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股票型基金范文1
一、引言
隨著2013年6月新《基金法》的實施，基金產品創新發行異常迅速，積極推動了我國基金市場的發展，截止2015年7月底，我國98家基金公司共發行基金產品數已達到2451只，基金數量增長之快帶來的問題是，投資者如何才能有效選擇基金產品？目前，投資風格是作為基金產品發行的標簽，但大量文獻研究發現基金投資風格發生漂移已成常態，且該現象越來越嚴重?，F有相關文獻研究主要集中在基金投資風格漂移實證檢驗及其成因方面。在投資風格識別上主要有定性與定量兩類方法：定性上可根據基金招募書宣稱的投資風格來識別風格漂移；定量上可用計量方法來檢驗基金投資風格漂移。后來還有一些學者研究牛市和熊市行情下的基金風格漂移情況，得出了各種結論。但幾乎未有文獻系統研究宏觀經濟環境下的基金投資風格漂移情況。本文將重點探討宏觀經濟環境對股票型基金投資風格漂移的影響，以期實證檢驗宏觀經濟波動是如何影響到基金投資行為的，本文研究意義在于為如何通過基金公司等機構投資者來維穩證券市場健康發展奠定理論與實證基礎。
二、文獻評述
隨著全球基金市場的迅速發展，國內外關于基金投資風格漂移方面的文獻逐漸增多，但大多集中在基金投資風格漂移檢驗、漂移原因解釋、漂移程度量化及分析其與基金績效之間的關系等。在基金投資風格漂移檢驗、量化及成因方面。Sharpe(1992)開創性地建立了投資風格分析模型，利用基金歷史收益率與某種風格指數相聯系進行風格識別。DanDiBartolomeo和ErikWitkowsk（i1997）研究認為基金普遍發生了較嚴重的投資風格漂移現象。Cooper等（2005）發現基金可通過變換基金名稱來改變其投資風格。董鐵牛等（2008）實證結果發現：債券型基金無投資風格漂移現象，然而股票型和混合型基金有較嚴重的投資風格漂移現象。宋光輝和許林（2011）運用分形理論構建了CIS指標來量化投資風格漂移，發現風格漂移的基金比例高達76.4%，但同時漂移程度并不大。PauloLeite和MariaCéuCortez(2014)發現基金會根據他們篩選的策略表現出不同的投資風格。容易發現這些文獻的檢驗方法均沒有考慮到樣本數據的尖峰厚尾、波動聚集等特征，從而使得研究結論缺乏可靠性。
在投資風格漂移對基金業績及其持續性影響方面。Kathryn和Robert(2007)研究結果發現：投資風格漂移與基金業績正相關。Andrew等(2008)把投資風格漂移的程度分解成主動的與被動的成分，實證發現：基金主動調整投資組合比被動調整投資組合更有效，業績的壓力促使基金經理發生風格漂移。SunilWa-hal和M.DenizYavuz.(2013)研究結果表明：風格投資在資產收益的可預測性方面發揮了重要作用。UlfHerrmann和HendrikScholz(2013)實證結果表明：25%的基金表現出超額業績和風格轉換能力；25%的基金表現出短期的業績持續性，但不具備風格轉換能力。李學峰和徐華（2007）發現基金發生投資風格漂移要比堅守投資風格有更好的投資業績。王敬和劉陽（2007）、王鵬（2011）肯定了基金未來業績受投資風格的持續性影響，認為大小盤基金發生適度風格漂移對未來業績有益，而成長型和價值型基金則應堅守投資風格。高鶴等（2014）研究發現：男性與女性基金經理在實際投資風格與長期投資業績方面均沒有顯著差別。不難發現這些文獻只是檢驗了投資風格漂移對基金績效的影響，但沒有文獻解釋這些影響是否跟宏觀經濟環境有密切關系。在不同股市行情下基金投資風格漂移方面。宋威（2009）研究發現李學峰和徐華（2007）得出的結論僅適用于牛市行情，在熊市行情下發生了風格漂移的基金不會有更優的績效。郭文偉等（2011）研究發現：風格漂移在長期上顯著削弱了基金績效，從短期上看，風格漂移對基金績效的影響隨股市牛熊轉換而變化；在熊市中，風格漂移有利于提升基金績效，在牛市或由牛市轉向熊市的過渡階段，風格漂移對基金績效有負面影響。陳星榕（2014）研究得出基金家族要嚴格控制投資風格漂移程度，不能隨意對投資風格做出調整，而要隨宏觀經濟波動進行風格漂移。容易發現這些文獻只是研究了不同股市行情下的投資風格漂移及其績效問題，對于宏觀經濟環境是如何具體影響投資風格漂移問題沒有涉及。
綜上所述，偏股型基金經常發生較嚴重的投資風格漂移現象，學者們也在不斷嘗試運用各種方法來檢驗投資風格漂移及其對基金業績等方面的影響，通過解釋不同股市行情下的業績影響與漂移成因以尋求更科學的結論。但國內學者對基金投資風格漂移仍處于摸索階段，研究結論未達成一致，有可能是因為基金投資風格漂移的識別方法、研究樣本和研究視角不同所導致。因此，基金投資風格漂移問題仍是值得研究的領域，且未見文獻研究宏觀經濟環境對基金投資風格漂移的影響?？紤]到基金數據的尖峰厚尾、波動聚集等特征，本文通過構建修正的EGARCH-M模型，從宏觀經濟環境的視角，實證分析其對股票型基金投資風格漂移的影響，據此為政府部門提出有效的監管政策以引導基金維護證券市場穩定發展提供決策參考。
三、樣本數據與模型構建
本文借鑒牛市和熊市對基金投資風格漂移的影響研究，從宏觀經濟環境的視角研究其對基金投資風格漂移的影響。首先對國內宏觀經濟環境進行劃分，選擇了基金市場高速發展的宏觀經濟環境2009-2014年，研究其對基金投資風格漂移情況，通過構建修正的EGARCH-M模型，實證檢驗樣本股票型基金在研究期間的投資風格漂移情況，最后通過比較分析宏觀經濟環境不同階段所發生的投資風格漂移基金比例情況，推理出宏觀經濟環境對股票型基金投資風格漂移的影響。
（一）樣本選擇與數據來源因股票型基金容易發生投資風格漂移現象，本文選取了2005年成立的37只開放式股票型基金作為研究樣本，考慮到2007-2008年爆發了全球的次貸危機，到2009年才逐步慢慢復蘇過來，故以2009年3月2日至2014年2月28日共五年作為研究期間。數據來源于聚源數據庫、國家統計局網、證券會網、天天基金網等數據庫與相關網站，主要包括我國宏觀經濟數據（GDP當季同比增長率、居民消費價格指數CPI當月同比增長率）、基金單位凈值、基金分紅送配、基金業績比較基準、各個風格指數的收盤價。采用的數據分析軟件有Excel2003和Eviews7.0。被解釋變量，基金日收益率Y。因變量Y定義為Yt=(ln(NAVt+Dt)–lnNAVt-1)×100，其中，NAVt是第t日的基金單位凈值，Dt是第t日的基金分紅，NAVt-1是第t-1日的基金單位凈值。解釋變量，風格指數日收益率X。每一只基金的風格指數日收益率是根據它的業績比較基準公式，分別以每一個風格指數收益率的權重乘以風格指數收益率。如：天治品質基金的業績比較基準公式為70.0%×中信標普300指數收益率+30.0%×中信標普國債指數收益率。那么風格指數日收益率Rt=(lnPt–lnPt-1)×100，其中，Pt是第t日的指數收盤價，Pt-1是第t-1日的指數收盤價。另外，一年期定期存款年利率TDR與銀行間同業拆放利率。本文研究的基金業績比較基準公式中涉及到的一年期定期存款年利率直接使用中國人民銀行公布的一年期定期存款利率，涉及到的同業存款利息率直接使用上海銀行間同業拆放利率（ShanghaiInterbankOfferedRate）隔夜數據。從表1統計結果可以看出，37只樣本基金日收益率序列的偏度均不為0，峰度也均大于3，Jarque-Bera統計量在1%顯著性水平下均拒絕收益序列服從正態分布的原假設，表明基金日收益率序列不服從正態分布，具有典型的偏度、尖峰厚尾特征。對各風格指數日收益率序列的描述性統計分析也得出了類似結論。將所選取的基金收益率與風格指數收益率做回歸分析，并進行ARCH-LM檢驗，檢驗結果發現樣本基金均存在波動聚集ARCH效應，且具有高階ARCH效應，即GARCH效應，因此，本文采取GARCH族模型對基金日收益序列建模是合理的。
