基金收益率论文大全11篇
时间：2023-03-20 16:16:22
基金收益率论文篇（1）
中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号:1003-9031(2010)05-0031-03DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2010.05.08
一、引言
与封闭式基金不同,开放式基金具有开放的份额机制。此机制允许投资者根据基金业绩的表现自由申购和赎回基金,在一定程度上把基金投资者和基金管理者的利益紧密地联系一起,解决了封闭式基金中存在的委托人人问题。如果某一基金业绩好,投资者会踊跃申购该基金,从而带来基金规模的扩大和基金管理者管理收入的增加。反之,如果某一基金业绩变差,投资者也会相应地自由赎回该基金,导致基金规模的缩减以及基金管理者管理收入的减少。
国外对基金资金净流入与基金业绩关系的研究一致表明,基金的历史业绩与资金的净流入呈正相关,即基金前期良好的业绩能吸引本期资金的净流入,从而为基金公司带来利益。Spitz(1970)在研究了美国1960-1967年二十只共同基金的业绩和资金净流入关系后,得出基金业绩与资金净流入呈现正相关的结论。[1]Ippolito(1992)研究了1965-1984年143只美国共同基金的业绩与资金流动的关系,按照风险调整后的收益是否大于市场指数收益把基金分为赢家基金和输家基金,发现投资者能够理性地对基金的业绩产生反应,申购赢家基金赎回输家基金,并发现PFR的关系是不对称的,业绩好时资金流入的比例大于业绩差资金时流出的比例。[2]Sirri和Tufano(1998)引入了搜寻成本的概念解释PFR的不对称性问题。与业绩差的基金相比,明星基金更容易被媒体关注,被大众了解。因此,对于同样的业绩增长幅度,投资者往往会把更多的钱投入明星基金,认为此做法节约了搜寻基金的成本。[3]然而,国内的研究却得出截然相反的结论。刘志远和姚颐(2004)发现我国开放式基金存在赎回困惑,即基金业绩的增长导致了基金赎回率的增加,而且基金的净申购并不是出现在基金业绩增长最高时,而是在基金业绩增长最低时出现。[4]陆蓉、陈百助、徐龙炳和谢新厚(2007)研究中国14只股票型基金时发现,中国开放式基金的业绩及资金流动的关系呈负相关且为凹性,并提出收益的稳定性、基金规模、市场利率和股票指数收益率也是影响基金赎回率的因素。[5]郑宇涵、朱波和金钢(2009)使用2004年10月至2008年12月期间债券型基金的数据研究,发现中国债券型基金与股票型基金相同,也存在“赎回困惑”,并把债券基金按投资风格分类,分析了各种投资风格下影响债券基金赎回行为的因素。[6]
本文在对2006年1月至2009年6月的债券型基金数据进行分析后,得出了与郑宇涵等相反的结论,即我国债券型基金并不存在“赎回困惑”,基金净赎回率与基金前期业绩负相关(见图1)。本文分析了影响我国债券型基金赎回率的因素,并针对与现有文献研究结果不同的原因给出合理性的解释。
二、数据和变量的选择
1.数据的选择。本文选择2006年1月至2009年6月共14个季度的14只债券型基金进行分析。债券型基金的分类采用晨星网的分类标准,即不以基金名称或招股说明书进行分类,而是以基金实际持仓量作为分类标准,此种分类方式有利于结论的稳健性。14只基金为2006年1月前发行的所有普通债券型基金。本文所有数据来源于和讯基金网和WIND数据库,计算过程用EXCEL和EVIEWS软件完成。
2.被解释变量。即净申购率,使用资金净流入而不用基金份额来表示净申购率,是因为在基金分红的情况下使用基金份额的计算方法会夸大基金的净申购,使数据失真。净申购率的计算公式为:Flowit=(NAVit-NAVi,t-1(1+Rit))/NAVi,t-1,其中, NAVit=Pit*;Pit为t期末第i只基金单位净值;Qit为t期末第i只基金的基金份额;Rit表示t期内第i只基金的收益率。
3.解释变量。其中包括基金收益率Rit、基金的分红divedendit、Sizeit、基金当期收益率波动性Riskit、股票指数收益率Mit。
基金收益率Rit的计算公式为:Rit=(Pit+dividendit-Pi,t-1)/Pit。divedendit是第i只基金在t期内的红利;此处的Pit是指基金的单位净值而非累计净值,这是因为基金累计净值指基金成立以来的所有累计净收益,不适合在计算基金当期收益率时使用。国外文献结论一致是基金前期收益率的增加能够带来资金的净流入,因此本文假设基金收益率与净申购率正相关。
基金的分红dividendit是指根据行为金融学里的“处置效应”,人们倾向于卖出价格上涨的资产,而持有价格下跌的资产。当基金净值很高时,投资者容易赎回持有的基金。基金的分红降低了基金的净值,因此可预期基金分红额与资金净流入正相关。
关于基金规模Sizeit,Sirri和Tufano(1998)认为基金的规模会提升基金的知名度,降低搜寻成本,从而吸引投资者投资该基金。陆蓉等(2007)发现基金的现金流入与基金前期规模负相关。因此,规模与资金流入的关系是不确定的。
关于基金当期收益率波动性Riskit,收益率的标准差常用来度量资产的风险程度。根据投资者效用函数理论,资产风险的增加会降低投资者效用,从而抛售该资产。因此,可预期基金收益率波动性与资金净流入负相关。用公式表示为:Riskit=σit。σit为第i只基金第t个季度日收益率的标准差,n为该季度基金交易日数。
关于股票指数收益率Mit,根据金融学理论,债券和股票的投资往往具有替代效应。在经济繁荣时,股票投资往往能获得超额收益,资金倾向于从债券流入股票。在经济萧条时,人们因为避险的需要而倾向于卖出股票买入债券。因此,本文预期债券基金资金流入与股票指数收益率负相关。为了避免共线性,模型中未加入债券价格指数。
三、计量模型的建立及结果分析
综合以上分析,可建立面板数据模型为:flowit=c+β1
Ri,t-1+β2Dividendi,t-1+β3Sizei,t-1+β4Riski,t+β5Mit,采用面板数据固定效应分析结果如表1所示。
由以上综合分析可得出以下结论:
1.债券型基金前期收益与净申购率正相关。陆蓉等(2007)得出结论,当期收益与资金流入呈负相关关系,“处置效应”作用明显,投资者赎回了业绩好的基金。与此相反,债券型基金投资者进行了相当理性的选择,买入了业绩好的基金,这与国外主流文献的实证结果一致。
2.股票市场收益率与资金净申购率成反比。这与预期相同,股票市场行情好时,资金倾向于从债券市场流入股票市场,表现为债券基金资金净流出;当股票市场行情发生逆转,资金从股票市场流入债券市场,引起债券基金的资金净流入。
3.前期基金规模与资金净申购率成反比。一方面,基金规模的扩大会引发投资者对于基金业绩下降的预期,引起基金的净赎回;另一方面,基金规模的扩大带来了品牌效应,向投资者传递了一种优质商品的信息,引起投资者申购基金。前一种效应具有更大的作用,表现为前期基金规模的扩大引起基金的净赎回。
4.债券基金的分红并不能带来资金的净申购。与股票型基金的实证结果不同,尽管前期分红变量的系数为正,但不能通过显著性检验。这是因为债券基金的收益率低,分红额少,其不能像股票型基金一样可以持续性的通过大比例分红来吸引资金流入。市场数据也证实了这一点,至2008年以来,尽管债券型基金收益率飙升,但其分红次数却明显下降。
5.收益率波动性与净申购率负相关,但其在5%的显著性水平下不能通过检验。这是因为债券型基金的收益波动率十分小,投资者对债券基金收益的波动性并不十分敏感。
在金融市场中,投资者会更加关注真实收益率而不是名义收益率,下面用扣除了通货膨胀因素的真实收益率替代上文中的Rit作回归分析,在5%的显著性水平下,除了β4变得更显著外,回归结果并没有发生变化,因此回归结果是稳健的(见表2)。
四、关于与国内其它研究结果不同的解释
首先,本文与郑宇涵等(2009)实证结果不同,原因之一是样本选择标准和样本时间段选择不同。本文选2006年1月至2009年6月的数据以2007年10月为中点,基本涵盖了我国股票市场的一个牛熊周期。一般来说,在股票市场牛市时,资金倾向于从债券债券市场流入股票市场。因此,一个对称的样本空间可以更好的解释投资者的行为。
其次,本文与中国股票基金实证结果不同,主要有两个原因。一是债券基金的投资者更为理性。在我国现阶段的资本市场充斥着大量不具备投资知识的“散户”,他们把股票基金当作股票进行买卖,导致股票基金的“处置效应”十分明显。债券型基金收益率低、收益波动性小等特点不能引起散户的投资热情,有利于把很多不理性的投资者排除。二是随着我国资本市场的完善与发展,投资者整体更为理性。2007年股票市场的崩盘使投资者们从狂热的投机热情中冷静了下来,重新思考资产配置与长期投资问题,极大地减弱了处置效应的作用。
五、结论与建议
本文对2006年1月至2009年6月14只债券型基金分析发现,中国债券基金业绩的提高可带来资金的净流入,债券基金中并不存在“赎回困惑”,这说明债券型基金的投资者要比股票型基金投资者更为理性。本文还对影响债券基金资金净流入的其他因素进行深入的分析,发现投资者喜欢购买收益高、规模小的债券基金,而对分红和收益率的波动性并不是特别关注。据此,笔者提出如下建议:一是基金公司应该适度控制基金规模。短期内,迅速膨胀的基金规模可能带来管理收入的暂时性增加,但长期来看,基金规模的扩大会产生巨大的赎回压力,会对基金的管理带来负面影响。二是可试图使用分红的方法吸引资金流入并没有起作用。投资者对债券基金的小额分红基本采取漠视的态度,他们更关注稳定的长期收益。三是基金公司要集中精力努力提高收益。基金收益率是吸引资金流入的最主要的因素,另外降低基金收益的波动性也有助于资金的流入。四是政府应该继续加大投资者教育的力度。理性的投资者用理性的方式进行交易,避免了无谓的市场波动,有利于市场的稳定。非理性的投资者无谓的频繁申购赎回基金,会导致基金经理不能根据资产配置理论最优配置资产,影响基金收益率,理性的投资者对基金行业的发展是极其重要的。
参考文献:
[1]Spitz, A. E. Mutual Fund Performance and Cash Inflow[J]. Applied Economics,1970(2).
[2]Ippolito, R. A. Consumer Reaction to Measures of Poor Quality: Evidence from the Mutual Fund Industry[J]. Journal of Law and Economics,1992.
[3]Sirri, Erik R., Peter Tufano. Costly Search and Mutual Fund Flows[J]. Journal of Finance,1998(53).
