证券投资基金业绩的实证分析.pdf

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1、 1证券投资基金业绩的实证分析1 陈信元 张田余 陈凤2 摘要 证券投资基金在我国资本市场迅速发展，并成为市场上一支不可忽略的力量。但是，市场对基金业绩的分析选择了单只基金作为分析的对象，套用了美国资本市场研究的方法，没有考虑到我国基金发展初期的特征，因而使得研究结论含糊不清。基于此，我们以基金行业整体作为研究的对象，构造了一个资产组合，从而保证了收益率分析的稳定性。我们发现在发展的初期，基金具有超额报酬率。在分析基金业绩产生的根源时，我们发现基金在预测大市的走向上具有明显的信息优势，基金的超额报酬主要来自于这种信息优势。这一发现与我国当前资本市场的特点不无关系。然而，基金在选择个股方面却没有

2、良好的表现，我们认为这可能是基金运作过程中受到的政策约束掩盖了其在选择个股方面的能力。进一步剔除基金从配售新股中获得的收益，我们发现基金的业绩与市场收益持平。关键词：投资基金、超额报酬率 一、研究背景 证券投资基金是一种满足投资者追求高额利润和资本安全的金融工具，它随着证券市场的出现而产生。当前，美国及其它主要工业化国家资本市场的发展呈现机构化的趋势。所谓机构化，是指机构投资者取代零散投资者在资本市场中的主导地位而成为市场的主要力量。作为主要的机构投资者，证券投资基金在规范市场行为和促进市场发展等方面起到了不容忽视的作用，有力地推动了市场机构化的进程。1929 年经济大萧条之后美国资本市场重整

3、过程中证券投资基金所起的作用可为例证(Burk,1988)。我国资本市场的发展起步不久，证券投资基金更是新生事物。1997年12月中国证监会公 1本文为教育部人文社会科学研究项目“会计信息在我国资本市场中的有用性”的一部分。上海京华投资顾问公司赵增川先生、韩群先生、王翔女士，华安基金管理公司投资部李玲女士，中智富投公司的邹俪女士，上海财经大学姜秀华、杜煊君以及其他有关人士，为本文的写作和修改提出了宝贵意见，我们在此表示衷心的感谢，但文中所有的错误及缺陷由作者负责。2 陈信元，教授，上海财经大学会计与财务研究院；张田余，博士生，上海财经大学会计学院；陈凤，硕士，上海财经大学会计学院；上海市国定路

4、 777号（200433）。2布了证券投资基金管理暂行办法，为投资基金的运作和发展掀开了新的篇章。我国资本市场上最早的证券投资基金基金开元和基金金泰，也应运而生。从此，证券投资基金踏上了快速发展之路，截止2000年4月，正式发行的基金已达22家。证券投资基金之所以发展如此迅速，根本原因在于基金有能力凭借其资金规模和专业知识的优势而引导市场的发展，并促进市场的规范运作。基金在对投资的分析上显示出相对于零散投资者的信息分析优势，故基金有良好的业绩表现也在预料之中。良好的业绩，是指基金的投资回报率超过市场收益率。然而，目前我国市场上较为普遍的观点却认为，基金并没有跑赢大市，跑赢大市不过是诸多基金所追

5、求的目标而已。这种不同观点的产生源于对基金业绩衡量采用了不同的方法。实务界一般根据净资产周报表计算出基金周回报率，将其与市场指数的变动进行比较，从而确定基金有否跑赢大市。我们注意到这种简单市场调整的分析方法忽略了一个很重要的变量基金的风险因素。证券投资基金在一个存在风险的市场上运作，必然有一定的风险，有风险就要求有相应的收益来补偿。所以根据以上方法得出的结果未必能恰当地揭示出基金相对于大市的超额报酬。本文基于成熟的财务理论模型，采用经验研究方法，控制了基金的风险因素，对基金的业绩作进一步分析，以弥补简单的市场收益调整的不足，从而客观评价基金的业绩。本文其余部分结构如下：第二部分为文献回顾；第三

6、部分为研究设计；第四部分为实证结果；第五部分为结论与启示。二、文献回顾 Jesen（1968）的研究称得上是基金业绩研究的开篇之作，其理论基础是CAPM模型。CAPM基本模型如下：mtiifitRRR+=)1(1)（1）式中itR表示证券i在t期的收益率，fR表示无风险收益率，i是证券i的系统风险，mtR是t期的市场收益率。对（1）式进行简单的变换可以得到如下形式：)(fmtifitRRRR=（2）由（2）式可得到如下统计模型：itmtiiitERER+=（3）3（3）式中itER表示基金i在t期相对于无风险收益率的超额报酬率3，即fitRR，mtER是市场相对无风险收益率的超额报酬率，即fm

