开放式基金投资分析

开放式基金投资分析（共8篇）

开放式基金投资分析 篇1

一、问题的提出

开放式基金又称共同基金, 它是指基金发行总额不固定, 基金单位总数随时增减, 可视投资者需求, 随时按基金报价在规定的营业场所进行申购或赎回基金份额的一种基金。近年来, 开放式基金逐渐替代封闭式基金, 成为国际基金市场的主流形式。美国、英国等成熟金融市场有90%以上的基金份额是开放式基金。我国的开放式基金市场起步较晚, 但是发展速度十分迅速, 到2012年12月1日已增至1 227只。

与外汇、储蓄、股票证券等投资方式相比, 开放式基金具有专家理财、收益稳妥的特点。然而随着2008年世界金融危机的爆发, 国际资本经济大环境日益衰退, 开放式基金市场投资风险日益增大。在这样的背景下怎样进行理性的开放式基金投资?投资什么类型的开放式基金?又是怎么对不同类型开放式基金进行评判?

开放式基金投资价值评判的方法主要有两种:一种是按照某个标准直接进行比较, 操作简单, 一目了然, 但是不能发现数据之间的内在联系;另一种是间接比较, 将基金进行归类, 并通过对同类型的基金进行分析来评定基金业绩的优劣。本研究将采用后者, 利用系统聚类分析的方法甄选出业绩突出、收益良好、具有投资潜力的股票, 实现理性投资。

二、开放式基金的聚类分析

1.方法介绍。聚类分析是一种将研究对象分为相对同质群组的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析或数值分类, 是用数学的方法来研究和处理给定对象的分类, 即对同类型对象抽象出其共性, 从而形成“类”。本研究采用SPSS中默认的聚类分析方法, 即组间平均链锁法, 此方法定义了每个样本和类别之间的组间平均链锁距离。聚类分析先将最相似的两个变量聚为一小类, 再与最相似的变量或小类合并, 如此分层依次进行。假设共有N个样本, 第一步, 将每个样本看成单独一类, 共有N类;第二步, 根据样本距离, 把样本距离较近的两类样本聚为一类, 其他样本仍聚为一类, 共有N-1类;第三步, 将距离最近的两类进一步聚为一类, 则共有N-2类, 依此类推, 最终将所有的样本聚为一类。而在该方法中距离的选择上默认使用欧氏距离, 衡量单个样本与属于该类别中每个样本的平均值。

此外, 为了能够直观地反映系统聚类过程, 本文还会进行聚类分析树状图的绘制, 丰富研究结果。

值得注意的是, 要进行聚类分析首先应建立一个由某些事物属性构成的指标体系, 或者说是一个变量组合。入选的每个指标必须能刻画事物属性的某个侧面, 所有指标组合起来形成一个完备的指标体系, 相互配合共同刻画事物的特征。简单地说, 聚类分析的结果取决于变量的选择和变量值获取两个方面。变量选择越准确, 测量越可靠, 得到的分类结果越能描述事物各类间的本质区别。

2.研究样本及样本数据。样本选择上首先依据中国基金网现有的1 227只开放式基金排列序号和基金代码的对应顺序进行编号定位, 然后采用Excel中的“int (rand () * (b-a) ) +a”函数对1至1 227进行随机排列, 最后选择随机处理后的前30个序号的基金作为本次研究的样本 (见表1) 。

本文样本数据来源于和讯网、中国基金网、搜狐基金网等大型基金综合类网站。截取时间点为2013年5月20日。累计净值、最新规模、当年收益率均以时间点为准, 詹森指数、特雷诺指数、夏普比率均为该基金成立之后的整体表现。

3.开放式基金的评判指标甄选。充分借鉴具有丰富理论和实践经验的银行证券、海通证券、招商证券、晨星公司等专业基金评级机构的评级标准, 并在此基础之上从客观性、独立性、全面性、可量化、实用性、适用性原则出发, 最终选取基金规模、当年收益率、詹森指数、特雷诺指数、夏普比率共六项评判指标。这六项指标各自从不同角度对基金进行评判, 均是当今各大专业机构基金评级时的重要参考依据。

(1) 累计净值。基金累计净值是指基金最新净值与成立以来的分红业绩之和, 体现了基金从成立以来所取得的累计收益, 可以比较直观和全面地反映基金在运行期间的历史表现。一般来说, 累计净值越高, 基金业绩越好。

(2) 规模。基金规模是基金绩效的直观影响因素。一般认为, 中小规模的基金相较于规模大的基金而言, 换仓灵活, 能较好地追逐市场热点, 换股冲击成本也小。而规模过大的基金在投资上灵活性不足, 处于市场震荡阶段或震荡盘升阶段时, 在建仓和调仓方面劣势明显;同时在缺乏足够多的大市值及优质新上市公司股票时, 可选择的股票难度较大。