（二）模型構建根據表1的描述性統計結果可知，樣本基金日收益率序列具有尖峰厚尾、波動聚集等特征，即存在高階ARCH效應。據此，本文參照彭耿（2014）構建的修正EGARCH-M模型①，以基金日收益率Y為因變量，以風格指數日收益率X為自變量，構建EGARCH-M計量模型。
四、實證分析
（一）宏觀經濟環境階段的劃分本文借鑒一般的宏觀經濟周期劃分法，把經濟環境劃分為復蘇期、過熱期、滯脹期和衰退期四個階段。由于經濟增長和通貨膨脹是兩個非常重要的宏觀經濟指標，本文借鑒盧文偉（2014）的方法，從經濟增長和通貨膨脹兩個維度，選取國內生產總值和居民消費價格指數作為宏觀經濟環境劃分指標。由于無法獲取國內生產總值的月度數據和居民消費價格指數的季度數據，但僅使用年度數據劃分經濟周期會影響準確性，故本文最終采用國內生產總值GDP當季同比增長率和居民消費價格指數CPI當月同比增長率作為宏觀經濟環境的劃分指標。下表2為宏觀經濟環境劃分標準：在研究期間選擇上，考慮到樣本基金是2005年成立的，要選擇基金已經運行了一段時間，這樣樣本才具有良好的代表性，根據2004-2014年的國內生產總值GDP當季同比增長率和居民消費價格指數CPI當月同比增長率的走勢圖（如圖1），再結合2007-2008年美國次貸危機的全球影響，本文選取了次貸危機后國內基金市場高速發展的宏觀經濟環境，2009年3月2日至2014年2月28日這五年為研究期間，具體經濟環境劃分結果見表3。
（二）實證結果與分析使用修正EGARCH-M模型對37只樣本股票型基金投資風格漂移情況進行分析，根據樣本基金日收益序列的尖峰厚尾、波動聚集特征，具體修正方法是將EGARCH-M模型設定為（1,1）階，ERROR（誤差）設定為GED（GeneralizedError，廣義誤差），ARCH-M設定為Std.Dev（.標準差）。根據表1的描述性統計結果，采用這樣的修正是比較符合數據客觀特征的。實證分析結果見表4所示（因文章篇幅限制，僅列出了兩個關鍵系數實證結果，下同）。表4數據結果表明，在整個研究期間內，37只樣本基金中，有20只基金發生了投資風格漂移，17只基金沒有發生投資風格漂移，基金風格漂移的數量占比達54.05%，說明投資風格漂移現象較嚴重。為了進一步分析宏觀經濟環境對基金投資風格漂移的影響，下面對宏觀經濟環境中不同階段的投資風格漂移現象進行分析，實證結果主要如表5所示。根據表5的實證結果就可以得出表6的結果，發現37只樣本基金在宏觀經濟環境的四個不同階段中，基金發生投資風格漂移的情況：在復蘇期，有14只基金發生了投資風格漂移，其余23只基金沒有發生投資風格漂移；在過熱期，有13只基金發生了投資風格漂移，其余24只基金沒有發生投資風格漂移；在滯脹期，有17只基金發生了投資風格漂移，其余20只基金沒有發生投資風格漂移；在衰退期，有13只基金發生了投資風格漂移，其余24只基金沒有發生投資風格漂移。通過這四個階段的實證數據歸納得出，不同宏觀經濟環境下投資風格發生漂移的基金數量無明顯差異。從發生投資風格漂移的基金數量比例上分析，復蘇期、過熱期、滯脹期、衰退期發生投資風格漂移的基金數量比例分別是37.84%、35.14%、45.95%、35.14%，滯脹期發生投資風格漂移的基金數量比例相對較大，但是整體看來，不同宏觀經濟環境下發生投資風格漂移的基金比例無明顯差異，且都小于長期宏觀經濟環境中的風格漂移基金比例54.05%，這說明在次貸危機后宏觀經濟環境所處的某個特定階段，由于時間較短，而且經濟波動是單向的，所以對基金投資風格漂移影響不夠明顯；而在長期的宏觀經濟環境中，經濟波動是復雜多向的，且時間較長，經濟波動會較大，故基金發生投資風格漂移會更嚴重。即進一步得出結論：在宏觀經濟環境的某個階段，宏觀經濟波動較小，對基金投資風格漂移無明顯影響；但在長期的宏觀經濟環境中，經濟波動較大，基金投資風格漂移相對要嚴重。這與彭耿（2014）的研究結論正好相反。
（三）原因分析根據實證分析結果，本文認為導致股票型基金投資風格漂移以及宏觀經濟環境下的投資風格漂移現象在某個經濟階段內無顯著差異，但在長期宏觀經濟環境中具有正影響的原因可能有以下三點：第一、本文選取風格指數日收益率與基金日收益率進行比較，而它可能會隨宏觀經濟環境發生變化，且時間越長，經濟波動會越大。本文研究期間為5年，經濟波動相對會較大，容易導致基金發生嚴重的投資風格漂移現象。故研究宏觀經濟環境的某個階段發生投資風格漂移的基金數量比例會低于長期宏觀經濟環境下的基金風格漂移比例。第二、所選樣本基金為2005年成立的37只開放式股票型基金，屬于大樣本，且研究期間為次貸危機后的宏觀經濟環境（2009-2014年），所選的基金至少已經運行了4年，相對比較成熟，在樣本選擇上主觀因素較小，研究期間較長，結論相對也比較客觀。而彭耿（2014）在選取樣本基金上是逐個挑選且只選了11只基金，有可能因樣本過小導致統計結果中各階段發生投資風格漂移的基金數量比例差異較大。最終導致本文研究結論不同于彭耿（2014）的研究結論。第三、宏觀經濟環境對股市的傳導作用較強，但對基金投資有一定的滯后。鄭挺國和尚玉皇（2014）研究認為長期的股市曲線應該可以理解為是宏觀經濟的反映，即宏觀經濟的好與壞決定了股市長期的波動走勢。而基金是投資股市的，通過股市傳導給基金是需要時間的，比如基金建倉就需要一定的時間，即具有滯后性，故短期內宏觀經濟波動對基金投資行為影響不明顯，但長期這種影響作用會逐漸突顯出來。
五、結論與建議
股票型基金范文2
這個月業績前三名的都是股票型基金。它們分別是景順能源、東吳行業和申萬消費,收益率分別達到14.57%、13.54%和13.50%,業績驕人。
景順能源基建:近期業績躥升快
景順能源基建是一個主題型基金,進入3季度以來業績躥升很快。憑借下半年以來的出色表現,該基金目前的排名已經上升至同類基金第8位。景順能源基建二季末倉位為85.36%,持倉的重心為基礎設施建設、新能源、大消費等板塊。這些板塊中的部分個股在本輪反彈中有突出的表現。該基金接下來的表現值得期待。
東吳行業:收益率達到13.54%
東吳行業輪動是一只股票型基金,這個月的收益率達到13.54%。該基金今年以來的業績也在同類基金中排名亞軍。其實,東吳基金是今年最為惹眼的基金公司,旗下基金表現均非常出色。不過,由于東吳基金去年的業績比較差,好業績是否能持久,不少人表示懷疑。
