我國證券投資基金投資風(fēng)格問題研究

1、我國證券投資基金投資風(fēng)格問題研究 我國證券投資基金投資風(fēng)格問題研究 【文章摘要】 本文引入數(shù)學(xué)函數(shù)的形式，對基金風(fēng)格分析的體系框架進行了總結(jié)，提出對我國主動式偏股型基金的投資風(fēng)格分析可分為資產(chǎn)配置、行業(yè)配置和個股選擇三個角度，以及靜態(tài)和動態(tài)等不同維度。之后，在分析框架下，對基金投資風(fēng)格分析中的數(shù)據(jù)選取方法進行了說明，并采用以定期披露數(shù)據(jù)為根底的方式，對我國基金的行業(yè)投資風(fēng)格變動度進行了實證研究。結(jié)果顯示，行業(yè)投資變動度較高的基金收益率落后于變動度更低的基金。這一結(jié)果說明，頻繁變換基金的行業(yè)投資風(fēng)格，并不能改善基金的業(yè)績，反而可能成為基金業(yè)績落后的原因。 【關(guān)鍵詞】 投資風(fēng)格；sharp模型；資

2、產(chǎn)配置；行業(yè)配置；個股選擇 0 引言 1998年首批基金管理公司成立以來，我國證券投資基金行業(yè)不斷壯大。截止2021年底，基金數(shù)量已超過1000只，并涵蓋股票型、混合型、債券型、貨幣型等各類傳統(tǒng)類型以及多種創(chuàng)新類型。數(shù)量和類型眾多的基金為基金投資提供了多樣化的工具，同時也對基金研究分析工作提出了更高的要求。 基金研究中，根底工作無疑是基金業(yè)績分析。通過對基金歷史業(yè)績的研究，為選擇基金提供根底依據(jù)，其背后的邏輯是歷史業(yè)績出色的基金有更大概率在未來取得更好的業(yè)績。然而，在實際投資中，經(jīng)常出現(xiàn)基金業(yè)績?nèi)狈Ψ€(wěn)定性的情況，使得不能簡單的通過基金業(yè)績分析來進行投資。 造成這一現(xiàn)象的原因是多方面的，其中風(fēng)格

3、對基金業(yè)績的影響最值得關(guān)注。不同的投資風(fēng)格之間難言優(yōu)劣，但對于一段時期來講，市場特征可能有利或不利于某種風(fēng)格的基金，這種市場特征的變化，對基金階段業(yè)績的變化起到了重要的影響。由此可見，為更好的進行基金投資，對基金風(fēng)格的分析至關(guān)重要。 1 基金風(fēng)格分析文獻回憶 對證券投資基金投資風(fēng)格的研究，一直是證券投資學(xué)關(guān)注的焦點問題之一，國內(nèi)外對此已經(jīng)取得了不少的成果。 Sharp在多因素模型的根底上，采用基于收益率波動進行擬合的方法，建立了基金投資風(fēng)格分析模型，該模型目前也被基金研究機構(gòu)較為廣泛采用。Sharpe在對一些基金業(yè)績研究之后所認為，基金投資組合的收益97%取決于其投資風(fēng)格，只有3%來自于對個股

4、的選擇。 曾曉潔，黃嵩，儲國強運用Sharp的基于收益率的投資風(fēng)格分析模型，對我國證券投資基金投資風(fēng)格進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)我國基金的投資風(fēng)格趨于相同，而且實際投資風(fēng)格與基金招募書里宣稱的投資風(fēng)格相偏離。 國內(nèi)外的相關(guān)研究為我們考察基金的投資風(fēng)格提供了很好的理論模型，并對了解基金風(fēng)格與業(yè)績之間的關(guān)系提供了依據(jù)。但我們看到，過去的研究仍存在一些缺乏。其中最主要的問題，就是對基金風(fēng)格的角度較為片面，缺乏全面的視野和體系化的歸納。在本文中，我們將針對這一缺乏，對基金風(fēng)格分析的方法體系進行總結(jié)，并結(jié)合具體數(shù)據(jù)進行實證分析。 2 基金投資風(fēng)格分析體系框架 對于不同類型的證券投資基金，由于投資范圍和投資目標