(3) 收益率。基金收益率最重要的指标是基金投资收益率, 即基金证券投资实际收益与投资成本的比率。投资收益率的值越高, 则基金证券的收益能力越强。

(4) 詹森指数。詹森指数用于测定证券组合经营绩效, 是证券组合的实际期望收益率与位于证券市场上的证券组合的期望收益率之差。它能评估基金业绩优于基准的程度, 通过比较考察期基金收益率与由定价模型CAPM得出的预期收益率之差 (即基金的实际收益超过它所承受风险对应的预期收益的部分) 来评价基金, 此差额部分就是与基金经理业绩直接相关的收益。值越大说明基金经理的能力越强。

(5) 特雷诺指数。特雷诺指数是每单位风险获得的风险溢价。特雷诺指数越大, 单位风险溢价越高, 开放式基金的绩效越好, 说明基金管理者在管理的过程中所冒风险有利于投资者获利。相反特雷诺指数越小, 单位风险溢价越低, 开放式基金的绩效越差, 基金管理者在管理的过程中所冒风险不利于投资者获利。

(6) 夏普比率。如果夏普比率为正值, 说明在衡量期内基金的平均净值增长率超过了无风险利率, 在以同期银行存款利率作为无风险利率的情况下, 说明投资基金比银行存款要好。夏普比率越大, 说明基金单位风险所获得的风险回报越高。

4.数据标准化处理。由于不同变量间存在较大的数量级的差别, 因此对数据变量采用Z得分值标准化的方法进行标准化, 这种方法给予原始数据的均值和标准差进行数据的标准化, 普遍适用于最大值和最小值未知的情况。具体计算公式如下所示:

式中: 为标准化处理值; 代表原数据;Yˉ代表均值;S.D.代表标准值。

根据此公式, 对原始数据进行标准化处理, 详见表1。

5.聚类结果分析。表2显示的是系统聚类分析的类成员聚类表, 从表2中可以知道类别从3到7时的个案所属的类别。当类别为5时, 万家添利和国联安德是一类, 博时卓越是一类, 其他样本分属其他三类。

表3显示的是系统聚类的凝聚状态。表中, 第一列表示聚类分析的第几步;第二、三列表示本步聚类中哪两个个案聚成一类;第四列是个案距离;第五、六列表示本步骤类中参与聚类的个案是个案还是小类, 0表示个案, 非0表示由第几步聚类生成的小类参与本步骤类;第七列表示本步骤的结果将在以下第几步中用到。

在聚类分析的第一步中, 个案序号为8 (嘉是深圳) 和17 (建信基本) 据成一小类, 这个小类将在第5步用到。同理, 聚类分析的第二步, 序号为24的个案 (宝盈鸿利) 和30的个案 (招商安泰) 又进行聚类, 并且将在第20步用到。最终, 30个个案聚成了一个大类。

下页树形图显示了在系统聚类的过程中, 从每个个体为单独的一类逐步合并, 一直到全部合并成一大类, 整个过程都在树形图 (基金序号同表2所示) 中得到了体现。

三、中国开放式基金的投资评判

根据样本数量, 将样本聚为三类。表4为各分类样本指标的均值描述。基于该表, 我们可以得出相应的结论。

使用平均联接 (组间) 的树状图

第一类基金:今年整体收益较高。但是历史詹森指数、特雷诺指数和夏普比率均为最低, 整体素质较差, 说明今年的良好业绩可能是该板块的股票规模较小导致。今年整体股票市场震荡很大, 规模较小的基金换仓灵活, 能较好地追逐市场热点获利。该类基金未来的走势尚不明朗, 最好在获益后逐步退出。

第二类基金:收益较差, 规模适中。该类基金的历史詹森指数、特雷诺指数和夏普比率非常高。仔细对数据进行剖析可以发现, 特雷诺指数和夏普比率远远超过其他两类基金。前者表示单位风险溢价很高, 后者表示基金单位风险所获得的风险回报越高。虽然这两个指标表示风险对应的回报很高, 但是风险也会逐渐增大。当这三只基金一直持有高风险类股票时, 在今年证券市场整体走弱的情况下, 收益率低也是在所难免。但是未来如果证券市场看好, 该类基金的收益将会大幅提升, 所以可以在大盘上升趋势明朗时谨慎介入。

第三类基金:收益率最高, 累计净值非常高, 规模也较大, 说明是已经成熟运作很长时间的基金种类。詹森指数、特雷诺指数、夏普比率都表现良好, 尤其是詹森指数非常高, 远远超过其他两类基金, 说明基金经理的能力非常强。这类基金相当于股票市场中的绩优股, 市场表现远远好于其他类型基金, 建议长期持有。

四、讨论

近年来, 基金投资存在着较高的风险性, 一旦不慎就会令投资者损失惨重。本研究从基金的内在价值出发, 重点从基金规模、当年收益率、詹森指数、特雷诺指数、夏普比率六个可以整体反映基金业绩表现的指标对于基金进行盘点, 并进一步运用系统聚类分析方法, 对这几个指标进行评判, 从而将基金进行类别划分, 对应到不同等级的投资价值中去, 以指导股票投资。

