《投資學(xué)》第十一章 投資組合業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)

第十一章

投資組合業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)《投資學(xué)》當(dāng)前，由于受到一系列金融危機(jī)事件的沖擊，如東南亞金融危機(jī)、美國(guó)次貸危機(jī)和歐債危機(jī)等，全球范圍內(nèi)的金融市場(chǎng)波動(dòng)加劇，各類(lèi)投資工具價(jià)格的日間波動(dòng)顯著增大，為投資者的投資決策帶來(lái)了困難。在上述環(huán)境下，對(duì)金融工具內(nèi)在價(jià)值的準(zhǔn)確評(píng)估尤為重要。對(duì)投資者而言，投資工具代表著一定時(shí)期內(nèi)獲得未來(lái)收入的權(quán)利，投資工具內(nèi)在價(jià)值取決于該工具能夠帶來(lái)的未來(lái)現(xiàn)金流入、資金時(shí)間價(jià)值以及風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整等因素或者金融市場(chǎng)上與該工具類(lèi)似的可比價(jià)格，因此，要求我們需要使用經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、財(cái)務(wù)管理、投資學(xué)以及風(fēng)險(xiǎn)管理的基本原理投資工具進(jìn)行估值，這也是本章的主要內(nèi)容。本章導(dǎo)讀

你的投資是否成功？成功的原因是什么？業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)能夠回答第一個(gè)問(wèn)題，并能夠回答第二個(gè)問(wèn)題。業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)系統(tǒng)能夠?yàn)橐晃恢鲃?dòng)投資的投資者提供有價(jià)值的問(wèn)題反饋。投資者可以可以將投資決策和投資結(jié)果聯(lián)系在一起，從而識(shí)別投資成功或者失敗的決策和可能改進(jìn)的措施。在業(yè)績(jī)分析之初，業(yè)績(jī)目標(biāo)通常很模糊，甚至很原始：“不許虧錢(qián)！”“戰(zhàn)勝市場(chǎng)！”“至少要比我在銀行里的存款賺錢(qián)！”

業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)的目的就是把有能力和無(wú)能力的投資區(qū)分開(kāi)。因?yàn)橥顿Y的最終目的就是獲得滿(mǎn)意的投資結(jié)果。。當(dāng)前，由于受到一系列金融危機(jī)事件的沖擊，如東南亞金融危機(jī)、美國(guó)次貸危機(jī)和歐債危機(jī)等，全球范圍內(nèi)的金融市場(chǎng)波動(dòng)加劇，各類(lèi)投資工具價(jià)格的日間波動(dòng)顯著增大，為投資者的投資決策帶來(lái)了困難。在上述環(huán)境下，對(duì)金融工具內(nèi)在價(jià)值的準(zhǔn)確評(píng)估尤為重要。對(duì)投資者而言，投資工具代表著一定時(shí)期內(nèi)獲得未來(lái)收入的權(quán)利，投資工具內(nèi)在價(jià)值取決于該工具能夠帶來(lái)的未來(lái)現(xiàn)金流入、資金時(shí)間價(jià)值以及風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整等因素或者金融市場(chǎng)上與該工具類(lèi)似的可比價(jià)格，因此，要求我們需要使用經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、財(cái)務(wù)管理、投資學(xué)以及風(fēng)險(xiǎn)管理的基本原理投資工具進(jìn)行估值，這也是本章的主要內(nèi)容。教學(xué)要求掌握傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)理論

掌握夏普模型、特雷諾指數(shù)、詹森指數(shù)和索丁諾比率等模型掌握三因素模型、四因素模型及其分析方法掌握擇時(shí)模型及其應(yīng)用了解風(fēng)格分析進(jìn)行評(píng)價(jià)的基本方法了解基于組合的業(yè)績(jī)分析的分解方法能夠應(yīng)用基于組合的業(yè)績(jī)分析法進(jìn)行市場(chǎng)分析目錄CONTENTS1傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)理論2業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)模型的發(fā)展3基于組合的業(yè)績(jī)分析第一節(jié)傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)理論一、夏普指數(shù)(SharpRatio)二、特雷諾指數(shù)(Treynorsmeasure)三、詹森指數(shù)(Jensensalpha)四、索丁諾比率(SortinoRatio)

在資產(chǎn)組合理論和資本資產(chǎn)定價(jià)模型提出以后，陸續(xù)出現(xiàn)了一些經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的測(cè)度指標(biāo)：夏普指數(shù)(SharpRatio)、特雷諾指數(shù)(Treynorsmeasure)、詹森指數(shù)(Jensensalpha)和索丁諾比率(SortinoRatio)等。