基金收益率论文篇（2）
一、模拟明星基金的投资策略
（一）选取标的明星基金
明星基金，现在泛指业绩回报前10位的基金产品。本文分析的投资范围仅限于A股的二级市场上的基金产品，并以股票投资为主的股票型和混合型基金为样本。基于以下四方面作为筛选标准1. 时间区间：2008-2010年三年业绩排名，确定标的明星基金，2011-2012年模拟标的基金。2. 样本选择：以股票投资为主的股票型和混合型基金，基金样本数量为537只。3. 选择明星基金：从业绩的稳定程度出发，选择 2008-2010年三年期间累积收益排名前3%的基金，共计16只。4. 基金经理：基金经理的能力和投资风格是某只基金收益情况的重要决定性因素。为保持投资风格的延续性，从16只明星基金中选取出后两年未更换基金经理的基金，共计4只。
根据以上标准，本文筛选出4只标的明星基金。
（二）配置模拟组合。对以上明星基金模拟，换仓依据为2011-2012年基金公司披露的季度报告，分别为2010年第四季度至2012年第三季度，共计8次。季度报告中，我们获得该基金前一季度持有的十大重仓股，模拟基金组合在季报发出的第一天开始被动地进行组合配置。
（三）个股权重的确定。本文按照十大重仓的股票配比，给予基金每只股票一定的权重，以体现该基金经理的选股思路。首先，计算出十大重仓中各股票占明星基金的净资产比例，那么，十大重仓占明星基金该季度资产总额的总比例为A=a1+a2+…+a10；则每只股票的个股权重为Wi=ai/A。
二、收益计算及对比
本文通过两个步骤计算：首先按照季度持仓每只股票的期初期末价格计算个股收益率，再按照投资组合收益公式计算出该组合收益率。
根据收益率公式Rti=■*100%计算模拟组合中个股的收益率。其中，Pt为个股期末价格，Pt-1为起初价格，i为个股序号，t为季度。通过公式Rtp=■R■W■计算模拟组合收益率；其中Rtp是投资组合的收益率，Rti是个股的收益率，Wi是个股i在组合中所占的净资产比例。
本文将上证指数作为代表大盘增长率的基准，得出四只模拟基金在2009-2010年期间8个季度的收益情况。以新华优选成长基金（519089）为例，在2011-2012年期间的8个季度中约有5个季度跑赢大盘，获得正的超额收益率。每个季度的大盘和模拟组合平均收益均为负值，模拟组合以微弱优势跑赢大盘获得0.89%超额收益，说明模拟组合短期获利能力较差。
三、模拟基金短期和长期收益率对比分析
本文将季度定义为短期投资，将年度定义为长期投资，对比分析跟踪明星积极在短期和长期的投资中的超额收益程度。从短期看，如采取满仓策略，每季度四只模拟组合的表现如下：四只模拟组合共计32季度，其中18期获得超额收益，14期未获得超额收益。获得超额收益的比率为56.25%。
从长期看，本文计算了2011-2012年两年持续跟踪模拟明星基金所获得的年度收益情况，计算后发现：以两年为模拟新华优选成长超额收益率为8.38%、模拟大成策略回报超额收益为2.42%、模拟农业银行成长超额收益27.15%、模拟南方优选价值超额收益为10.45%；以一年期为模拟周期，2011年上证指数收益为负数，四只模拟基金的收益也都为负数，且收益率绝对值都大于上证指数下跌幅度，而在2012年，上证指数微盈0.39%收益率，而四只模拟基金均获得较高的收益率，最低6.83，最高37.38%。
四、结论
研究发现，明星基金长期跟踪会获得超过上证指数的收益率。以2008-2010年期间的业绩筛选出的新华优选成长等四只明星基金为例，在2011年大盘下跌时均为获得超额收益，且下跌幅度较大；在2012年大盘走稳的情况下均获得较高的正的收益率，且大幅度跑赢大盘。对于短期持有策略，四只模拟基金的收益率都处于波动状态，收益未体现出较为规律的正收益或者负收益的状况。
本文的结论为投资者提供了一种被动投资策略，即长期模拟明星基金组合可以获得超额收益率。值得注意的是，在选取模拟基金样本时，应该按长期表现进行排名，为保证投资风格的延续性，需注意基金经理的变更情况。结论一方面证实了在非熊市情况下，长期模拟明星基金可获得超额收益率，另一方面也证明了明星基金经理的长线投资的选股能力。
基金收益率论文篇（3）
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 15. 064
[中图分类号] D632.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）15- 0097- 02
社会保障事业是政府的经济职能之一，财政承担着社会保障事业的最终责任。中国社会保险制度改革开始于 20 世纪 90 年代，改革范围包括社保基金的筹集模式和运用方面。但对于社保基金的保值增值方面的评价却有所欠缺，不能为后续社保基金管理发挥指导作用。因此加强对社保基金的绩效评价显得尤为重要。
1 社保基金的相关概念
1.1 含义
社会保障基金，是根据国家有关法律、法规和政策的规定，为实施社会保障制度而建立起来、专款专用的资金。
1.2 特点
社会保障基金特点主要有：
（1） 覆盖面广：社会保障资金来源多渠道，既有来源于用人单位的缴费，也有来源于劳动者个人的缴费，也有来源于政府的一般税收，还有基金投资所得和来源于第三次分配的慈善捐赠等。
（2） 统筹互济性：在社会保障资金筹集过程中，收入较多的人比收入较少的人缴纳的费用一般要多一些，而在资金使用的过程中，是根据制度的规定统一分配，个人享受的权利与承担的义务并不严格对应，具有较强的统筹互济性。
（3） 保值增值性：通过不同的渠道筹集到的社保基金，是社会保障制度的物质基础，所以社保基金必须要实现保值。同时社会保障基金也应当具有增值性，筹集的社保基金交由相关机构进行投资运营，从而实现基金的增值，以保证社保对象的福利不会随时间而下降。社保基金只有实现保值增值才是真正保障公民的合法权益。
2 社保基金投资相关理论
2.1 社会保障理论
马克思在《资本论》中对资本主义社会的“剩余价值”批判尤多，资本主义在其对于社会收入的分配中，由于不变资本和劳动力在再生产时会遭到意外的损失，但是资本主义社会对于为劳动者建立劳动社会保障制度却十分关心。“利润的一部分，即剩余价值的一部分，从而已体现所追加劳动的剩余产品的一部分，必须充当保险基金”，对劳动者进行社会保障是“一切社会生产方式所共有的基础”。
2.2 资产配置理论
资产配置的理论基础，是建立在现资组合理论上的，对于资产而言风险和收益是相随的，通过投资到获益形式有差别的资产中，构建有效的资产组合可以最大程度地降低风险并获得最大收益。资产配置的根本作用，在于通过对资产的选择和有效组合，实现符合资金偏好的长期投资目标。
2.3 委托理论
委托理论是制度经济学契约理论的主要内容之一，其主要观点认为：委托关系是随着生产力的发展和规模化生产的出现而产生。其原因一方面是生产力的发展使得分工进一步细化，权利所有者由于知识、能力和精力等原因不能行使所有的权利；另一方面专业化分工产生了一大批具有专业知识的人，他们有精力、能力行使好被委托的权利。
3 社保基金运营现状
3.1 社保基金的资金筹集
社会保障基金的来源包括：中央财政预算拨款、国有股减持划入资金、经国务院批准的以其他方式筹集的资金、投资收益及股权资产。其中从财政拨入的全国社会保障基金资金情况见表1。
3.2 社保基金的投资方式
基金投资范围分为境内投资和境外投资。基金境内投资范围包括：银行存款、债券、信托投资、股票、证券投资基金和股权投资基金等。基金境外投资范围包括：银行存款、银行票据、大额可转让存单等货币市场产品、债券、股票、证券投资基金，以及用于风险管理的掉期、远期等衍生金融工具。
为了确保投资的安全性、收益性、流动性等要求，我国同世界各国一样对投资比例进行纪律性约束，其中银行存款和国债比例不得低于50%，企业债券、金融债券比例不得高于10%，证券投资基金、股票投资的比例不得高于40%。
3.3 社保基金的投资收益率与通货膨胀率
截止到2011年12月31日，全国社会保障基金共实现投资收益2 845.93亿元，年均资产收益率达8.40%，超出同期年均通货膨胀率5.97个百分点，见表2。
4 社保基金绩效分析
4.1 资金筹集方面的绩效分析
社保基金征收工作并不乐观，过去在社保制度实施过程中，经常出现社会保险费征缴困难的问题。如果在社保费缴纳上不采取强制手段，社会保障实施的制度就难以发展下去，劳动者的权益就难以得到保障。
4.2 投资方式方面的绩效分析
从审计署公布的情况来看，结余的社会保险基金，95%以上用于活期存款或定期存款。在这个通货膨胀的时代，这无异于让社保基金资产迅速缩水，扩大了社保基金的缺口。
2011年，全国社保基金权益投资收益为73.37亿元，投资收益率0.84%。截至2011年，全国社保基金累计投资收益额2 845.93亿元，年均投资收益率8.40%。虽然相比之前快速、稳定增长的投资收益率，2011年的投资收益看上去不那么尽如人意，但在上证指数2011年全年下跌超过20%、众多投资机构大幅亏损的大背景下，全国社保基金的投资能够取得正收益显得十分耀眼。
4.3 投资收益方面的绩效分析
在市场经济条件下，以货币形式存在的社保基金，在利息下调及通货膨胀等因素的影响下，不仅不能实现保值增值，反而有贬值的危险。从绝对值上看，截止到2011年12月31日，全国社会保障基金共实现投资收益2 845.93亿元，年均资产收益率达8.40%。而对社保基金进行绩效评价需要以相对值为标准，将通货膨胀率和国内生产总值增长率作为比较的基准率。那么，可以用国内生产总值增长率作为衡量基准。
从表2分析得出，全国社会保障基金的年均收益率为8.43%，明显高于年均通货膨胀率2.43%，因此，全国社会保障基金在2001-2011年期间实现了保值目标，战胜了通货膨胀的侵蚀。而全国社会保障基金年均投资收益率8.40%低于GDP的年均增长率9.87%，也就意味着充分享受到经济发展的成果。总体上看，全国社会保障基金实现了保值目标，但离最高收益目标还有一定的差距，而且在考察期内其投资收益率不稳定，出现巨大波动。
5 展 望
改革开放以来，经过30多年的发展，我国社会保险改革已取得很大的进步，但由于经济、社会环境的复杂性和改革目标模式本身的原因，我国社会保险基金管理仍存在诸多问题，其中之一就是缺乏完善的基金管绩效评价机制，绩效评价机制在我国社会保险基金管理中运用得相对较少，绩效评价所具有的反映、评价、矫正、监督功能得不到发挥，从而严重阻碍了社会保险基金管理的发展。
主要参考文献
基金收益率论文篇（4）
Abstract：Because the close-ended fund does not redeem in the existence, the pricing of Close-ended Fund has the different with Open-ended Fund.Through analysising pricing characteristic of Close-ended Fund, this paper get priceing theory of Close-ended Fund and carriesout application.
Keywords：Close-ended Fund，Price，Income Capitalization
中图分类号：F830.9文献标识码：A文章编号：1674-2265（2009）05-0062-03
证券投资基金本质上仅仅是一种投资者间接投资于金融产品并实现资本增值的收益证券，与具有直接投资特征的权益证券相比较，其拥有不同的价格决定方式和定价思路。
影响证券投资基金价格最主要的因素是基金净值的高低，不过，对于按照基金规模在存续期间内是否能够变化划分的证券投资基金类型：开放式基金和封闭式基金，由于它们在存续期内的交易方式不同，使得在市场交易价格形成上也具有了一定差别。开放式基金的申购和赎回价格取决于基金的单位净资产，而封闭型基金的交易价格是以其基金的单位净资产为基础，进行溢价或折价交易。
一、封闭式基金定价原理
封闭型基金(以下简称基金)以其资产净值为基础进行溢价或折价交易，综合来看，这种现象发生的根本原因在于投资者对未来市场环境和基金管理人的管理能力预期不明确，进而影响了对收益获得的判断。而在证券市场上，收益率与风险应当相互匹配，投资者投资于相同风险水平的金融产品，其收益率也应相同。因此，基金交易价格的理论价值应当与投资者自身风险偏好下的未来收益水平的高低密切相关。
二、基金的贴现定价模型
建立基金定价模型的目的是确定基金上市后的内在价值。由于该价值取决于基金在未来不同时间段上所能带来的收益，因此模型可采用收入资本化法，将基金未来收益流量通过资本化的方式贴现为现值，进而得到基金的内在价值。
（一）初始持有下的定价模型
若投资者在基金设立时即持有基金，则其价格决定公式应为：
其中，P：基金现行的内在价值； n：基金存续期限；K：贴现率(基金的应得市场收益率)；：基金存续期内收益流量（其中也包含到期清算价值）。
（二）后期持有下的定价模型
若投资者是在基金上市后才买入持有，那么基金内在价值决定公式可变为：
其中，N：基金存续期限；n'：基金剩余存续期（即基金购入或卖出时所剩余的存续期限）；：基金剩余存续期内收益流量。
以上公式中，可以发现影响基金理论价格的因素有三个方面：基金的未来收益流量、贴现率、基金存续期。其中，基金在发行时即以确定其存续期，因此对基金的定价就仅涉及基金未来收益流量的估算和贴现率的评定上。
三、收益流量的估算
基金未来收益流量实际上包括基金未来每年的分红和到期的基金清算价值，它取决于基金管理人管理基金的投资净收益大小和相关的分配政策。
（一）影响因素分析
首先，在基金存续期内，设基金管理人的年平均投资回报率为R。该回报率会由于基金管理者的水平和市场行情的变化而在基金存续期内发生波动，表现为一个随机变量，但在一个较长的时段内，其均值分布基本上可用正态分布来描述。因此本文选择均值来近似描述基金投资回报收益的随机变化。
其次，基金管理人和托管人的管理费和托管费是影响基金净收益的重要支出费用，我国基金对管理费和托管费一般分别按照年利率2.5%和0.25%从基金净资产中进行计提，总计为2.75%。
最后，《证券投资基金管理暂行办法》规定，新基金每年分红不得少于基金投资净收益的90%；
（二）收益流量确定公式
在以上约束条件下，基金在清算年之前的收益流量公式为：
其中：：单位基金的原始净资产值；R：为基金年投资回报率；i：1，2，3，…，14；H：基金年托管费率和年管理费率之和，一般为2.75%；
若基金存续期满的最后一年（我国一般为15年）要进行清算，其公式应为：
四、贴现率的评定
贴现率对与证券投资基金而言，就是投资者考虑风险因素的应得收益率。该收益率的测算方法有很多，比较常用的是资本资产定价模型，它描述了资本资产收益率与风险的配比关系。
证券市场线模型认为，一项风险证券的应得收益率等于无风险证券收益率加风险补贴：
其中：K：应得收益率； ：无风险证券收益率；
：系统风险； ：市场收益率； ：投资风险资本资产所获得的风险补偿。