该方法对于投资者来说, 不但有利于缩小投资选择范围, 确定投资价值, 减少投资者的投资风险, 进一步拓展到所有开放式基金的投资价值分析中去。而且对于上市公司的经营管理者来说, 也可以借此认清和企业发展现状行业对照, 对于薄弱环节分析问题, 采取措施以提高企业竞争力。

经过实际操作, 可以认为聚类分析对于开放式基金的投资分析有一定的指导作用, 对于未来的研究还可以考虑和AHP层次分析法结合起来, 定性与定量相结合。运用AHP层次分析法对评判基金指标进行两两重要性比较, 得出指标的权重和权值后, 赋予每只基金的投资价值得分, 再应用聚类分析法进行层次划分, 可能划分结果相较于仅聚类分析更具有针对性和精确性。

摘要：随着近年来开放式基金市场风险的日趋增大, 研究怎样理性地进行开放式基金投资就成为一个非常具有价值的课题。基于此, 本文参考开放式基金的内在考评指标, 并借鉴聚类分析的原理和方法, 对开放式基金进行比较、分析、甄选并得出结论, 以为投资者选择最为适合的开放式基金提供参考。

关键词：聚类分析,开放式基金,数据标准化

参考文献

[1] .张庆利.SPSS宝典 (第二版) .北京:电子工业出版社, 2011

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[4] .Treynor J..How to rate management of investment funds.Harvard Business Review, 1965;43

[5] .Sharpe, W.F.Mutual fund performance.Journal of Business, 1966;39

[6] .高慧璇.应用多元统计分析.北京:北京大学出版社, 2005

开放式基金投资分析 篇2

目前,国内外关于封闭式基金和开放式基金的价值研究,更多的是一种定性研究,且较多的研究均是针对开放式基金或者封闭式基金所展开的,而放在一起进行比较的较少。本文运用统计知识,立足于数据和经济理论,对开放式基金与封闭式基金的投资价值给予评价,并试着去探究这些结论背后的原因。

二、开放式基金与封闭式基金的区别

开放式基金,是指基金发起人在设立基金时,基金单位或者股份总额不固定,可视投资者的需求,随时向投资者出售基金单位或者股份,并可以因投资者的要求,赎回发行在外的基金单位或者股份的一种基金运作方式;封闭式基金,是指基金规模在发行前已确定,在发行完毕后和规定的期限内,基金规模固定不变的投资基金。它们作为基金运作的两种方式,具有一些明显的区别,从而决定了它们表现出不同的收益性与风险性。

1. 基金规模

虽然在特殊情况下封闭式基金可进行扩募,但扩募应具备严格的法定条件。因而在正常情况下,封闭式基金发行规模是固定不变的。而开放式基金则没有发行规模限制,通过认购、申购和赎回,其基金规模随时都在发生变化。这是封闭式基金与开放式基金的根本差别。

2. 基金期限

封闭式基金期限固定,一般为10年~15年。不过,封闭式基金在期限满后,基金持有人可以要求基金公司按净值清算,也可以要求基金公司将其封闭式基金转为开放式基金。而开放式基金则没有固定期限,投资者可以随时向基金发起人或银行等中介机构提出交易。

3. 交易单位的购买方式

封闭式基金发起设立时.投资者可以向基金管理公司或销售机构认购;当封闭式基金上市交易时,投资者又可委托券商在证券交易所按市价买卖。而投资者投资于开放式基金时,他们则可以随时向基金管理公司或销售机构申购或赎回。

4. 基金单位的买卖价格

封闭式基金因在交易所上市,其买卖价格受市场供求关系的影响较大。当市场供小于求时,基金单位买卖价格可能高于每份基金单位资产净值,这时投资者拥有的基金资产就会增加;当市场供大于求时,基金价格则可能低于每份基金单位资产净值。而开放式基金的买卖价格是以基金单位的资产净值为基础计算的,可直接反映基金单位资产净值的高低。交易费用也有区别:投资者在买卖封闭式基金时与买卖上市股票一样,也要在价格之外付出一定比例的证券交易税和手续费;而开放式基金一般会选择折价发行。即开放式基金的投资者需缴纳的相关费用(如首次认购费、赎回费)则包含于基金价格之中。

5. 基金的投资策略

由于封闭式基金不能随时被赎回,其募集得到的资金可全部用于投资,这样基金管理公司便可据以制定长期的投资策略,取得长期经营绩效。而开放式基金则必须保留一部分现金,以便投资者随时赎回,而不能尽数地用于长期投资,应当投资于一些变现能力强的资产。

除此之外,中国基金拥有自己的特色:封闭式基金必须持有净资产2 0%的国债,而开放式基金无此要求。

三、投资价值比较分析

1. 投资成本的比较

投资成本的比较包括基金单位的买卖价格的差异和交易价格的差异。封闭式基金只能在证券市场上交易,且其买卖价格受市场供求关系影响较大。而开放式基金的买卖价格是以基金单位的资产净值为基础计算的,可直接反映基金单位资产净值的高低。封闭式基金交易的双方都是投资者,因此交易的价格是由市场决定的,往往会出现市场价格高于或低于资产净值的情况,投资者往往需要在市场价格之外支付一定比例的证券交易税和手续费。开放式基金的交易始终是在基金管理公司和投资者之间进行的,其交易价格是依据基金的资产净值进行的。申购价格等于基金的资产净值加上手续费,而赎回价格等于基金的资产价值减去手续费。开放式基金的管理公司一般每天都会根据其资产的市场价值公布基金的资产净值。而对于封闭式基金而言,它的净值是每周公布一次。