7、tRR；i和i是估计参数。该模型可用于分析基金的业绩经过风险调整和市场调整之后是否有超额报酬率。模型的自变量是市场超额报酬率，回归系数（i）代表了基金的风险因素，除自变量对基金超额报酬率影响之外的部分包含在模型的随机残差项（it）和模型的截矩（i）之中，其中的参数就是实务中进行基金评级时所用的Jesen。如果Jesen 大于0，那么基金就具有超额的回报率，反之则说明基金输给了大市。Jesen通过研究发现并非所有的基金都能取得超额报酬率，他的研究发现与Treynor(1965)和Sharpe(1966)4的研究发现基本一致。迄今为止所有关于基金业绩的研究没有一致的结果。Grinblatt 和 T

8、itman（1989）认为，倘若基金管理人有能力使基金获得超额报酬率，他们会要求较高的报酬，从而会增加基金的管理费用。因此通过基金净资产收益率并不能发现基金获得超额报酬率的能力，故他们采用了包含基金管理费用在内的毛收益率来发现基金获得超额报酬的能力。另外，基金的风险是一个比较难以确定的变量，用CAPM模型确定的风险因素是否能足够合理地估计基金的正常报酬率？Roll（1978）从CAPM应用的前提条件出发，对此提出了质疑5。他认为没有必要将风险只限于与市场收益率相关的因素上，而是可以包括一些非市场因素，因此多因素模型也许能更有效地确定正常收益率的基准点6。在这种情况下，Ross（1976,197

9、7）7发展的套利定价理论以多因素模型来确定基金的正常报酬率，在有关基金业绩的研究中被广泛采用。但是，Jesen模型仅仅解决了超额报酬率存在与否的问题，基金业绩中的超额报酬从何而来则是另一个要解决的问题。我们认为基金管理人由于其在信息方面的优势而获得超额报酬。信息优势包括两方面：其一，基金管理人拥有对市场上所有资产有共同影响的信息，从而使其具备预测市场收益率的能力，并据以制定投资策略、调整投资组合以获得超额报酬率。基金的这种能力被称作市场时机(market timing)功能；其二，基金管理人在个股方面具有信 3 假定无风险收益率在各期之间没有变化。4 见 Jensen(1968)。5 例如，C

10、APM 模型认为投资者有共同的预期和充分的信息，所以根据该模型研究发现的超额报酬有可能 是 采用市场收益率作为变量所产生的错误所致。6Admati 等（1986）建立了以下 K因素模型：=+=KkitktikiitbER1 其中 Rit 代表证券i在t期的收益率；Ei 代表证券i的期望收益率；kt是第 k 个因素；ikb是估计参数；对于该模型适当的变化可以包括 CAPM 和 APT 模型等其它各种定价模型。7 见 Admati等（1986）。4息优势，通过对个股的投资，获得超额报酬率，这是基金的选股能力。然而对基金这两种能力的明确区分具有一定的难度，因此基金的超额报酬的获得可看作是由于基金管理

11、人兼具大市和个股的信息优势。Admati等人（1986）以两项资产为例：11+=ER和22+=ER分别表示两项资产的收益率，其中E是资产的期望收益率，是影响两项资产收益率的共同信息集合，1和2分别表示影响特定资产收益率的信息。如果基金管理人在方面具有信息优势，则表明其具有把握市场时机的优势；如果基金管理人在1或2具有信息优势，则其在选择个股方面具有优势。对基金管理人这两方面能力的恰当区分（虽有点困难），能更准确地衡量基金管理人提供服务的质量。Jesen等人基于CAPM理论所得到的模型只能表明超额报酬率的存在与否，却不能判定超额报酬的来源，即基金管理人的管理能力选择个股的能力和把握市场时机的能力

12、。基金管理人在大市走向方面具有信息优势时，Jesen（1972）、Admati 和 Ross（1985）及Dybvig 和 Ross（1985）8的研究结果显示，Jesen 甚至可能为负值。Treynor 和Mazuy（1966）9在CAPM模型的基础上发展得到以下二次回归模型来检验基金是否具有把握市场时机的功能：itmtimtiiitERERER+=221 （4）模型中变量的含意与模型（3）相同。模型的思想相当简单：如果基金在影响大市走向上具有信息优势，那么就能在大市剧烈波动中获得收益，即基金的收益率与市场收益率的平方正相关，因此模型估计的i2的值应该显著的大于0；否则，说明基金管理人没有关