基金的特点之一是组合投资，进而达到分散风险。同时，由于基金的投资倾向及基金管理人投资风格的不同，美国基金市场基金可分为：积极成长型，成长型，成长收入型，平衡型及收入型，且其投资股票市场的系统风险系数分别为：1.2、1.0、0.9、0.7、0.5，投资者可根据某支基金所公布的投资风格，参照以上系数来确定我国基金投资股票市场的系统风险系数。另外，对于我国股票市场，系统风险的比重经有关专家测算在0.6-0.8之间，因此也可用它来衡量基金投资于股票市场的 系数。
五、小结
综合以上分析，设P为基金的价值，其定价公式为：
其中，n为基金剩余存续期。
从定价公式可知，基金平均投资回报率R和股票市场平均收益率 是决定基金价值的主要因素，两者决定了封闭式基金是按净值进行交易还是按溢价或折价交易。
六、基金定价实例
截止2009年4月1日，上海证券交易所上市基金数为16支（三支为ETF），深证证券交易所上市基金数为48支，其中LOF28支，封闭式18支，ETF2支。本文选择上证基金市场里的基金景宏进行实证定价研究。
（一）基金信息搜集
通过查阅各种媒介下的基金景宏相关信息，即可汇总如下重要资料：
1. 基金类型：该基金属于契约型封闭式基金；
2. 存续期限：15年，即1999年4月27日到2014年年5月18日。
3. 基金单位总额：20亿元。
4. 基金发行价：基金单位每份为人民币1.01元，其中：面值为人民币1.00元，发行费用人民币0.01元；
5. 投资目标：为投资者减少和分散投资风险，确保基金资产的安全并谋求基金长期稳定的投资收益；
6. 投资范围：具有良好流通性的金融工具，其中主要投资于国内依法公开发行、上市的股票；
7. 投资组合：80％投资于股票，20％投资于国债（属于股票型基金）；
8. 基金费用的提取：
首先，管理人费用：按前一交易日的基金净资产值的2.5%的年费率计提；
其次，托管人费用：按前一交易日的基金资产净值的0.25%年费率计提；
最后，其他费用按实际支出额由托管人从基金资产中支出。
9. 基金收益分配：
首先，基金收益分配比例不低于基金净收益的90%；
其次，基金收益分配采用现金形式，每年分配一次；
最后，基金当年投资亏损，则不进行收益分配。
（二）数据分析与整理
1. 基金平均回报水平的确定。对于基金的平均投资回报率，估算方法有很多种。首先，可以根据其投资的对象和投资比例计算资产组合的平均回报率，其中，股票组合的平均回报水平可利用股价指数的平均水平计算。这是因为基金采取组合投资的方式使得其收益往往围绕股票市场的平均收益水平波动；其次，可以参照基金自身发行后已经实现的平均回报水平进行估算；最后，也可以参照基金管理公司旗下或市场上投资方式与风险特征相似的基金的历史回报水平加以预测。另外，投资者也可以选择其他认为合理的方式进行确定。
本文参照基金发行后已经实现的累进净值进行平均回报水平的估算。
截止2009年3月27日，该基金累计单位净值为3.5374元。由于其存续期为15年（1999年4月27日到2014年年5月18日），并且该支基金发行价为1.01元，因此在现有存续期（即基金发行日起到2009年3月27日至的时间段，约为10年）内，用单利法计算的基金年平均回报率R为25%（）
，而用年复利法计算的为13.35%。
2. 基金贴现率的确定。按照基金景宏的相关公告，基金投资组合20%投资国债，80%投资股票。虽然在比例上会有些变化，在某些时间段里基金也会保有一定比例的现金，但为简化计算起见，我们假设基金严格按照基金招募书中所公布的比例为准进行投资。
由于投资国债的风险为零，设投资于股票组合的系统风险为 ，则基金的风险（主要为系统风险）系数 为0.8 。
因此，根据证券市场线模型，基金贴现率公式为：
其中：：基金贴现率；：无风险收益率； ：股票市场平均收益率； 为股票组合系统风险。
在理论部分分析中，得知对于我国股票市场，系统风险的比重经有关专家测算在0.6-0.8之间；同时，美国市场的成长收入型基金投资股票市场的系统风险比重约为0.7。因此，本文假设基金 系数为0.7。
无风险收益率本文采用基金景宏所持有的主要债券产品（包括08农发05、08农发08、08央行票据17、08央行票据35和国债904）的平均收益率，在给予一定升水的情况下约为4%。
股票市场的平均收益率可利用沪深两市的股票指数进行计算。但为简化计算，我们以基金景宏的预期回报率作为股票市场的平均回报率。这是因为基金的回报是否高于股指收益的变化水平是投资者进行判断买卖的重要影响因素。因此，在这里假设股票市场的平均收益率为25%或13.35%。
3. 基金内在价值的确定。根据以上实验分析步骤，将相关数据带入公式（6），可得：
最终，将所有计算结果进行整理，可以得出基金景宏的内在价值中枢为1.48元或1.14元，其市场价格应当围绕其进行波动。
（三）市场价格的统计
基金景宏的市场交易平均股价一般包括，开盘价、收盘价、最高价和最低价这四类平均股价。本文仅以收盘价为例进行计算。
以收盘价为例列，在筛选出2009年1月1日到2009年4月7日至的收盘价格后， 通过数学分析软件得到，在所选定时间范围内的收盘价格的描述统计分析结果。其中，其股价平均数为1.02。因此发现，市场价格低于其内在价值。
在实际应用中，投资者应当结合证券投资基本面和技术面分析后最终做出投资决策。另外，需要注意的是，基金往往是以折价方式进行交易，即市场交易价格低于基金的净资产值。因此，投资者可以根据基金的折价平均水平对内在价值进行调整，以期做出更加符合现实的投资决定。
参考文献：
[1] 李学峰.中国封闭式基金投资心理及其对市场的影响[J].广东金融学院学报，2008，（9）.
[2] 尹华阳.1998-2008年封闭式基金折价的统计特征分析[J].理论与实践，2009，（2）.
基金收益率论文篇（5）
一、引言
私募股权投资在当今世界经济中占有非常重要的地位。据统计，2006年全球私募股权筹资总额达到$432 000M。2008年全球私募股权基金管理的资产规模已达到$1 000 000M 。
近年来，中国的私募股权投资取得了巨大发展。可以说，中国已成为亚洲最为活跃的私募股权投资市场。2008年，中国的私募股权投资案例607个，投资金额$4 210M。2009年，由于金融危机的影响，投资规模略有下降，投资案例数下降为477个，投资金额$2 701M 。
对于如此巨大的私募股权投资行业，外界对此了解却不是很多。特别是，由于数据的缺失对这个行业的投资回报以及风险所作的定量研究更是屈指可数。
Vissing-Jorgensen and Moskowitz （2000）首先意识到研究私募股权市场的重要性，因为私募股权市场与公共股权市场规模相当，有时甚至比公共股权市场还要大。他们经过研究发现：私募股权市场在当时看来是高度集中，77%的私募股权被富有个人所拥有。但是，由于私募股权投资分散性较差，因此在1989―1998年间其回报比公共市场指数的回报低2%到3%，而在1964―1998年间与市场指数持平。
Kaplan and Schoar （2003）研究了私募股权合伙企业的业绩。在所考察的样本期间，扣除费用后的基金的平均回报与S&P500的回报大至相当。经过计算，他们得到结论：样本中私募股权基金的平均内部收益率为19%。
Phalippou and Gottschalg（2006）选择1 328只私募股权基金作为样本对其回报进行研究，结果表明Kaplan and Schoar （2003）的结论过于乐观。的结论是：样本中基金的平均内部收益率比S&P500指数低3%，约为15%。
Ljungqvist and Richardson（2003）认为，以前的研究有两个局限性，一是数据太少、不够全面，二是所用的回报指标有缺陷。因此，他们在文章中加大了数据量，而且调整了回报指标的定义。他们用了美国某个大机构投资者1981到1993年间所投资的73只私募股权基金的数据，通过分析，他们得到结论：对于并购基金，平均内部收益率21.83%；对于风险基金，平均内部收益率只有14.08%。总体来讲，样本中的私募股权基金的内部收益率比S&P500高出约5~8个百分点。
Cendrowski， Martin， Petro， and Wadecki（2008）应用汤姆森VentureXpert数据库中的数据考察了创业基金和并购基金的回报。经过分析，得出了如下结论：在1985―2007年间，创业基金、 并购基金以及市场指数的回报分别为19.9%、19.7% 和13.8%，标准差分别为41.6%、16.7%和16.3%。
总结以前这些研究，可以得出私募股权投资的回报并不像人们预计的那样高。在很多时候与股市指数的回报相差无几。在有的研究中，也报告说私募股权投资的回报比市场指数的回报高出5~8个百分点。
中国的私募股权投资取得了很大发展，那么中国私募股权投资回报如何？目前，国内这方面的研究很少，本文应用创业板IPO数据试图研究中国创业投资及私募股权投资的投资回报，并与国际上的研究进行对比，得出的结论非常惊人：尽管中国私募股权投资的规模还没有欧美国家大，但作为一个新兴市场，其投资回报却数十倍于发达国家。
二、研究设计
（一）样本选择
本文以清科研究中心《创业板VCPE支持企业投资回报分析（截止2010-02-11）》（以下简称清科报告）中的数据为基础经过整理得到本文的数据样本。在上述分析报告中，作者选取从2009-10-30到2010-02-11之间在创业板上市的64项被VC/PE机构支持的投资作为研究对象，计算了VC/PE机构这64项投资的回报倍数。可以说，这是当前讨论中国VC/PE投资回报的为数不多的文献之一。
（二）研究思路
首先，本文将利用清科报告中的数据对报告中的64项投资计算其VC/PE投资的内部收益率指标，然后对内部收益率指标做描述性统计分析，计算出反应数据集中趋势的平均值、中位数、上四分位数、下四分位数等指标以及反应数据离散程度的极差、四分位差、标准差等，进而分析这些指标的特征并与欧美市场上的同类数据作对比，得出相应的结论。
假设对64项VC/PE投资全部在发行之初或者上市当日退出。如果按发行价退出，则计算的内部收益率称为按发行价计算的内部收益率，简称发行价内部收益率IRR；如果按上市首日收盘价退出，则称为按上市首日收盘价计算的IRR，简称收盘价内部收益率IRR。
接下来，考察内部收益率与初始投资规模的关系，建立内部收益率与初始投资的回归分析模型，计算两者之间的相关系数，进而得出相应结论。
（三）模型假设
假设1：发行价内部收益率IRR与初始投资规模负相关。
假设2：收盘价内部收益率IRR与初始投资规模负相关。
国外很多文献曾经论及此问题。在文献中，作者通过考察欧洲收购基金和美国收购基金的具体数据，得出结论：内部收益率资本加权平均值与基金规模负相关。那么，对于中国的创业投资和私募股权投资来说，是否也存在或者不存在这样的关系呢？因此提出这两个假设予以验证。
（四）模型建立
本文以发行价内部收益率IRR和收盘价内部收益率IRR作为因变量，以初始投资规模作为自变量，通过MATLAB统计分析工具箱进行回归模型的参数估计，假设检验等，最后得出实证研究结论，以验证本文所提出的假设。
因变量：发行价内部收益率IRR------Y1
收盘价内部收益率IRR------Y2
自变量：初始投资额---------X
发行价内部收益率IRR与初始投资额关系的回归分析模型如（1）式所示：
Y1 = B0 + B1*X + E1 （1）
收盘价内部收益率IRR与初始投资额关系的回归分析模型如（2）式所示：
Y2 = B'0 + B'1*X + E2 （2）
其中B0、B'0为常数项，B1、B'1是自变量系数，E1、E2为随机项。
三、实证结果与分析
（一）内部收益率计算
在清科报告中，作者根据64项投资的上市数据计算了VC/PE的投资回报倍数。投资回报倍数是该报告中唯一用来衡量投资回报的指标。另一重要的内部收益率指标该报告没有计算。另外，该报告也没有对投资回报作任何分析，只是在Excel表中列出而已。
本文首先利用MATLAB提供的内部收益率计算函数Xirr对所有64个样本计算了投资回报的内部收益率IRR指标。
笔者的计算基于如下假设。假设对64项VC/PE投资全部在发行之初或者上市当日退出。事实上，原报告在计算回报倍数时也采用了这一假设。这样，对每一项投资我们就计算得到了两个IRR，一个是基于发行价的内部收益率，一个是按上市首日收盘价计算的内部收益率。当然，可以预见，一般来讲发行价内部收益率要低于收盘价内部收益率。原因是，收盘价要比发行价高，而且实际情况是收盘价要比发行价高很多。
在原数据中，有时投资时间多于一个，而且有的时间只有年月，没有日期。在这种情况下，本文采取了如下合理的假设。只有年月，没有日期的情况下，假设投资发生在当月的中旬，即15日。投资时间多于一个时，假设投资按总额平均分配。例如：原数据给出的投资时间和投资额分别为：2006-12、2007-02和173 770 181，则假设该投资分别发生在2006-12-15和2007-02-15，投资额分别为：173 770 181的一半，即86 885 090.5。
在所有64个样本中，有三个样本似乎是奇异样本。
这三个样本的原始数据和计算后得到的内部收益率数据如表1所示：
第一个样本按首日收盘价计算的IRR高达28 012.65%！第二、第三个样本即使是按发行价计算的IRR也高达187 112.87%。按首日收盘价计算的IRR，更是达到9 021 108.05%。由于太过巨大，这样的结果太令人不可思议了。造成这一结果的原因，笔者认为是投资时间和上市时间太近了。恐怕这在世界其他市场上也不大可能遇到这样的情况。因此，本文将这三个奇异样本剔除，剩余的样本数变为61。
在61个样本中，按投资机构的类型可分为创业投资机构（VC）50个和私募股权投资机构（PE）11个。
（二）描述性统计分析
本文对61个样本计算了发行价内部收益率和收盘价内部收益率，然后对计算结果进行了描述性统计分析，其结果如下表所示：
从表2可以看出：所有样本的均值为385.03%和929.29%，中位数为175.45%和204.99%。这比欧美市场上两位数的相同指标至少高出20倍。上四分位和下四分位也同样高出欧美同类指标20多倍。当然，分散程度也很高，意味着风险也较大。这说明，中国作为创业投资与私募股权投资的新兴市场具有高回报、高风险的特征。
如按VC和PE来划分，描述性统计分析结果如表3和表4所示。
从表3和表4可以看出：PE投资回报整体上要比VC投资回报高，当然分散程度也大。与欧美市场相比，PE投资回报高出40~100倍，VC投资回报高出20~40倍。同样说明中国的创业投资和私募股权投资的高回报特征。
表5是对PE样本、VC样本和所有样本分别计算的按发行价计算的IRR和按上市首日收盘价计算的IRR的资本加权平均值。这些数字同样说明，中国的创业投资和私募股权投资具有很高的回报。
以上的计算没有扣除任何费用和附属权益，是内部的毛收益率。那么，扣除费用和附属权益以后情况如何呢?