在实际分析的过程中,我们忽略了投资成本的因素。投资成本往往和投资者的投资理念有关,若选择做短线,就一定会存在一笔“可观”的交易费用,而对于长线投资者而言,交易费用可以忽略也不计。我们立足于观测开放式基金和封闭式基金的投资价值,无法合理的估计和预测交易价格以及交易费用。

2. 投资收益的比较

我们选取了2007年5月至2008年3月的开放式基金和封闭式基金的基金每周净值作为研究对象。可以说,2007年5月至2008年3月,股市市场变幻莫测,前半年是以牛市行情为主,后半年则表现比较疲弱。选择这段时间的数据,能减少一些局限性(只考虑熊市行情或只考虑牛市行情),从而使得我们的分析更加全面一些。同时,开放式基金的数目不断增加,而封闭式基金是一种只减不增的局面,因此我们选取所有的封闭式基金(以2008年3月的封闭式基金列表为准,故排除了2只在2007年5月至2008年3月到期的两只基金)和3 0只规模较大,代表性较好的股票型开放式基金。

据查证,目前国内市场上尚没有评价的开放式基金和封闭式基金孰优孰劣的综合指标。我们立足于单个基金的“周净值增长率”,采用平均周收益率(绝对指标)和平均排行名次(相对指标)这两个指标来刻画收益率。

周收益率1:单个基金“周净值”算术增长率的简单平均值

周收益率2:单个基金“周净值”算术增长率的规模加权平均值

周收益率3:单个基金“周净值”几何增长率的算术平均值

周收益率4:单个基金“周净值”几何增长率的规模加权平均值

原始数据来源:搜狐网

从上表中不难发现,在前半段时间,封闭式基金的收益率的各项指标均高于开放式基金;在后半段时间,开放式基金则表现得更加强劲一些。观察整个时间段,封闭式基金的收益率略好于开放式基金的收益率。我们发现,开放式基金与封闭式基金的差异在周收益率1和周收益率3中表现得比较显著,在周收益率2和周收益率4中,似乎没有那么大的差距。结合前面对各指标的定义,我们猜想这差异极有可能来源于不同规模的基金的不同收益率。即收益率与规模之间很有可能存在着一种相关关系。

在我们看来,规模加权平均收益率更有意义,其包含的各基金规模的信息,给各基金赋予了不同的权数。但其也存在一定的缺陷。因为封闭式基金的规模通常是固定不变的,而开放式基金的规模是不断变化的,利用规模加权计算收益率的权数也得做一些改变才比较合理。综合考虑以上四个收益率指标,我们发现开放式基金在熊市行情中表现得比较强劲一些,而封闭式基金在牛市行情中表现得更为抢眼一点。

在计算收益率过程中,我们简化了现实问题,忽略了基金分红(若考虑基金分红,势必需要对各基金的未来分红做出一个合理的预期,并减去各基金未来分红的折现值,从而给定一个合理的定价,从而将目前的价位与合理的价位进行比较,寻找投资的机会)。在我们看来,基金分红的多少,会通过基金净值的变动反映出来。

为了进一步验证我们的结论,我们把所选择的基金进行了综合比较。分别计算出开放式基金与封闭式基金的“周收益率平均排名”,其计算结果显示在上表中,前半段时间中,封闭式基金的周收益率平均排名优于开放式基金,而在后半段时间中则相反。由于我们只是简单得把时间段平分成了两等分,其实,在每个时间段中,都是一种牛市与熊市交叉的行情。只不过,前段时间的牛市多于熊市,而后一段时间熊市成了主格调。牛熊交叉的行情,使得开放式基金和封闭式基金的周收益率排行的平均名次之间的差距不明显。但具体观察每一周的数据,还是存在较大的差异性。这也就是说,基金之间存在带动效应,且这种带动效应与股市走势存在密切关联。

一般来说,股市一路凯歌之时,封闭式基金的收益率排行比较靠前,股市低迷之时,开放式基金的收益率排行比较靠前。当股市处于调整时期,两者表现大致相同,难分伯仲。这与我们在上面计算收益率指标所得到的结论是一致的。

整体而言,开放式基金在熊市行情中比封闭式基金抗跌,在牛市行情中,封闭式的收益更高。这一点也间接得证实了我们的观点是正确的。即:在牛市行情中,封闭式基金的表现略强于开放式基金中的股票型基金。而在熊市行情中,开放式基金净值增长率略高于封闭式基金的。我们试着考察背后的原因,认为这是由于开放式基金与封闭式基金之间的性质差异所造成的。开放式基金的可赎回性使得基民们可以在股市下跌的时候申请赎回。不过,开放式基金的可赎回性,也会使得基金的净值一落千丈,想要赎回的人越多,自然价格也就越低,而封闭式基金的交易必须在证券市场上进行,它只能在基民们之间进行交割和买卖。跌势会使得基民们不愿意冒险去买入基金,无买方也就不存在所谓的卖方了。这样一来,基民们只能接受下跌的现实。