13、于大市的信息优势，基金超额报酬率的来源主要是基金管理人选择个股的能力。在Admati等人（1986）的研究中该模型又进一步得到了发展，他们采用资产组合模型和因子模型界定了市场时机变量，并利用模型（4）估计值和模型（4）的残差平方对ER2mt回归的估计参数得到该变量的取值。Henriksson 和 Merton（1981）10认为如果基金管理人有能力预测市场收益率，他将会调整投资组合的风险（主要是系统风险），从而导致基金的风险在短期内出现波动；否则表明基金管理人没有预测市场收益的能力。此后，Jagannathan 和 Korajczyk（1986）根据期权理论对Henriksson 和 Mert

14、on模型又作了一定的改进。关于基金业绩持久性的研究在有关基金业绩的研究中也占据了相当的比重。所谓持久性，是指基金的相对业绩是否具有连续性，即是否存在“胜者恒胜、输者恒输”的现象；从 8 见 Admati等(1986)。9见 Admati等(1986)。5经验研究看，就是能否用过去的业绩预测未来的业绩。Hendricks,Patel和Zeckhauser(1993)等的研究发现，基金业绩在1-3年的短期内具有持久性，并将这种持久性归因于基金的“热手”现象和普通的投资策略。Grinblatt和Titmann(1992)等发现在5-10年的时间跨度上基金具有持久性，并将这种持久的业绩归因于基金管理人

15、具有信息优势和选择个股的能力。但也有学者认为良好的业绩记录并不意味着未来的业绩良好。基金业绩持久性研究的方法大体有三种：（1）对某一时期基金的业绩进行排名，并检验以后期间各基金业绩相对排名的变动，以确定业绩的持久性。该方法最为常用（Malkiel（1995），Carhart(1997)等）；（2）用当期的超额收益率（实际收益率扣除无风险收益率）与前期的超额收益率进行回归，即itJjititiitERER=+=111（Hendricks,Patel和Zeckhauser,1993）。在此，对原模型作了适当的调整，舍去了市场均衡收益率变量，因为该变量为常数，不会影响对jit的估计；（3）分别估计前

16、后两段时期内的Jesen 值，以两个时期的估计值作横截面上的回归，通过回归系数分析基金业绩的持久性（Grinblatt和Titmann,1992）。以上是西方财务学领域关于基金业绩研究的主要课题。国内也有学者尝试着借鉴这些成果，对我国的证券投资基金的业绩进行评价分析，其中，沈文涛和黄兴孪（2001）和王光成（2002）的研究比较具有代表性。本文也是在相同领域的一个尝试，但是我们的研究在以下三个方面又区别于现有的研究：第一，考虑到我国新兴资本市场市场波动明显，受政策的变化较大的特性（即所谓的“政策市”），我们选择了基金发展的起步时期的业绩作为研究对象。因为这段期间内宏观政策相对比较稳定，没有重大

17、的事件冲击基金的投资行为11，这样在一定程度上避免了宏观市场政策的不稳定所致的研究偏差；第二，在研究方法上有所改进。我们研究 最初的部分采取了国内通常用的研究方法，但是分析时我们也遇到了沈文涛和黄兴孪（2001）的研究中类似表5的情况12，难以得到明确的结论，任何想当然的结论都难免失之偏颇。汪光成（2002）的研究中，虽然对模型估计的系数进行了横截面的统计分析13，但是其前提是样本要足够大，22个观测值显然是小了一点。进一步，由于基金建立的时间不同，所以估计的系数也是不同时期的结果，然后再做横截面的分析（从严格意义上来讲已经不是同一时段上的横截面分析），缺乏可比性，所以根据作者给出的分析结果难

18、以得到明确的结论，我们初步的研究结论中也遇到了类似的问题，但接下来的分析中我们把基金行业作 10 见 Jagannathan 和 Korajczyk（1986）。11 关于基金投资新股规定的变动可以适当地调整。12 即估计了每只基金的 c值，却不能得到明确的结论，只是武断地认为 7只基金的 c值大于 0（其中一个通过了 5显著性检验），另外五只的 c值小于 0，就说明了基金没有把握市场时机的能力。6为一项资产组合，分析其超额收益率，从而避免了这一缺陷。第三，在确定不同类型的基金是否可以直接进行比较的基础上进行收益率分析。因为基金类型决定了不同的投资风格取向，所以分析基金的业绩不应仅仅分析基金投