由于没有有关费用和附属权益的信息，因此以下讨论是在一些假设下作出的。
假设管理费用按初始投资的2%收取，收取时间与初始投资时间一致；附属权益按扣除初始投资后的余额的20%收取，时间与上市时间或变现时间相同。
在这些假设下，再重新计算IRR，然后对得到的IRR再做描述性统计分析，得出的结果如表7、表8所示。
从表7和表8可以看出：扣除费用和附属权益以后PE投资回报整体上还是要比VC投资回报高，当然分散程度也大。与欧美市场相比，扣除费用和附属权益以后PE投资回报高出25~70倍，VC投资回报高出15~30倍。同样说明中国的创业投资和私募股权投资的高回报特征。
（三）内部收益率IRR与初始投资关系的回归分析
本文运用MATLAB统计工具箱建立内部收益率IRR与初始投资关系的回归模型，以验证上文提出的研究假设是否成立。模型中的内部收益率IRR为扣除费用和附属权益之前的数值。
首先，建立模型（1）。以发行价内部收益率IRR为因变量，以初始投资为自变量进行回归。经过整理，得出结果，如表9、表10所示。
其次，建立模型（2）。以收盘价内部收益率IRR为因变量，以初始投资为自变量进行回归。经过整理，得出结果，如表11、表12所示。
由表9可知，拟合优度衡量指标R平方的值为0.0017，调整R平方值为-0.0152，表明拟合性很差。F值0.1015，对应p值为0.7511，说明回归方程在5%的水平上整体不显著。再计算因变量与自变量之间的相关系数，发现其值很小，为0.041448，说明发行价内部收益率与初始投资几乎无相关关系。表10说明回归系数也没有通过显著性检验。假设1不成立。
由表11可知，拟合优度衡量指标R平方的值为0.0047，调整R平方值为-0.0122，表明拟合性很差。F值0.2756，对应p值为0.6015，说明回归方程在5%的水平上整体不显著。再计算因变量与自变量之间的相关系数，发现其值很小，为0.06819，说明收盘价内部收益率与初始投资也无相关关系。表12说明回归系数也没有通过显著性检验。假设2不成立。
综上所述，根据创业板IPO数据计算的中国创业投资和私募股权投资的投资收益与初始投资的规模无相关关系。
如果用扣除费用和附属权益以后的内部收益率IRR作为因变量，用初始投资作为自变量，则可得到类似的回归参数，因此所得到的结论与上相同。
四、结论
本文应用中国创业板IPO数据，在作出一定假设的前提下，计算了中国创业投资和私募股权投资的投资回报，得出如下结论：在不考虑费用和附属权益的前提下，中国创业投资（VC）的平均内部收益率在289%~627%之间，中国私募股权投资（PE）的平均内部收益率在822%~2 302%之间。如果考虑费用和附属权益，则中国创业投资（VC）的平均内部收益率在227%~474%之间，中国私募股权投资（PE）的平均内部收益率在583%~1 570%之间，分别比欧美市场的类似指标高出15~30倍和25~70倍。这一指标体现了中国作为一个私募股权投资的新兴市场其投资回报具有很大的吸引力。这也可以从一个侧面解释为什么近年来中国私募股权投资业的发展如此之快。
尽管国外有文献论述了内部收益率与基金规模的负相关关系，但是利用本文的数据没有得出类似结论。无论是用发行价内部收益率，还是收盘价内部收益率都得出了内部收益率与初始投资不相关的结论。而且扣除费用和附属权益之后也得到了相同结论。
【参考文献】
［1］ 清科研究中心， 创业板VCPE支持企业投资回报分析（截止2010-02-11）［Z］.
［2］ Harry Cendrowski， James P. Martin， Louis W. Petro， and Adam A. Wadecki， Private Equity: History， Governance and Operations， John Wiley & Sons， Inc，2008.
［3］ Guy Fraser-Sampson， Private Equity as an Asset Class［J］. John Wiley & Sons，Inc，2007.
［4］ Steven Kaplan and Antoinette Schoar， Private Equity Performance: Returns， Persistence and Capital Flows， MIT Sloan Working Paper No. 4446-03，November，2003.
［5］ Alexander Ljungqvist and Matthew Richardson，The Cash Flow， Return and Risk Characteristics of Private Equity，NYU，Financ Working Paper No. 03-001，
基金收益率论文篇（6）
中图分类号：F832.48 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2015）05-0209-04
证券投资基金的业绩评价研究在国外始于20世纪五六十年代，从最初基于收益率的指标，经过学者们的研究改进，出现了更多适用性更强的指标与模型，随着理论的不断完善，也催生了一批专业的业绩评价机构。西方学者在现资理论的基础上衍生出的考虑风险的业绩评价指标和体系，主要代表是特雷诺指数、夏普比率和詹森指数。
1965年，Treynor提出特雷诺指数――假设共同基金资产组合的非系统风险被组合完全分散化解，表示基金单位风险的收益。特雷诺指数的结果越大，说明共同基金在非系统性风险分散的情况下业绩越好。1966年，William F・Sharpe对美国开放式共同基金进行了研究。Sharpe提出将基金的收益率和无风险收益率的差与基金总风险的比值作为衡量基金业绩的指标，即Sharpe比率。相比特雷诺指数，Sharpe比率考虑了基金的非系统风险和系统风险。Michael C・Jensen在1968年提出Jensen指数，假设基金的系统风险与市场基准的系统性风险基本一样，以基金收益率与市场基准收益率的差值作为衡量基金业绩的指标，即Jensen指数。当Jensen指数大于零，说明基金取得超过市场基准的收益率，反之则表明没有跑赢市场基准。Jensen指数在研究基金绩效方面得到了广泛的应用。
我国基金诞生较晚，国内学者对基金业绩的关注也不是很多，基本上是在借鉴国外的研究方法的基础上对国内的基金进行研究。目前来说，基金业绩评价的主流方法也就是国外三大比较成熟指标。
一、一般收益指标和风险指标
在最开始衡量基金绩效的时候，一般采用的是基金的净值收益率。基金净值收益率是指在一定时期内基金资产净值的收益与原来资产净值的比率，基金净值收益率越高，基金的业绩越好。基金净值收益率为：
R=×100% 公式说明：R，基金净值增长率；NAVt，NAVt-1，期末期初基金单位净值；D，单位基金分红。
在考查风险的指标中，一般常用的就是标准差，β系数。
标准差是衡量基金业绩收益率相对于基金业绩平均收益率偏差的指标。基金的收益率波动越大，说明基金的业绩越不稳定。标准差越大，基金净值可能变动的幅度就越大，投资风险就越高。样本基金的标准差计算公式为：
σp=，n为样本总数，Rp为样本基金的区间增长率，为样本基金在整个区间段内增长率的均值。
β系数，衡量基金收益相对于基准收益的总体波动性，是一个相对指标。β系数越高，基金相对于业绩基准的波动性越大，风险就越大。β系数大于1，则基金的收益波动性大于基准收益的波动性。如果β系数等于1，基金波动性就与基准相同，相当于基准组合的复制。β系数小于1，基金收益波动比基准小。β系数的计算公式为：
β= Cov（RR）=
σ2=
Cov（RR）为Rp和Rm的协方差；σ2为Rm的方差；n为样本总数；Rp为样本基金的区间增长率；R为样本基金在整个区间段内增长率的均值；Rm为基准收益率；Rm为基准收益率均值。
二、风险调整绩效指标
一般收益和风险指标是单独的衡量基金的业绩和风险，并不能合二为一直观的反应基金的基于风险的收益情况。在现资组合理论以及CAPM模型的基础上，西方学者相继提出三大风险调整指标，为以后基金业绩的评价开创了道路。
第一个风险调整收益指标是由特雷诺在1965年提出的，表示基金份额系统风险的超额收益率。特雷诺指数越大，基金的绩效表现越好。用公式可表示为：
T= T，样本基金的特雷诺指数；R，样本基金的平均收益率；Rf为平均无风险利率；β为样本基金的系统风险。
夏普指数是由威廉・夏普在1966 年提出的。夏普指数以标准差作为基金风险的衡量指标，给出了基金份额标准差的超额收益率。夏普指数越大，基金的绩效表现越好。用公式可表示为：
S= S为样本基金的夏普比率；，样本基金的平均收益率；Rf为平均无风险利率；σ为样本基金的标准差。
詹森指数是詹森在 CAPM 模型基础上衍生的一个风险调整收益衡量指标。詹森指数表示基金业绩中超过市场基准组合所获得的超额收益。詹森指数大于 0，表明基金的业绩表现优于市场基准组合，大得越多，业绩越好；詹森指数小于 0，则表明基金的绩效不好。用公式可为：
a=--β×（Rm-） a为样本基金的詹森指数；R，样本基金的平均收益率；为平均无风险利率；Rm为基准的平均收益率；β为样本基金的系统风险。
三、实证分析基金业绩指标
（一）样本基金和时间区间的选取
论文的样本是以2013年12月31日为时间截点，在此时点存续4年的的开放式股票型基金作为数据的初始来源。在原始数据的基础上，将指数基金和QDII基金排除在外，最终选择剩余184只基金里业绩最好和最差的各五只基金。选择2010年至2013年作为时间区间，这样可以摈弃08年大跌和09年大涨的非正常市场行情。
（二）市场基准和无风险收益率
本文选取的样本基金都是主动管理型的，投资者在日常的投资生活中评价基金业绩的时候也往往说有没有跑赢大盘，如果没有跑赢大盘，那还不如买指数型基金。此处的大盘就是上证指数，上证指数的影响力可见一斑。在职业投资者做交易时，主要看上证指数的表现，本文出于贴近实际投资层面考虑，就以上证综指为市场基准。
无风险收益率，国外一般以短期国债收益率为准。目前我国虽然已经建立起规模较大的债券市场，但债券市场还是不够发达，品种也不太多，国债收益率不适合作为我国证券市场的无风险收益率。因此论文将采用一年期定期存款利率作为无风险利率，经加权计算得，数据期间的一年期无风险收益率为2.96%，按每年52周平均计算，周收益率为0.0569%。
（三）基本收益和风险指标分析
基金收益率是评价基金最基本的业绩指标。一般投资者在买基金的时候会先看基金在过去一段时间的净值和净值增长如何。样本基金期初和期末净值以及收益率和排名情况如下：
从表中可以看出，排名前五的基金的收益率明显要比最后的五只高很多。前五只基金的平均收益率为53%，排名最后的五只基金的平均收益率为-38%。从收益率来看，主动管理型基金的管理能力分化比较明显。
在2010年到2013年期间，上证综合指数的点位由2010年1月1日的3277.14下跌到2013年12月31日的2115.98，四年期间下跌幅度高达35.43%。按照上证综合指数作为基准收益率，绝大部分的样本基金跑赢了基准。作为公募基金来说，不会像私募基金一样追求的是绝对收益，跑赢了基准就算是对得起投资者。四年期间，上证指数从三千多点到两千多点，大环境向下，但是绝大多数主动型管理基金发挥了基金经理的主动管理能力，从这点上来说，选入样本的基金的管理能力都还勉强可以。但是相对其他投资产品来说，总体而言，股票型基金最近几年的业绩是没有达到投资人和社会预期的，风险和收益不成正比，不如信托、债券基金以及理财产品的收益率。
在基金公司，评估基金风险一般用净值的回撤、换手率和标准差等，因为本文无法拿到基金的交易数据，所以无法对基金的换手率对基金业绩的影响做研究。一般而言，基金收益率的β系数可以反映基金的系统风险，收益率的标准差反映基金收益的波动情况，把基金组合的系统风险和非系统风险都反映了，因此这两个指标是反映基金风险的最重要的两个指标。本文采用的数据，除了收益率是四年的累计结果，其他的指标都是以周为周期，包括标准差、β系数以及后文的风险调整指标。