3. 投资风险的比较

在研究中,我们考查了一系列风险收益调整指标,如升贴水率、折价率、夏普比率、特雷诺指数、简森指数,以及中信和星辰的基金排名,其都是将开放式基金与封闭式基金进行分类比较,而且数据缺损现象比较严重。我们主要是通过年波动率来刻画基金的风险系数。

风险系数1:单个基金“周净值”算术增长率的年波动率平均值

风险系数2:单个基金“周净值”算术增长率的年波动率的规模加权平均值

风险系数3:单个基金“周净值”几何增长率的年波动率平均值

风险系数4:单个基金“周净值”几何增长率的年波动率的规模加权平均值

通过上表,不难发现开放式基金的年波动率远远大于封闭式基金的年波动率。通常而言,大的波动率往往意味着更高的风险系数,也意味着更可观的收益和更大的损失。我们认为,大的波动率主要来源于开放式基金规模的不确定性和基金的可赎回性。通过波动率的计算,我们得到的结论是开放式基金的风险系数高于封闭式基金。

开放式基金的波动率远大于封闭式基金,按理说,应该是一种涨幅更大和跌幅更大的局面。但实证分析表明,开放式基金在熊市行情中更加抗跌,在熊市行情中涨幅又低于封闭式基金。也就是说,开放式基金表现出一种涨幅和跌幅均更小的现状。似乎呈现出了一种矛盾。这对矛盾到底该怎样来解释呢?

我们的风险系数(年波动率)是以平均周收益率为基准,用以度量周收益率与平均期望率的总体性偏离程度。然而通过波动率来刻画得风险系数只有在收益率的概率分布是正态分布或对称分布是才会比较有效。然而,对证券市场投资收益率分布的众多实证分析表明,投资收益率往往呈现非对称、非规则性变动。这时,用波动率来刻画风险,就会导致较大的估计偏差,据此对基金所做出的业绩评价将与实际的业绩状况不符。故选用波动率来衡量收益风险之间的关系,显然不太恰当。这也是产生上述悖论的主要原因所在。

在一系列风险收益调整指标,到底哪个有更高参考的价值呢?那些指标能有效和充分揭示基金绩效呢?目前,大家比较认可的风险收益评价指标是星晨风险评价指标。但它充其量只是提供了一些投资参考而已。因为其所包含的评级周期都是以往数年的,没有考虑股市周期的变化,也不具有前瞻性。

综合以上分析,我们认为一项理想的风险调整收益指标应当具有以下几个特点:它既能评价基金收益符合正态分布的情况,又能评价基金收益不符合正态分布的情况;而且它应当是一个不依赖于任何假设前提的业绩评价指标;它具有良好的前瞻性,拓展性和预测功能,能有效地把过去、现在与未来的信息整合在一起。

上面的指标确实是比较理想主义,因为,要具有所谓的前瞻性、拓展型、预测性绝非一件易事。但它为指标评估提供了一些参考标准。我们相信,今后的风险调整收益指标,会越来越合理,越来越接近于我们的理想指标,也会具有更强的解释能力。

四、基金业的未来发展趋势

我国证券投资基金业的发展历史不长,但成长速度很快,在未来的几年内,我国基金总的资产规模快速扩大的同时,我国证券投资基金的发展将主要体现在三个方面,即市场化,规范化和国际化。投资基金业的发展在就如同我国经济在走向改革开放后获得了长足发展一样,投资基金在我国的发展走向开放也是必大势所趋,可以将其概括为三个开放。一是基金运作制度的开放,即走开放式基金之路;二是对外开放;三是对内开放,即对内应该尽快完成从垄断到竞争的过程。

今后,我国的基金业将成为开放式基金的天下,但也将出现海外基金公司与中国基金公司共同“分享”投资市场基金份额的局面。制度化、规范化会成为一种趋势。海外基金所带来机遇与挑战会加速我国基金业的发展。

摘要：近年来,我国证券市场的快速发展为证券投资基金的发展创造了条件和空间,证券投资基金已经成为中国资本市场上最重要的机构投资者之一,而开放式基金更将成为中国基金市场上的主格调。本文主要立足于数据和经济理论,结合统计知识,从投资成本、投资收益、投资风险等方面对开放式基金和封闭式基金的投资价值与绩效表现进行比较。研究结果表明:开放式基金在熊市行情中具有更好的表现,而封闭式基金在牛市行情中略胜一筹。开放式基金的波动率远远高于封闭式基金,但其收益率却相对较低。

关键词：收益,风险,统计方法

参考文献

[1]戴永良:基金之神——乔治索·罗斯的基金投资忠告.北京:企业管理出版社,2007.32～33

[2]百度知道.[2006～5～29]http://zhidao.baidu.com/question/7850249.html

[3]基金基础知识[2007～06～04].http://blog.csdn.net/coldicesnows/archive/2007/06/04/1637658.aspx

