证券投资学课程设计报告35358.docx

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证券投资学课程设计报告35358

课程设计报告

题目：

证券投资基金追踪分析

组长：

孙佳佳

组员姓名：

陈圣龙

张晨阳

宋少闻

齐龙

所在学院：

金融与数学学院

专业班级：

金融工程1301

《证券投资学》课程设计报告

班级：

金融工程1301组别：

第一大组第3小组成绩：

成员：

陈圣龙

齐龙

宋少闻

孙佳佳

张晨阳

日期：

一、课程设计目标

证券投资基金是指通过发售基金份额，将众多投资者的资金集中起来，形成独立资产，由基金托管人托管，基金管理人管理，以投资组合的方法进行证券投资的一种利益共享、风险共担的集合投资方式。

美国、欧洲等资本市场经验表明，证券投资基金是普通投资者的重要投资工具。

为了加强证券投资基金的考核评价，为广大基民提供决策参考依据。

中国证监会委派十家专业机构对于市场上所有开放式基金进行定期评级，并向社会公布。

美国晨星、北京济安金信科技有限公司是其中最具代表性、独立性、专业性的基金评价公司。

本次的课程设计我们组跟踪了晨星和济安金信从2012年到2015年以来70只基金的评级数据，通过关注这三年来每只基金每个季度的评级数据、基金经理、基金类型、资产规模、复合净值、阶段收益率的数据，在大量的数据统计分析前提下，通过图表的形式展现出证券投资基金的评级趋势，由此次课程设计了解并掌握证券投资基金的评价方法。

二、人员分工介绍

本次课程设计报告主要工作有4项，分别为收集数据与分析课程、设计报告撰写、PPT制作与汇报、回答评审老师问题，我们小组没有特别明确的分工，大家都亲身参与到每一个过程环节中来解决问题。

三、作业进度规划

此次课程设计报告需要在一周内完成，我们的进度规划如下：

（1）数据准备（3天）：

70只基金，每一只基金有两家公司——晨星和济安金信的评级；2012年到2015年共三年，数据要求季度性，总共是12个季度；每只基金要找到评级数据、基金经理、基金类型、资产规模、阶段收益率5项数据，所有的数据量是70*2*12*5=8400，数据量较庞大，只能通过网络搜索，人工输入，故需要大量的时间来做数据的前期准备工作。

（2）图表制作及数据分析（1天）：

将前期的数据汇总成excel表格，利用excel软件结合数据生成各项数据统计图表，运用所学的知识，对评级数据、基金经理等数据的变动进行深层分析。

（3）设计报告撰写/PPT制作与汇报（2天）:

在前期数据准备和图表制作过程中，就可以完成部分设计报告的撰写，先列写一个大体的框架，后续的重要内容填补上去即可。

PPT是为了答辩来用，主要用来简介我们本组的设计工作情况以及最后的成果展示。

（4）内部讨论与完善（1天）：

内部成员对工作的结果进行讨论，随机抽查部分数据，保证数据的准确性与代表性；对分析的结果进行总结，做到重点突出，逻辑清晰，表达清楚。

各位小组成员要各自熟悉所有的基金追踪过程，明确最终的课程实验报告结果以便能够顺利的完成答辩。

四、数据来源介绍

此次课程设计报告，我们所用的所有数据均来自和讯网（和讯网是目前国内惟一一家同时拥有互联网新闻信息服务许可证、信息网络传播视听节目许可证及证券投资咨询资质的网站）以及东方财富网（中国访问量最大、影响力最大的财经证券门户网站之一）。

所有的数据来自官方网站的统计，数据真实可靠，具有代表性；在数据查找和汇总时我们对数据都做了随机抽样，更加确保了数据的真实准确完整性。

五、假设

1假设我们所找的数据均是真实可靠的

2在样本容量较小的前提下，假设基金经理和基金规模对星级评价没有影响

六、数据统计图表

1数据列表（部分截图，具体见excel表格）

2基金评级趋势图/基金资产规模趋势图/阶段收益率折线图

上述三种三种图表的绘制和研究分析，我们是从两个大的角度的分析，第一个角度是晨星或济安两家公司对于所有70只基金在4年12个季度内的星级评级

（是横向的对比），第二个角度是找出所有70只基金在12个季度内的两家公司所有评级，计算出每一个相对应的季度两家公司对于同一只基金的星级评价差值（是纵向的对比）

角度1:

（1）用excel软件分别计算出晨星和济安两家公司对于所有70只基金在4年12个季度内的星级评价的标准差，将得出的标准差按降序排列，筛选出两家公司星级评价的各前10名，共计20只基金数据。

在数据表中可以看出，基金代码为320007、360009、350007是重合的，说明这两家公司对这3只基金的星级评价趋向一致；另外的我们从剩下的17只基金中，按照一定的比例原则选择360008、253020、253021、373020、270021、260112、340006作为剩下的7只基金共同组成10只基金作为本次课程设计报告的实验数据。

（说明：

标准差越大，说明晨星和济安公司对于该只基金在12个季度内的星级评价有较大的差异，需要进一步进行检验，找到评级差异的原因；反之则说明星级评价差异不大，则该公司的评价标准变动不大）。