从收益率标准差来看，并不能看出样本基金有什么明显的规律。这可能解释为主动型基金的基金经理为了追求更高的回报，可以忍受基金的高波动性，但是高波动性并不能保证高的收益率，最后同样都是相对高的波动性，但是收益却相差很大。从基金的波动性可以看出基本上主动型的基金的波动性都比较高，收益和排名跟波动的相关性不大。但是如果高波动性并不能带来高的收益，只能说明基金经理的主动管理能力很差。排名最后的基金――东吴行业轮动，收益率最差，而且波动性也奇高，只能说明这只基金在寻求每次调仓换股跟随市场中各个行业行情切换的时候，并不能很好的控制好净值的回撤，结果就是波动最高，业绩也最差。
从标准差的角度来看，基本上在2010年前成立的基金的收益率的波动基本类似，并没有之后成立的专门投资创业板的一些基金的波动大。标准差基本类似，但是最好和最差的基金的收益率相差却比较大，这就说明基金管理人的管理能力相差高低了。
从β系数来看，业绩居前的基金的β系数要比业绩排名靠后的基金小一点，说明了收益率较高的基金组合相对大盘的变动没有业绩差的基金那么大，系统性风险比较小。如果跟反应基金非系统风险和系统风险的标准差做对照的话，可以看出基金业绩较好的非系统风险的分散效果没有业绩差的那么好。一般来说，业绩比较好的基金的整体收益是由其几个主要的重仓股所带动的，并不是持仓越分散基金收益就越好。基金经理在对上市公司的研究和个人的喜好以及过往的投资经验之上作出重仓持股的决定，可能导致的结果就是前十大持仓占基金总体的资产比重比较高，这样就导致非系统风险比较大。
如在2013年，一些成长股，海康威视、杰瑞股份等，在2013年股价涨幅非常可观，业绩也非常好，是典型的白马股，但是在2014年跌幅就高居市场前列，尽管这些公司的业绩依旧是高增长的。又如在反腐刚开始的时候，酒类上市公司明显受到了市场的怀疑，股价也大幅下跌，但是在过去的熊市行情中，喝酒吃药（买酒类和医药板块）一直是熊市保持收益的好方法，一些基金经理也是这样认为并这样持股的，尤其是以但斌为代表的“价值投资”派系，长期持有贵州茅台、云南白药等。在市场风向不变以及市场追捧的情况下，白马股的估值是比较高的，但是在市场风格变换的情况下，白马股的业绩增长可能依旧，但是市场不认可的时候就会导致估值下降，股价下跌，一些观念没有转变的基金经理所管理的基金就可能在这种市场风格转变中业绩欠佳。
β系数反映基金的系统风险情况，R2则直接反映基金组合的业绩与大盘的相关性。作为主动管理型基金，其主动管理能力越强，R2应该越小，相反主动管理能力越弱，R2越大，R2等于1的时候就是被动的指数投资。排名前十的基金的R2的均值为0.3574，比居中的十只基金的均值0.5660小，居中的均值比排名最后的十只基金的均值0.7090小，跟基金的业绩符合，说明主动型管理基金的业绩越好，主动管理能力就越强，跟基准上证指数的相关度就越小。
本文采用的风险调整指标是Sharpe比率，Treynor指数，Jenson指数。样本基金各指标如下
Sharpe比率反映的是基金收益率在系统风险和非系统风险之上的情况，比率的大小反应的是基金单位风险获得的超额收益。Sharpe比率越高，就表明基金单位风险的超额收益越高，基金的绩效就越好。因为前文已经得出样本基金的标准差相差不大，所以Sharpe比率的排名情况基本跟净值增长率类似，相差不大。
Treynor指数假定基金组合的非系统风险已经被组合所分散，反映的是基金单位系统风险的超额收益。从表中的排名情况来看，基本上与Sharpe比率类似，相差不大。Treynor指数所反映的样本基金绩效最好和最差的五只基金与Sharpe比率所反映的只有轻微的区别。
从Jensen指标上来看，大部分基金相对于基准实现了超额收益，与前面分析的大部分基金跑赢上证综指基本相符。
综合来看，风险调整指标较好的反应了基金的超额收益情况，各个指标的值越大，说明基金的风险调整收益越好，绩效就越好。
考虑到A股市场上类似重庆啤酒、獐子岛等黑天鹅事件频发，一旦重仓的股票发生了黑天鹅事件，基金的净值和规模波动就特别大，基金组合并不是很好的分散非系统风险。如2011年年末重庆啤酒疫苗门事件爆发直接导致重庆啤酒连续十个跌停，大成基金所有基金持仓超过重庆啤酒10%的总股本，旗下基金资产净值在这次黑天鹅事件中下跌幅度非常大。由于基金公司在黑天鹅事件中并不能准确评估黑天鹅事件带来的负面影响，黑天鹅事件本身不仅导致投资者对基金专业管理能力质疑而导致赎回基金，还可能导致基金公司估值不准而导致套利赎回，最终导致基金规模缩减。所以就风险调整指标的效果来看，Sharpe比率反映基金的绩效要比Treynor指数好。
本文经对比和研究认为，在基金的几大风险调整绩效指标中，Sharpe比率最能反映基金业绩经过风险调整后的绩效情况，优先推荐投资者在选择基金时采用Sharpe比率。
四、结语
开放式股票型主动型管理基金整体上可以跑赢市场，基金公司显示出了良好的投资管理能力。大部分开放式股票型主动管理基金能够跑赢大盘，但是从收益率上可以看出，各个基金的管理水平相差还是比较大的。
在开放式股票型主动型管理基金中，高风险与高收益不存在正向的相关关系。各基金的风险是由各个基金公司的投资风格和策略来决定的，本文实证显示，基金的收益率标准差相差不大，说明在主动型管理基金中，风险越大，并不一定能取得更高的收益。
衡量基金绩效的风险调整指标中，Sharpe比率比较全面的反应了基金单位风险的超额收益，投资者在选择基金时，可以考虑采用Sharpe比率。
参考文献：
[1] 张仁俊.中国证券投资基金绩效评价研究[D].广州：暨南大学，2013.
[2] 魏文志.非系统风险对开放式基金业绩持续性的影响[D].上海：上海师范大学，2013.
[3] 常志伟.市场结构对基金绩效的影响[D].西南财经大学，2012.
[4] 王 珊，王 锋.我国开放式股票型基金择时选股能力的实证研究[J].时代金融，2014（2）：80+84.
基金收益率论文篇（7）
一、收益法及其原理
收益法是国际上公认的房地产估价基本方法之一。其适用条件要求是：评估对象使用时间较长且具有连续性，能在未来相当年内取得一定收益；评估对象的未来收益和评估对象的所有者所承担的风险能用货币来衡量。它与另外两种基本方法即市场比较法和成本法相比，收益法相对较难，但它却以其充分的理论依据在国外被广泛应用于收益性或有潜在收益性房地产的估价中，在实际操作中，收益法集中的难点是未来纯收益和资本化率的确定，特别是资本化率，对资本化率的确定准确与否,将极大地影响到采用该方法所得出评估结论的真实性和客观性,造成房地产估价师轻易不敢使用该方法,使其常被束之高阁。在估价中仅用市场法和成本法,长此已往,将不利于我国房地产估价事业的发展。
收益法是运用适当的资本化率,将预期的待估房地产末来各期(通常为年)的正常纯收益折算到估价时点上的现值,求其之和得出待估房地产价格的一种估价方法。论文参考网。收益法的理论依据基于预期原理,即未来收益权利的现在价值。它又分为直接还原法(direct capitalization approach)和折现分析法(yieldcapitalization approach)。直接还原法是将某一年的净经营收入除以还原利率(资本化率)或乘以一定的收益乘数来求解房地产价值的方法。折现分析法是将投资期内各年预期的收益以一定的折现率折算到估价时点上的现值之和得出估价房地产价值的方法。
二、传统资本化理论存在的问题
目前的房地产资本化主流理论认为,若待估房地产的未来纯收益、资本化率都已知,收益资本化法的基本原理可用下式表示：
对于前两种情况即①式和②式，收益法是一种现金流量折现的方法,必然隐含着几个假设：1）房地产投资者必须将房地产纯收益的一部分用于再投资。这与市场经济的自由投资原则是相悖的，因为原投资与再投资两个投资行为是相互独立的，没有必然的联系，投资者可以自由安排其投资。2）再投资收益率必须等于原投资的房地产收益资本化率（见资本重获率的分析部分）。在绝大多数情况下这也是不可能的，因为再投资不一定投资于房地产，即使投资于房地产，由于区域因素、房地产类型、房地产位置、物业的新旧程度等影响投资风险的因素的影响，再投资的房地产收益资本化率也不会与原投资的房地产收益资本化率相同甚至相近。3）所谓资本化率实际上是折现率。而折现率与实际资本化率无论在含义还是数值上都是不同的，因此，这种折现率若按资本化率确定，必然存在一定的偏差。既然传统资本化理论的这几个假设都是错误的，应用传统收益法进行房地产估价的准确性必然会受到影响。
三、问题的解决
由于投资购置有收益或有潜在收益房地产，是一种投资行为，而非消费行为，因此与其说是买房地产本身，还不如说是购买该收益性房地产的未来收益，这是收益法的理论基点。但这种收益对于房地产投资者来说却不仅仅是投资收益，还包括投资回收，因为任何投资者都可以将资金作为定期存款存入银行，每年取得利息，到期取回本金，进行投资与存入银行相比，区别仅仅在于后者基本无风险但利息率低，前者有风险但收益率高，高收益是对高风险的补偿，而投资却必须回收，否则投资者便宁愿将资金存入银行取得利息而不进行投资。所以任何投资者都需要在投资期限结束前收回全部投资，以便继续投资或存入银行。国外收益法的资本化率就是由资本收益率和资本重获率（Capitalization Rate）组成，前者体现投资的报酬，后者体现投资的回收，这种做法值得我们借鉴。下面我们看一下引入资本重获率后资本化率的计算方法。
四、资本收益率的确定
资本收益率是从房地产纯收益中提取作为资本收益的部分与房地产价格的比率，其数值的确定是求取资本化率的关键。传统资本化理论的资本化率实际是资本收益率，因此资本收益率可按传统收益法确定资本化率的方法加以确定，主要有以下四种方法：（1）市场提取法（2）安全利率加风险调整值法（3） 投资收益率排序插入法（4）投资复合收益率法。这四种方法的关键都是确定房地产投资的风险，在这里暂不论述。
五、资本重获率的分析
资本重获率是从房地产未来各年的纯收益中提取作为资本回收的部分与房地产价格的比率。要理解资本重获率的涵义从而正确的计算其数值，必须先讨论下面两个问题。
1）投资与风险：资金有两种获取收益的方法：一般投资和无风险投资。无风险投资是指将资金作为定期存款存入银行或购买国家债券，其收益是存款或债券利息，收益率较低，但基本没有投资风险，可获得稳定的收益并按期收回投资；一般投资是指无风险投资以外的投资即有风险投资，其平均收益率较高，但存在投资风险，收益率可能比无风险投资还要低，甚至不能收回投资。论文参考网。任何投资都要承担投资风险，投资收益是对投资所承担风险的回报，投资风险高则投资收益率高，投资风险低则投资收益率低。
2）投资与再投资：再投资是指将房地产纯收益的投资回收部分在全部投资收回之前进行有风险投资的行为。如前所述，原投资与再投资两个投资行为是相互独立的，原投资收益是对原投资所承担风险的回报，再投资收益是对再投资所承担风险的回报，两者都应归房地产投资者所有，而传统资本化理论实际将再投资收益归房地产出售者所有，这必然使计算的房地产价值增大（详见下面分析），影响估价的准确性。
下面看资本重获率的两种计算方法。
1、偿债基金法
由于上述原因，虽然实践中房地产投资者几乎总是将房地产纯收益的投资回收部分进行再投资，但在求取资本重获率时却不能按再投资计算。不进行再投资时房地产投资者必然将该资金存入银行或购买国家债券，于是，房地产收益年限结束时其未来各年的资本重获与该资本重获的存款或债券利息之和应等于房地产价值。论文参考网。即：
上式与传统资本化理论的房地产价格计算公式②完全相同。因为银行定期存款利息率或国家债券利息率肯定小于资本收益率，所以用传统资本化理论计算的房地产价格要高于其实际价值。
2、直线法
由前述讨论可知，用上式计算资本重获率时所得房地产价格要低于其实际价值。
参考文献：
1、艾建国、吴群主编:《不动产估价》,中国农业出版社2005年版。
2、张协奎主编:《房地产估价》,中国财政经济出版社2006年版。
基金收益率论文篇（8）
[中图分类号]F224 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）30-0029-03
1 引言与文献综述
金融市场风险的管理一直是政府当局和投资主体机构的焦点。尤其是近20年来爆发的一系列全球性金融风险灾难性事件进一步告诉了我们关注金融市场风险的重要性。长期以来，金融风险管理都是以有效市场假说为基石的金融理论展开的，这个理论的前提条件是假设收益率序列服从正态分布，然后根据收益的分布特征来测度金融市场的风险值。
风险值是目前应用最广泛的金融市场风险度量方法，它能给出在一定时间间隔内金融资产可能发生的最大损失的估计值：Pr（rt≤VaRt（））=。其中rt表示收益率，表示置信度。基于分位数的VaR 忽略了给定分位数以外的尾部特征，因此存在一些不足。