19、资报酬率，还应兼顾到不同基金类型的风险偏好，我们首先对基金的类型对市场调整的收益率的影响做了分析，并没有发现显著的区别，并以此推断基金类型并没有真正主导投资风格，在此基础上我们才进行了收益率的分析（见脚注18）。本研究的重点放在了基金行业业绩的分析上。为了避免将对个别基金业绩的分析结果，推而广之到整个行业，以偏概全，致使结论缺乏可靠性，我们将所有的基金构造成为一个资产组合，以各个基金资产收益率的简单平均作为资产组合的收益率，并且随着基金数量的变动，对资产组合进行了相应的动态调整，以反映整个基金行业发展对基金业绩的影响。构造资产组合的另外一个原因是Fama 和 French(1992)在分析横截

20、面股票收益率时指出的：为了避免单只股票（本研究的对象是基金，也存在同样的问题）在应用市场模型时的不稳定性。因此，我们选择了动态调整的简单平均收益率来衡量基金行业的业绩，从而使我们的分析结果更加明确可靠。三、研究设计 1 数据来源 本研究所使用的数据主要从以下几方面得到：（1）新德利财经咨讯系统（光盘）；（2）巨灵证券信息综合版(光盘)及巨灵信息公司网站：；（3）证券之星简易版网站： 研究样本和研究变量 本研究所采用的原始样本包括截止2000年4月资本市场上所有的证券投资基金，共22家。但是在对研究样本的描述性统计中，我们发现基金同盛的周收益率不服从正态分布（具 13这种方法 Fama 和 Fr

21、ench(1976)研究横截面上股票收益特征时用到。7体方法见表1注4），故不适用于本研究所依据的普通的线性回归模型，因此将其从样本中剔除，这样以下分析模型中实际的样本容量为21家。我国证券投资基金的发展历史较短，不适于做长期业绩的分析，本文仅研究了自基金发行以来至2000年4月7日为止的基金周收益率。需要说明的是，第一，证券投资基金暂行管理办法实施准则第一号规定：“封闭式基金资产净值每月至少公告一次，开放式基金资产净值每周至少公告一次”。1998年10月12日证监会又通知要求证券投资基金必须每周公布一次资产净值。由于此前用于计算周收益率的数据无法获得，因此较早发行上市的几家基金1 4自发行日

22、至通知日的周收益率不包括在内，我们计算的周收益率是从证监会发出通知的下一周开始。第二，在计算收益率的过程中，遇有法定节假日，根据前后连续两周的资产净值表计算，并视其为周收益率。根据每只基金每周公布的资产净值表可取得其在每周末的净资产15NAit，计算周收益率：11+=itititititNANADNAR，其中itD表示基金i在第t周内公布的每个基金单位分得的红利，并且根据市场指数(INDEX t)16计算与每只基金周收益率对应期间的市场收益率：11=tttmtINDEXINDEXINDEXR。对于无风险收益率的确定，陈信元和陈冬华（2000）认为由于我国债券市场的局限性，无法选择相应的国债利率

23、作为无风险利率，他们在确定无风险利率时采用了银行一年定期存款整存整取利率。本研究采用相同的方法确定无风险利率。但是在1999年6月10日中国人民银行调整了存贷款利率，将一年期存款利率由原来的3.78降为2.25，我们用调整前后利率的简单平均3.015作为无风险收益率17。进一步，根据复利公式计算周无风险收益率得0.0571（1%015.3152+）。样本和有关变量的描述性统计结果，列示于表1。从初步分析结果看，基金的周平均收益率(%)（0.010791）虽然显著的大于0，但是同期平均市场收益率(%)（0.010674）也显著大于0（Pt=0.0001,表1未列出），所以市场调整后的收益率与0没

24、有显著的差异。分别就每只基金相对市场收益率的业绩来看，22只基金中有13只基金的周平均收益率显著大于0，而与同期的市场收益率相比，却没有显著的差异，基本上与大市持平，只有基金景福的收益率显著 14 有基金安信、基金兴华、基金裕阳、基金开元和基金金泰。15 已上市的股票按当日的平均价计算，未上市的股票按成本加成计算。16 对在上海证券交易所上市交易的基金，我们选择上证综合指数；对在深圳证券交易所上市的基金，我们选择深成指数，并分别计算市场收益率。17 本研究样本的观测值主要分布在 1999年后，故忽略了中国人民银行 1998年 12月 7日利率调整的影响。8低于市场收益率。以上描述性统计的结果作

