基于四因素模型的我国混合型开放式基金的投资绩效研究

来源:用户上传      作者: 林 森 王世雄 常 江

　　摘要:本文通过四因素模型对我国市场上混合型开放式基金的投资绩效进行了实证研究和分析。研究表明,我国混合型开放式基金并没有获得显著的较高的超额收益率;在投资策略的选择上较为一致的选择了高贝塔、中小盘股、价值型策略,而在动量收益股票抑或反转收益股票的选择上并不明显。
　　关键词:混合型开放式基金;四因素模型;投资绩效
　　
　　一、文献综述和问题的提出
　　自Treynor和Mazuy(1966)的开创性文献(即T-M模型)以来,对基金时机选择能力的研究日益成为了研究重点。Chang和Lewellen(1984)基于套利定价理论(APT)建立的二项式模型;Fama和French(1993)的三因素模型模(FF3模型)对有效市场的异常现象进行了解释;在Fama and French (1993) 三因素模型的基础之上,CARHART(1995)加入一年期收益动量异常因素(Jegadeesh and Titman(1993)),构造了四因素模型。Ibbotson和Kaplan (2000)进一步揭示了战略性资产配置和战术性资产配置对基金绩效的不同影响。
　　随着中国基金的发展及其在资本市场中的影响日益显现,国内对基金投资绩效的研究文献开始涌现。吴世农,李培标(2002)利用T-M和H-M模型对10家封闭式基金进行了实证分析,结果表明我国的封闭式基金没有显著的选股能力,但具有一定的择时能力;王守法(2005)从收益与风险、风险调整收益、基金经理的择时择股能力、基金绩效持续性四个角度建立指标体系,运用主成分分析法,构建了度量基金绩效的综合指数。
　　本文通过适当改进CARHART(1995)的四因素模型,对混合型开放式基金投资绩效进行研究。
　　二、研究思路和模型设计
　　(一)CARHART四因素模型
　　在与投资基金有关的金融文献中,有大量的文献研究是以投资基金绩效为研究主题的。CARHART(1995)在Fama and French (1993) 三因素模型的基础之上,加入一年期收益动量异常因素(Jegadeesh and Titman(1993)),构造了四因素模型,该模型能够较为准确的衡量基金收益的变动,其表达式如(1)式所示。
　　
　　 (1)
　　上式中αi,T为基金i收益率的截距项;ri,t为基金i在时期t的收益率,rf,t为时期t的无风险收益率;T为总研究期数;RMRFt为市场因素在时期t的风险溢价;SMBt 为规模因素在时期t的风险溢价;HMLt 为账面市值比因素在时期t 的风险溢价;PR1YRt为一年期收益动量因素在时期t的风险溢价;ei,t为随机误差项,服从正态分布。四因素模型反应了市场在这四种风险因素作用下的一个均衡,当然,它也可以用来解释基金收益的来源。
　　各个回归系数的大小反应了四种基本的投资策略,即投资于高贝塔或低贝塔股票、投资于大盘股或中小盘股、投资于价值型股票还是高成长型公司股票、投资于动量收益股票还是反转收益股票。
　　(二)四因素模型中各指标的计算
　　1.可直接获取指标的计算
　　在四因素模型中,ri,t、rf,t、RMRFt均可直接计算。首先考虑到基金分红、拆分因素,本文运用基金的复权净值为研究对象,其计算公式如式(2)所示:
　　(2)
　　我们使用一年期活期存款月利率来近似替代无风险收益率rf,t。
　　由于我们所要研究的混合型开放式基金是同时投资上海与深圳两个市场的,因此我们选择可以综合反映上海和深圳两大股票市场走势的“中信综合指数”的涨跌幅Rm,t来反映股票市场的综合表现,其计算公式如下:
　　Rm,t=(期末中信综合指数-期初中信综合指数)/期初中信综合指数 (3)
　　因此我们得到市场因素收益的计算公式,如下:
　　(4)
　　2.通过模拟组合进行计算的指标
　　规模因素风险溢价SMBt,账面市值比因素风险溢价HMLt,收益动量因素PR1YRt不能直接计算获得,因此只能通过模拟组合收益来计算。具体方法如下:
　　第一步,对样本内的所有股票按其市值(ME)进行排序,对于企业规模ME,我们按照流通股市值计算,即年初流通股股数乘以当天股价;用ME的中位数把样本内的股票分成两组,即小的(S)与大的(B)两组。同样我们也按BE/ME的大小进行排序,按最小的30% (L)、中间的40% (M)、最大的30% (H)来取分界点, BE/ME按照每股净资产/每股股价,这里每股净资产取年初数。这样我们通过上面的两类方法可以构造出6个组合(S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H),组合收益率等于个股的日收益率按照流通股市值进行加权。
　　第二步,利用已经构造的6个组合来计算SMB与HML,计算方法如下:
　　我们使用以下方法计算时期t的动量因素风险溢价PR1YRt:
　　第一步:对样本期内所有股票按其在时期t-3内的收益率从高到低进行排序,将收益率最高的30%股票和收益率最低的30%股票形成两个组合HIGHRt-3,LOWRt-3,并使用等权平均的方法计算两个组合的收益率组合HIGHRt-3,LOWRt-3。
　　第二步,利用构造的两个组合来计算PR1YRt,计算方法如下:
　　 (7)
　　(三)模型回归及进一步分析
　　在以上研究设计的基础上使用四种风险因素对混合型开放式基金收益率进行回归,考察截距项αi,T的大小及其显著性,并根据四因素回归系数的大小将基金的投资策略进行分类,具体情况见表1。
　　并对基金投资策略进行分类统计,进一步分析基金不同投资策略的选择对其绩效的影响。
　　三、实证研究
　　根据上文的研究方法和模型设计,我们进入对混合型开放式基金投资绩效的实证研究。
　　(一)研究时期和研究样本的选取
　　研究时期的选取。本文选取2005年第一季度至2009年第三季度作为总考察期,保证了能够有足够的数据来全面考察混合型开放式基金的投资绩效。
　　研究样本的选取遵循以下原则:被选取的混合型开放式基金成立于2004年第三季度前,以保证在进入本文考察期时,这些基金已完成建仓且投资过程连续;被选取的混合型开放式基金规模较大,以保证具有代表性。这样,共挑选出混合型开放式基金21只作为本文的研究样本。混合型开放式基金样本概况见表2。
　　(二)实证检验
　　首先,根据公式(2)计算各期样本基金的月收益率;根据公式(3)利用中信标普指数计算各期市场组合收益率,根据央行网站公布数据,计算各月无风险收益率并根据公式(4)计算市场风险因素溢价。