申萬消費:消費主題基金
申萬巴黎消費增長是一只消費主題基金。該基金重倉股票金飛達、橫店東磁、創元科技等強勢上漲,基金業績提升明顯。今年以來,幾乎所有基金經歷都看好“大消費”行業,不過申萬消費的表現并不盡如人意,盡管這個月取得了13.50%的收益率,在所有基金中排名第三,但是今年以來的業績為-4.45%,在同類186只基金中僅僅排名第96位。
后三名基金點評
這個月出現虧損的基金不是很多,后三名基金虧損都超過3%。其中,國投滬深300金融地產收益率-4.78%,上投優勢收益率-3.84%,華寶上證180價值ETF收益率-3.72%。
國投滬深300金融地產:無奈指數下跌
國投滬深300金融地產成立于2010年4月9日,是境內唯一一只金融地產行業基金。由于生不逢時,該基金成立以來不到半年虧損18.40%。不過從長期看,一旦大盤藍籌崛起,該基金肯定將快速上漲,值得長期關注?？春媒鹑诘禺a的投資者,不妨買一些國投滬深300金融地產基金。
上投優勢:押寶房地產
上投中國優勢成立于2004年9月15日,曾經是一只明星基金,特點是精準把握市場投資主線和行業趨勢。該基金的投資思路“不與眾同”,二季度末重倉地產股,房地產股的比例從一季度末的10.05%,快速提升到28.82%。結果,這個月中糧地產、招商地產等重倉股快速下跌,導致該基金虧損3.84%。該基金“押寶”房地產股看似沒押對,不過考察一只基金不能只看短線,不妨多給它一些時間再好好觀察觀察。
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關鍵詞：開放式基金、投資風格、投資策略、業績評估
一、引言
作為一種投資產品，開放式基金集合投資、專家管理、組合投資、利益共享、風險共擔及流動性較好的優勢，已成為眾多投資者偏好的金融產品。我國的證券投資基金始于20世紀90年代初期，2001年在中國證監會“超常規發展機構投資者”的方針指引下，我國證券投資基金業實現了飛躍式發展，目前已成為我國證券市場上最重要和最具影響力的機構投資者。根據wind數據庫的統計，截止2011年3月底，我國共有開放式股票型基金約515只，管理的資產規模達1.94萬億，約占a股流通市值的10%左右，開放式股票型基金在a股市場上占據著主導的地位。而對開放式基金業績進行科學合理的評估，具有十分重要的現實意義。但目前國內對開放式基金的研究大多將國外已有的業績評估指標直接在國內進行應用，特別是新聞媒體在宣傳時往往以基金的凈值增長率作為衡量基金業績好壞的標準，而忽略了基金約定的投資風格和投資策略對基金業績的影響作用，本文的研究嘗試彌補目前國內研究的不足，以增強基金業績評估的科學性。
二、相關研究綜述
開放式基金業績評價一直是理論界和實務界關注的熱點問題之一，無論是對于投資者、監管層、財務顧問或開放式基金管理人自身都迫切需要對不同類型基金的業績進行有效評估。
傳統的證券投資基金的業績評價主要利用凈值變化指標如基金單位凈值、凈值增長率和投資收益率等來進行的，但忽視了基金獲取投資收益所遭受的風險。markowitz(1952)首次用數學的方法量化了單項資產或組合資產的風險，并且從理論上說明了投資分散化能夠減少組合資產的總風險，提出了資產組合選擇的均值-方差理論。隨后，在markowtiz研究的基礎上，由sharpe（1964）、lintner（1965）以及mossin（1966）引入無風險資產后提出的capm模型。在capm模型的基礎上，一些學者開始考慮將風險因素引入到基金的業績評估模型中，這些績效評估方法中，比較精典的有treynor指數、sharpe 指數及jensen 指數。treynor指數用以評估投資組合的績效。依據capm模型，只有系統性風險才能得到補償，因此treynor采用系統風險測度即貝塔系數，作為基金績效衡量的風險調整因素；sharpe 指數用來衡量基金承擔每單位總風險所能獲得的額外報酬。sharpe 指數考慮了投資組合的總風險，在非充分分散化投資和非完全有效的證券市場中，較treynor指數更合理，也是投資基金業績評價中最常用的方法之一。jensen 指數是jensen（1968）提出的，他認為根據基金資產超額收益率與基準資產組合的超額收益率進行回歸分析得到的常數項，可以作為基金風險調整后的績效，稱為jensen 的alpha 值。jensen 的alpha 值是第一個以收益率的形式表達風險調整績效的指標。
三、本文中樣本數據的選擇
本文以2008年9月30日之前成立的122只開放式股票型基金（包括指數基金）作為研究樣本。根據投資類型，并結合其持股集中度、持股特征等將其分為四大類：成長型、價值型、平衡型和指數型基金。
本文所選取的樣本區間為2009年1月1日至2010年12月31日，所選取的數據包括基金的日單位凈值、業績比較基準指數的收盤指數。對于無風險資產利率，我們選用銀行1年期定期存款利率進行替代，考慮到在樣本期內，央行分別于2010年10月19日和2010年12月25日各上調金融機構一年期存款基準利率0.25個百分點。我們利用簡均法調整基金在樣本期間的無風險利率為2.278%。
在進行基金日單位凈值增長率時，我們以2009年1月1日的凈值為基準向后復權，利用復權后的基金日單位凈值指標來進行基金日凈值變化率，具體計算公式為：
這樣可以計算出所選取的122只基金486個交易日的基金日凈值變化率指標。同時，我們計算每一只基金的業績基準所對應的指數日收益率。以交銀股票精選為例，其業績比較基準為：75%×滬深300指數 + 25%×中信全債指數，首先計算第 交易日滬深300指數的日收益率和中信全債指數的日收益率，然后按照75%、25%的權重計算加權平均收益率即為基金對應業績基準的日收益率。
四、實證結果及分析
首先計算出每一只基金在樣本區間內的不同業績評估指標，然后從整體上和不同分類上對基金的業績進行描述性統計分析，統計結果見表1。
由表1可知，從整體上分析，經風險調整后的所有開放式股票型基金的收益指標sharpe比率和treynor指標均大于0，表明基金可以獲得超過無風險收益率的超額正收益率。但在基金管理能力方面，盡管從整體上基金能夠獲得均值約為0.0002%的超額收益，但不同基金之間存在較大差異，以樣本基金中jensen指標的最高值與最低值比較，兩者相差0.0018，或者從不同基金的jensen指標的波動率來分析，波動率高于均值水平，表明基金獲取超額收益的能力存在較大差異。
而估價比率和m2測度均有與jensen指標相類似的情景。從投資風格角度分析，平衡型基金的sharpe比率高于成長型和價值型，但平衡型與成長型的treynor指標又相差不大。那么不同風格之間經風險調整后的收益是否有差異呢？我們利用獨立樣本t檢驗來對不同風格的股票型基金的五個業績評估指標進行檢驗,檢驗結果如表2、3、4所示：
由表2、3、4的檢驗結果可知，不同風格之間五個業績評估指標的levene檢驗結果表明均是同方差，同時根據t統計量及檢驗結果的顯著性，表明不同風格之間的業績評估指標之間不存在較大的差異。