在投資組合業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中，表示收益率風(fēng)險(xiǎn)的最常用指標(biāo)是標(biāo)準(zhǔn)差和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。估計(jì)出這兩個(gè)指標(biāo)，對(duì)利用經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)投資組合業(yè)績(jī)起重要作用。

夏普指數(shù)衡量了基金每承擔(dān)一個(gè)單位的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)所帶來(lái)的超額收益。其計(jì)算公式為其中，Sharp指數(shù)；是

表示資產(chǎn)組合的超額收益率；

表示資產(chǎn)組合在這段時(shí)間內(nèi)的收益的波動(dòng)率，即資產(chǎn)組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。一、夏普指數(shù)(SharpRatio)

特雷諾指數(shù)衡量了基金每承擔(dān)一個(gè)單位的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)(又稱(chēng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn))所帶來(lái)的超額收益，其計(jì)算公式為其中，

表示第

只基金在樣本期內(nèi)的Treynor指數(shù)；

表示資產(chǎn)組合在研究期內(nèi)的超額收益率；

表示基金在這段時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)水平。

二、特雷諾指數(shù)(Treynorsmeasure)

詹森指數(shù)衡量了基金的實(shí)際收益超過(guò)它所承受風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的預(yù)期收益的部分，體現(xiàn)了基金的超額收益能力。其計(jì)算公式為

其中

是Jensen的

值；

是基金

在時(shí)期T的收益率；

表示基金在一段時(shí)間內(nèi)的平均收益率、

表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，

表示基金在這段時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)水平。三、詹森指數(shù)(Jensensalpha)四、索丁諾比率(SortinoRatio)

索丁諾比率衡量了基金每承擔(dān)一個(gè)單位的下行風(fēng)險(xiǎn)所帶來(lái)的超額收益。其計(jì)算公式為

其中

表示基金在一段時(shí)間內(nèi)的平均收益率；

（MinimumAcceptableReturn）是可接受最低收益；

表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，

表示基金在這段時(shí)間內(nèi)的下行風(fēng)險(xiǎn)。債券定價(jià)原理第二節(jié)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)模型的發(fā)展一、三因素模型二、四因素模型三、擇時(shí)模型四、風(fēng)格分析評(píng)價(jià)一、三因素模型

三因素模型是基于套利定價(jià)理論發(fā)展起來(lái)的。傳統(tǒng)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)模型僅僅考慮了市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)影響。因此，研究者使用多因素模型代替簡(jiǎn)單的單因素模型對(duì)業(yè)績(jī)進(jìn)行評(píng)價(jià)。多因素模型表達(dá)式如下：

式中，

分別代表影響證券

收益的各因素值；

分別代表各因素對(duì)證券收益變化的影響程度；

代表獨(dú)立于各因素變化的部分。一、三因素模型

Fama和French（1993）通過(guò)大量的實(shí)證研究，創(chuàng)造性的引入市場(chǎng)超額收益、市值因子、賬面市值比這三個(gè)變量對(duì)市場(chǎng)收益狀況進(jìn)行研究，提出了三因素模型，其表達(dá)式如下：

式中，

是市場(chǎng)組合在時(shí)期

的收益率；

為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率；

（highminuslow）為價(jià)值因子，即高

組合在時(shí)期

的收益率；

（smallminusbig）為規(guī)模因子，即小公司組合減去大公司組合在時(shí)期

的收益率。二、四因素模型

Carhart（1996）的四因素模型認(rèn)為，資產(chǎn)組合的超額收益來(lái)源于：市場(chǎng)超額收益、規(guī)模差異帶來(lái)的超額收益、賬面市值差異帶來(lái)的超額收益、動(dòng)量因素。其四因素模型表達(dá)式如下：

式中，

代表動(dòng)量因素，用當(dāng)期和滯后期的業(yè)績(jī)之差來(lái)衡量；

代表市場(chǎng)超額收益的回歸系數(shù)；

代表賬面市值因素導(dǎo)致的差額收益的回歸系數(shù)；

代表規(guī)模因素的回歸系數(shù)；

代表動(dòng)量因素的回歸系數(shù)，其符號(hào)代表投資業(yè)績(jī)具有動(dòng)量效應(yīng)還是反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

