按照基金契约中公布的投资风格将基金划分为价值型.pdf

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1、按照 基 金契 约中 公布 的 投资 风 格将 基金 划 分为 价值 型、平衡 型、成长 型 三类的 效 果不 甚 理想，而且 难以 得到 投资 者 的 认同。有 必 要增 加新的 基 金分 类 标准，进一 步 识别 基金 之 间的 差异，在此 基础上 实现 对基金 客观、科学 地分类。我国基 金分类体系的 实证研究 复旦 大学国际金融 系 万联证券 徐迁 张士伟张 芳田 峰 目前，国内在对基金业绩进行分 解研究以及评价与评级时，为了保持 基金之间的可比性，大多将基金在定 性基础上进行分类。比如，中信基金 评级系统将国内所有的基金分成股票 基金、债券基金、混合基金、货币市 场基金和指数基金五大

2、类。这种分类 法是按照基金的投资对象进行划分 的，因此，将同样投资于股票的指数 基金从股票基金中分离出来确实值得 商榷；而且，这种分类方法由于可能 忽视了各基金类别内部不同基金投资 风格之间的差异，从而也使基金之间 的可比性受到怀疑。而广东证券的胡 天存、单耀文(2 0 0 2)则简单地将指数 型基金与积极管理型基金合并在股票 型基金中进行排序评级。我们认为，在对基金评级时，必须保持基金在投 资风格上的可比性，原因在于：不同 投资风格的资产管理人将投资对象集 中于市场的某个特殊部分，由于不同 资产在相同市场环境下具有不同的表 现，故不同的投资风格对不同的市场 环境具有特殊的适应性，但是投资风

3、格本身并无优劣之分。因此，下阶段 我国基金评价的重要工作是首先对基 金进行科学的分类。本文将在借鉴美国投资公司协会(I C I)的基金分类体系的基础上，提出 我国的基金分类标准，运用多元统计 分析中的因子分析、聚类分析等统计 技术进行探索性研究，力争解决以往 在基金分类中只能依靠模棱两可的定 性分析所带来的说服力不足的难题。美国 的 基金 分 类体系 及 我国的 基金 分 类标 准 基金的品种繁多，从不同的视角 可以进行不同的分类。例如，按照组 织形态划分，可分为契约型基金和公 司型基金；按照基金单位是否可以增 加或者赎回，可分为开放式基金和封 闭式基金。而美国投资公司协会(I C I)对基金

4、进行了更为详细的划分，具体 分类如表1。由表1 可知，美国投资公司协会从 两个层次上成功地实现了对基金的分 类：第一层，按照投资对象来划分，基金被划分为股票基金、债券基金和 货币市场基金；第二层，按照基金投 资的(地理)区域以及基金的投资风格作 进一步的细分，比如针对股票基金的 分类，按照地理区域可分为新兴市场 股票基金、全球股票基金等，按照投 资风格可分为积极成长型基金、收入 型股票基金等。I C I 的分类方法对中国 基金的分类颇有借鉴意义。比如，在 第一层上，我国的基金也可清晰地划 依照基金投资风格为基金分类的方法难以得到投资者的认同。4 证券 场导扳 2 0 0 3 年1 o,e J

5、-维普资讯 http:/ 分出股票基金和债券基金(我国目前尚 无货币市场基金)。但在第二层上，如 果照搬I C I 的分类标准进行分类则会引 起较大的争议：一方面，对于相对封 闭的中国资本市场，按照(地理)区域对 基金进行分类显然没有必要；另一方 面，对于积极管理型基金，目前国内 投资者一般根据基金契约中有关投资 风格的描述，将基金分为价值型、平 衡型、成长型三类。针对2 0 0 3 年一季 度披露投资组合的6 5 只非指数型股票 基金前十大重仓股的市净率指标的单 因素方差分析显示，以市净率指标代 表的价值型、平衡型、成长型基金的 投资风格之间 的差异并不显著。同 时，基金产品的创新将对老的分

6、类体 系构成考验。因此，按照基金契约中 公布的投 资风格将基金划分 为价值 型、平衡型、成长型三类的效果不甚 理想，而且难以得到投资者的认同。有必要增加新的基金分类标准，进一 步识别基金之间的差异，在此基础上 实现对基金的客观、科学地分类。由 于我国债券品种相对单一，且下文将 大量地采用多元统计技术，而截止一 季度有交易记录的债券型基金仅有华 夏债券和南方宝元两只，因此，为在 样本选择上具有统计意义，下文将重 点研究股票型基金的分类。基金分类 的第二层必须考虑以下标准：1 收益：投资者以及基金管理人 关心的核心要素；2 风险：投资者以及基金管理人 关心的核心要素；3 流动性：对风险、收益标准的

7、 有益补充；4 资产配置：美国共同基金的历 史表明，资产配置方案是长期投资收 益的决定因素；5 基金的股票投资风格：影响基 金风险收益的决定因素之一；6 基金经理人的操作风格：影响 基金风险收益的决定因素之一；7 成本：美国共同基金的历史表 明，基金运营费用和税负是长期投资 收益的决定因素，例如，指数基金的 成功主要归因于成本的低廉。应说明的是，上述(股票)基金分类 标准是着眼于现在，但更看中其未来 的适用性，因此，基金分类标准中也 纳入了一些 目前区别不甚明显 的标 准，比如上文所述的股票投资风格。积 曩戚 长 量 -撕 兴市 场段 票 垒球 殷 曩 一 戚 长和 牧人 量 戚 长量 -牧