那么積極型的基金管理者和消極型的基金管理者在不同的業績評估指標上是否有差異呢？本論文同樣利用獨立樣本t檢驗來進行分析，獨立樣本t檢驗結果表明，積極型基金和指數型基金之間在某些業績評估指標上服從同方差分布，如treynor指標、jensen指標和m2測度指標在10%的檢驗水平下均拒絕同方差的假設。而根據統計的結果也可表明積極型基金與指數型基金的不同業績評估指標的均值之間存著著顯著的差異。這也表明投資策略會對基金的業績水平產生一定的影響。
五、主要結論
本論文主要是結合基金的投資風格和投資策略對我國開放式股票型基金的業績進行評估。針對目前國內外學者在進行基金業績評估時往往采用市場指數來代替市場組合方法的不足，本文有針對性的進行了改進，并結合投資風格和投資策略，比較了基金的業績，結論如下：
本文利用sharpe比率、treynor、jensen指標、估價比率、m2測度等方法對不同風格的基金的這五個業績評估指標進行了獨立樣本t檢驗，發現不同投資風格的基金他們的同一業績評估指標之間沒有太大差別。但若考慮到基金的投資策略，則積極型的投資者與消極型的指數投資者他們的業績除m2測度指標無明顯差異外，其余的指標都存在著顯著的差異。研究結果表明：不同風格的股票型基金的業績評估差異不大；但不同策略的業績差異相對較大，也即資產配置策略的重要性。
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1.引言
近年來金融工具及其衍生物越來越多元化，其帶來的不確定因素也越來越大，因而金融市場的風險也就越來越高。金融市場間的關系更是變得日趨復雜，更多的呈現出非線性、非對稱和厚尾的特性，金融波動和危機的頻繁出現使聚合風險管理和金融市場間相依關系分析成為國內外關注的焦點。
現階段最常使用的風險度量指標是20世紀90年代j.p.morgan和g30集團提出的var（value at risk）方法，var旨在一定的置信水平下，估計金融資產或組合受市場因子波動影響，而在未來特定的一段時間內的最大可能損失。嚴格的說，var描述了在一定的目標期間內收益和損失的預期分布的分位數。如果c代表置信水平，var對應的是較低的尾部水平1-c?？杀硎緸椋?/p>
其中，表示某事件的概率，表示資產或資產組合在持有期內的損失，c為置信度水平。在最近這些年var作為金融風險度量工具得到了廣泛的應用，然而，研究發現var不具有次可加性和一致性的風險度量，后來針對這一問題，acerbi等[2-3]提出了期望損失es（expected shortfall）的定義。
假設r為持有期內資產或者資產組合的損益，并假設r的累積分布函數f（r）（cdf）是連續的，那么對于置信水平，var也可以用如下定義：
式中，表示r的分布在給定顯著水平的下側分位數。假設表示r的概率密度函數，那么置信水平為1-c下的es可以定義為：
式中，為示性函數。es實質上是將資產價值r乘以權重的從-到0的積分，這樣它就把超過var水平的損失部分考慮進去了。從經濟意義上講，es就是指當損失超過var時的平均損失。由于它同時具有了次可加性和一致性，是一個較好的風險度量工具。rappoport（1993）第一次在金融行業中用它來做風險管理的一個工具，后來acerbi（1997）等人證明了該方法是一個一致性的風險度量工具。
同時，通過引入copula函數度量資產組合集成風險的方法已經越來越成熟。schweizer和sklar最早提出copula函數的概念及其它的一些性質。后來sklar指出了copula函數可以把具有不同類型邊緣分布函數連接起來，并且能抓住它在風險管理應用中的本質特征（例如：尖峰厚尾性）；emberchts等第一次把該方法引入到金融類相關研究之中。許多研究學者在他們的基礎上做了很多有意義的研究。例如：breymann等人研究表明了學生t-copula的經驗擬合比高斯copula優越很多；ceske，hemandez（1999）提出可以將copula函數與montecarlo技術結合計算相關損失；matteis對archimedean copula做了很好的總結。
在我國，copula函數方法在金融上的應用才剛剛起步，且其中絕大多數文獻做的是介紹性、引入性的研究。最早見的是張堯庭（2002）提出copula函數在金融風險領域大有可為；史道濟利用copula函數研究外匯組合的相關性；司繼文（2004，2005）分別將copula函數應用于國內外的股票市場和期貨市場；韋艷華、張世英（2004）將garch模型應用于copula函數，來度量金融時間序列的自相關結構。前人的研究主要集中在利用copula函數對股市或資產組合的相關性研究。而韋艷華（2004）利用garch模型擬合正態copula函數的邊緣分布，然后運用monte carlo仿真技術計算投資組合的var。
本文創新一是采用garch或者egarch模型來擬合t-copula函數的邊緣分布，克服了傳統garch模型不能處理特定非對稱金融時間序列的局限性。對此，本文也比較分析了單獨使用garch下和本文采取的方法下的風險值，研究表明本文提出改進的思路對風險估計更為準確。改進二在于對于風險衡量的指標不是僅僅采用var，而是利用var與es雙監管的風險度量方法，克服了傳統風險度量var的很多缺陷（不具有次可加性、正齊次性等）。最后通過度量我國股票型開放式基金的市場風險為出發點，運用monte carlo仿真技術計算投資組合的var以及es，具有很強的實用價值。
2.garch或者egarch收益率分布模型
對于某一金融資產，投資者最想知道的是將來某個時刻該資產收益率的信息。由于金融資產收益率的尖峰厚尾性、條件異方差性、波動聚集性和杠桿效應等，普通的garch模型對對前三者能較好的刻畫，但是對于杠杠效應garch模型不能刻畫出，因此，本文對不存在杠桿效應的收益率序列采用garch模型擬合資產收益率的特征，對存在杠杠效應的收益率序列采用egarc模型刻畫。該模型是glosten jagannathan和runkle在engle提出自回歸條件異方差（arch）模型和bofloerselev提出的廣義自回歸條件異方差（garch）模型的基礎上改進提出的，它考慮了壞消息和好消息對波動性不同的影響。
假設投資組合中有d種金融資產，對于資產i，直接根據最近的n期歷史收益率數據（t=1，2，…，n）運用garch其中eagch模型中條件方差采用自然對數形式，意味著非負，且杠杠效應為指數型的。模型中引入了一個重要參數，若，說明信息作用非對稱，存在杠杠效應。為第i個資產收益率序列；為的條件均值項；v是t分布的自由度。為待估參數；隨機擾動項服從均值為0，方差為1的標準t分布。即：
它的形式使得garch或者egarch模型能夠較好地描述收益率序列的各種特性（如條件異方差性、波動聚集性）。
假定利用觀察資產收益率歷史數據樣本可以得到，在估計出參數后，可以得到下一時刻收益率的條件分布：
其中，是自由度為v的t分布函數，是到時刻t為止的信息集。利用matlab可以很方便地由樣本觀測數據估計出garch模型的各個參數，從而由式（2）得到給定t時刻前信息集的條件概率分布。