、

、

和

顯著性與否決定著投資業(yè)績(jī)的來(lái)源和歸屬情況。三、擇時(shí)模型

擇時(shí)，是對(duì)未來(lái)價(jià)格走勢(shì)的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)本身即是一個(gè)觀(guān)點(diǎn)的表達(dá)。做擇時(shí)模型根本上來(lái)講不僅僅是發(fā)布擇時(shí)觀(guān)點(diǎn)，更重要的能夠檢驗(yàn)和衡量其準(zhǔn)確性，衡量一個(gè)量化投資策略不能僅憑收益曲線(xiàn)，還要融合資金管理和風(fēng)險(xiǎn)控制。對(duì)于數(shù)量化研究來(lái)講，在金融方面對(duì)回歸模型的應(yīng)用是基于基準(zhǔn)擇時(shí)的部分展開(kāi)的。

基準(zhǔn)擇時(shí)模型是基于收益率的Jensen業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)模型發(fā)展而來(lái)的。其基本模型表達(dá)式如下：

本模型引入了

來(lái)判斷投資者是否具有基準(zhǔn)擇時(shí)的能力。這個(gè)模型當(dāng)中包含一個(gè)“下行市場(chǎng)”貝塔，即

；以及一個(gè)“上行市場(chǎng)”貝塔，即

。如果

是顯著為正的，那么我們就認(rèn)為存在擇時(shí)能力的證據(jù)。三、擇時(shí)模型

亨里克森（Henriksson）和默頓提出了另一個(gè)相似但更簡(jiǎn)單的方法。他們假設(shè)投資組合只取兩個(gè)值：當(dāng)市場(chǎng)走好時(shí)

取較大的值，當(dāng)市場(chǎng)萎靡時(shí)

取較小的值。在這個(gè)假設(shè)下，投資組合特征顯得回歸方程式為

式中

是一個(gè)虛擬變量，當(dāng)

時(shí)，

等于1，否則等于0。于是投資組合的

值在熊市時(shí)為b，在牛市時(shí)就變?yōu)?/p>

。同樣，如果回歸得到正的

值，就說(shuō)明投資擇時(shí)是存在的。四、風(fēng)格分析評(píng)價(jià)

投資風(fēng)格是指投資于某類(lèi)具有共同收益特征或共同價(jià)格行為的股票。風(fēng)格投資從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是通過(guò)執(zhí)行各種投資決策，從某些特定分割的、異質(zhì)的市場(chǎng)或從某類(lèi)錯(cuò)誤定價(jià)的股票中獲得超額收益。風(fēng)格分析假設(shè)組合收益率表達(dá)式如下：

式中，

是

種風(fēng)格收益率；

衡量了投資組合在該風(fēng)格上的頭寸；

是資產(chǎn)選擇收益率，即風(fēng)格所不能解釋的那部分收益率。

收益波動(dòng)性中不能被資產(chǎn)配置所解釋的部分可以歸因于股票選擇或者定期更換各種資產(chǎn)類(lèi)型的權(quán)重。風(fēng)格分析只需要組合收益率的時(shí)間序列以及一系列風(fēng)格指數(shù)的收益率。其結(jié)果是把組合收益率自上而下的歸因到風(fēng)格和資產(chǎn)選擇上來(lái)。根據(jù)風(fēng)格分析，風(fēng)格頭寸確定了投資者的類(lèi)型，而資產(chǎn)選擇收益率能夠區(qū)分不同投資者的能力水平。投資者可以通過(guò)較大的資產(chǎn)選擇收益率來(lái)證明他的能力。實(shí)際過(guò)程中可以利用投資者的資產(chǎn)選擇收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)計(jì)算投資者的信息率。

債券定價(jià)原理第三節(jié)基于組合的業(yè)績(jī)分析

基于組合的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)分析是一種“自上而下”的分析方法，它根據(jù)先驗(yàn)組合頭寸，把收益率歸因到多個(gè)因素上，并且個(gè)人你就其中若干個(gè)因素上的歸因收益率來(lái)評(píng)價(jià)投資者的價(jià)值。

僅僅使用收益率數(shù)據(jù)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)方法適用于所需信息不足的情況。一旦能夠得到投資者的組合頭寸數(shù)據(jù)，就能夠更詳細(xì)和準(zhǔn)確的進(jìn)行業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)。實(shí)際上，以下兩種額外信息能夠幫助我們進(jìn)行業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)：（1）各期的組合頭寸；（2）投資者的投資目標(biāo)以及投資策略。

