我国开放式股票型基金绩效评价

王进搏　田卫民

摘要：通过随机选取我国15只开放式股票型基金2014年度的日数据，对它们的绩效进行分析和评价，并通过因子分析计算得出各基金的综合排名，结果表明我国基金绩效平均水平还未能超越市场基准。从我国基金绩效的综合表现看主要是选股能力在支撑，具有选股能力的基金绩效一般较好，但基本表现不出择时能力。因此，提高基金绩效需要加强投资者的基金知识教育，完善基金市场的信息披露制度，加强基金管理人自身建设，全面增强基金管理人的综合素质，为培育高素质的基金经理创造良好的环境和机制。

关键词：开放式股票型基金；绩效评价；选股能力；择时能力

中图分类号：F832.33 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2015）04-0050-07

一、引言

作为一种共同投资、专家经营、共担风险、共同受益的新型金融工具，证券投资基金早已成为全球范围内一种重要的投资工具，在发达国家已有百余年的历史。美国作为世界上基金业最为发达的国家，目前其证券投资基金资产总值占世界半数以上，对全球证券投资基金的发展有着重要的示范性影响。我国的基金业起步较晚，1998年3月两家新成立的基金管理公司分别发起设立的基金开元和基金金泰这两只封闭式基金，开启了我国证券投资基金试点的新篇章。在封闭式基金试点成功的基础上，2001年我国推出了第一只开放式基金，标志着我国基金业发展实现了从封闭式基金到开放式基金的重大转变。从此，开放式基金逐渐取代封闭式基金成为我国基金市场发展的主要方向。目前我国证券市场投资渠道比较窄，开放式股票型基金在我国基金市场上的份额最高，所以本文选取我国开放式股票型基金对基金业的绩效进行研究和评价。

20世纪60年代以后，经风险调整的收益评估三大经典理论相继被提出。Treynor（1965）提出了资产组合所承担的每单位系统性风险所带来风险收益的指标——特雷纳指数，第一次量化了基金的投资风险。Sharpe（1966）提出了另一种风险调整收益的基金绩效评价方法——夏普指数，衡量的是每单位风险所带来的超额回报。Jensen（1968）提出了以市场为基准描述基金业绩超过市场基准组合而取得超额收益的一种方法——詹森测度。即詹森测度值大于0时，表明基金的业绩表现优于市场基准组合，该值越大，基金的业绩越好。随着对基金绩效的研究不断加深，Treynor和Mazuy（1966）建立了T-M模型，开始研究基金经理的个人能力对基金绩效的影响，用此模型来评估基金经理的选股能力和择时能力。Henfiksson和Merton（1981）在T-M模型基础上进一步对假设条件进行简化，引入一个虚拟变量，建立了一个相对于T-M模型更为简单的评估方法，即H-M模型。之后仍有学者对H-M模型继续进行改进，但仍是研究基金经理的选股和择时能力。

国内研究多以实证的方法从单一的角度对基金业绩进行评价。张婷、李凯（2000）采用特雷纳指数和H-M模型，并以深成指为基准组合对我国最早成立的基金进行了绩效评价，得到的结果是均能够获得超额收益，且超额收益主要来自基金经理对证券的选择能力而非择时能力。张新、杜书明（2002）用风险调整指数法对基金的绩效进行了较为完整的评价，并提出国债投资将对降低基金的风险水平有重要作用。何龙灿（2003）认为我国急切需要一套适合自己的基金评价体系，并以理论和实证相结合的方式，提出了一套较为完善的评价体系。但该体系缺少的是对各指标进行综合评价的方法。

本文首先通过引入经风险调整的收益指标分别分析各基金的风险收益能力，然后引入T-M模型和H-M模型分别分析判断各基金的选股能力和择时能力，最后从经风险调整后的收益指标和T-M模型、H-M模型中的选股能力指标和择时能力指标中选取6个有效指标，运用因子分析方法对基金绩效进行综合评价，以求能够对基金的业绩和投资效果进行整体客观的评价。