对于金融市场的管理者与投资主体来说，关注出现概率小的极端事件风险的发生具有现实性意义，因为这类风险很可能导致投资者破产，甚至引发经济崩溃、社会动荡。就金融收益分布而言，其尾部就代表着这一类风险，从而必须对此进行建模分析。
余炜彬、范英（2007）引入VaR的极值理论对世界原油现货市场的价格风险进行研究。在对WTI 和Brent原油现货市场的实证研究中将极值理论的阈值模型与簇值方法相结合，对阈值u和模型参数的估计方法提出了改进，取得了较为理想的VaR估计结果。
魏宇（2006）通过对我国上证综指和标准普尔500指数的非条件与条件收益率以及收益波动率的分布分析，指出正态或t分布等对称分布均不能准确刻画其收益分布的统计特征，而EVT能有效描述市场的极端波动和风险状况，并认为运用极值理论和VaR 测度的金融收益风险值具有较高的精确度。
一些学者运用GARCH簇模型以及随机波动SV模型与EVT模型结合对风险测度进行建模分析，取得了良好的效果。田新时和郭海燕（2004）采用极值理论对上证指数180的VaR值进行度量，并与GARCH 模型进行对比和后验测试，发现采用极值广义帕累托方法估计的值波动率最小，是厚尾分布高分位点风险预测最稳健的方法。高莹，周鑫（2008）在综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾特征，尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响的基础上，运用极值理论（EVT），建立了GARCH-EVT模型，计算了上海证券市场综合指数的动态VaR，说明GARCH-EVT模型能很好地解决波动集群性和厚尾现象。
然而，GARCH-EVT模型的局限性在于它不能很好地捕获条件波动率的长记忆特征，因此一些学者在GARCH-EVT模型的基础上提出了刻画金融收益波动率长记忆性的FIGARCH模型，与EVT模型相结合来为基础展开实证研究。
本文以大陆新兴股票市场与成熟市场为对比进行研究，引入FIGARCH模型来捕获金融收益条件波动率的长记忆特征，针对存在厚尾分布的收益率序列引入EVT模型对其尾部进行建模，然后利用似然比率LR对风险进行稳健性检验，实证考察该模型的准确性与精度。
基金收益率论文篇（9）
我国自20世纪80年代实施社会保险统筹政策以来，社会保险制度日趋完善，由此形成了数目庞大的社会保障基金。社会保障基金的作用相当于“蓄水池”，以丰补歉，时空调剂，从而达到保障人民生活稳定的目的。然而，由于受到物价指数上涨等因素的影响，社会保障基金如果不能进行有效投资经营，其实际购买力则会逐年下降，因此对社会保障基金进行有效投资运营已经成为各国政府的共识。为了保证基金结余的安全和保值增值， 保证各项社会保障费用的均衡和及时支付， 就必须将结余用于安全有效投资。
我国社保基金投资运营已经取得很多可喜成果，然而尚存在一些问题，最突出的问题之一就是投资收益较低。《2011年全国社会保障基金年度报告》中的数据显示，截止到2011年底，社保基金会管理的基金资产总额8 688.20亿元，累计投资收益额2 845.93亿元，年均投资收益率为8.40%。该投资水平与长期贷款利率接近，并不算高。社保理事会的分析结果表明，社保理事会的股票收益率高达18.61%，远远高于社保基金平均收益率。然而，即使股票投资收益率较高，社保基金投资也不能够加大对股票市场的投资额度。收益与风险并存，而确保社保基金的安全性，是社保基金投资运营的基本前提之一。在资本运营市场上，如何能够保证社保基金投资运营既达到国家要求的安全水平，又提高投资收益率？
通常社保基金投资机构会将社保基金分割成几块，分别投资在几个不同的投资项目中。目前，我国社保基金的投资范围包括：银行存款、债券、信托投资、资产证券化产品、股票、证券投资基金、股权投资和股权投资基金以及用于风险管理的掉期、远期等衍生金融工具等。将社保基金投资分散到不同的投资领域，一方面可以提高社保基金收益率，另一方面还可以分散风险。那么，社保基金管理机构应该如何确定不同项目的资金分配比例，才能够既实现合理的收益率又保证基金的安全水平？本文将从投资组合优化角度，就此问题进行分析和探讨，为提高我国社保基金投资运营效率提供有益启示。
一、 投资组合理论
投资组合理论的创始人是马克维茨，其《证劵组合选择》一书的发表象征着投资组合理论的诞生。由于资金投资具有较大的不确定性，投资者时常面临经营风险。而投资者希望投资行为获得尽可能大的收益，而避免尽可能多的风险，于是投资者采用把资金分散投资给不同项目的做法来分散风险。因此，投资组合的定义是：投资组合是指投资者将资金分配给不同的投资方式，以达到提高收益水平同时降低风险水平的双重目的。投资组合由资产形式组合以及资产数量组合两个方面组成，这两个方面并不是随意分配，而是根据投资环境和投资目的经过科学计算以后才能最终确定。对于投资机构而言，选择有效的投资组合，可以分散投资风险，实现投资收益最大化。
现资组合理论强调投资组合目标搭配的合理性，同时注重在选定投资组合后继续密切关注投资组合收益的动态变化性。相对而言，传统投资组合理论对投资组合的量化分析多于质量分析，在选择投资组合时更多依赖投资决策者的直觉，缺乏科学的决策系统。随着数理统计以及概率论的发展以及电脑计算技术的运用，现资组合理论依靠先进的数理计算优势，计算出较为复杂科学的数学模型，为投资者选择投资组合提供理论支持。
二、 社保基金投资项目收益率及风险性估算
社保基金运营机构在选定投资项目之前，往往会面对多个投资项目。为了确保社保基金的安全性和收益率，运营机构必须估算每个投资项目的收率水平以及风险性。
假设某社保基金运营机构的某投资项目在第t年的净现金流量收入为NCFt，其中t=1，2，…，n，NCFt的概率分布是P（NCFt=xi）=pit。此时，第t年投资现金净流量的期望值值为：
用I表示社保基金运营机构的全部投资现金量，用r表示折现率，则该基金投资项目的净现值可表示为：
其中，现值指数可以表示为：
E（NPV）和E（PVI）分别为净现值的期望以及现值指数的期望，二者分别代表某个备选项目的全部投资现值获利水平以及单位投资现值获利水平。当E（NPV）>0时或E（PVI）>1，则说明该项目具有收益性；E（NPV）和E（PVI）越大，说明项目收益率越高。
D（NPV）和D（PVI）分别为净现值方差的绝对数以及相对数，二者越大表明投资项目的风险越高。
建立估算社保基金投资项目收益率的度量指标如下：
R=E（PVI）*（P/A，r，n）
其中，（P/A，r，n）=r（1+r）n/[（1+r）n—1]为年金现值系数。
R可以用来评价该投资项目的收益性，由于该指标考虑进时间成本和收益，因此参考价值较大。此外，该指标不受投资额度以及计算期的影响，可用于多个项目同时选择情况下的评估。R越大，说明投资项目的收益性越高。
与之对应，投资项目的风险指标可以用收益率的平方差进行衡量：
σ2（R）大，说明投资收益率的稳定性差，存在较大波动性，投资项目存在较大风险。
基金收益率论文篇（10）
关键词：基金绩效 先决信息 系统协偏度 系统协峰度
文献综述
1968年，Michael C. Jensen发表了以资本资产定价模型（CAPM）为基础的投资组合业绩衡量测度，被称为Jensen’s alpha（詹森阿尔法）。Jensen’s alpha是迄今为止比较受欢迎的基金绩效评估方法之一。CAPM模型以严格假设为基础，其弱点说明了其他条件模型的考虑是有道理的。Ferson和Schadt（1996）认为，基金经理在管理基金投资组合时，会根据上一期证券市场的某些先决信息变量的变化来决定下一期的投资策略，进而导致CAPM模型中β发生变化。他们引入条件因素计算条件Jensen’s alpha。Christopherson et al. （1999）深入挖掘了上述思想，他们发现引入条件因素后，基金的业绩表现明显提高，条件性模型却使几乎所有结论改善，因此条件性方法研究业绩问题更有说服力。Patro（2001）用传统的评估方法和引入条件性变量研究45只基金在不同基准下的业绩及时机选择能力。结果表明，条件性变量在统计上很显著，意味着今后的分析中应该考虑这些因素。何孝星、于宏凯（2003）选取具有显著影响的中信科技指数和上交所14天国债回购利率作为先决信息变量，首次采用条件CAPM框架对我国证券投资基金业绩进行评价，认为条件CAPM框架比无条件CAPM框架对我国基金业绩的解释能力更强，解释结果更为可靠。郭宁、倪冰玉（2007）选择中信科技指数收益率、国债指数收益率和一月效应虚拟变量等先决信息变量，分析研究基金的绩效，得出结论：中国证券市场上的开放式基金表现优于市场。同时，引入先决信息变量的条件CAPM模型比非条件CAPM模型可以更好地解释基金的收入来源。
依据Kimball 的理论基础，Harvey 和Siddique（2000）指出仅用均值和方差不足以描述投资者的偏好，提出增加协偏度作为风险度量的一个因素，证明了协偏度风险因子有显著的负的风险溢价，即协偏度越高收益率越低。两人研究发现，如果资产收益率具有系统偏度，那么其期望收益率应该包括承担这些风险的溢价。基于Harvey-Siddique模型的Jensen’s alpha特别适用于收益率呈现非正态分布的基金投资组合。Hwang和Satchell（1999）通过理论和实证研究发现资产的系统协峰度具有明显的风险溢价，因此进行分析资产收益率时候需要考虑这个因素。Alexandros Kostakis（2008）认为根据Kimball（1993）的效用推导，投资者必会考虑负协偏度风险因素，推荐使用Harvey-Siddique模型。在国内，郑振龙、黄文彬（2009）进行了基于高阶矩的基金绩效考核模型研究，认为基于高阶矩的考核模型优于基于传统CAPM的考核模型。
在前述研究者的基础上，结合Ferson和Schadt的研究及有关高阶矩风险理论，本文提出了新的研究理论方法，尝试用新的角度解释基金绩效问题。
研究方法
McDonald（1973）研究了对投资于两个市场的某一个投资组合的绩效问题，提出类似于传统Jensen’s alpha的McDonald’s measure。该指标决定了每一个市场的投资情况对该投资组合的贡献度。McDonald’s measure可以表述为：
（1）
式中，φi=x1Ji,1+x2Ji,2，φi为McDonald’s measure；β*i,1=x1βi,1；β*i,2 =x2βi,2；x1和x2分别为投资组合投资于相互独立的两个市场上的投资比例；Ji,1和Ji,2分别表示投资组合i在相互独立的两个市场上的詹森阿尔法；Rit为考察期内投资组合i的实际平均收益率；Rft为样本期内的实际平均无风险收益率；Rm为样本期内基准组合的实际平均收益率；Rm1t-Rft和Rm2t-Rft分别为相互独立的两个市场上的风险溢价；βi,1和βi,2分别为投资组合i在相互独立的两个市场上的系统性风险敏感系数。
Ferson和Schadt（1996）提出了条件CAPM模型，认为基金经理在管理基金投资组合时，会根据上一期证券市场的某些先决信息变量的变化来决定下一期的投资策略，导致CAPM模型中β发生变化。他们进一步假定基金经理使用不超过Zt的信息做出投资决策，因此β（Zt）仅仅是Zt的函数。根据Shanken的研究和泰勒级数，他们将β（Zt）近似为一个线性函数，最终的资产收益率模型为：
（2）
借鉴Ferson和Schadt及McDonald的做法，改进他们的理论模型。假设两个独立市场上的信息集合分别为Zm1,t和Zm2,t，任意一个投资组合投资于这两个独立市场上的总期望超额收益率可以表示为：
（3）
式（3）中，φi为考虑两个独立市场的加权条件詹森阿尔法，φi显著为正（负）值，即表示基金i有优于（劣于）市场的表现；Zm1,t和Zm2,t分别为两个独立市场上的信息集合；和则分别是对两个独立市场上的信息变量Zt的条件反应系数。
式（3）并没有考虑不同市场上的高阶矩风险因素，因此在模型中融入该因素。在模型中，加入零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合作为高阶矩风险溢价，可重新解释基金风险与收益间的平衡关系。
（4）
