基金经理的选择能力,具体指择股能力和择时能力。(2)式中方括号里的表达式是基金收益率由风格资产所解释的部分。约束条件1
14、表示这n种风格资产是完备的;约束条件2说明证券市场不能卖空。评价该模型拟合的效果好坏的一个重要标准就是可决系数: (3)表示风格资产对基金收益率的解释程度,越高,说明风格基准对基金收益率的解释程度就越高。该模型可以利用Lobosco 和Dibartolomelo(1997)5设计出的T统计量对风格系数进行检验曾晓洁等(2004)的研究未对风格系数进行显著性检验,本文对此进行了改进。本研究选取0.1为显著性水平,根据T值与临界值的大小以及相关风格系数来确定基金的投资风格。 其次,关于是否发生“风格漂移”的判断准则。本文从动态实际投资风格与宣称投资风格比较的角度判断研究期间中是否发生“风格漂移”。
15、从动态的角度考察“风格漂移”现象,一般将整个研究期间划分为两个或多个子研究期间,那么相应地就会有两个或者多个实际投资风格,当事后两个或多个期间实际投资风格均与事前基金招募说明书里面宣称的投资风格一致时,就认为该基金在整个研究期间未发生“风格漂移”,否则,至少一期发生实际投资风格对宣称投资风格的偏离,就认为该基金整个研究期间发生了“风格漂移”。采用动态的角度考察“风格漂移”现象会得到更精确的结论,而采用静态的角度考察“风格漂移”现象则可能会导致错误的结论例如,以包括一轮上升行情和下降行情的完整行情为研究期间,一个宣称为成长型风格的基金,如果采用静态的角度考察“风格漂移”现象,在整个研究期间只测算
16、出该期间一个平均的实际投资风格,测算所得基金实际投资风格可能是成长型,则应该认为该基金在整个研究期间未发生“风格漂移”现象;但是,如果采用动态的角度考察风格漂移现象,将整个研究期间划分为行情上升子期间和行情下降子期间,分别测算该基金在两个子期间的实际投资风格,会发现该基金的实际投资风格可能在上升行情子期间表现为成长型,而在下降子期间表现为价值型,显然,该基金在下降行情子期间进而在整个研究期间发生了“风格漂移”。这正是本研究采用动态实际(事后)投资风格与宣称(事前)投资风格比较的角度考察基金“风格漂移”现象的原因所在。最后,是设计业绩评价指标,本文选取绝对收益指标超额收益率和风险调整收益指标夏普
17、指数为业绩评估指标。这里的超额收益率界定为,其中为基金i在样本期内的平均收益率,为样本期内的平均无风险收益率。传统的基金绩效评价三大指标主要有夏普指数,特雷纳比率和詹森测度。特雷纳比率和詹森测度均以非系统性风险已经全部分散为前提,但我们经研究,发现各基金在研究期间的非系统性风险并没有完全分散,不可忽略。因此,我们对各基金在整个研究时段的业绩评价指标选取夏普指数。夏普指数是目前在理论研究和实践中最常用的衡量基金业绩的风险调整业绩指标之一。它是Sharp(1966)6根据资本市场线(SML)理论提出的,是用基金的长期平均超额收益除以这个时期收益的标准差从而测度了单位总风险的超额收益。其计算公式为:
18、 ,其中,是基金i的夏普指数,为基金i在样本期内的平均收益率,为样本期内的平均无风险收益率,为基金在研究期间的标准差。研究对象及收益率计算的操作性定义一、研究对象由于本文以股票型基金为研究标的,上海A股指数基本上能代表中国A股市场的整体走势,因此,本文选取上海A股市场指数代表A股市场的价格总水平来分析股市行情。本研究选取1999年12月31日至2003年10月31日这一轮完整行情为研究期间。该时段选择的依据是:从2000 年1 月初到8月为行情上升阶段,2000 年8 月到2001 年6 月底为高位震荡阶段,2001 年7 月初到2002 年12 月为行情下跌阶段,2003 年1 月到2003
19、 年10月底小幅回调阶段,1999年12月31日至2003年10月31日可以认为跨越了一轮完整行情,即1999年12月31日至2001年6月29日可以认为是一轮上升行情,2001年6月29日至2003年10月31日可以认为是一轮下降行情。在选取上述研究期间的基础上,本文选取1999年12月31之前上市的17只关于17只样本基金的名称见下文的表1。封闭式股票非指数型基金作为研究样本1999年12月31日之前上市的3只优化指数型基金(基金普丰,基金兴和,基金天元)不在研究之列。研究时段分为全时段和分时段。全时段为1999年12月31至2003年10月31日,为一包含上升行情和下降行情的完整行情。分
20、时段中的第一时段为1999年12月31至2001年6月29日,该时段为上升行情(牛市);第二时段为2001年6月29日至2003年10月31日,该时段为下降行情(熊市)。在此期间,每只基金具有186个周净值数据,可得出185个周收益率数据。二、收益率计算的操作性定义根据有关研究(曹小清,2003)10,基金简单收益率序列的分布具有右斜特征,这会影响标准差从而不能准确描述“右斜”的特征,进而影响夏普指数。因此,本文收益率指标全部采用对数收益率指标。由于简单周收益率都很小,接近于0,所以对数收益率可以认为是简单收益率较好的近似。1.基金周收益率的定义, (4),分别表示基金i在每周末公布的单位净值
21、,为每周基金的派息。为简单周收益率,为对数收益率。2.风格指数收益率的定义 (5)风格资产指数选取中信证券股份有限公司的7个风格指数:国债指数(GB),大盘价值指数(LV)、大盘成长指数(LG)、中盘价值指数(MV)、中盘成长指数(MG)、小盘价值指数(SV)、小盘成长指数(SG)。按照式(5)分别计算国债(GB)、大盘价值(LV)、大盘成长(LG)、中盘价值(MV)、中盘成长(MG)、小盘价值(SV)、小盘成长(SG)这7个指数的收益率,并以其作为式(1)中风格资产因子的收益率时间序列。3.无风险利率的选取以一年期定期存款利率为无风险利率,其中1999年12月31日至2002年2月21日一年
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