二、经风险调整的收益分析

本文随机选取我国15只开放式股票型基金2014年1月2日至12月31日的日数据，原始数据来源于wind资讯金融终端。无风险利率采用的是2014年同期商业银行一年期定期存款年利率3.25%，转化成日利率为0.89%oo。β_p则是用Eviews8.0对各基金收益率与市场组合收益率进行回归计算所得。由于本文研究的是普通股票型基金，所以这里采用沪深300指数作为市场基准。

经风险调整的收益评估理论认为，衡量资产组合的绩效不能仅仅看某一时期的收益率，因为不同的资产组合面临的风险差异可能很大。夏普比率、特雷纳比率和詹森测度则以更精准的方式表示出经风险调整的收益情况，各公式如下：

Sharpe=[E（R_p）-R_f]/δ_p （1）

Treynor=[E（R_p）-R_f]β_p （2）

Jensen=R_p-[R_f+β_p（R_m-R_f）] （3）

上述公式中，Sharpe代表夏普比率，Treynor代表特雷纳比率，Jensen代表詹森测度，E（R_p）表示资产组合预期报酬率，R_f表示无风险利率，δ_p表示资产组合的标准差，β_p表示组合的系统性风险，R_p表示证券组合的实际期望收益率，R_m表示市场组合的收益率。根据上述公式计算的各指标值及各基金的排名如表1所示。

表1分别列举了各基金夏普比率、特雷纳比率、詹森测度的值大小以及各指标的排名。单从各基金的夏普比率来看，嘉实研究阿尔法、国投成长、富国通胀主题、国泰成长、建信创新中国名次比较靠前，博时产业、易基科讯、广发轮动排名靠后。这表明，就每单位风险所带来的超额收益而言，嘉实研究阿尔法的风险收益能力最强，其次依次为国投成长、富国通胀主题、国泰成长等，而广发轮动、易基科讯、博时产业的风险收益能力最弱。各基金特雷纳比率排名靠前的依次是国泰成长、富国通胀主题、嘉实研究阿尔法、国投成长、建信创新中国等，说明从该资产组合所承担的每单位系统性风险所带来的风险收益来看，这几只基金的风险收益能力较强。排名靠后的是广发轮动、易基科讯、博时产业，说明就每单位系统性风险所带来的风险收益而言，这几只基金收益能力较弱。观察发现，在这里各只基金的特雷纳比率排名与詹森测度排名一致，但詹森测度大于0的只有国泰成长、富国通胀主题这两只基金，也就是说只有这两只基金的业绩跑赢了市场基准组合，取得了超额收益。其余基金在2014年的业绩均未跑赢市场基准。从各基金詹森测度值来看，我国基金整体业绩不超过市场基准，除证券市场不成熟的原因外，还说明基金经理水平较低。

三、选股和择时能力分析

选股能力和择时能力是基金经理投资能力的重要体现，也是反映基金业绩的两大重要指标。选股能力是指基金经理选出风险收益能力优于市场组合的个股的一种能力，是基金经理证券投资分析能力的体现，相比其他因素来说对基金业绩的影响更为稳定。择时能力是战术性资产配置能力，即在短时间内根据对资产收益的预测，调节各资产的分配比例，通过对基金资产的迅速调节来获利。这里选择T-M模型和H-M模型来分析基金的选股和择时能力。

T-M模型认为具备时机选择能力的基金经理应能预测市场走势，在市场呈牛市时，通过提高投资组合的风险水平以获得较高的收益，在市场呈熊市时降低风险较高的资产组合比例以规避风险。因此CAPM特征线将由固定斜率的直线变成一条斜率会随市场状况变动的曲线，该曲线相应的回归模型简称为T-M模型，其公式为：