3.copula函數的參數估計
在資產分配、衍生品定價和風險管理等許多金融領域中，有關風險因素之間的相關性度量及其重要。許多文獻中常采用多元正態函數，然而各種金融資產的收益率之間一般并不符合多元正態分布的假設，為此，本文使用copula函數來解決這個問題。
由sklar定理可知，對于一個具有邊際分布函數為（）的金融資產的聯合分布函數f，一定能找到一個copula函數c，使得：
如果所有的邊際分布函數都連續則從上式定義的copula函數是唯一的。從上式可以計算得出copula：
其中，
文獻表明，t-copula能更好地刻畫各個金融資產的尾部相關性，本文研究的是t-copula連接函數分布。
其中，表示相關系數矩陣為r，自由度為v的維標準t分布函數，表示自由度為v的單變量標準t分布函數的反函數。copula模型為：
參數v為t分布的自由度。為d維t-copula分布，表示均值為0，方差為1，自由度參數為的正規化t分布函數，即：
式中是伽馬函數。由于t-copula的密度函數對任意維數都不是一個簡單的形式，本文根據t-copula函數形式使用matlab工具估計其參數，過程
（1）把資產收益率數據通過概率積分變換轉化為一致分布；
（2）用對數似然函數法估計學生t-copula的參數：
此處的copula函數c為公式（4）給出的；
（3）令，此處是單變量累積標準正態分布函數；
4.利用模特卡羅模擬資產組合的var和es
根據embrechts關于利用t-copula函數模擬隨機變量的方法，多次模擬資產組合資產收益率的隨機擾動項。具體模擬步驟為：
（1）由上述估計出的隨機擾動項的相關系數矩陣r，對其進行cholesky分解。
（2）根據標準正態分布，模擬d個相互獨立的隨機變量。
（3）產生與y相互獨立的變量e，服從分布。
（4）令。
（5）令，則x為服從自由度為v的t分布。
（6）計算得到。
（7）根據得到聯合分布為，連接函數為的d維隨機擾動項。
（8）根據egarch或garch模型，得到金融資產收益率的條件均值和條件方差，然后根據隨機波動方程，得到資產組合的資產收益率向量。
（9）給定資產在投資組合中的權重，計算投資組合收益r的值。
（10）重復上述過程5000次，模擬得到其經驗分布，容易求出var和es的值。
5.實證研究
（1）數據的選取和邊緣分布的估計
本文選取融通深證100基金2010年3月31日公布的前10大重倉股票作為觀測樣本，如表1所示。
本文采用從2004年7月1日至20010年3月31日共937個（對空缺數據已做處理）交易日的收盤價作為原始數據，計算出每只股票的對數收益率，并根據公式（1）、（2）估計出每只股票的邊際分布，利用aic準則、sc準則和杠桿系數檢驗可以得出萬科a、蘇寧電器、中興通訊、格力電器、吉林敖東存在杠杠效應，適宜采用egarch模型建模（其余采用garch建模擬合效果更好），下面以第三、四只股票五糧液（000858）和蘇寧電器（002024）為例，分析其邊緣分布函數的估計和擬合效果的評價。參數估計結果見表2和3：
其中，表2、3中括號的數據表示相應t統計量的估計值。從表2、3中給出的k-s相伴概率可知，利用cml方法對原序列做概率積分變換后，序列服從[0，1]的均勻分布。由此可以說明本文提出的模型可以較好地描述相關資產的邊緣分布。同樣的方法檢驗了其他8只股票的邊緣分布擬合效果，都說明了garch或者egarch模型能較好擬合各自的邊緣分布，因此用本文的模型描述收益率序列的邊緣分布是充分的。
（2）copula函數參數估計和monte carlo模擬var和es
此處為了對比分析采用egarch或garch擬合邊緣分布與僅僅采用garch擬合的效果，根據上面估計得各個股票收益序列的邊緣分布，利用文中第四部分的估計copula函數參數的方法，估計得出其t分布的自由度dof=7.5848和各自的相關矩陣（表4、表5）。
由上述結果可知，僅僅采用garch擬合邊緣分布使得各個資產之間的相關系數整體性的變小。從而可以推斷出可能會導致風險的低估，從而對準確度量基金風險存在一定的影響。進一步的風險值比較分析可見表6、表7。
按照表1的投資比例，假設投資者處于t時刻，這里的t時刻指的是樣本時間段的最后一天，即2010年3月31日，t時刻的投資組合價值為：
假設資產持有期從t時刻到t+1時刻，置信水平選擇95%和99%進行估計。根據本文的copula-garch（egarch）模型，運用t-copula函數的模特卡羅模擬仿真模擬5000次，可以得出t+1時刻各個股票的收益率序列，進一步可以計算出t+1時刻各股票的損失序列，給定置信水平，容易得出t時刻到t+1時刻相應的投資組合var和es值，表6、7分別給出了本文提出的采用egarch或garch擬合邊緣分布和傳統方法僅僅采用garch模型擬合的情況下各個股票和證券投資組合的var和es值。
表6、表7清晰的顯示本文所提出的方法對準確估計風險更進了一步，比較而言傳統方法只使用garch模型擬合邊緣分布導致了單個資產和資產組合的風險值都偏小。對于文中提出使用egarch模型擬合萬科a、蘇寧電器、中興通訊、格力電器、吉林敖東，從表6與7中可以看出，var與es的風險值都比其他個股風險值偏離程度更大，說明采用egarch模型針對特定（存在杠杠效應）金融序列擬合效果更好，風險估計更為準確。
單獨分析表6可以看出，在投資額一定的情況下，基金的風險值要比單個資產進行投資的風險值小，可見該基金選擇的各個股票之間的相關關系有較大差別，說明投資組合可以大大降低投資風險。從var和es的風險值看，es都大于var，說明es比var度量風險更為保守，也說明了var在度量風險上存在計算風險值偏低的現象，這樣對基金控制風險和減少資產損失極為不利，特別是當極端事件發生時，資產組合的風險值與實際值就會發生偏差。另外從var與es的差值可出看出，置信水平越高，投資組合降低風險的程度也就越大，但是由于var不具有次可加性，從es的差值能很明顯看出。
6.結論
本文為了描述特定資產具有非對稱性的特征，通過對資產收益率進行egarch建模，對不存在杠杠效應的資產仍使用傳統的garch模型，這與copula可以連接具有不同邊際分布的函數的相關關系相符，同時考慮到var度量風險的不足，引入了es一致性風險度量，通過t-copula函數和monte carlo模擬計算出了證券投資組合的var以及es的值。最后文章對融通深證100基金風險度量的實證研究可以看出，有的金融資產收益率序列可能存在杠杠效應；而且var的確存在低估風險的不足；同時也得出了風險值var或者es在置信度越高，它們的差值越為明顯，說明了本文copula-egarch（garch）模型能較好地刻畫投資組合二中不同資產間非正態非線性非對稱的相關性?；谠撃Ｐ偷娘L險度量方法可以為我們基金管理公司評估和管理資產組合的市場風險，從而有利于公司控制和減少資產損失提供一定的參考作用。
參考文獻
張堯庭.連接函數(copula)技術與金融風險分析明[j].統計研究,2002(4):48-51.