業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)分兩步進(jìn)行：業(yè)績(jī)歸因和業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)。業(yè)績(jī)歸因一般關(guān)注于單一時(shí)期，將收益率歸因于多個(gè)因素。業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)則關(guān)注歸因于每個(gè)因素上的組合收益率時(shí)間序列?；诮y(tǒng)計(jì)，投資者到底在哪些因素上發(fā)揮了投資者的能力并產(chǎn)生了其附屬價(jià)值？

多因素模型基于以下想法：股票的收益率可以被一組共同因素和一個(gè)僅被該股票有關(guān)的特異因素所解釋。我們可以把這些共同因素看作是影響一組股票價(jià)格變動(dòng)的作用力。這組股票可以是銀行業(yè)的全部股票，或者是具有高財(cái)務(wù)杠桿的全部股票，或者是所有市值較小的股票，如此等等。通過(guò)識(shí)別出這些重要的因素，可以降低分析問(wèn)題的規(guī)模。

首先，我們對(duì)收益率模型踐行簡(jiǎn)單的線(xiàn)性分解，分解方程中包含四個(gè)部分：股票的超額

收益率、股票的因素載荷程度、因素收益率以及股票的特異收益率。其表達(dá)式如下:

式中，

表示資產(chǎn)

從時(shí)刻

到時(shí)刻

的超額收益率（收益率減去無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率）；

表示，在時(shí)刻

時(shí)，資產(chǎn)

對(duì)因素

的因子載荷（exposure）。行業(yè)因素的因素載荷要么是0（表示該資產(chǎn)不屬于該行業(yè)），要么是1,（表示該資產(chǎn)屬于該行業(yè)）。對(duì)于其它共同因素，因素載荷通常是標(biāo)準(zhǔn)化的，因此全部股票的平均因素載荷為0，并且因素載荷的橫截面標(biāo)準(zhǔn)差等于1；

表示因素

從

時(shí)刻到

時(shí)刻的因素收益率；

表示股票

從

時(shí)刻到

時(shí)刻的特異收益率（specificreturn），即其總收益率中不能被共同因素所解釋的部分。

根據(jù)因素的選擇，一般選擇一部分因素用于風(fēng)險(xiǎn)控制，并且將其它因素作為收益率的來(lái)源。風(fēng)險(xiǎn)控制因素一般是行業(yè)或者市場(chǎng)因素，有時(shí)候也會(huì)去分析投資者挑選行業(yè)或者大小盤(pán)的能力。

收益因素包括典型的投資主題，比如價(jià)值或者動(dòng)量。在建立風(fēng)險(xiǎn)控制模型的時(shí)候，我們總是使用先驗(yàn)因素，也就是構(gòu)建因素的信息需要在期初就可以獲知。而對(duì)于收益率分析，可以考慮其構(gòu)建因素的信息要到期末才能獲知。

把投資的收益率歸因到眾多因素之后，剩余的就是組合的特異收益率。在控制眾多因素之后。投資者選擇個(gè)股的能力會(huì)在數(shù)據(jù)項(xiàng)上表現(xiàn)出來(lái)。

特異收益率一般被看成橫截面因素所不能解釋的收益率部分。

我們能夠?qū)I(yè)績(jī)歸因運(yùn)用到總收益率、主動(dòng)收益率甚至是主動(dòng)殘差收益率上。對(duì)于主動(dòng)

收益率，只需要處理主動(dòng)頭寸以及主動(dòng)收益率，其表達(dá)式如下：

（11-12）

為了將組合主動(dòng)收益率分解為系統(tǒng)部分以及殘差部分，我們首先定義主動(dòng)頭寸的殘差因素載荷度為：

即原主動(dòng)因素載荷減去主動(dòng)貝塔與基準(zhǔn)對(duì)該因素的因素載荷的乘積，而殘差頭寸定義為:

將以上公式代入（11-12）并利用

，可得

（11-15）

利用式(11-15),我們能夠?qū)M合相對(duì)于業(yè)績(jī)基準(zhǔn)的主動(dòng)收益率的來(lái)源進(jìn)行非常細(xì)致的分析。

作為業(yè)績(jī)歸因的例子，我們考查了滬深300指數(shù)在2017的表現(xiàn)。首先我們來(lái)看組合因素的因素載荷。組合的因素載荷在期初即可確定。下表列出了本文使用的風(fēng)格因素。

