基于回归分析的封闭式基金绩效评估_精品文档.doc
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南京财经大学本科毕业论文(设计)
目录
摘要 1
Abstract 2
一.国内外常用基金绩效评估模型简介 3
(一)单因素整体绩效评估模型 3
(二)多因素绩效评估模型 5
(三)择时能力与选股能力评估模型 6
(四)投资组合变动评估模型 9
二.模型选择原因 10
三.模型分析 10
(一)因子的选择 10
(二)样本与数据来源 11
(三)变量与指标 11
(四)模型变量的选定 12
四、实证结果与检验 13
五.讨论与结论。
15
(一)进一步研究方向 15
(二)展望 15
参考文献 16
基于回归分析的封闭式基金绩效评估
统计042孔维陶2070404231
摘要:
随着基金业的发展,理论界对基金业绩评价方法的研究也在逐渐加深.从最初的净值收益率,到单因素指数和多因数指数的引进并应用,到择时能力与选股能力评估模型以及投资组合变动评估模型等,上述模型发展到后期都用到了回归分析方法。
先介绍上述模型及其优缺点利用回归分析方法,确定影响我国证券投资封闭式基金超额收益率sacr的几个因素:
基金投资组合中前十只股票超额收益率PCAR;持股集中度TP;投资风格虚拟变量CH:
基金规模虚拟变量S;基金的上市地点PL,一个综合交叉指标PTS2。
确定影响显著的两个变量基金的上市地点pl,持股集中度tp得到回归模型为:
SACRi=0.157-0.063*PLi-0.275*TPi,
可见基金的上市地点PL和持股集中度TP与超额收益率负相关。
关键字:
绩效评估;封闭式基金;回归分析
ThePerformanceEvaluationofEnclosedFundBasedonRegressionAnalysis
Abstract:
Withthedevelopmentofthefundindustry,theresearchfromthetheorycircleoftheMethodofFundPerformance'sEvaluationisbecomingfurther.Fromtheinitialnetincomeworthratio,totheintroductionandtheapplicationofthesingleandmultiplefactorindex,andthemodeloftheevaluationoftimingabilityandsecurityselectingability,andtheevaluatingmodelofchanginginvestmentcombinationandmodelslikethat,allthesemodelsresorttotheregressionanalysismethod.FirstIintroducedthesemodelsandshowtheirmeritanddemerit.AndthenusingregressionanalysistodefinethefactorswhichimpactChina'ssecuritiesinvestmentover-yieldclosed-endfundsSACR:
theFund'sportfolioof10stocksbeforetheover-yield(PCAR);holdingsconcentrated(TP);investmentstylevirtualvariables(CH):
Fund-scalevirtualvariables(S);Fundlistedlocations(PL),acomprehensivecross-index(PTS).Idefinethetwosignificantvariables:
PL,TP,andgetthefinalregressionmodel:
SACRi=0.157-0.063*PLi-0.275*TPi,
FinallygettheconclusionthattheFund'sholdingsoflistedsites(PL)andtheover-concentrationofTPhaveanegativecorrelationwith(SACR).
Keywords:
Performanceevaluation;Enclosedfund;Regressionanalysis
一.国内外常用基金绩效评估模型简介
(一)单因素整体绩效评估模型
Treynor(1965)、Sharpe(1966)及Jensen(1968)的三个指数模型为代表,大大简化了基金整体绩效评估的复杂性,称为单因素整体绩效评估模型。
单因素模型都是以CAPMModel为研究基础的。
目前,这三种基金绩效评估模型在发达国家资本市场中运用最为流行。
Jensen,M.C.(1968)指数评估模型。
Jensen利用美国1945~1964年间115个基金的年收益率资料以及S&P500计算的市场收益率进行了实证研究。
计算公式为:
式中为Jensen绩效指标:
为市场投资组合在t时期的收益率;为i基金在t时期的收益率;为t时期的无风险收益率,为基金投资组合所承担的系统风险。
Jensen指数为绝对绩效指标,表示基金的投资组合收益率与相同系统风险水平下市场投资组合收益率的差异,当其值大于零时,表示基金的绩效优于市场投资组合绩效。
当基金和基金之间比较时,Jensen指数越大越好。