史道濟,邱男.關于外匯組合風險相關性的分析[j].系統工程,2005,23(6):90-94.
司繼文,蒙堅玲,龔樸.國內外期貨市場相關性研究田[j].華中科技大學學報,2004,21(1):16-19.
股票型基金范文5
關鍵詞:融資融券;股票型基金;創新
我國首批6家證券公司已經作為試點正式開啟融資融券業務,隨著融資融券相關制度的不斷成熟,它將擴展證券公司的傳統業務,成為一個新的贏利點。融資融券給中國股票市場引入了做空機制,使原來的單邊交易模式變成雙邊交易,會大大改變中國證券市場的現狀。融資融券業務對證券市場的影響十分廣泛,不僅涉及到證券公司和投資者,而且也將直接影響到中國股票型投資基金,對中國股票型投資基金的創新方向起到了路標作用。
一、融資融券制度及其中國特色
融資融券是一種信用交易方式,具體包括證券融資交易和證券融券交易。 證券融資交易指投資者預期股票價格將會上漲,以保證金交易方式購入股票,差額部分由證券公司墊付,投資者支付利息。證券融券交易指投資者預期股票價格將會下跌,通過支付一定比例的保證金,向券商借入股票后按現行價格賣出,借出股票股息由投資者支付。簡單地說,融資指買空,融券指賣空。
融資融券在我國的資本市場中最早出現在90年代初,當時的法規沒有禁止融資融券,大量客戶向證券營業部借錢買股票或借股票來賣。由于處在資本市場發展早期,金融監管體系不完善,監管能力跟不上,證券市場內相關參與主體自我約束意識缺乏,大量違規事件的發生使得證監會在1996年明令禁止融資融券業務。中國現階段推行融資融券業務,出于風險防范的考慮,對于業務的交易各方以及交易所涉及的標的物和保證金都有著更加嚴格的規定:
首先,對申請開展融資融券業務試點的證券公司要求較高,須是創新試點類證券公司。從經營角度,要求公司須從事證券經紀業務已滿3年、公司治理健全、內部控制有效;從財務角度,要求公司要滿足最近6個月凈資本均在12億元以上等條件;從業務角度,客戶交易結算資金第三方存管方案已經證監會認,并在試點期間只允許證券公司利用自有資金和自有證券從事融資融券業務。
其次,對投資者交易資格也有嚴格規定,要求客戶具有符合要求的擔保品和不少于50萬的資金,交易中所得證券或者資金都應交付證券公司,作為擔保物。證券公司在客戶不能按時、足額償還證券或資金的情況下,有權進行強制平倉。
第三,為了防止對標的證券的市場操縱,減少人為影響因素,規定標的證券要在交易所上市3個月以上,股東人數不少于4000人,流通市值不低于5億(融資買入標的股票)或8億(融券賣出標的股票)。同時為了避免高杠桿效應帶來的高風險,要求融資融券保證金比例不低于50%,并根據中國股市起伏過大的現狀,規定投資者融資融券的期限不得超過6個月。在有價證券沖抵保證金的方面,依據有價證券的風險大小規定:股票折算率最高不超過70%,ETF折算率最高不超過90%,國債折算率最高不超過95%,其他上市的基金和債券折算率最高不超過80%。
二、融資融券制度對股票型投資基金發展的影響
融資融券業務會給股票型基金帶來價值重估的機會,尤其是交易型開放式指數基金(ETF)和高折價的封閉型基金。融資融券業務的相關規定和特點會使投資者對ETF和高折價封閉型基金的需求大量增加,ETF的規模會呈現出爆發式增長,封閉型基金的高折價現象會得到顯著改善。
1.融資融券對指數型基金發展的影響
指數基金(Index Fund),顧名思義就是以指數成份股為投資對象的基金,即通過購買一部分或全部的某指數所包含的股票,來構建指數基金的投資組合,目的就是使這個投資組合的變動趨勢與該指數相一致,以取得與指數大致相同的收益率。從規模看,中國市場已成為全球第二大指數型基金市場。
根據是否能在二級市場上交易,我國的指數型基金可以簡單地分成兩類,一類是ETF(Exchange Traded Fund),交易型開放式指數基金,國內稱為交易所交易基金,這種基金的交易模式兼顧了普通開放式基金和封閉式基金的優點,既可以在一級市場上申購和贖回,還能在二級市場上交易,擴寬了投資者的交易途徑。另外一類是普通的開放式指數型基金,投資者只能在一級市場上交易,由于交易途徑的受限,發展速度不及ETF基金。
融資融券的推出,無論是短期還是長期來看,對我國指數型基金都有著積極的影響。首先從短期來看,首批融資融券標的股票有90只,這些股票的流動性和市場關注度會隨著融資融券的推出有一定幅度的上升,流動性的增加能夠使這些股票享受到流動性溢價,市場給予的估值水平會有所提高,尤其是首批90只股票基本上都是大盤藍籌股,大盤股經過最近一年的調整,估值水平相對較低,有一定的補漲需求。根據融資融券可沖抵保證金證券的規定,首批標的股票可沖抵保證金的折算率是75%,高于非成分股票65%的折算率,較高的折算率會使這些股票具有一定的新的交易價值。深證成分指數、上證50指數中的成分股包含了首批標的股票。綜合以上因素,相關指數基金在一級市場上的凈值會因股票價格上漲有所提升;在二級市場上,指數基金價值增值的預期會帶來大量的大盤,進一步推高指數基金的交易價格。
從中長期來看,融資融券的推出給股票市場引入了做空機制,把原來的單邊交易模式變成了雙邊交易模式,既能做多又能做空的雙邊機制會使上市公司的股價更合理,更準確地反映公司內在價值,市場有效性的提高會增大投資者尤其是個人投資者在獲取超額收益方面的難度。在保證市場績效的同時,較低管理費的指數型基金會更加吸引投資者。
融資融券保證金制度規定了除現金以外的保證金的標的物,這些標的物相對于現金都有不同程度的折價,單就股票相關標的物而言,ETF的折算率最高,為90%,一般股票型基金是80%,股票折算率最低,為70%。這就意味著在將來的融資融券業務中,相對于股票充抵保證金證券品種而言,投資者可以用較少的資金購買ETF作為保證金,獲得同樣的交易額度。
隨著我國融資融券業務的不斷成熟,融資融券標的物也會從開始的股票逐步擴展到ETF等上市交易型基金。當ETF成為融資融券標的物的時候,投資者可以借助融資融券對ETF進行套利。ETF目前的套利模式有一定的缺點,時間上的滯后性使得瞬時套利的效果不太好,融資融券可以有效地改善ETF套利時滯性的缺點。當ETF在二級市場上出現溢價交易時,投資者可以在一級市場上申購ETF的同時在二級市場融券賣空ETF;投資者面對ETF折價交易時的操作是:在一級市場贖回ETF的同時在二級市場融券賣空ETF的標的股票,從而套利者者可以利用融資融券消除一級市場上申購、贖回和二級市場上交割之間的時間差。