　　其次,根据所有股票的市值大小、账面市值比大小、月收益率构造组合,并根据式(5)、(6)、(7)来计算规模因素,账面市值比因素,收益动量因素等因素的风险溢价。
　　最后,根据公式(1),使用RMRFt、SMBt、HMLt、PR1YRt等变量对ri,t进行回归,回归结果表略。
　　此外,我们使用F统计量检验了四因素模型整体的显著性,发现22样本的回归模型都能通过显著性检验。
　　四、实证结果的进一步分析
　　通过上面的研究,我们得到了基于四因素模型,混合型开放式基金收益对市场风险、规模因、账市比、收益动量等因素收益的回归系数。我们发现修正后R2均大于0.70,大部分修正后的R2大于0.90,这说明基金收益的90%以上能由市场风险等四因素进行解释,即四因素模型很好的揭示和分解了基金的收益。
　　从基金收益率的截距项αi,T看大部分基金的超额收益率的显著性较低,22只基金中有银河收益、长城久恒、广发聚富等三只基金的超额收益率在1%的水平下显著;华夏回报、嘉实增长等四只基金的超额收益率在5%的水平下显著;国泰金龙行业精选、华宝兴业宝康灵活两只基金的超额收益率在10%的水平下显著;其余的基金超额收益率不显著。即样本基金中有不到一半的基金显著的获得了超额收益率。从超额收益率α的数值大小上来看,大部分混合型开放式基金的超额收益率小于0.01,其中华夏回报的超额收益率最高为0.01125,宝盈鸿利收益的超额收益率最低为-0.0015。
　　市场因素收益的回归系数bi,T,均通过了1%水平的显著性检验。从bi,T的大小上来看,样本内几乎所有的基金的bi,T都大于1.0,即这些基金采取了高贝塔的策略。只有银河收益一只基金采取了低贝塔策略。从市场风险因素上看这些混合型开放式基金大多承担的风险要大于市场风险因素,这与我们设立混合型开放式基金,增加机构投资者多样性的初衷相悖。
　　从规模因素收益的回归系数si,T上来看,样本内所有基金的si,T系数都在1%的水平上显著。这说明规模因素收益对我国基金的收益有显著的影响。si,T的回归系数值大部分大于200,这说明这些混合型开放式基金在比较偏爱小规模的股票,即采取了低市值的策略。
　　账面市值比因素收益的回归系数hi,T显著程度较低,但大部分hi,T在10%的显著性水平上显著。从hi,T的大小上来看,所有的hi,T为负值,且绝对值小于1,这说明我国的混合型开放式基金在价值型和成长型的选择上,选择了价值型策略,这在一定程度上减少了基金承担的风险,但同时也失去了公司高速成长过程中带来的收益机会。
　　从收益动量因素回归系数ρi,T上看,大部分混合型开放式基金在投资于动量收益股票还是反转收益股票策略选择上并不明显。
　　五、结论及启示
　　本文以我国证券市场上的混合型开放式基金为研究对象,通过四因素模型对样本基金的收益进行了分解。
　　通过实证研究,本文得到如下结论。首先,这些混合型开放式基金并没有获得较大的(大于1%)显著的超额收益率。其次,在这些基金几乎一致的显著了选择了高贝塔、中小盘股、和价值型股票策略,而在投资于动量收益股票还是反转收益股票策略选择上不明显。
　　本文的研究启示我们:一,我国混合型开放式基金投资策略的趋同现象较为严重,有关的政府部门和监管机构应该鼓励和促进机构投资者的投资策略多样化;二,我们发现收益动量因素对混合型开放式基金的收益的影响并不显著,因此有必要对比CARHART 四因素模型与Fama and French三因素模型在我国市场上的适用性。最后,本文并没有涉及到混合型开放式基金在不同的市场形态下的投资策略是否存在差别,动态的考察混合型开放式基金的投资策略成为了我们进一步的研究方向。
　　参考文献:
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　　[4]吴世农,李培标.中国投资基金证券选择和时机选择能力的实证研究[J].经济管理,2002,(4).
　　[5]肖奎喜,刘建和,杨义群.我国开放式基金投资绩效的实证评价.商业经济与管理,2004(11).
　　[6]王守法.我国证券投资基金绩效的研究与评价.经济研究,2005(3).
　　[7] 李学峰,茅勇峰.我国证券投资基金的资产配置能力研究[J].证券市场导报,2007,(3).
　　 (作者单位:南开大学经济学院)

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