R_p-R_f=α+β（R_m-R_f）+β₂（R_m-R_f）^2+e_p （4）

上述公式中，α是证券选择能力指标，β₂是市场时机能力指标。如果β₂是正的，它能使特征线在R_m-R_f较大时相应变陡，就说明市场择时能力确实存在。如果α是正的，则表明证券选择能力的存在。

H-M模型是一个双α超额回报市场模型。其公式为：

R_p-R_f=α+β₁（R_m-R_f）+β₂（R_m-R_f）D+eb_p （5）

上述公式中，D是一个虚拟变量，当R_m>R_f时，D=1；否则D=0。于是资产组合的β值在熊市时就为β₁，在牛市时就为β₁+β₂。如果回归得到正的β₂值，即在牛市的时候直线的斜率更大，也就是直线更陡峭，说明有市场择时能力存在；同时如果回归得到正的α值，就说明有证券选择能力的存在。这里运用E—views8.0对T-M模型和H-M模型进行回归。结果如表2和表3所示。

若T-M模型的截距项α显著大于0，表示基金经理有显著的选股能力；若α显著小于0，表示基金经理不具有选股能力。若截距项α的p值大于0.05，即截距项不显著，则不能判断该基金经理是否具有选股能力。由表2可知，除博时产业外，其他基金的α均大于0，但是只有嘉实研究阿尔法的α值能通过显著性检验，所以只能说明嘉实研究阿尔法这只基金具有选股能力。由于其他基金的p值都比较大，不能通过显著性检验，因此从T-M模型的回归结果来看，不能确定嘉实研究阿尔法以外的其他基金是否具有选股能力。以下将通过其他模型对各基金经理的选股能力进行分析判断。

T-M模型中的二次项系数β₂在显著大于0时表示基金经理具有择时能力；而显著小于0时，表示该基金经理不具有择时能力。从表2看可知，除博时产业和国投成长的β₂的P值较大不能通过显著性检验外，其余13只基金β₂的p值都能通过显著性检验，所以这些基金的β₂均显著。但是由于这些基金的β₂的值均小于0，说明除博时产业和国投成长基金经理的择时能力不能确定外，其他基金均能确定其不具有择时能力。

H-M模型引入了一个虚拟变量D，是T-M模型的改进，H-M模型的α同T-M模型中的α一样，表示基金经理的选股能力。从H-M模型的回归结果（见表3）来看，除博时产业的α小于0之外，其他均大于0。但只有富国通胀主题、建信创新中国、嘉实研究阿尔法、汇添富消费、华夏复兴这5只基金的α能通过显著性检验，说明这5只基金具有选股能力。其他几只基金由于不能通过显著性检验，则不能确定其是否具有选股能力。虽然从詹森测度的结果来看我国基金业绩整体水平比较弱，但这里也说明我国基金经理基本具有选股能力。

与T-M模型不同的是，H-M模型里的β₂即虚拟变量的系数而非二次项的系数，这一模型通过引入虚拟变量来检验基金经理的择时能力。从表3看各基金的β₂的p值，除博时产业和国投成长不能通过显著性检验，即这两只基金的择时能力不能确定以外，其他各只基金的β₂均能通过显著性检验。但由于各只基金的β₂均小于0，所以除博时产业和国投成长外其他各只基金均能确定不具有择时能力。所以说我国基金市场上基金经理的择时能力基本不能显现。基金的业绩主要是选股能力在支撑。

四、绩效综合评价

基于以上分析我们已经对我国基金的风险收益能力以及选股择时能力有了一定的认识，但是如何对各基金的业绩进行综合评价，得出一个相对由优到次的排名仍需要进一步的研究。下面将通过因子分析的方法对本文的样本基金进行综合评价。以上分析涉及夏普比率、特雷纳比率、詹森测度、T-M模型的α指标、T-M模型的β₂指标、H-M模型中的α指标和H-M模型中的₂指标。由于T-M模型的α值大都不显著，并不能说明各基金经理是否具有选股能力，而H-M模型中至少三分之一左右的α值是显著的，基本能够表示基金经理是否具有选股能力，所以选择H-M模型中的α值。因此我们选取夏普比率、特雷纳比率、詹森测度、T-M模型的β₂指标、H-M模型的α指标和β₂指标这6个变量进行因子分析。