25、为基金业绩低于市场的依据，其充分性值得怀疑。表1 研究样本及描述性统计 基金 类型 基金 名称 MEAN(Ri)(%)T1 P|T1|MEAN(Rm)（%）MEAN（%）T2 P|T2|观测值（N）金泰 0.7820 2.1137 0.0382 0.6175 0.1645 0.6307 0.5307 69 泰和 0.7344 1.6795 0.1000 1.1664-0.4320-1.0149 0.3156 46 汉盛 1.0595 1.9536 0.0574 1.1228-0.0633-0.1639 0.8706 43 景阳 1.1741 1.2270 0.2365 1.3007-0.126

26、6-0.1561 0.8778 18 安顺 0.7665 1.3454 0.1867 0.4219 0.3446 0.9870 0.3300 38 裕元 1.8090 2.1281 0.0482 1.3007 0.5082 0.9007 0.3803 18 开元 0.9836 2.1886 0.0321 0.6039 0.3797 1.1685 0.2467 69 普惠 1.0136 2.1956 0.0325 1.0096-0.0039 0.0090 0.9928 54 同益 1.1399 2.2412 0.0299 1.1107 0.0292 0.0522 0.9586 47 景宏 0.9

27、480 1.5620 0.1258 1.3012-0.3532-0.6772 0.5020 43 景博 0.8715 1.9090 0.0733 1.4396-0.5681-0.5832 0.5674 18 平衡型 同盛*1.2862 0.1167 1.7597-0.4735 0.8999 16 安信 1.1624 2.4136 0.0185 0.6175 0.5449 1.2837 0.2036 69 裕阳 1.0582 2.3569 0.0213 0.6175 0.4407 1.5657 0.1221 69 兴华 0.9326 2.2565 0.0273 0.6175 0.3151 0.9

28、887 0.3263 69 金鑫 1.4624 1.4711 0.1619 1.5968-0.1344-0.2627 0.7963 16 汉兴 2.4879 2.4236 0.0384 2.6604-0.1725-0.2307 0.8227 10 进取型 裕隆 0.5387 0.9883 0.3294 0.2175 0.3212 0.7504 0.4574 38 兴和 0.3741 1.1468 0.2602 0.3916-0.0175 0.7851 0.4382 32 普丰 0.7054 1.2722 0.2127 0.4251 0.2803 0.5705 0.5724 32 天元 1.17

29、08 1.7363 0.0953 0.5578 0.6130 1.1599 0.2575 25 指数型 景福 1.2802 1.1633 0.2746 2.6271-1.3469-2.1485 0.0602 10 均值 1.0791 11.447 0.0001 1.0674 0.0249 0.2528 0.8028 注：(1)基金类型是根据新汇通投资咨询公司的分类标准18。(2)MEAN（Ri）是基金周收益率的期望值；MEAN（Rm）是在相同的观察期内市场收益率的期望值；MEANMEAN（Ri）MEAN（Rm）。(3)T1和 P|T1|分别表示对原假设MEAN（Ri）0进行 t 检验的 t 值

30、和渐进显著性概率；T2和 P|T2|分别表示对原假设MEAN=0进行 t 检验的 t 值和渐进显著性概率。(4)在得到变量的描述性统计结果之前，我们对各基金的周收益率变量进行了正态分布的拟合，在拟合的过程中采用了2统计量、Kolmogorow-Smirnov统计量、Anderson-Darling统计量和 Cramer-von Mises 统计量，只要有一个统计量没有否定变量的正态性，我们则认为该变量服从正态分布。在这个标准下，基金同盛*的周收益率未通过正态检验，相应的 P|T1|和 P|T2|是符号秩检验的显著性概率。(5)表中黑体显示的数值表示其在10显著性水平上不等于0。18 我们用单因

31、素方差分析检验这种分类与基金业绩（以MEAN 近似的表示）的关系，得到的 F值为 0.37，PrF为 0.6957，所以基金的业绩与基金类型没有关系，以下的研究中不再按照该标准区分基金类型。93.研究方法 在一个充分竞争的市场中，资产的收益率主要由其风险决定，与资产相关的高风险需要高额收益弥补，而低风险的资产只能获得低水平的收益。我国建立基金的初衷之一是凭借基金的投资维持市场的稳定。为了实现这一初衷，基金可能会维持在低风险水平上进行运作。但如果基金的投资偏离了风险中立，那么在衡量其业绩时风险因素就成为一个不可忽略的因素。本文将采用Jesen模型（itmtiiitERER+=），只调整基金的系统