融資融券業務能夠有效改善ETF的套利效果并使ETF具有杠桿操作效應,借助融資融券,ETF的數量和規模會有一個快速的發展。
2.融資融券對于高折價封閉型基金發展的影響
隨著我國融資融券業務的逐漸成熟,封閉型基金在可以預期的時期內能夠做為融資融券保證金的標的物,并且折算率相對股票比較高,同時我國的封閉型基金由于封閉期較長,缺乏流動性,普遍存在著高折價的現象,這就給投資者提供了利用高折價封閉型基金來放大杠桿操作的機會,進一步提高資金的使用效率。而且,封閉型基金的歷史波動性要小于股票的波動性,便于投資者做好風險控制,保持杠桿率的穩定性。在融資融券業務中,高折價封閉型基金的折算率較股票更高是一個特殊優勢,投資者對封閉型基金的需求會大幅增加,封閉型基金流動性的提高會給予封閉型基金流動性溢價,有效改善封閉型基金高折價現象。
另外,投資者還可以借助融資融券交易進行無風險套利活動,先進行投資組合構造:首先挑選出合適的折價封閉型基金構成組合,計算出該基金組合的β 值,然后選取可融券標的股票構建股票組合,保證股票組合的β 值等于基金組合β 值。組合構建完成后,進行市場操作:買進所構造基金組合,同時融券賣出所構造股票組合,持有封閉型基金凈值回歸平價(到期日或轉開放日),贖回或賣出基金并買券平倉。但由于融券的最長期限不能超過6 個月,該無風險套利操作只適合距離到期日不超過6個月的封閉型基金。不過這一套利模式短期來說不具可行性,因為我國目前所有封閉式基金距離到期日都在2年以上。在不遠的將來,套利活動會引起投資者對高折價封閉式基金的大量需求,從而推高封閉式基金的交易價格。
三、中國股票型投資基金的創新分析
融資融券業務將給基金產品創新帶來契機,基金產品投資范圍擴大以及雙邊交易機制能夠使基金經理有更大的操作空間,投資策略和操作手法也會更加多樣化。在將來的基金投資策略中,融資融券帶來的杠桿化操作會使數量化投資模式運用的越來越多,基于融資融券業務的創新型基金也會出現,目前基金投資策略趨同、投資手法單調的現象將得到改善。
1.股票型投資基金創新具有的優點
進行基金創新,可以借鑒國外比較成熟的產品,譬如130/30基金。這種基金是主動管理型基金,資產由兩部分的投資組合構成,即多頭和空頭。基金經理用所有本金追蹤某種指數,初步建立多頭頭寸;同時通過融入相當于基金原有凈值30%的證券,并拋空這部分融券,再將拋空所得的現金增加原有的多倉倉位,這樣基金將資產的30%投資于空頭組合,130%投資于多頭組合,用100%的資金建立起了160%的組合規模。雖然利用了投資杠桿,基金的凈權益風險仍然保持與傳統指數型基金相當的水平,使得基金能夠產生較高的超額收益。舉例來說,如果一只130/30基金具有100萬美元的資產,那么它會用100萬美元買入一個股票的投資組合,同時融入價值30萬美元的證券并賣掉。所得30萬美元再次增加多頭頭寸,基金的投資就完成了130%的多頭和30%的空頭的組合。
跟130/30基金類似的主動型基金還有120/20、125/25、140/40,其中130/30的比重是最大的,占到了52%。美聯儲T條例對于風險敞口擴大的限制,以及基金邊際超額收益會隨著杠桿比例擴大而下降同時風險大幅上升的原因使得130/30基金占據了相關市場的主導地位。
我國傳統的股票型基金只能單向做多,在市場下跌的情況下,只能通過減少倉位或調倉防御性股票減少股價下跌帶來的損失,實現相對收益。130/30基金是雙邊投資基金,引入了做空機制,投資者通過建立適當比例的空頭頭寸可以在一定程度上規避系統性風險引起的股價下跌損失,還可以賣空預期不好的股票來獲取超額收益。
在利用行業研究報告、股票研究報告方面,我國傳統的股票型基金只能選擇研究報告中建議增持的股票進行投資, 獲取投資收益,建議減持股票的信息不能給基金帶來收益。130/30基金可以賣空建議減持的股票,賣空所得用來增加預期表現較好的股票投資比例,提高資金的使用效率,更大程度上利用研究報告的信息。
130/30基金的多頭頭寸比例是本金的130%,空頭頭寸比例是本金的30%,雙邊交易機制使得多頭頭寸和空頭頭寸都可以給本金帶來收益,即意味著投資者能夠用100%的本金建立160%的持倉規模,操作的杠桿效應在預期準確的情況下能夠給投資者帶來更大的本金回報率。
2.股票型投資基金創新引起的風險分析
130/30基金的優點來自于空頭頭寸的建立,能否通過做空機制獲得超額回報,關鍵在與空頭倉位的靈活運用,不能機械地使用固定比例模型。做空機制和杠桿效應會加大130/30基金的操作難度和操作風險,管理者需要有更有效的風險控制體系。
衡量股票系統性風險的指標β系數,也可以用來衡量基金的系統風險,基金的系統風險可通過組合股票的貝塔值加權平均得到。130/30基金的多頭頭寸一般是跟蹤某種指數,把傳統指數基金的β系數作為基準,那么業績基準的β值就是1。130/30基金的系統風險若要跟基準保持一致,多頭頭寸的β加權平均值應該是1.3,同時空頭頭寸的的β加權平均值須是0.3,這會加大頭寸建立的研究難度和操作難度。而且β值的時變性需要基金對頭寸實施動態調整來維持與基準一致的風險,這無疑會增加交易成本和管理成本。
若在我國推出130/30基金等創新基金,初期階段基金公司或基金經理在建立空頭頭寸方面的經驗不很豐富,可能會機械地運用數量化投資模型挑選出一些表現較差的股票,并按固定的比例建立空頭頭寸。根據我國股票市場的現況,業績較差的股票價格不一定會下跌,有時候反而會受到炒作,機械式的賣空不但不會獲得超額收益,還會遭受損失?？疹^頭寸的倉位需要根據市場不斷的變化情況動態地作出調整,引入空頭機制的基金需要適當具備經驗的投資者來運作才能更有效地發揮作用。
另外,130/30基金的相關費用會比傳統基金要高:進行融券和建立空頭頭寸時會產生一定的交易費用以及支付賣空股票的股利;為了控制風險,動態調整空頭頭寸會導致股票交易頻繁,交易傭金居高不下。
當然從我國目前融資融券的制度安排來看,對于抵押標的以及融券賣出資金的使用有一定限制,完全復制國外的130/30基金難度很大,不過這是我國股票型基金借助融資融券實現創新的一個方向。
參考文獻:
[1]曾康霖.金融學教程[M].北京:中國金融出版社.2006年4月.