式（4）中，φi为考虑两个独立市场高阶矩风险溢价因素的加权条件詹森阿尔法，去掉式（4）中的两个市场上的先决信息变量因素，φi为考虑两市场因素的加权无条件詹森阿尔法；（S--S+）S和（K+-K-）S分别为股票市场上的协偏度和协峰度投资策略。（S--S+）b 和（K+-K-）b分别为债券市场上的协偏度和协峰度投资策略。
数据说明及相关处理
（一）数据说明
样本基金选择及日收益率计算。选择国内市场上的79只股票型基金、102只混合型基金、28只债券型基金为研究对象。数据选取从2007年2月26日至2011年3月16日，数据频率为日。所有样本基金的净值基础数据来源于上海聚源、财汇数据库。基金数据为公开披露的数据，不涉及内部数据。针对单个基金的净值通过复权进行计算。单只样本基金的超额收益率计算为单只基金的实际日收益率与无风险收益率之差。单只基金的实际日收益率=（T日单位复权净值-T-1日单位复权净值）/ T-1日单位复权净值。
市场组合选择及日收益率计算。本文采用沪深两个交易所的加权平均股票综合指数作为股票市场的市场组合，即上证综合股票指数与深圳综合股票指数的日收益率加权平均计算。债券市场的市场组合采用中信标普全债指数。其中，股票市场的市场组合日收益率=（上证综合股票指数日收益率+深圳综合股票指数日收益率）/2；债券市场的市场组合日收益率=中信标普全债指数日收益率。指数的日收益率=（T日收盘价-T-1日收盘价）/ T-1日收盘价。
无风险收益率选择。7天银行间债券市场回购利率R07D是市场认可程度最高的短期利率基准之一，是套利资金的成本参考基准，也是短期债券发行定价和利率衍生品定价的重要基准，更是市场资金面充裕程度的风向标。为此，本文选择国内银行间债券市场回购R07D计算得到金融市场上的日无风险收益率。
先决信息变量选择及计算。本文选择高交易量股票与低交易量股票收益率差额作为股票市场上的先决信息变量之一，采用平均加权的上海红利收益指数和深圳红利全收益指数收益率作为另外一个股票市场上的先决信息变量。时间区间为2007年2月26日至2011年3月16日。在债券市场上，选择“临近到期的交易所固定利率国债即期收益率和半年到期的交易所固定利率国债即期收益率之差，1年期和10年期的交易所固定利率国债即期收益率之差”等变量作为债券市场上的先决信息变量。时间期间为2007年2月26日至2011年3月16日。债券市场先决信息变量基础数据来源于中央国债登记结算有限责任公司官方网站。股票市场先决信息变量基础数据来源于上海聚源数据库和Wind咨询。
风险资产投资组合的选择。它包括股票市场风险资产投资组合和债券市场风险资产投资组合。其中，股票市场风险资产投资组合为单个行业指数，行业指数依据国家一级行业标准划分，将单个行业指数作为行业风险资产投资组合，共22个行业风险资产投资组合。分别为：农林指数、采掘指数、制造指数、食品指数、纺织指数、木材指数、造纸指数、石化指数、电子指数、金属指数、机械指数、医药指数、水电指数、建筑指数、运输指数、信息指数、批零指数、金融指数、地产指数、服务指数、传播指数、综企指数等。债券市场风险资产投资组合为：上证国债指数、银行间国债指数、中证金融债指数、中证企业债指数、反映交易所可转债市场走势的中信可转债指数。
（二）协偏度、协峰度组合策略处理
依据2006年2月26日至2007年2月26日连续一年交易日数据计算第一组系统性协偏度和协峰度，以2007年2月26日为排序日期，根据该日期的排序结果，按照30%最大协偏度（协峰度）的国家一级标准行业划分的行业指数平均加权构造投资组合，收益记为S+（K+）；30%最小协偏度（协峰度）的行业指数平均加权构造投资组合，收益记为S-（K-）。然后买进最小协偏度（最大协峰度）投资组合，卖出最大协偏度（最小协峰度）投资组合，构造出来零成本的协偏度（协峰度）投资组合，赚取溢价收益S--S+（K+-K-）。依据上述思路，然后利用跨度一年交易日的区间长度滚动构造下一日的具有零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合，共988组。对于债券市场上的协偏度和协峰度的投资组合构建依据上述思路进行。
股票市场上的投资组合策略构建：（S--S+）S=简单加权平均的30%最小协偏度的行业指数收益率-简单加权平均的30%最大协偏度的行业指数收益率。（K+-K-）S=简单加权平均的30%最大协峰度的行业指数收益率-简单加权平均的30%最小协峰度的行业指数收益率。债券市场上的投资组合策略构建：（S--S+）b =简单加权平均的40%最小协偏度的债券品种指数收益率-简单加权平均的40%最大协偏度的债券品种指数收益率。（K+-K-）b=简单加权平均的40%最大协峰度的债券品种指数收益率-简单加权平均的40%最小协峰度的债券品种指数收益率。
依据Harvey 和Siddique（2000）对协偏度的定义，估计系统协偏度如下：
（5）
式（5）中，； ，为市场组合的第t+1时刻的超额收益率与其样本期间的均值之差。
依据Hwang和Satchell（1999）对协峰度的定义，估计系统协峰度如下：
（6）
式（6）中，； ，为市场组合的第t+1时刻的超额收益率与其样本期间的均值之差。
为了避免异常数值对式（5）和式（6）中的估计参数α和系数β的影响，本文借鉴Litzenberger, R. H., Ramaswamy, K（1979）的做法，分别做以下平滑处理，消除异常数值的不利影响。最后，根据平滑处理过的α和β计算系统协偏度和协峰度。
实证分析
（一）描述性统计
表1显示，半年到期交易所固定利率国债即期利率与临近到期交易所固定利率国债即期利率均值差值为0.37%；10年到期交易所固定利率国债即期利率与1年到期交易所固定利率国债即期利率的均值差值为1.67%，该数值与临近到期交易所固定利率国债即期利率日均值相近。表2显示，债券市场的协偏度投资组合策略日收益率均值为0.04597%，协峰度投资组合策略日收益率均值为0.07117%；股票市场上的两个策略日收益率均值分别为 0.25981%、0.63044%。
（二）先决信息变量、系统高阶矩因素的平均t值及显著性
通过对所有样本基金的回归分析，表3给出了先决信息变量、系统高阶矩因素的平均t值及显著性，可以发现，除了turnoversp这个变量不显著外，其他变量都显著。
（三）实证结果
首先，在79只样本股票型基金中，宝盈泛沿海增长股票一只基金的无条件詹森阿尔法系数为负值，为-0.0000123，但是不显著，剩余基金的无条件詹森阿尔法系数都大于零，其中，国富弹性市值股票、国泰金鹰增长股票、华夏收入股票、华夏优势增长股票、泰达宏利成长股票、泰达宏利周期股票、兴全全球视野股票7只基金通过10%显著性水平检验，占比为7/79；华夏优势增长股票的无条件詹森阿尔法最大，为0.0010824。所有股票型基金的平均无条件詹森阿尔法为0.0006101。对于条件詹森阿尔法，实证研究发现，华夏优势增长股票、泰达宏利成长股票共两只基金通过10%显著性检验，国富弹性市值股票、国泰金鹰增长股票、华夏收入股票、泰达宏利周期股票、兴全全球视野股票5只基金的条件詹森阿尔法不再显著；大成积极成长股票的条件詹森阿尔法为最大值（0 .0004398），但不显著，宝盈泛沿海增长股票的条件詹森阿尔法为最小，且为负值（-0.0001497）；所有样本基金的平均条件詹森阿尔法为0.0004712；条件詹森阿尔法都比无条件詹森阿尔法小，平均条件詹森阿尔法数值也比无条件詹森阿尔法小（见表4）。这说明，在考虑了先决信息变量之后，股票型基金在总体上来说表现不是很好，大多数没有超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图1和图2说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。
其次，28只无条件詹森阿尔法都大于零的债券型基金中，仅招商安泰债券A、泰信双息双利债券、融通债券3只基金的无条件詹森阿尔法系数没有通过10%显著性检验，其他基金都通过10%显著性检验。其中，富国天利增长债券、中信稳定双利债券、长盛全债指数增强债券、华夏债券A/B、华宝兴业宝康债券、华夏债券C、大成债券A/B、国泰金龙债券A、大成债券C、诺安优化收益债券、鹏华普天债券B、嘉实超短债债券、鹏华普天债券A 13只债券型基金通过1%显著性检验。招商安泰债券A的无条件詹森阿尔法最大，为0.0017301，嘉实超短债债券的无条件詹森阿尔法最小，为0.0000479；样本基金的平均无条件詹森阿尔法为0.0002667。对于条件詹森阿尔法，样本基金的条件詹森阿尔法系数都为正值。其中，招商安泰债券A、国投瑞银融华债券、南方宝元债券、银河收益债券、泰信双息双利债券、华泰柏瑞稳本增利债券A、融通债券7只基金的条件詹森阿尔法没有通过10%显著性水平检验，其它基金通过10%、5%、1%的显著性水平检验（见表5）。平均条件詹森阿尔法系数0.0002455。招商安泰债券A条件詹森阿尔法最大，为0.0017048，嘉实超短债债券的条件詹森阿尔法最小，为0.0000457。这说明，在考虑了先决信息变量之后，债券型基金总体上表现不错，大多数超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图3图4说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。
第三，102只混合型基金中，仅大摩基础行业混合基金的无条件詹森阿尔法小于零（-0.0000236），但是不显著，无条件詹森阿尔法大于零的占比为101/102。其中，华夏大盘精选混合、华夏红利混合、大摩资源优选混合（LOF）、富国天惠成长混合（LOF）、嘉实服务增值行业混合、交银稳健配置混合、华夏成长混合、嘉实主题混合、嘉实增长混合、华夏回报混合、华安宝利配置混合、兴全趋势投资混合（LOF）、兴全可转债混合、华夏回报二号混合、博时平衡配置混合、泰达宏利风险预算混合、银华保本增值混合、申万巴黎盛利强化配置混合18只基金的无条件詹森阿尔法通过10%水平的显著性检验，在这18只基金中，华夏大盘精选混合、兴全可转债混合、银华保本增值混合3只基金通过1%显著性检验。华夏红利混合、华夏回报混合、泰达宏利风险预算混合3只基金通过5%显著性检验。平均无条件詹森阿尔法为0.0005663。鹏华动力增长混合（LOF）的无条件詹森阿尔法最大，为0.0029587，大摩基础行业混合的无条件詹森阿尔法最小，为-0.0000236。对于条件詹森阿尔法，华夏大盘精选混合、银华保本增值混合两只基金通过1%水平的显著性检验，数值为正；兴全可转债混合一只基金通过5%显著性检验，数值为正；华夏红利混合、华夏回报混合、泰达宏利风险预算混合3只基金通过10%显著性检验，数值为正；条件詹森阿尔法为正，通过显著性检验的基金个数为6只，相比于无条件詹森阿尔法而言，只数明显下降；南方避险增值混合条件詹森阿尔法为负值，但没有通过显著性检验。条件詹森阿尔法数值为负的基金个数为两只，分别为南方避险增值混合和大摩基础行业混合（见表6）。平均詹森阿尔法为0.0004468，鹏华动力增长混合（LOF）的条件詹森阿尔法为最大，为 0.0028063；大摩基础行业混合的条件詹森阿尔法最小，为-0.0000783。这说明，在考虑了先决信息变量之后，混合型基金在总体上来说表现不是很好，大多数没有超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图5和图6说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。
（四）先决信息变量的贡献度
将条件模型（4）定为非限制性模型，去掉模型（4）中条件因素后的模型定为限制性模型，即无条件模型，使用如下F统计量检验在非限制性模型中新加入的变量是否对系统解释能力有显著的提高。
（7）
式（7）中，UR2为非限制性模型的调整可决系数，R2为限制性模型的调整可决系数。N为样本观测值数量，p为非限制性模型中的变量个数，q为线性约束数量。
本文通过计算每只基金的R2和UR2，发现UR2都大于R2。通过计算每只基金的F值，发现，在样本基金中，全部基金获得了5%显著性的F值，部分基金获得了1%的显著性的F值。这说明，先决信息变量可以更好地解释大多数基金的收益来源。笔者认为，使用本文提出来的条件詹森阿尔法可以较好地评价基金绩效。
研究结论