[4]搜狐-财经-基金.http://money.business.sohu.com/jijin.shtml

[5]卢晓平:基金业展望五:基金业发展前景广阔.上海证券报,2002～06～17

开放式基金投资分析 篇3

随着华夏成长证券投资基金的推出，我国的开放式基金已经达到了3家。而3家开放式基金都不约而同地采用了“银行网点代销”的发售方式。

利用第三方――商业银行的网点出售基金，是国际上比较通用的一种基金销售模式，也是国内基金业务发展的一个趋势。根据《证券投资基金管理暂行办法》和《开放式证券投资基金试点办法》的规定，商业银行不仅是开放式基金的托管人，而且“可以接受基金管理人的委托，办理开放式基金单位的认购、申购和赎回业务”。

由于老百姓对国家所有的商业银行普遍怀有一种深深的信任感，不少准备购买开放式基金的投资者认为，既然是银行出售的基金，大概和银行出售的国债差不多，不会有太大的风险;比起在证券交易所购买的.封闭式基金，开放式基金也肯定会更安全一些吧。

其实，这种想法是非常错误的，因此有必要就开放式基金的风险作出进一步的分析和阐明。首先，我国的开放式基金是一种“契约型”基金，即是由投资者和基金管理公司作出的一项共同分享投资收益、同时一起分担投资风险的合同行为，这意味着投资者不可能在没有风险的情况下就获得相应的收益。其次，开放式基金是建立在基金管理公司信誉基础上的证券投资品种，其风险要明显高于国债和银行存款，商业银行只是“代理”基金管理公司发售基金，如果开放式基金运作失败，投资者将面临巨额赎回、资产严重缩水甚至清盘的风险，而发售银行和国家并不对此承担任何担保责任。第三，开放式基金的申购和赎回均按基金的净资产作价，不像证券交易所挂牌的封闭式基金那样，会出现价格高于净资产的投机收益;相反，开放式基金还要负担额外的申购费和赎回费，从某种意义上说，其风险收益比可能比封闭式基金更弱一些。最后，开放式基金由于时刻面临赎回的风险，基金管理者会保留较高的现金比例以保持资产较高的流动性，这样就不可避免地会影响到基金的业绩，投资者要在短期内获取高额回报不现实。

综上所述，投资者切不可对开放式基金抱有过高的期望，更不能因为是银行出售的基金而忽视开放式基金的风险。诚然，通过银行的分支机构和销售网络出售开放式基金可以大大增加投资者购买基金的方便性，但开放式基金的投资风险并没有因为商业银行的代售而有任何降低。投资者在购买开放式基金之前，一定要确立风险意识，认真阅读基金契约、招募说明书等相关资料，以有效保护自身利益。

●郭昕炜

开放式基金投资分析 篇4

证券投资基金的选股能力主要是指基金经理对较之整个证券市场而言价值被高估或低估的股票的识别能力, 从资本资产定价模型 (CAPM) 角度看, 也就是指基金经理人寻找那些期望收益率大大偏离证券市场线的股票的能力。

通过对此类证券的挖掘, 会给证券投资基金带来高于市场平均水平的风险溢酬。而证券投资基金的择时能力则是指基金经理对市场平均收益率的预测能力, 如果基金经理人能够比较准确地把握未来市场的整体走向, 通过预测不断调整其投资组合的风险, 通过高风险资产和低风险资产, 甚至无风险资产之间的不断转换来战胜市场。所以证券投资基金能否最终“战胜市场”, 能否真正体现“专家理财”的优势, 在很大程度上要取决于它们的选股能力和择时能力的高低。

2 T-M二次项模型和H-M二次项模型

2.1 T-M二次项模型

T-M 二次项模型是 Treynor 和 Mazuy 在 1966 年提出的。其做法是在单指数资产定价模型中加入一个二次项, 以对基金经理的选股、择时能力分别进行评价。其形式为:

Ri-Rf=αi+β1 (Rm-Rf) +β2 (Rm-Rf) 2+εi。

其中, Ri、Rm 和Rf分别为基金收益、市场收益和无风险收益。αi为选股能力指标, 当αi >0 时, 表明基金经理具备选股能力。β2为择时能力指标, 当β2>0 时, 表明基金经理具有择时能力。

从 T-M模型来看, 该模型是在证券市场线的基础上增加了一个平方项来评估基金经理的市场时机选择能力。如果基金经理不具备市场时机选择能力, 则该回归直线是一条固定斜率的直线;如果基金经理具备预测市场时机的能力, 那么在市场处于牛市时, 基金经理将提高投资组合的风险水平以获得高收益, 在市场处于熊市时, 基金经理将降低投资组合的风险水平以避免基金资产组合暴露在过高的风险中。在这种情况下, 该特征线不再是固定斜率的直线, 而转化成与市场情况密切相关的曲线。T-M 模型如图1所示。