因子分析法研究的是变量内部间的相关性，并根据变量之间的相关性进行分类，将相关性较高的变量归为一类，最后用少数因子描述原始变量及它们之间的关系，从而每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。这样，少数几个公共因子就能包含原始变量的大部分信息，对于所研究的问题就是试图用最少的不可测公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述每一个原始变量。因子分析的模型为：

式中x=（x₁，x₂…，x_p），F₁，F₂，…，F_m为公共因子，属不可观测变量，α_im为因子载荷，ε_i是特殊因子，是不能被前m个公共因子包含的部分。其中需满足F，e不相关，F₁，F₂，…，F_m互不相关且方差为1，ε_i的方差可以不相等的条件，这一模型也被称为正交因子模型。

本文的因子分析用的是统计软件SPSS19.0，首先根据输出的结果判断这些变量是否适合进行因子分析，在判断适合的情况下对多个变量提取公共因子，以达到降维的目的。然后根据各因子得分并以方差贡献率为权重计算各只基金的综合得分并进行排名。

KMO检验是从比较原始变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小出发进行的检验。KMO值越接近1，变量越适合进行因子分析。一般情况下，KM0值大于0.9时非常适合，但KMO值至少不能低于0.5，0.5以下表示不适合做因子分析。由表4可以看到，KMO值为0.651，大于0.5，因此适合做因子分析。Bartlett检验是对变量的相关矩阵进行的检验，检验的原假设是相关矩阵为单位矩阵。如果接受原假设，说明原始变量之间相互独立，不适合进行因子分析；若拒绝原假设，说明适合进行因子分析。由表4可以看到，Bartlett球形检验统计值为193.211，自由度为15，Sig值趋于0，因此应该拒绝原假设，说明各变量之间存在显著相关性，所以适合进行因子分析。此外这些变量的相关矩阵图也更直观地显现出大部分变量之间的相关度均大于0.3。这些都表明本文所选的6个变量适合进行因子分析。

从表5可以看出，第一个主成分的特征值为3.375，第二个的特征值为2.513，而后4个的特征值都在0.1以下，即有两个成分的特征值大于1，根据特征值大于1原则应该提取两个公共因子。且第一个特征值的样本方差贡献率为56.25%，第二个特征值的样本方差贡献率为41.888%，前两个特征值的样本方差累计贡献率达到了98.138%。说明从6个原始变量中提取两个公共因子可以对15只基金的绩效情况做出合理充分的解释。因此这两个公共因子可以代表6个原始变量且相互之间不相关，从而达到降维的目的。

为了更好地解释公共因子F，一般会通过因子旋转的方法使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，而在其余公共因子上的载荷比较小。一般来说，变量经过因子旋转之后，其在因子上的载荷会分布得更加分散，从而更容易解释。这里采用的因子旋转方法是最大方差法。方差贡献率可衡量各成分对总体的相对重要性，所以在计算各基金综合得分时用其做权重非常合适。从表5可知，旋转后第一个主成分的方差贡献率为50.89%，第二个主成分的方差贡献率为47.249%。

因子载荷矩阵反映的是公共因子与各原始变量之间的线性关系，对每个原始变量来说，因子载荷的绝对值越大，说明这个因子与它的关系越密切，也就越能代表这个原始变量。从表6中的旋转因子载荷矩阵来看，F₁在夏普比率、特雷纳比率、詹森测度上的因子载荷较大，因此F₁可以代表基金的风险收益能力，反映各只基金经风险调整后的收益情况；F₂在H-M模型中的α和β以及T-M模型中的β₂上的因子载荷较大，因此F₂可以代表基金经理的选股能力和择时能力。