8、人量 殷曩 i 际殷 曩 地 区殷 曩 部 门殷 一 主一技置于有量本柚力Ill t i l、长公麓豫 主 一技 置 于世界 上撕 兴 墨公 聃段票 主技置于垒球蓖内I 1 皇 I 插一l 公聃l 阴l 目标量I I 一长期量 主一技置于有量本增明力的B经运奠囊好的公一 主一投 置于蠢 年产 生可 牧 人的 脯 将 不 少于2 3 的量 技置 于奠 一腿 外 一毫 的 一 投置于 世 界上特 室地 区公 胃的 曩 玉 过技 置于 篮 一毫免税赞ml i i l l l 簧 嚣 一，髓 一 婀 应税簧i t ll i i fli i i lk J曩 曩置于i l i umi l l l l Xt

9、 l l Y nM t、iJ ii l l,(1 i、l l l=lt l tt 保的曩t t ll r 应税簧币市塌孽鼍府 曩置于 奠焉廖 工，皇攮-仔胃-往采囊-摹、I II t ll t t t 叠辅、行蔓i 亡 I 譬 证券市 场导报2 0 0 3 1 9 1 o 月号 5 维普资讯 http:/ 第二层上的基金分类标准又可量化为 表2 中的指标。如果视表2 中的9 个指标为变量，则任何一个基金都可以在9 维坐标图上 找到自己的位置，因此，基金分类的 基本思想就是将在9 维坐标图上距离较 近的基金归为一类，反之，距离较远 的则归属不同的类，而聚类分析正是 对样品和变量进行分类的一种统计

10、技 术。但是，考虑到这9 个变量相互之间 可能存在一定的线性关系，而且，直 接分析9 个变量在数据结构上过于繁 杂，因此，在聚类分析之前，必须进 行因子分析，以将具有错综复杂关系 的对象综合为少数几个不可观测的、相互独立的几个因子。设随机向量X 满足以下模型：X p 1=A p F m 1+p l 方程 其 中，(1)X=(X I，X 2，X p)是可观测随 机变量，E X=O，D X=RO；(2)E F=O，D F=I ，mP；(3)E=O，D=(o 1)，x 0 F，)=O；当方程满足(1)3)式，则称该 方程为因子模型，其中，向量F 为向量 X的公共因子，(i=l，2，p)为X 的特 殊

11、因子，A为因子载荷矩阵，元素 反映了第i 个变量与第j 个公共因子的相 关程度。因子分析的作用是将具有错 综复杂关系的对象综合为少数几个不 可观测的、相互独立的因子，以再现 因子与原变量之间的内在联系。具体 来说，运用多元统计分析技术进行基 金分类研究的主要步骤为：1 对所有样本数据进行标准化处 _ _ 收叠 I 誓搴X 3 霸一 _ 藏 t囊曩 l I：一X fl 囊一 -曩鲁手搴)7 遁 啊 以一净值计算的对收叠搴 十大仓&占置产净值的比搴 年&曩变 以年韧净值 注：指教量薹盒的x5、x8、x 9 变量掇曩前五大重仓股计算 鼻比爿 计量搴 一一 0 2065 0 5502 鞭曩一_ O 1

12、 056 0 8238 -一 0 O44 4 0 9226 一_ O O272 0 9861 _一 理，以 肖除量纲的影响；2 由样本协差阵得到因子的累计 贡献率，以确定公因子个数；3 用主分量法估计因子载荷矩阵 A，并对其施行P R O MA X旋转变换(要 求产生方差最大正交预旋转后进行斜 交旋转)；4 用回归法考察每个样本相应的 公因子估计，即因子得分；5 根据样本基金的公因子得分进 行系统聚类分析，在聚类过程中，选 用欧氏距离来度量类与类之间的相似 程度，聚类方法采用既是空间守恒又 具有单调性质的类平均法。实 证 研究 成 果 在反映基金风险收益状况的所有 指标均有向均值回归趋势的假定

13、下，我们选定的研究样本是2 0 0 1 年以前成 立的4 8 只基金，并按其在交易所上市 代码的绝对值由小到大分别赋予l，2，4 8 的编号；样本研究期间为 2 0 0 1 42 0 0 2 年；样本数据为表2 中的9 个指标在2 0 0 1 年及2 0 0 2 年可得数据的 算术平均值。本研究所有样本数据由 天相证券数据库及分析系统提供。表3 是通过S A S 得到的主要运行结果。由表3 可知，前四个因子累计贡献 率达8 2 3 8，即前四个因子反映了原 始变量的信息占总信息的8 2 3 8，因 此选取四个公因子。然后，用主分量 法估计因子载荷阵A(即由前四个特征 值对应的特征向量得到)，并