[2]《證券公司融資融券業務試點管理辦法》.中國證監會.
股票型基金范文6
我國的證券投資基金近幾年發展快速，成為中國股市中最為重要的機構投資者之一，其投資行為對于在一定程度上影響著股票市場，本文分別采用統計描述分析、截面數據回歸法、虛擬變量回歸法及動態模型對2006年到2010年基金持股的數據進行了研究分析，結果表明基金持股行為會對股票的收益性、流動性及波動性產生較為顯著的影響；我國基金存在一定程度的“羊群效應”；并且偏好收益波動大的股票，且持股比例與波動性成正比。
[關鍵詞]
基金持股行為；股票收益率；回歸模型
一、引言
基金在我國被認為是最具代表性的機構投資者。機構投資者的資金實力、環境條件以及獲取信息的優勢使得他們做出的投資決定更成熟，所以有眾多中小投資者認為基金的持股行為對自己的投資有著指導作用；其次由于機構投資者持有股票的數量遠遠大于一般投資者，所以他們不會輕易地變動自己的投資組合，這經常會被認為是能夠起到穩定證券市場的作用；最后，因為機構投資者往往采用中長期投資策略，所以其持股比例對股票收益的波動性也會產生影響。
Malkiel and Xu（1999）采用1926年到1997年的數據通過實證分析認為，雖然股票市場整體的波動性并沒有增加，但是對于每一只股票來講，波動性確實增加了，并且他們的結論中提到了隨著機構投資者對于個股的持股比例的增加，個股的波動性增加。
二、相關理論及文獻回顧
有效市場理論：Fama（1976）提出的市場有效理論，認為股票價格能夠充分及時反映一切歷史和公開信息。這一理論對投資者和公司來說有許多重要的意義：信息會被立刻反映在價格里，所以投資者通過觀察價格就可以獲得所有的歷史及公開信息。并且投資者只能通過這些信息來獲得市場的平均收益率，不存在獲取超額利潤的機會。
行為金融理論：安德瑞·施萊佛（2000），根據行為金融學的基本觀點，按照投資者擁有信息的程度，把投資者分為信息交易者和噪聲交易者。信息交易者通常指擁有正確的市場信息，并根據對市場信息判斷進行交易的投資者。噪聲交易者是指經常依據與市場無關的信息進行投資決策的交易者，他們購買股票的依據是“噪聲”而不是信息。這部分交易者的典型行為是容易受金融專家建議的左右，不會分散投資，經常頻繁的進行交易。
羊群效應：Scharfstein和Stein（1990）提出了“羊群行為”理論，認為如果基金經理對自己的選股能力不確定，那么他會采取和其他投資者的行為保持一致，從而導致“羊群行為”的產生。Falkenstein（1996）認為基金可能都喜歡具有某種特征的股票并且討厭具有另外一些特征的股票，從而購買他們的行為與掌握的信息及投機沒有太多關系。
另外，基于對“羊群效應”會影響市場穩定性的懷疑，Lakonishok，Shleifer and Vishny（1992）指出，如果投資者比個人投資者擁有更多的信息來評估股票的基本價值，那么機構投資者將一齊買入價值被低估的股票，同時遠離價值被高估的股票，這種“羊群行為”和個人投資者的非理產生相互抵消效用，促使股價趨向均衡價值，而不是遠離均衡價值。
三、研究設計
（一）研究目的
流動性是指金融資產變現的能力，即在市場操作有效中，能以盡可能低的成本實現交易的能力。投資者往往愿意持有那些流動性強并且交易費用低的資產，所有那些流動性差的資產會產生流動性溢價。由于換手率的計算較簡單并且是較為普遍的度量流動性的指標，所以本文選用換手率作為股市流動性的變量
股票市場價格的波動性反映的是證券市場的投資風險，過度的波動不僅違反市場有效性的理論，也會給投資者帶來投資風險。理論上雖沒有研究指明波動率越小越好，但是如果股價頻繁并且劇烈的波動，會降低股票對投資者的效用。本文采用的是Markowitz提出的以收益率分布的方差作為波動性的度量。
（二）研究對象及方法
本文選取的數據是2006年到2010年所有基金所持有的股票樣本。在進行描述性統計時，將這些股票分為前十大重倉股與前五十重倉股，因為這些重倉股對于研究近年來基金持股的趨勢已經具有代表性，又可以避免個別特殊情況造成描述性統計的解釋力不強。而在進行回歸時，使用的是所有的持股樣本，這是為了使得樣本數量盡可能充足，但是帶來的問題是，也許會因為投資的分散性使得結果有偏差。
其次，由于我國基金的信息披露是以季度為基礎，所以研究設計同樣采用了以季度為基礎的研究方法。用上個季度末的基金持股比例作為基金的已知持股比例，考察在下一個季度中這些股票的市場反應，來檢驗對股票流動性、收益性、波動性的影響是否顯著。
研究方法主要采用修正的Fama—MacBeth回歸方法。
四、分析結論與局限性
（一）模型構造
本文采用劉志遠和姚頤（2005）的回歸方程，在Fama的回歸模型上稍做調整，加入了流通股本的對數，作為控制變量，可以剔除多重共線性，并且同時能考察流通股本規模對被解釋變量的影響。
建立方程如下：
分別來考察基金持股比例對于該只股票流動性、收益性和波動性的影響。
（二）結論及局限性：
1.對基金前十大及前五十大重倉股進行描述性統計發現，我國基金的平均持股比例不算太高，但是持股較為集中，主要集中在50大重倉股上，但隨著近年來證券基金的發展，基金的持股范圍有所擴大，股票的集中度也有所降低。