根据因子得分系数矩阵，可以将每个公共因子表示为各个变量的线性组合，然后用它计算每只样本基金的公共因子得分。根据表6中的因子得分系数矩阵，可将F₁、F₂表示如下：

F₁=0.023Hb+0.139Ha+0.041Tb+0.333Jensen+0.333Treynor+0.302Sharpe （7）

F₂=0.340Hb-0.358Ha+0.329Tb-0.053Jensen-0.049Treynor+0.044Sharpe （8）

根据公式（7）和（8）可计算得每只样本基金的公共因子得分，具体结果如表7所示。

最后以各因子的方差贡献率为权重对各公共因子进行加权，计算得出各只基金的综合得分Z。

Z=0.50890F₁+0.47249F₂ （9）

计算所得各基金综合得分及排名如表8所示。

针对2014年1月2日至12月31日15只开放式股票型基金日数据的分析结果，从风险收益能力来看，嘉实研究阿尔法、国投成长、富国通胀主题、国泰成长、建信创新中国名次比较靠前，但是15只基金只有国泰成长和富国通胀主题两只基金的收益跑赢了市场基准组合。博时产业、易基科讯、广发轮动排名靠后。从选股能力看，富国通胀主题、建信创新中国、嘉实研究阿尔法、汇添富消费、华夏复兴5只基金具有显著的选股能力，其他几只基金的选股能力不显著。而在择时能力方面，除博时产业和国投成长两只基金的择时能力不显著，其他各只基金均能确定不具有择时能力。就综合排名结果来看，基金业绩最好的是国投成长，其次依次为嘉实研究阿尔法、国泰成长、博时产业、建信创新中国、嘉实优化等。业绩最差的三个是广发轮动、华宝服务、易基科讯。

五、结论及建议

本文以2014年我国开放式股票型基金为样本，对我国基金业进行了分析和评价。总的来看，基金业绩综合表现较好的是其风险收益能力较强的基金，而且表现出显著选股能力的基金通常业绩的综合表现较好。

然而我国基金业市场几乎表现不出择时能力。首先，我国股票市场尚不成熟，信息披露制度不完善，投机行为严重，使得我国多数投资于国内股票的基金处于一个劣势平台。其次，我国开放式股票型基金的从业人员基金管理能力较弱，缺乏投资管理技能。基金业市场择时能力的欠缺显然与基金经理的个人能力直接相关，但相比选股能力，择时能力对基金经理的个人水平要求更高。基金经理面对较大的资产规模，如果进行较大的仓位调整交易成本会很大。而且资产配置失误不仅造成基金业绩下滑，更会对开放式基金规模的稳定性造成重大影响。所以多数基金经理都选择追随市场基准，深入研究选股策略而不挑战择时能力。最后，当前基金经理人才流动频繁，不能为基金的持续收益负责到底，使投资者对基金的稳定性产生怀疑，甚至卖出。

为提高我国开放式股票型基金绩效，一是加强投资者的基金知识教育。让投资者树立正确的投资理念，理性认识投资产品。二是针对目前我国基金市场的状况，完善基金市场的信息披露制度，规范证券市场行为，严禁内幕操纵。应建立统一的信息披露窗口，使普通投资者也能以较低的成本和便捷的方式获取基金信息。同时应加快信息披露的时效性，争取实现即时披露，并扩大信息披露范围。促进形成一个公开、公平、有效的市场竞争环境。三是基金管理人应加强自身建设，不断学习专业知识，形成先进的投资哲学和投资战略，从而提升基金的运作效益。同时监管者要规范和引导基金管理者建立有效的股权激励约束机制，吸引和留住高端人才。四是加强对国内基金管理者的培训，全面增强基金管理人的综合素质，积极学习和借鉴国外的管理技术和经验，引进有经验的基金高级管理人才，为培育高素质的基金经理创造良好的环境和机制。

（责任编辑：卢艳如；校对：龙会芳）