Jensen模型奠定了基金绩效评估的理论基础,也是至今为止使用最广泛的模型之一(Malkiel,1995,Carlson,1997)。
但是,用Jensen指数评估基金整体绩效时隐含了一个假设,即基金的非系统风险已通过投资组合彻底地分散掉,因此,该模型只反映了收益率和系统风险因子之间的关系。
如果基金并没有完全消除掉非系统风险,则Jensen指数可能给出错误信息。
例如,A、B两种基金具有相同的平均收益率和β因子,但基金A的非系统风险高于基金B,按照该模型,两种基金有相同的Jensen指数,因而绩效相同。
但实际上,基金A承担了较多的非系统风险,因而A基金经理分散风险的能力弱于B基金经理,基金A的绩效应该劣于基金B。
由于该模型只反映了收益率和系统风险的关系,因而基金经理的市场判断能力的存在就会使β值呈时变性,使基金绩效和市场投资组合绩效之间存在非线性关系,从而导致Tensen模型评估存在统计上的偏差。
因此,Treynor和Mazuy在模型中引入了二次回归项、Merton和Henriksson也提出了双β值市场模型,并利用二次回归项和随机变量项对基金经理的选股能力与市场运用中的时间选择能力进行了进一步的研究。
21Terynor.J.L(1965)评估模型。
Treynor指数是以单位系统风险收益作为基金绩效评估指标的,Treynor利用美国1953—1962年间20个基金(含共同基金、信托基金与退休基金)的年收益率资料,进行基金绩效评估的实证研究,计算公式为:
式中为Treynor绩效指标,为i基金在样本期内的平均收益率,为样本期内的平均无风险收益率。
为i基金在样本期内的平均风险溢酬。
Treynor指数表示的是基金承受每单位系数风险所获取风险收益的大小,其评估方法是首先计算样本期内各种基金和市场的Treynor指数,然后进行比较,较大的Treynor指数意味着较好的绩效。
Treynor指数评估法同样隐含了非系统风险已全部被消除的假设,在这个假设前提下,因为Treynor指数是单位系统风险收益,因此它能反映基金经理的市场调整能力。
不管市场是处于上升阶段还是下降阶段,较大的Treynor指数总是表示较好的绩效。
这是Treynor指数比Jensen指数优越之处。
但是如果非系统风险没有全部消除,则Treynor指数和Jensen指数一样可能给出错误信息。
因此,Treynor指数模型这时同样不能评估基金经理分散和降低非系统风险的能力。
Sharpe,W.F.(1966)指数评估模型。
Sharpe指数把资本市场线作为评估标准,是在对总风险进行调整基础上的基金绩效评估方式。
Sharpe利用美国1954—1963年间34只开放式基金的年收益率资料进行了绩效的实证研究,计算公式为:
式中为Sharpe绩效指标,为i基金收益率的标准差,即基金投资组合所承担的总风险。
当采用Sharpe指数评估模型时,同样首先计算市场上各种基金在样本期内的Sharpe指数,然后进行比较,较大的Sharpe指数表示较好的绩效。
Sharpe指数和Treynor指数一样,能够反映基金经理的市场调整能力。
和Treynor指数不同的是,Treynor指数只考虑系统风险,而Sharpe指数同时考虑了系统风险和非系统风险,即总风险。
因此,Sharpe指数还能够反映基金经理分散和降低非系统风险的能力。
如果证券投资基金已完全分散了非系统风险,则Sharpe指数和Treynor指数的评估结果是一样的。
在对以上三种模型的运用操作上,由于Sharpe指数与Treynor指数均为相对绩效度量方法,而Jensen指数是一种在风险调整基础上的绝对绩效度量方法,表示在完全的风险水平情况下,基金经理对证券价格的准确判断能力。
Treynorr指数和Jensen指数在对基金绩效评估时,均以β系数来测定风险,忽略了基金投资组合中所含证券的数目(即基金投资组合的广度),只考虑获得超额收益的大小(即基金投资组合的深度)。
而在衡量基金投资组合的绩效时,基金投资组合的广度和深度都必须同时考虑。
因此,就操作模型的选择上,Sharpe指数模型和Treynor指数模型对基金绩效的评估较具客观性,Jensen指数模型用来衡量基金实际收益的差异较好。
而在Sharpe指数Treynor指数这两种模型的选择上,要取决于所评估基金的类型。
如果所评估的基金是属于充分分散投资的基金,投资组合的β值能更好地反映基金的风险,因而Treynor指数模型是较好的选择;如果评估的基金是属于专门投资于某一行业的基金时,相应的风险指标为投资组合收益的标准差,所以运用Sharpe指数模型比较适宜。
(二)多因素绩效评估模型
以上以CAPM模型为基础的单因素评估模型无法解释按照股票特征[如:
市盈率(PPE)、股票市值、账面价值比市场价值(BEPME)、及过去的收益等]进行分类的基金组合的收益之间的差异,所以研究者们又用多因素模型来代替单因素模型进行基金绩效的评中,Lenman,Modest(1987)、Fama,French(1993,1996),Carhart(1997)等的多因素模型最具代表性。
多因素模型的一般数学表达式如下:
式中:
,,…,分别代表影响i证券收益的各因素值;,,…,分别代表各因素对证券收益变化的影响程度;代表证券收益率中独立于各因素变化的部分。
该模型有两个基本假设:
(1)任意两种证券剩余收益、之间均不相关;
(2)任意两个因素、之间及任意因素和剩余收益之间均不相关。
在Lehman和Modest(1987
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