2.2 H-M 二项式模型

H-M二项式模型是Heriksson和Merton在1981年提出。

该模型将基金的择时能力定义为基金经理预测市场收益与无风险收益之间差异大小的能力。如果基金经理具备判断市场时机的能力, 认为基金经理能够依据这种差异, 有效地调整资金分配, 以减少市场收益小于无风险收益时的损失。当市场处于上升通道时, 面对更大赢利的预期, 基金经理人将愿意冒更大的市场风险。相反, 市场下跌时, 经理人需要加强风险的控制, 可以通过增持债券、现金投资来降低风险。

其具体做法是在单指数资产定价模型中加入虚拟项, 从而得到二项式模型如下:

Ri-Rf=αi+β1 (Rm-Rf) +β2 (Rm-Rf) *D+εi。

其中, Ri、Rm 和Rf分别为基金收益、市场收益和无风险收益。D是一个虚拟变量, Rm-Rf > 0 时, D取1;否则, D取0。

当市场为多头走势时, 即Rm-Rf > 0, 模型变为:Ri-Rf =αi+β1 (Rm-Rf) +β2 (Rm-Rf) +εi;

当市场为空头走势时, 模型变为:Ri-Rf =αi+β1 (Rm-Rf) +εi

即:资产的特征线变为以Rm-Rf = 0 为折点的折线。当β2> 0 时, 折线左侧的斜率小于右侧的斜率, 即在大盘上涨时, 基金收益同市场收益的关系更加密切。因此, 可以认为, 当β2> 0 时, 该基金经理能够预测到市场收益与无风险收益间的差异, 具有把握市场时机的能力。H-M 模型如图2所示。

3 关于我国开放式证券投资基金选股与择时能力的实证研究

本文的研究对象局限于开放式基金, 原因是, 无论是从世界的范围来看还是从国内的视角来看, 无论从基金品种数量来看还是从基金规模来看, 开放式基金都是未来发展的主流。基于研究的目的, 以股票型基金为主。以前的研究由于受到样本数量的限制很少对开放式基金的不同投资类型进行业绩评价, 本文以2004年1月1日以前成立且收益排名前15的偏股型开放式基金为研究对象。同种类型的基金业绩比较的结果更具有说服力, 其评价结果也更可靠。

由于我国基金市场目前还处于起步阶段, 可供考察的期间还很短, 延长考察的时间, 又会使可供考察的样本量较少, 因此本文确定的样本基金评价期间为2006年1月4日至2007年9月28日。期间股市虽有升降, 但是长期趋势为上升走势, 主要反映了在股市高涨时期的业绩。期间共包括91周可以利用的数据。

数据来源于:中国基金网www.chinafund.com.cn

沪深300指数则是反映沪深两个市场整体走势的“晴雨表”。指数样本选自沪深两个证券市场, 覆盖了大部分流通市值。成份股为市场中市场代表性好, 流动性高, 交易活跃的主流投资股票, 能够反映市场主流投资的收益情况。据《证券投资基金管理暂行办法》的规定, 证券投资基金投资于股票的比例不得高于基金资产总值的 80%, 投资于国债的比例不得低于基金资产净值的 20%。, 尽管我国目前已经取消了该比例限制, 但是大部分基金仍然维持一定比例的资产投资于债券, 因此, 仍需考虑国债投资因素构建复合指数。上海证交所和深圳证交所均有国债交易, 中信标普国债指数能够反应两个市场国债情况。因此本文所采用的市场收益率由沪深300指数和中信标普国债指数按照 8:2 的比例复合而成。市场收益率的计算公式如下:

市场收益=沪深300指数收益率×80%+中信标普国债指数收益率×20%。

国外通常采用短期国债收益率作为无风险收益率。目前我国虽然已经建立起了相对完整的债券市场, 但是由于国债市场处于分割状态, 交易所市场和银行间市场缺乏有效的连通, 导致不同市场上形成的利率存在背离。另外我国债券市场不发达, 品种不多, 从而国债收益率不适合作为我国证券市场的无风险利率。因此本文未采用国外通行的国债收益率作为无风险收益率, 而采用同期一年期银行定期储蓄存款利率。考虑到2006年1月4日至2007年9月28日, 我国一年期银行定期储蓄存款利率调整六次。在计算年利率时, 按照实证研究的各自包含的区间, 进行加权平均计算, 然后按91周折算成周收益率, 计算利息时, 也扣除了 20%的利息税。最后得出的经调整的周收益率为0.040%。

(1) T-M模型实证分析。

T-M 模型其中αi、β2分别表示选股能力指标、择时能力指标, t 为统计上的显著性检验指标。R2反映回归直线的拟合情况。

从选股能力看, 13只开放式基金中, 12只具有选股能力, 能够发现市场定价不合理的股票。只有万家180具有负的选股能力。嘉实理财成长通过了显著性水平为 5%的统计检验, 说明这只基金具有明显的选股能力。其它12只基金尽管具有正向的选股能力, 但是并不显著。从择时角度分析, 有6只基金具有正的市场时机选择能力, 7只基金具有负的市场时机选择能力, β2的值都在0值附近徘徊, 说明基金没有市场时机的把握能力。13只基金的择时能力指标有正有负, 均没有通过显著性检验。说明我国大部分基金不能把握未来市场的整体走向, 通过资产之间的不断转换来获取超额收益。从回归直线的拟合优度指标R2来看, 所有R2的值都超过了 0.6, 平均值为 0.7068, 拟合情况较好。