14、对其施行 P R O MA X旋转变换(要求产生方差最大 正交预旋转后进行斜交旋转)，得到旋 转后的因子载荷阵，见表4。由表4 可知，各因子具有比较明显 的经济意义：因子l 载荷量较大的变 6 证券市 场导报 2 o o 3 1 0 月号 一 一 一 一 一 维普资讯 http:/ F act o Fact or 2 F act or 3 Fact or 4 豳 翘 0 9 0 7 6 4 一O 1 3 7 1 2 B夏奠 蝴 i 一0 0 5381 0 06057 鞫 皋 澜麓 0 2 2 3 5 4 0 3 6 23 7 0 8 1 8 2 9 0 0 0 3 8 9 一搴 艨 黪 0 7

15、 5 2 8 5 0 1 8 2 2 5&曩持有比仞 豳 量 斓 一0 0 7 1 2 8 O 8 6 3 41 市 搴；黧 嘲 擎 一0 281 39 0 28173 毒 黉 酋 簿 臻嘲鞠 群囊 一0 03 484 0 O1 56 4 标麓t B夏奠 一平均对奠收叠 理量搴 十大t仓曩债 产净值 翻哺I 尊 嘲蠓 渗霸 嘲 市搴 市净搴 平均曩曩持有比仞 平均年换手搴 量包括 p系数(0 9 0 7 6 4)、对数收益率l 由此可见，一个基金的大部分特(-0 6 8 8 9 7)、重仓股比例(0 7 7 9 5 8)、股 票持有 比例(0 7 5 2 8 5)，其中，股票持 有比例虽然是基

16、金资产配置风格的反 映，但也部分地 反映 了基金的流动 性，故这4 个指标分别反映了基金的系 统风险、收益、流动性(风险)，故因子 1 是一个风险收益因子；因子2 载荷量 较大的变量包括市盈率(0 8 6 3 4 1)及市 净率(0 8 2 7 0 1)，显然，因子2 是一个股 票投资风格因子；因子3 载荷量较大的 变量包括标准差(一0 8 l 1 2 1)和管理费 率(0 8 1 8 2 9)，按传统金融理论，投资 者对这两个指标的较大值都应感到不 快，但两者载荷量的符号却是相反 的，这反映了现阶段中国股市投资者 的风险偏好型特征，故因子3 可命名为 偏好因子；因子4 载荷量较大的变量在 年

17、换手率(0 9 5 6 3 6)，显然，因子4 可被 命名为基金操作风格因子。表5 的最终公因子方差估计表明，因最终公因子方差估计介于0 7 4 2 9 5 9 8 2 到0 8 9 8 8 5 7 2 7 的范围内，因此，所有变 量很好地被四个公因子解释。征可从风险收益特征、股票投资风 格、投资者的偏好、基金操作风格四 个角度描述。得到因子载荷矩阵后，我们用回归法考察样本基金相应的公 因子估计，即可得到因子得分系数矩 阵(略)，并根据4 8 只样本基金的四个公 因子得分进行系统聚类分析，聚类过 程(略)中的各类统计量均显示，将4 8 只 基金分为两类最合适：其中基金普 丰、基金景福以及基金兴

18、和构成第一 类，恰好是4 8 只样本基金中所有的指 数型基金；而其余积极管理型基金构 成第二类。结 论 钿 比 本文的实证结果表明：(1)一个基 金的大部分特征可从风险收益特征、股票投资风格、投资者偏好、基金操 作风格四个角度描述；(2)在股票型基 金中，所有指数型基金应归为一类，而其余积极管理型基金则归为 另一 类，这说明，现阶段我国股票基金的 差异主要存在于消极型管理的指数型 基金与积极型管理基金之间，而积极 型管理基金之间的差异并不足以做进 一步的分类。显然，这一结论与大部 分基金研究人士对基金投资风格雷同 的判断完全相符，这反过来也说明聚 类分析等统计技术在基金分类中的可 行性与适用性

19、。因此，本文的最大研 究成果是将定量分析融合进以往被定 性分析垄断的基金分类研究中，在这 一过程中，基金应该分成几类、每一 类基金的特征描述以及具体基金应归 到哪一类 等问题都获得 了明确 的答 案。另一方面，要特别强调的是，基 金的分类标准是基金能否被正确分类 的关键，不同的基金分类标准，即使 使用完全相同的统计技术，也可能得 到不同的聚类结果 产生这一现象的根 源在于基金分析人员对基金业绩表现 背后的根本原因的认识上的差异。但 是，恰恰因为这一差异的存在，才能 将基金评估机构的研究能力置于市场 中并接受市场的检验，这无损本文所 采用的研究方法的科学合理性。On 哺ut ua l Fu n ds：New I mpe r a t i ve s F o r T h e l n t n t I n v e s t o r。J o h n Wi l e y&SO ftS。I nc 1 W 2 聃麓啊孽 Hl：，中孽讯，2 0 0 2 I 1 O)。进交脯互登I 瞳 暴评髓鲁，潮蜱 ：，酗脯，2 0 0 3(S)证券市 场导撮2 0 0 3 年1 O,q 号 7 维普资讯 http:/