32、风险，来分析基金的业绩是否有超额收益。目前我国的资本市场仍然具有“消息市”的特点，如果基金利用这一特点，并凭借自己在信息收集和分析方面的优势，应能从中获利。基金在个股信息和大市信息方面的优势，共同成为主要的获利来源。因此，有必要对基金把握大市和选择个股的能力加以区分，我们采用了Henriksson 和 Merton（1981）19的模型：tmtmtptERERER+=),0max(21 (5)模型中两个变量的参数估计分别为：21+=b 212=，其中：)0|(1=mttERbE )0|(2=mttERbE )(tEb=b表示基金长期的系统风险，t表示资产在t期的系统风险，ERpt和ERmt分别

33、代表基金和市场在t期的期望收益率。可以看出，如果基金管理人没有能力预测市场收益率，则基金投资组合的风险相对稳定，具体体现为021=，相应的模型中2的估计值也为0。所以，如果模型中2的估计值与0没有显著的差异，则表明基金管理人没有预测市场收益率的能力。四、实证结果 1 个别基金及基金组合的J e s e n 模型回归分析 19 见 Jagannathan和 Korajczyk(1986)。10根据Jesen模型回归得到的结果详细列示于表2。由于受客观条件的限制，研究样本中有的基金上市时间尚短，导致其参与回归模型的观测值较少，有可能使回归结果受到个别奇异值20的影响。我们对原始数据的回归过程进行了

34、诊断，倘若某一观测值的学生化残差（studentized residual）的绝对值大于2.5，则剔除该观测值，重新对模型进行估计。为了验证模型诊断的有效性，表2同时包含了原始数据和修正数据估计的结果。从中可以看出，剔除奇异值后，模型的测定系数（Adj-R2）增加了0.0406（在1水平上显著），故可认为数据的修正有效地改进了研究的结果。以下对修正数据得到的模型结果加以分析。表 2 Jesen 模型回归结果 模型：itmtiiitERER+=其中：fititRRER=；fmtmtRRER=；fR0.0571。原始数据 修正数据 i i Adj-R2 i i Adj-R2 N 金泰 0.357(

35、0.089)a 0.655(0.000)c 0.6913 0.361(0.052)a 0.626(0.000)c 0.7293 2 泰和 0.109(0.710)0.511(0.000)c 0.5769 0.085(0.753)0.591(0.000)c 0.6741 2 汉盛 0.287(0.394)0.670(0.000)c 0.6430 0.168(0.562)0.620(0.000)c 0.6744 1 景阳 0.364(0.6251)0.605(0.001)c 0.4570 0.364(0.6251)0.605(0.001)c 0.4570 0 安顺 0.434(0.181)0.75

36、4(0.000)c 0.6898 0.572(0.057)a 0.762(0.000)c 0.7405 1 裕元 0.924(0.059)a 0.665(0.000)c 0.7328 0.924(0.059)a 0.665(0.000)c 0.7328 0 开元 0.568(0.035)b 0.653(0.000)c 0.6579 0.503(0.050)b 0.606(0.000)c 0.6304 1 普惠 0.457(0.129)0.524(0.000)c 0.6022 0.170(0.434)0.419(0.000)c 0.6308 3 同益-0.110(0.852)1.075(0.00

37、0)c 0.4793 0.807(0.015)b 0.559(0.000)c 0.6318 2 景宏 0.181(0.648)0.570(0.000)c 0.5966 0.143(0.609)0.581(0.000)c 0.7160 2 景博 0.444(0.194)0.267(0.000)c 0.5166 0.606(0.054)a 0.27(0.000)c 0.6146 1 安信 0.760(0.056)a 0.617(0.000)c 0.3544 0.615(0.115)0.593(0.000)c 0.3475 2 裕阳 0.566(0.036)b 0.775(0.000)c 0.657

38、3 0.541(0.019)b 0.747(0.000)c 0.7127 2 兴华 0.508(0.073)a 0.655(0.000)c 0.5525 0.279(0.201)0.614(0.000)c 0.6491 2 金鑫 0.263(0.557)0.741(0.000)c 0.8248 0.263(0.557)0.741(0.000)c 0.8248 0 汉兴 0.708(0.403)0.661(0.005)c 0.5897 0.708(0.403)0.661(0.005)c 0.5897 0 裕隆 0.385(0.219)0.600(0.000)c 0.6804 0.385(0.21