5、存在較大差異，在進行基金風(fēng)格分析時不宜統(tǒng)一處理。本文中，我們僅把主動式偏股型基金作為研究標的。 為了清晰的表現(xiàn)基金投資風(fēng)格的體系，我們把基金的風(fēng)格近似的看成函數(shù)形式： 其中代表某只基金，代表某段時期，那么表示基金在時期的投資風(fēng)格。 對于基金的投資風(fēng)格，可以從個角度去分析，對應(yīng)的就是維空間上的一點。一般來說，我們可以從基金的資產(chǎn)配置、行業(yè)配置、個股選擇三個角度分析基金的投資風(fēng)格，對應(yīng)的就是以資產(chǎn)配置風(fēng)格、行業(yè)配置風(fēng)格、個股選擇風(fēng)格為坐標軸的三維空間中的一點。 對于基金投資風(fēng)格函數(shù)中的時間變量，可以為最新的時間點或一段時期，也可以為歷史上的一個時間點或一段時期。當為最新的時間點或一段時期時，表示基

6、金當前的投資風(fēng)格。更為常用的，我們經(jīng)常需要分析在較長時期內(nèi)的基金投資風(fēng)格，此時，我們可以用來表示從歷史上的到當前的一段較長時期內(nèi)基金表現(xiàn)出來的整體投資風(fēng)格。 無論是基金當前的投資風(fēng)格還是基金較長時期內(nèi)的整體投資風(fēng)格，都屬于靜態(tài)投資風(fēng)格，實際投資中，我們同樣需要對基金的組合調(diào)整特征等動態(tài)風(fēng)格進行分析。對此我們引入對函數(shù)求導(dǎo)的形式，來刻畫基金的動態(tài)投資風(fēng)格： 對于動態(tài)的投資風(fēng)格來說，我們較少使用一次的變化情況作為分析基金動態(tài)投資風(fēng)格的依據(jù)，實際上，我們更常分析的是較長時期內(nèi)基金表現(xiàn)出來的動態(tài)投資風(fēng)格 即表示較長時期內(nèi)的基金動態(tài)投資風(fēng)格，其代表的含義是基金在較長一段時期內(nèi)的組合穩(wěn)定度。與分為資產(chǎn)配置

7、、行業(yè)配置、個股選擇三個維度相對應(yīng)，也同樣是以資產(chǎn)配置風(fēng)格、行業(yè)配置風(fēng)格、個股選擇風(fēng)格的調(diào)整速度為坐標軸的三維空間中的一點，其在三個坐標軸上的坐標分別為倉位變動度、行業(yè)配置調(diào)整速度、重倉股變動度。 值得注意的是，我們采用數(shù)學(xué)函數(shù)的形式對基金投資風(fēng)格分析框架進行說明，僅僅為了在邏輯上更加清晰的表現(xiàn)基金風(fēng)格分析各角度之間的關(guān)系，而在實際計算中，所采取的計算方法并不一定依照上文所述的數(shù)學(xué)公式來進行推導(dǎo)。 3 基金投資風(fēng)格分析的數(shù)據(jù)根底 在上文所述框架下，以在我國基金行業(yè)內(nèi)可以取得的數(shù)據(jù)為根底，基金投資風(fēng)格分析可以分為以收益率數(shù)據(jù)為根底和以定期披露的投資組合數(shù)據(jù)為根底兩種方式。 3.1 以收益率數(shù)據(jù)為

8、根底的投資風(fēng)格分析 對于以收益率數(shù)據(jù)為依據(jù)的基金投資風(fēng)格計算方法，我們采用sharp的收益率波動模型作為根底。Sharp模型的根底形式如下： ，。其中， 為維的一個二維矩陣，表示股票市場上類風(fēng)格指數(shù)、債券市場指數(shù)、貨幣收益率指數(shù)共個指數(shù)在考察期內(nèi)個樣本段上的收益率時間序列。 為維列向量，表示基金在股票市場上類風(fēng)格、債券市場、貨幣市場共類資產(chǎn)上待求的配置比例，且，。 為維列向量，表示基金在考察期內(nèi)個樣本段上的收益率時間序列。 而表示標準差。 待定的在考察期內(nèi)的基金在各類資產(chǎn)上配置比例，也就是通過最優(yōu)化方法，求得的使在限定條件下取得最小值的極值點。 根據(jù)求得的配置比例向量，我們得到了基金在考察期內(nèi)