（2）挑选出来的10只基金，分别在总数据列表中找出来每一个季度晨星、济安的星级数，分别选中晨星、济安星级数、阶段收益率和资产规模做出折线图，从图中直观清晰的看出星级数与阶段收益率以及资产规模的相变化趋势，依据相应的趋势变化从中发现三者的关系，及阶段收益率、资产规模的变化是否会影响到当期甚至是下期的星级评价。

（具体10只代表基金折线趋势图如下：

）

（3）从图形看出来的关系具有一定的主观性和猜测性，为了验证我们的猜想，接下来我们利用统计学及数学的知识，分别计算晨星、济安星级数与阶段收益率、资产规模的相关度R值，我们容易知道，R的绝对值越大，越接近于1，说明变量之间线性关系越强；反之R的绝对值越小，越接近于0，说明变量之间线性关系越弱；R的绝对值等于1，则变量之间完全线性相关；R的绝对值等于0，则变量之间无线性相关。

例如：

如果某一基金星级数与资产规模的R绝对值为0.999，则说明对于这只基金来说，公司给予其星级评价的标准主要是依据资产规模的变化，这样的话从全面性角度来看是不合理的，该公司的星级评价具有片面性。

（具体10只基金的各项R值计算以及说明如下：

）

上图是基金代码为360008的光大保德信增利收益债券A

（1）由左图可以看出来，在季度6之前，晨星星级评价与其资产规模相符合，即资产规模扩大，星级数增加，评价上升；反之资产规模缩小，星级数减少，评价下降。

而在季度6之后，虽然资产规模和阶段收益率有增有减，但是星级数一直处于不变的状态，说明后期晨星公司的评价标准是有变化的

（2）由右图可以看出来，济安星级评价与其阶段收益率大体相符合，即阶段收益率增加，星级数增加，评价上升；反之资产规模减小，星级数减少，评价下降

（3）再由excel中数据的分析功能算出星级与资产规模和阶段收益率的相关度R值，R的绝对值越大，越接近于1，说明变量之间线性关系越强；反之R的绝对值越小，越接近于0，说明变量之间线性关系越弱；R的绝对值等于1，则变量之间完全线性相关；R的绝对值等于0，则变量之间无线性相关。

由分析数据可以知道，晨星星级与资产规模相关度的R值为-0.55201，说明两者之间显著相关；晨星星级与阶段收益率相关度的R值为-0.16496，说明两者之间微弱相关；济安星级与资产规模相关度的R值为-0.67795，说明两者之间显著相关；济安星级与阶段收益率相关度的R值为-0.10539，说明两者之间微弱相关

上图是基金代码为350007的天治趋势精选混合

（1）由于两家公司对于该只基金的星级评价趋向是一致的，所以两个图形大体上来说呈现一致的变化性，以9季度为分界点，前期的评价标准侧重于资产规模，后期的更加侧重于收益率，因为该公司后期的资产规模变动较大，而星级评价并没有呈现出相应的变化趋势。

（2）再从相关系数R来看，晨星星级、济安星级与资产规模相关度的R值分别为-0.4841、-0.4427，说明两者之间低度相关；晨星星级、济安星级与阶段收益率相关度的R值分别为-0.1711、-0.1487，说明两者之间微弱相关。

上图是基金代码为360009的光大保德信增利收益债券C

（1）两家公司对星级的评价及预测大体上来说具有一致性，且以5季度为分割点，前期星级波动主要随阶段收益率的变动而变动，而后期则与资产规模呈现出一定的相关性。

（2）从相关系数R来看，晨星星级、济安星级与资产规模相关度的R值分别为-0.6303、-0.4999，说明两者之间低度相关，且晨星的星级评价标准更倾向于资产规模；晨星星级、济安星级与阶段收益率相关度的R值分别为-0.0267、-0.1134，说明两者之间微弱相关，且济安的星级评价标准更倾向于阶段收益率。

上图是基金代码为320007的诺安成长股票

（1）两家公司对星级的评价及预测基本一致，由趋势图可以看出星级波动主要随资产规模的变动而变动，但是与阶段收益率也呈现出一定的相关性。

（2）从相关系数R来看，晨星星级、济安星级与资产规模相关度的R值分别为于资产规模；晨星星级、济安星级与阶段收益率相关度的R值分别为-0.0504、-0.0722，说明两者之间微弱相关，星级评级几乎没有参考阶段收益率。

上图是基金代码为253020的国联安增利债券-A

（1）由左图可以看出来，晨星星级一直呈现下降的趋势，而该时期内其资产规模和阶段收益率有增有减，起伏较大，说明晨星公司对于该只基金的评价标准不一致，并不依赖资产规模和阶段收益率。

（2）由右图可以看出来，济安星级评价与其阶段收益率及资产规模大体相符合，即阶段收益率增加与资产规模扩大，星级数增加，评价上升；反之资产规模减小与资产规模缩小，星级数减少，评价下降。

（3）此外，由数据来看，晨星星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为-0.2858、-0.3291，说明两者之间微弱相关；济安星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为0.6180、0.5151，说明两者之间低度相关。