表11-6風(fēng)格因素列表

因素類(lèi)別名稱(chēng)含義BetaBETA股票收益率對(duì)市場(chǎng)收益率的權(quán)重回歸BooktoPriceBP賬面價(jià)值EarningsYieldEPIBS一致預(yù)期GrowthEGRO過(guò)去三年凈利潤(rùn)對(duì)時(shí)間的回歸SGRO歸去三年?duì)I業(yè)收入對(duì)時(shí)間的回歸netProfithnc單季度凈利潤(rùn)同比增速LeverageDtoa最近一期的負(fù)債賬面價(jià)值合計(jì)/賬面價(jià)值合計(jì)LiquidityTURNOVER過(guò)去20個(gè)交易日日均換手率MomentumRSTRNonlinearSizeNLSIZE對(duì)數(shù)市值立方對(duì)對(duì)數(shù)市值作加權(quán)回歸ProfitROETTM滾動(dòng)ROEResidualVolatilitySpecificityFAMA三因素回歸后

ReverseReverse過(guò)去20個(gè)交易日漲跌幅SizeLNCAP總市值對(duì)數(shù)

通過(guò)將組合收益分解到各因素維度上，可以看到在各個(gè)因素上的超額因素載荷是否能夠給組合帶來(lái)超額收益。

期初組合的因子載荷與期末估計(jì)得到的因子收益的乘積，就是該期因子對(duì)組合的收益貢獻(xiàn)。具體地，因素

對(duì)組合的收益貢獻(xiàn)為

其中，

為組合期初在因素

上的暴露，為個(gè)股因素載荷的加權(quán)平均；

為組合中股票

的權(quán)重；

為股票

在因素

上的載荷；

為期末估計(jì)的因素

的因素收益。

表11-7因素收益貢獻(xiàn)組合A組合B因素收益因素載荷收益貢獻(xiàn)因素載荷收益貢獻(xiàn)Beta-0.36%0.08-0.03%-0.030.01%BooktoPrice0.92%0.430.39%0.120.11%EarningsYield0.59%0.960.56%0.530.31%Growth2.09%0.521.09%0.420.89%Leverage0.54%0.010%0.120.07%Liquidity1.23%0.120.14%0.030.04%Momentum1.38%-0.08-0.11%-0.17-0.23%NonlinearSize0%0.480%0.30%Profit-0.32%0.34-0.11%0.15-0.05%ResidualVolatility0.11%-0.1-0.01%0.070.01%Reverse-1.49%-0.30.45%-0.240.35%Size-1.1%0.56-0.62%0.21-0.23%

業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)以每期歸因到各個(gè)因素上的組合收益率為起點(diǎn)，觀(guān)察歸因收益率序列的統(tǒng)計(jì)顯著性以及價(jià)值貢獻(xiàn)度。具體講，我們考慮式(11-15)中所定義的歸因因素，其中組合的主動(dòng)收益率被分解為系統(tǒng)性部分以及殘差部分，并且主動(dòng)殘差收益率進(jìn)一步被分解為共同因素收益率以及特異收益率。

對(duì)于歸因到各個(gè)因素上的組合收益率以及組合特鐘收益率時(shí)間序列，我們的分析則更加直接。具體而言，我們能將歸因到每個(gè)因素上的組合收益率分解為兩部分，一部分基于組合對(duì)該因素的平均注定載荷程度，另一部分基于組合對(duì)該因素的各期載荷度對(duì)其均值的戰(zhàn)術(shù)性擇時(shí)。我們可以計(jì)算每個(gè)序列的均值、統(tǒng)計(jì)量以及信息率。我們需要的不僅是收益率均值，還需要每個(gè)因素的風(fēng)險(xiǎn)。我們可以用時(shí)間序列的實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)或先驗(yàn)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)作為對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)。

根據(jù)以上方法，我們計(jì)算了2017及2018年中證100與中證500指數(shù)的跨期歸因結(jié)果，采用的因素除風(fēng)格因素外，還包括10個(gè)中證一級(jí)行業(yè)因子。2017年，中證100指數(shù)錄得30.21%的收益率，從收益分解上看，規(guī)模因素解釋了13.76%的收益來(lái)源，盈利能力因素貢獻(xiàn)了4.43%的收益率，杠桿因素貢獻(xiàn)了3.64%的收益率；行業(yè)因素方面，主要消費(fèi)行業(yè)的收益貢獻(xiàn)最高，為2.51%。中證500指數(shù)2017年錄得-0.95%收益率，因素貢獻(xiàn)上看，依舊是規(guī)模因素貢獻(xiàn)排名第一，貢獻(xiàn)了-7.61%的收益率，行業(yè)因素方面，原材料因素的貢獻(xiàn)最大，為3.97%。