第一，Michael C. Jensen认为基金的alphas时常为负值，但是本文计算得到的结果大多为正值，并且在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移，与Christopherson et al.（1999）的观点不同：使用条件alphas，alphas的分布向右转移，即多正值。本文之所以得到如此结论，是与市场非完全有效相关，通过控制住相关因素，降低了计算出来的条件詹森阿尔法。
第二，在所有样本基金中，无论是无条件因素模型还是条件模型，债券型基金整体来看，表现很好，在无条件模型和条件模型中表现较好的基金个数占比分别为89.29%、75%；其次是混合型基金，混合型基金中表现较好的基金个数在无条件模型和条件模型中占比分别为17.65%、5.88%，而股票型基金这个比例分别为8.86%、2.53%。
第三，先决信息变量中，半年到期的交易所固定利率国债即期收益率与临近到期的交易所固定利率国债即期收益率之差，10年期和1年期的交易所固定利率国债即期收益率之差，上海红利收益指数和深圳红利全收益指数收益率，前一日高交易量股票与低交易量股票收益率差额等因素在评价基金绩效时候不能忽视，具有重要影响。
第四，样本债券型基金都表现出较好的风险分散能力。股票型基金中仅宝盈泛沿海增长股票没有表现出良好的风险分散能力；混合型基金中仅南方避险增值混合、大摩基础行业混合两只基金没有表现出良好的风险分散能力。
第五，在模型中引入条件性因素比无条件因素模型可以更好地解释基金的收益来源。
第六，需要重视市场上的系统性高阶矩风险因素。
参考文献：
1.Ferson, W. E. and Schadt, R. W. Measuring fund strategy and performance in changing economic conditions [J]. Journal of Finance, 1996, 51
基金收益率论文篇（11）
JEL分类号:G1 中图分类号:F832 文献标识码:A 文章编号:1006-1428(2011)10-0107-05
一、行为金融理论概述及A股市场投资行为
传统现代金融理论起源于20世纪50年代。在Arrow-Debreu一般均衡理论和Von Neumann＆Mor-genstem建立的预期效用函数理论分析范式下，1952年Markwitz提出了资产组合理论，1958年Modigiani＆Miller提出了资本结构理论，上世纪八十年代Sharpe、Lintner等人在资产组合理论基础上发展了资本资产定价模型，Ross在1976年提出了套利定价理论，Black＆Scholes于1972年发明了期权定价模型.上述理论统一于Fama等在1970年代建立的有效市场假说，它们共同构筑起了近乎完美的现代金融理论大厦，被广泛地应用于金融理论与实务中，定量指导人们的金融投资行为。
然而，上述金融理论模型在现实统计检验中出现了很多异常现象。主要表现为以下两个方面:首先，传统金融理论一般假设投资者是理性的，但是大量的心理学研究表明，人们的实际投资决策行为会出现系统性的偏差，如过度自信、后悔规避、心理账户、锚定效应等，从而导致投资者行为的非理性；其次，传统金融学理论一般认为市场是有效的，价格反映一切，但由于上述投资者行为偏差及一些制度因素，价格经常并不能反映真实信息，市场常常是非有效的。人们开始日益注重投资者行为在金融理论中的特殊作用，从投资者心理和行为关系出发研究金融投资活动，由此开创了行为金融学的研究。
Burrel&Bauman教授在1951年发表的《投资研究实验方法的可能性》中首次明确提出将心理学和金融学研究结合起来，用实验方法来验证投资理论，并认为将行为方法和定量投资模型相结合具有重要意义。1979年，斯坦福大学的Tversky和普林斯顿大学的Kahneman教授提出了著名的前景理论(ProspectTheory)，该理论是行为金融理论的核心内容和代表学说.为行为金融理论的发展奠定了理论基础，Kah-neman本人也因此荣获2002年度诺贝尔经济学奖。1985年，Bondt＆Thaler发表的《股票市场过度反应了吗?》一文引发了对行为金融理论的关注，开启了行为金融理论研究的新阶段，此后，Shleifer对“噪声交易者”和“套利限制”的研究、Odean对“处置效应”的研究、Shiller对股价异常和股市羊群效应的研究等进一步丰富了其内涵，行为金融理论的影响日渐扩大。
传统金融理论把金融投资过程看作一个动态均衡过程，有效市场假说是传统金融理论的核心。Shleiferf2000)总结有效市场假说建立在三个逐渐弱化的假设上:第一，假设投资者是理性的，可以理性评估资产价值；第二，即使有些投资者不是理性的，由于他们交易的随机性，可以抵消彼此对资产价格的影响；第三，即使投资者的非理并非随机而是具有相关性，市场可以利用“套利”消除其对资产价格的影响。行为金融学以前景理论为基础，针对上述三个假设分别质疑，形成了相对应的三个层次研究:有限理性的投资者个体行为；投资者的群体行为；有限套利的非有效市场。
沪、深证券交易所相继在1990年和1991年成立，标志着我国证券市场开始形成。作为一个新兴资本市场，我国股市存在着严重的非理性投资行为:1、证券投资主要以投机行为为主，股票价格严重偏离股票的基础价值。具体表现为:波动性较大，市盈率过高，换手率过高。2、投资理念不成熟。具体表现为:第一，暴富心理波段操作频繁过度；第二，羊群行为十分明显。3、强烈的政策依赖性。我国股市一直以“政策市”饱受诟病，政治、经济政策及证券市场政策、法规常常直接干预市场，对市场造成巨大影响。4、机构投资者对股市操纵现象时有发生，中小投资者存在“跟庄”情结。这些非理都制约了证券市场自身功能的发挥，阻碍了证券市场的健康发展。因此，借鉴行为金融理论，研究适合我国投资者的投资策略显得十分必要。
二、A股市场量化投资策略盈利性研究
根据行为金融理论，由于投资者存在各种认知偏差，容易产生过度反应或反应不足，从而导致非理性的投资行为，而且这种非理会长期存在，证券市场上将出现系统性偏差，资产也会错误定价，可以藉此制定有效的投资策略获取稳定的投资回报，即行为金融投资策略。可将行为金融投资策略分为两大类:一类是积极型的投资策略，即寻求由于投资者系统性的行为和认知偏差所引起的证券定价偏差，在大多数投资者认识到这些偏差之前投资这些证券，并随着大多数投资者意识到这些偏差并投资它们时卖出这些证券。例如:反向投资策略、动量交易策略、小盘股投资策略和ST投资策略等；另一类是保守型的投资策略，即为了尽量规避人们的系统和认知偏差而制定的投资策略，如价值投资策略、资金平均策略和时间分散化策略等。
行为金融投资策略中最典型的是反向投资策略和动量投资策略，两者可能在不同的时间段分别获得正的收益。其盈利性研究方法可分为两类:l、利用股票收益率实证分析，代表性方法是Jegadeesh＆Titmanf1993)提出的，他们考察了1962-1989年间美国股市数据，将样本股票按照过去一段时间(即形成期)收益率排序等分为10个组合，排名最差的一组为输家组合，排名最好的一组为赢家组合，然后考察未来一段时间(即持有期1内买入赢家组合和卖出输家组合的超额收益率(与该时期的市场收益率相比较)，重复此过程，对上述超额收益率t检验，发现在3-12月的较短时间，存在显著的股票收益动量效应。2、基金投资行为实证分析，Gfinbl~t、Titman＆Wermer(fl995)设计了一个基金投资行为衡量指标ITM计算基金重仓股数据，研究了美国155只共同基金10年内的投资策略以及相应的绩效，结果显示76.8％的基金采取“动量”投资策略。
我们参考Jegadeesh＆Titman(1993)方法，结合Lakonishok＆Shleifer(1996)、Chan、Jegadeesh&Lakonishokfl996)和Lee＆Swaminathan(2000)的思想，考虑到投资者对指标使用的习惯性，利用A股数据按股票收益率、换手率(代表交易量)、PE(市盈率)三大最
主流指标在形成期选择大值(赢家)组合和小值(输家)组合，考察其在持有期的超额收益率，分析各种投资策略的盈利性.以期寻找适用于我国A股市场的量化投资策略。具体方法如下:
(1)我国证券市场目前有主板市场、中小板市场、创业板市场三类，考虑到主板市场成立时间较长，投资行为相对较为成熟，对主板市场的研究基本就可以对我国证券市场投资行为全貌有较清晰认识:
(2)选定一个时间长度作为股票业绩评价期.称为股票投资组合的形成期，计算各样本股票在形成期的平均超额收益率:
(3)根据上述收益率对样本股票进行升序和降序排列，其中收益率数值最大的数只股票组成赢家组合，最小的数只股票组成输家组合，选择换手率、PE等指标时作类似处理:
(4)再选一个时间长度作为持有期，计算组合在持有期的平均超额收益率:
(5)移动一个检验周期，连续重复上述步骤.得到一系列持有期超额收益率，取平均值为对应投资策略的超额收益率，并对该结果做t检验:
(6)结合超额收益率和t检验结果，比较不同的投资策略，得到适用的量化投资策略。这K个期间的平均超额收益率；然后再在时刻T+2重复这一过程，一直持续下去，得到平均超额收益率时间序列，求平均值，在股票超额收益率为正态分布假设下进行t检验。
对上述方法说明如下:
(1)由于目前我国A股市场除少量的融券业务外.并不存在完善的股票卖空机制，所以我们不构造卖空股票的组合，尽管也计算赢家和输家组合的收益率之差并进行统计分析，但目的是比较动量投资策略和反向投资策略的相对优劣:
(2)与经典Jegadeesh&Titman(1993)方法不同，我们参考朱战宇等(2003)的方法，以周为检验周期单位，这是因为我国股市交易相比国外频繁得多，月度检验期过长，会遗漏很多相关信息:
(3)根据目标市场的大小，选择投资10、5、3等不同只股票计算平均收益率。
投资者行为是动态变化的过程，太过久远的交易数据对研究新市场环境下的交易策略显然没有多大意义，所以本研究选取样本期间为2009年10月1日至2010年11月30日，研究数据来自天软(nysoft)金融分析软件。考虑到只有14个月数据，我们取形成期和持有期分别为一、二、四、八和十三周。收盘价数据采用比例复权，基准为“最后一个交易日”，保留小数点后两位有效数字，如股票在某个周五没有开市，就依次用本周四、三、二、一的可比收盘价代替。我们用Matlab(R2010b)编程处理数据，超额收益率是指个股收益率减去同期相应的市场收益率，考虑到广大投资者一般将上证综合指数作为判断大盘走势的标准，我们以其为基准计算超额收益率。
主板市场取我国A股市场中所有在2009年10月1日前上市的公司，剔除掉其中的中小企业板、创业板和ST公司，共1156家上市公司，截取2009年9月30日至2010年11月30日的周交易数据，选择投资10只股票，结果如下:
1、以收益率为选股标准。
我们发现，共有5个“买涨”策略的平均超额收益在5％水平下显著，形成期均为1周，且均为正，随着持有期的增加而减少，(1-1)策略超额收益率最大，超过1％:15个“买跌”策略的平均超额收益在5％水平下显著为正，形成期主要集中在8和13周，持有期为2和4周的收益率较大；10个“买涨一卖跌”策略的平均超额收益率在5％水平下显著，且持有期为1和2周时，为正值，持有期为8和13周时，收益率为负值。这说明，选择购买前期较短时期(1周，最多2周)收益率高的股票，或购买前期较长时期(8周或13周)收益率低的股票，持有期较短(1或2周)能取得明显的超额收益。
2、以换手率为选股标准。
共有4个“买高换手率”策略的平均超额收益在5％水平下显著，持有期均为13周，均为正且较小；23个“买低换手率”策略的平均超额收益在5％水平下显著为正，且均在1％以上；19个“买高一卖低”策略的平均超额收益率在5％水平下显著，且为负。这说明，选择购买前期换手率低的股票可获得明显的较高超额收益率。
3、以市盈率为选股标准。
共有19个“买高市盈率”策略的平均超额收益在5％水平下显著，均为正且较小；18个“买低市盈率”策略的平均超额收益在5％水平下显著为正，且形成期越短，收益率越大，1和2周的平均超额收益率基本上在1％以上，和持有期无关；9个“买高一卖低”策略的平均超额收益率在5％水平下显著，有正有负。这说明.选择购买过去短期(1或2周)动态市盈率低的股票。可取得明显的较高超额收益。
三、总结与展望