9、模擬的投資組合情況，并由此作為基金投資風(fēng)格分析的根底數(shù)據(jù)。 3.2 以定期披露的投資組合數(shù)據(jù)為根底的投資風(fēng)格分析 在我國基金的信息披露體系中，季報及中報年報中有對基金投資組合情況的披露，可以作為我們進行基金投資風(fēng)格特征分析的根底數(shù)據(jù)。 在基金季報中，關(guān)于基金投資組合情況的信息披露里，在對主動式偏股型基金風(fēng)格分析過程中用到的數(shù)據(jù)主要有資產(chǎn)配置比例、行業(yè)配置比例、前十大重倉股名稱及配置比例。在基金中報年報中，用到的數(shù)據(jù)主要為持股明細。 4 我國證券投資基金投資風(fēng)格實證研究 在對我國證券投資基金投資風(fēng)格的分析中，目前多數(shù)文獻及主要基金研究機構(gòu)多以收益率數(shù)據(jù)為根底，采用sharp模型對投資風(fēng)格進行分析

10、。本文中，我們嘗試以定期披露數(shù)據(jù)為根底的方式，對基金投資風(fēng)格問題進行實證研究。在分析角度上，我們從基金的行業(yè)配置入手，對行業(yè)投資風(fēng)格變動度進行分析。 我們選擇從2021年三季報至2021年三季報2年期間內(nèi)9個報告期，以在考察期初已經(jīng)結(jié)束建倉期、即在2021年一季度末之前設(shè)立的308只主動式偏股型基金作為分析樣本。 從行業(yè)的成長與波動趨勢出發(fā)，我們將行業(yè)分為周期、防御和成長三類。通過統(tǒng)計得到三類行業(yè)配置占總體配置的比例之后，我們設(shè)定的行業(yè)投資風(fēng)格變動度劃分標準為： 條件1、如果某只基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度大于15%，那么該基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度為高； 條件2、如果某只基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度大于7.

11、5%小于等于15%，那么該基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度為中； 條件3、如果某只基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度小于等于7.5%，那么該基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度為低。 其中，基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度的計算方法如下： 、分別表示基金在第報告期時，周期、成長和防御三類行業(yè)的配置比例。 經(jīng)上述分析，我們得到基金的行業(yè)投資風(fēng)格變動度。由表1可見，行業(yè)風(fēng)格變動度低、中、高三個組別內(nèi)的基金數(shù)量分別為78、185和45只，樣本中超過60%的基金期間行業(yè)風(fēng)格變動度處于7.5%到15%之間。 將基金行業(yè)投資變動度與同期基金業(yè)績進行分組比擬，其結(jié)果如表2所示?？梢钥吹剑?1行業(yè)投資變動度越高的組別，其組內(nèi)基金收益率標準差越大，顯示其組

12、內(nèi)基金業(yè)績分化更為明顯。但三組之間收益率標準差區(qū)別并不顯著，并且可能受到組內(nèi)樣本數(shù)量的影響。 2行業(yè)投資變動度越高的組別，其組內(nèi)基金收益率無論從均值、最高值和最低值均落后于變動度更低的組別。 5 結(jié)論 本文針對基金風(fēng)格分析研究中缺乏全面性和系統(tǒng)性的缺乏，引入數(shù)學(xué)函數(shù)這一形式，對基金風(fēng)格分析的體系框架進行了總結(jié)。根據(jù)本文的總結(jié)，主動式偏股型基金的投資風(fēng)格可分為資產(chǎn)配置風(fēng)格、行業(yè)配置風(fēng)格和個股選擇風(fēng)格三個角度，以及靜態(tài)和動態(tài)等不同維度。 在基金投資風(fēng)格分析的框架下，我們對基金投資風(fēng)格分析中的數(shù)據(jù)選取和處理方法進行了說明。進一步地，我們以定期披露數(shù)據(jù)為根底的方式對我國證券投資基金投資風(fēng)格問題進行了實證研究。 對我國基金行業(yè)投資風(fēng)格變動度進行的分析顯示，行業(yè)投資變動度高的基金收益率落后于變動度低的基金。由于沒有進一步的統(tǒng)計驗證，這一結(jié)果并不能證實更高的行業(yè)投資風(fēng)格穩(wěn)定性可以導(dǎo)致更好的業(yè)績，但至少說明頻繁變換基金的行業(yè)投資風(fēng)格，并不能改善基金的業(yè)績，反而可能成為基金業(yè)績落后的原因。 【參考文獻】 【1】 Sharpe William F.Mutual fund performance.Journal of Business，1966，39：119-138 【2】