進(jìn)一步的，我們將中證100、中證500各因素收益率的貢獻(xiàn)度直接相減，以探尋兩者2017年業(yè)績(jī)差異的主要來(lái)源。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，規(guī)模因素的暴露不同是導(dǎo)致兩個(gè)指數(shù)走勢(shì)差異的主要原因，兩者的差值達(dá)到了21%，占兩個(gè)指數(shù)收益差值的70%左右。除規(guī)模因素外，2017年兩個(gè)指數(shù)的走勢(shì)迥異，還來(lái)自于盈利能力的不同，中證100指數(shù)成分股的盈利能力較中證500指數(shù)成分股高，而2017年盈利因素表現(xiàn)又十分有效，從而造成了兩個(gè)指數(shù)的走勢(shì)差異。

我們還發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)杠桿因素對(duì)業(yè)績(jī)差的解釋力度也較強(qiáng)，這主要源于2017年銀行板塊表現(xiàn)優(yōu)異，銀行板塊在中證100指數(shù)中的權(quán)重較大，而銀行板塊的資產(chǎn)負(fù)債率較高，從而杠桿因素的上的暴露較大。此外，2017年動(dòng)量因素、換手率因素也是導(dǎo)致中證100及中證500指數(shù)收益差異的重要來(lái)源，強(qiáng)者恒強(qiáng)格局下，不僅股價(jià)表現(xiàn)分化嚴(yán)重，市場(chǎng)交投也嚴(yán)重分化，交易量向龍頭個(gè)股集中，這進(jìn)一步助推了動(dòng)量效應(yīng)的形成。

總之，2017年大小盤(pán)的走勢(shì)分化，主要源于風(fēng)格因子的貢獻(xiàn)。相較之下，大類(lèi)行業(yè)因子的貢獻(xiàn)并不顯著。具體內(nèi)容見(jiàn)下表。

表11-82017年中證100與中證500指數(shù)風(fēng)格以及行業(yè)因素收益分解

因素中證100中證500差值Size0.137-0.0760.214Earning0.044-0.0180.063Leverage0.034-0.0140.049Liquidity0.009-0.0260.035Momentum0.024-0.0070.031Volatility0.014-0.0010.016主要消費(fèi)0.0250.0140.010Value0.004-0.00040.004可選消費(fèi)0.0100.0090.0005殘差0.0150.015-0.0002公用事業(yè)-0.002-0.001-0.0003能源-0.002-0.001-0.0004電信業(yè)務(wù)0.0050.006-0.001Beta0.0030.006-0.003工業(yè)0.0080.014-0.006醫(yī)藥衛(wèi)生0.0040.012-0.008信息技術(shù)0.0090.027-0.018Growth-0.0150.003-0.019金融地產(chǎn)-0.034-0.004-0.030原材料0.0060.039-0.032

進(jìn)入2018年，權(quán)益市場(chǎng)表現(xiàn)十分疲弱，各類(lèi)指數(shù)表現(xiàn)幾乎全軍覆沒(méi)，雖然大小盤(pán)風(fēng)格分化依舊，但較之2017年有所收斂，市場(chǎng)體現(xiàn)出普跌特征。截止11月底，中證100指數(shù)下跌17.68%，中證500指數(shù)下跌29.98%。

從收益分解結(jié)果看，無(wú)論是中證100還是中證500指數(shù)，2018年收益主要源于行業(yè)因素，風(fēng)格因素的解釋力度下降。如中證100指數(shù)17.68%的跌幅中，有8.54%的跌幅源于金融地產(chǎn)行業(yè)因素的貢獻(xiàn)；工業(yè)、主要消費(fèi)、可選消費(fèi)也均貢獻(xiàn)了2個(gè)百分點(diǎn)以上的跌幅。對(duì)于中證500指數(shù)，其跌幅主要源于工業(yè)、原材料、可選消費(fèi)等行業(yè)因素的貢獻(xiàn)。

總之，通過(guò)對(duì)中證100及中證500的年度業(yè)績(jī)歸因分析，我們發(fā)現(xiàn)基于業(yè)績(jī)歸因的指數(shù)分析方法是可行的，不僅可以深入了解指數(shù)業(yè)績(jī)來(lái)源，還能夠解釋不同指數(shù)業(yè)績(jī)差異的深層次原因，這進(jìn)一步為指數(shù)投資機(jī)會(huì)的把握，提供了良好條件。

逐一分析風(fēng)險(xiǎn)的每一個(gè)來(lái)源之后，我們就可以識(shí)別出投資者采用的最優(yōu)以及最差策略：即平均而言取得最高與最低收益