39、9)0.600(0.000)c 0.6804 0 兴和 0.379(0.213)0.709(0.000)c 0.7432 0.536(0.054)a 0.680(0.000)c 0.7768 1 普丰 0.446(0.192)0.549(0.000)c 0.6390 0.241(0.365)0.525(0.000)c 0.7354 1 天元 0.816(0.033)b 0.593(0.000)c 0.7160 0.816(0.033)b 0.593(0.000)c 0.7160 0 景福-0.654(0.342)0.730(0.000)c 0.7544-0.654(0.342)0.730(0.

40、000)c 0.7544 0 均值 0.409(0.000)c 0.646(0.000)c 0.6264 0.401(0.000)c 0.6080(0.000)c 0.667 注：（1）样本包含了每只基金所有的观测值，修正样本为利用原始样本回归时剔除学生化残差大于2.5的奇异值后的观测值。（2）i、i分别为模型的估计值，括号内的值是对估计值进行t检验的渐进显著性概率。Adj-R2是调整的模型测定系数。N是根据学生化残差剔除的观测值数量。（3）a表示在10水平上显著；b表示在5水平上显著；c表示在1水平上显著。20 所谓的奇异值是指由于偶然因素的作用而不适于研究模型的观测值。11可以看出，风险调

41、整后的基金业绩与简单市场调整后的基金业绩有显著的差别。表1的结果显示，平均而言基金并没有跑赢大市，并且没有哪只基金的收益率显著地高于市场收益率。而表2中，风险调整后基金的平均超额收益率(%)为0.401（在1概率水平上与0有显著的区别），且其中有基金金泰等9只基金有显著的超额收益率，有将近半数的基金具有高于大市的业绩。之所以得到了不同的结果，主要原因在于基金的风险相对较小。在市场调整法下，被调整对象的系统风险默认为1，所以直接用基金的收益率减去同期的市场收益率即可；而通过Jesen模型（CAPM模型的变形）回归得到基金平均的系统风险（）为0.608，在1的概率水平显著地小于121。所以通过风险

42、调整后的超额收益率要高于市场调整的超额收益率。总的来说，基金相对其风险水平而言跑赢了大市。我们认为基金风险偏低主要是由于政策方面的缘故。如证券投资基金管理暂行办法第三十三条规定，基金的投资组合应当符合下列规定：“1个基金投资于股票、债券的比例，不得低于该基金资产总值 的80%；1个基金持有1家上市公司的股票，不得超过该基金资产净值的10%；同一基金管理人管理的全部基金持有1家公司发行的证券，不得超过该证券的10%；1个基金投资于国家债券的比例，不得低于该基金资产净值的20%”。这些规定保证了基金的投资必须分散，这在一定程度上达到了稳定市场的目的，并直接导致了基金的系统风险偏低。以上主要从基金个

43、体的角度研究了基金的业绩，我们将进一步研究证券投资基金作为资本市场上一个主要的板块是否具有高于市场收益率的报酬。我们将21家基金作为一项资产组合，以各个基金收益率动态简单平均数作为资产组合的收益率，以上证综合指数和深成指数计算而得的两个市场收益率（调整了无风险收益率）的简单平均作为市场收益率（mtER），估计Jesen模型的参数得到表3。总的来看，基金具有0.4112的显著的超额收益率(%)，与表2的研究结果基本一致。这表明，虽然我国的证券投资基金发展的历史较短，但是在短期内它已经具有了优于大市的业绩。但是，我们不希望以上的分析误导读者认为基金的低风险是其超额收益率的成因。在一个均衡的市场上，

44、对应于不同的风险水平有不同的均衡收益率。在基金对应的风险水平上，均衡的收益率低于市场收益率，所以忽略风险因素直接比较基金的收益率与市场收益率，缺乏足够的经济理论依据。根据Jesen模型估计的结果，我们认为在相应的风险水平上，基金具有超额收益率。21 注意：表 2中显著性概率显示了与 0之间的差异。12表3 资产组合Jesen模型的回归估计 模型：tmtptERER+=其中：=NiitptERNER11，N21，代表基金的个数；mtER是深市和沪市的市场收益率的平均值，ptER是由基金构造的资产组合在t期的收益率。估计值 t值 显著性概率 0.4112 2.485 0.0155 0.5632 1