上图是基金代码为253021的国联安增利债券–B。

（1）由左图可以看出来，晨星星级总体呈现下降的趋势，中间略有起伏回升的季度，在季度6之前，晨星星级评价与其阶段收益率相符合，而在季度6到10之间，星级评价又与其资产规模相符合，10季度后星级评价与两者并无明显的相关性。

（2）由右图可以看出来，济安星级评价与其阶段收益率及资产规模大体相符合，前期阶段收益率增加与资产规模扩大，星级数增加，评价上升；资产规模减小与资产规模缩小，星级数减少，评价下降，和晨星星级评价相似，10季度后星级评价与阶段收益率并无明显的相关性。

（3）此外，由数据来看，晨星星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为-0.2592、-0.3203，说明两者之间微弱相关；济安星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为0.3747、-0.5032，说明济安星级的评价标准先是资产规模后是阶段收益率。

上图是基金代码为373020的上投摩根双核平衡混合

（1）由左图可以看出来，晨星星级一直在3和4之间波动，总体来看星级评价与其资产规模变动相符合，具有一定的相关性。

（2）由右图可以看出来，济安星级变动也与及资产规模大体相符合，但是值得注意的是，在10季度时，其星级数变为了0，与一直以来的变化规律不相符合，出现了突变。

我们假设找到的数据真实可靠，则从9到10，10到11季度，星级数出现了4到0，0到4，只能说明在季度10之前，评价的标准发生了改变；而巧合的时这期间阶段收益率呈现出先减后增的现象，故此我们猜测两者在这一阶段出现联系，具有一定的相关关系。

（3）此外，由数据来看，晨星星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为0.4001、-0.0311，说明两者之间微弱相关；济安星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为-0.2958、0.1611，说明济安星级的评价标准与资产规模正相关，与阶段收益率负相关，且与阶段收益率关系更大。

上图是基金代码为340006的X兴全全球视野股票。

（1）由数据可知，在季度6之前，两家公司星级评价具有一定的起伏性，而6季度之后，两者一直保持着1的星级评价数，没有任何波动；无论是资产规模，还是阶段收益率都很难发现其中的相关性。

（2）晨星星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为-0.2791、0.4693，说明晨星星级评价更加侧重于资产规模；济安星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为-0.0638、-0.2877，说明济安星级的评价标准也会偏向于资产规模，两者呈现出负相关。

上图是基金代码为260112的景顺长城能源基建混合。

（1）作为对比，我们挑选了星级变动为0的这只基金，由于晨星的星级数没有任何变动，所以无法看出其余资产规模以及阶段受益率的相关性，但是公司也肯定是依据一定的标准给出这样的星级评价数，故此这就是我们需要研究的一点。

（2）济安星级与资产规模相关度的R值为0.8876，两者呈现出高度的正相关关系，说明济安星级的评价标准更加侧重与资产规模；与阶段收益率相关度的R值为-0.3843，两者部分的负相关关系，说明济安公司做星级评价时候也参考了阶段收益率。

上图是基金代码为270021的广发聚瑞混合。

（1）晨星星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为0.3339、0.6689，说明晨星对该只基金的星级评价更加重视资产规模，阶段收益率也是考虑的一个方面；济安星级与阶段收益率、资产规模相关度的R值分别为0.2713，0.9193，说明济安星级的评价标准与资产规模高度相关，评价主要关注资产规模。

角度2：

（1）现在我们从第二种角度来对数据作分析，不同于角度一，角度二我们是做纵向对比，即找出所有70只基金在12个季度内的两家公司所有评级，计算出每一个相对应的季度两家公司对于同一只基金的星级评价差值，利用每一只基金季度相对应的12个差值，计算出济安晨星星级数差值的方差，晨星济安数据方差大小反映的是晨星济安评级之间的波动差异，方差越大说明基金评级差异越大，需要进一步进行研究，找到评级差异的原因；方差越小反映的是两者评级波动差异小，同样也需要找到原因，从资产规模和阶段收益率的角度找出影响两家公司星级评级的差异原因，最后通过比较得出结论。

（2）通过数据筛选与计算，我们选定340006、375010、373020、360009、350007、（方差较大）320007、260112、257030、257010、253020（方差较小）作为样本数据，通过对这10只数据的分析，我们试图从中得出影响晨星与济安公司星级评价的原因与收益率及资产规模之间的关系。

（具体分析见下）

上图为代码是375010的上投摩根中国优势混合，其方差为0.375514，在所有的70只基金内是最小的，即两家公司对这只基金的12内季度内的评级几乎无明显变化，由图可以看出，两家公司只是第1季度的评价相差1个星级，其余11个季度均为1个星级数；单从图来看，两者的走势更加趋向于资产规模，即公司的评价标准更加注重资产规模因素

上图为代码是373020的上投摩根中国优势混合，其方差为1.7022，说明两家公司对这只基金的12内季度内的评级有较大的差异；从图形可以看出，晨星星级与资产规模走势大体一致，济安的星级则有较大的差异，尤其是在9到11季度内，有一个明显的直降和回升的过程，作为一个突变点，这一原因值得深究。