45、3.861 0.0001 ProbF=0.0001 Adj-R2=0.7404 2 基金获利能力的模型分析 基金超额收益率主要来自于基金管理人在大市和个股两方面的信息优势。一般基金管理人在作出投资决策之前会预测大市走向，即确定ERmt。如果ERmt0，基金将偏向于选择高风险的证券进行投资，从市场的上涨中获取高收益；否则，将投资于低风险的资产（如扩大在国债上的投资比例），压缩市场下跌的损失。根据以所有基金构造的资产组合，对Henriksson 和 Merton模型进行估计，结果列于表4。表4 基金获利能力模型检验 模型：tmtmtptERERER+=),0max(21 估计值 t值 显著性概率

46、0.0829 0.277 0.7824 1 0.6975 10.207 0.0001 2 0.2669 1.695 0.0948 ProbF=0.0001 Adj-R2:0.7355 表4中的值为0.0829，显著地小于表3中的0.4112，并且与0没有显著的差异。根据Henriksson 和 Merton模型的思想，则可以认为投资基金不具有选择个股并从中获取超额报酬的能力。但本研究中模型截矩的结果并不能截然否定基金的选股能力，只是目前我国资本市场上的基金必须在相对严格的政策框架之下运作。如 证券投资基金管理暂行办法 规定“同一基金管理人管理的全部基金持有1家公司发行的证券，不得超过该证券的1

47、0%”，而目前我国上市公司平均而言规模偏小，基金相对规模偏大，那么这项规定所导致的直接后果就是：即使基金能够发现具有投资价值的个股，也无法通过较大规模的投资获取超额报酬。另外，由于在个股投资比例上受到限制，基金即使在某个或某些个股上取得较好的回报，却不一定意味着较高的总体收益率。基金选股的能力可以从证券时报（2000）的一篇分析文章中 13得到启示。该文根据证券投资基金2000年1月17日公布的投资组合，排出新基金重仓股前20名。全景网络公司的统计表明，这20只股票到2月16日平均升幅达到46.34，其中东方电子和中信国安分别上涨42.67和106.16。而同期的上证指数涨幅仅为23.89，深

48、证成指升幅也只有32.28。虽然这种简单的描述缺乏科学研究的严密性，但至少从一个侧面反映了基金的选股能力。所以仅仅依靠表4中的估计值，不足以明确回答是基金缺乏选股的能力，还是有关政策的规定限制了基金管理人选股能力的发挥。表4中，2为0.2669，并且在10的概率水平上与0有显著的差异，因此可认为基金管理人有预测大市走向的能力。基金管理人之所以有把握大市走向并获取超额收益的能力，与当前我国资本市场的特点有密切的关系。一般说来，当前我国资本市场“政策市”、“消息市”的特点仍然比较明显，政府在市场的运作中仍扮演重要的角色。例如，政府可能出于稳定经济的需要在市场低靡时采取“救市”行为，而政府的“救市”

49、主要依靠基金、券商等大型机构投资者。从这个角度而言，基金管理人具有把握大市走向的能力。在我国资本市场发展的初期，“庄家”22行为对市场的影响不容忽略。“庄家”依靠雄厚资金的运作影响大市，然而“庄家”不能轻视基金在市场中的作用，有时甚至需要基金的配合。因此，“庄家”有可能会与基金在资金流向上有一定的沟通，以达到互惠互利的目的。进一步而言，基金管理人具备分析“庄家”资金流向的能力，并根据资金流向判定大市走向。根据以上分析，基金具备预测市场收益率的能力，并能通过预测产生的投资策略为基金带来超额回报。3 剔除配售新股收益的模型分析 我国的资本市场是一个新兴的市场，政府赋予了证券投资基金稳定市场的义务，

50、具体体现在证券投资基金暂行管理办法对证券投资基金的投资组合的规定。证券投资基金在一定程度上担负并切实履行了这样的义务。这种义务的履行无可置疑地又限制了基金专家理财的优势，影响了基金正常的业绩。但是从政府的角度来看，基金的稳步发展又是必要的。因此证监会出台了关于基金配售新股的优惠政策，允许公开发行量5000万股(含5000万股)以上的新股向基金配售，虽然在配售的比例上仍然存在着一定的限制，但这项政策的出台无疑使证券投资基金从一级市场的高额回报中分了一杯羹。证监会于1999年11月11日出台的关于进一步做好证券投资基金配售新股工作的补充通知放宽了基金配售新股的比例限制，意味着为基金在一级市场的获利