(2) H-M模型实证分析。

与 T-M 模型的表中一样, H-M 模型其中αi、β2分别表示选股能力指标、择时能力指标, t 为统计上的显著性检验指标。R2 反映回归直线的拟合情况。

从选股能力看, 13 只开放式基金中, 7 只具有正向选股能力, 能够发现市场定价不合理的股票。有6只基金具有负的选股能力。没有基金通过5%显著性水平下的统计检验。说明我国开放式基金并没有明显的选股能力。从择时角度分析, 有11只基金具有正的市场时机选择能力, 2只基金具有负的市场时机选择能力。万家 180 基金t值为2.039, β2值为 0.148, 通过了5%显著性水平下的t检验, 表明该基金具有明显的正向择时能力。其它基金没有通过显著性检验, 说明我国开放式基金没有明显的择时能力。就R2而言, 全体基金的R2的平均值超过了0.7, 说明回归直线的拟合情况较好。

从与 T-M 模型实证结果比较看, 两种模型的结果有一定的差别, 运用 T-M 模型计算的选股能力指标要好于H-M 模型, 择时能力指标不如 H-M 模型, 但是各基金的选股、择时能力指标的排名基本相同。这种差异也表明了, 我们在对基金业绩进行评价时, 要运用不同的方法相互印证, 以取得更客观的结果。

通过T-M模型和H-M模型, 我们可以得道:我国的开放式证券投资基金的选股能力一般, 择时能力较差的结论。相应的, 在股票市场的牛市中, 由于选股的正确, 可以为投资者带来额外的收益, 但是在熊市的条件下, 由于市场的普跌且不具备较强的择时能力, 基金业绩的下滑也就成了必然的结果。

摘要：在提出偏股型开放式基金选股能力和择时能力概念的基础上, 选择个案进行选股和择时的投资思路分析, 并分别选用T-M二次项模型和H-M二次项模型对我国业绩排名前13的偏股型开放基金进行实证检验。得出我国开放式证券投资基金选股能力一般, 择时能力较差的结论。

关键词：选股择时能力,T-M二次项模型,H-M二次项模型,实证分析

参考文献

[1]翁佳鸣.选股还是择时──二季度基金投资策略个案比较[N].中国证券报, 2005.

[2]Treynor.Jack and K.Mazuy.Can mutual funds outguess themarket.Harvard Business Review, 1966.

开放式基金投资分析 篇5

宏观政策方面, 2010年邹定斌等[1]从制度建设层面提出, 降低我国证券投资基金风险的措施。2011年, 修国义等[2]指出开放式基金通过委托代理方式经营, 容易造成信息不对称, 增加非系统性风险, 所以从经济学角度分析开放式基金的流动性风险, 提出采取法律、政策等多种措施进行风险控制。

量化计算方面, 也取得了一些重要研究成果。2002年张孝锋等[3]从投资者、基金管理者和政府管理层角度说明, 科学、准确地进行基金评价的重要性。该文采用标准差、夏普指数 (Sharpe) 和特雷诺 (Treynor) 指数对10只基金的风险进行了评估。2006年, 杨湘豫等[4]采用半参数法计算开放式基金和该基金投资组合中各股票的VaR值, 计算出基金的风险和投资组合的风险构成, 有利于基金经理对投资组合进行动态调整。2010年唐振鹏等[5]利用GARCH、PARCH等的组合计算CVaR, 并把它结合到RA-ROC模型, 对我国2006-2009年20只开放式基金的“风险-收益”进行评价。2011年田瑶[6]构建“风险-收益匹配”模型, 并据此判断我国26只封闭式基金投资组合的合理性, 该文以β系数来衡量基金的风险。2012年孟根其木格选取上证基金指数、深证基金指数2004-2009年每日收盘价作为样本, 通过对基于正态分布、t分布和GED分布的三种GARCH-VaR模型进行实证分析对比, 认为GARCH-正态模型会低估风险, GARCH-t分布会高估风险, 因此GARCH-GED模型较为合理地描述了我国基金市场风险的真实现状[7]。

国际上对于证券风险的研究已经积累不少理论成果。1990年, 美国经济学家马科维茨、夏普和米勒同时荣获“诺贝尔经济学奖”。这三位获奖者的理论阐释包括:在一个给定的证券投资总量中, 如何使各种资产的风险与收益达到均衡;如何以风险和收益的均衡来决定证券的价格;以及税率变动或企业破产等因素又怎样影响证券的价格。马科维茨以可能收益率的分布的方差为度量, 计算资产组合的风险。

近几年, 国际上主要还是利用传统的方法进行基金风险分析。

2011年Bilal Nafees等[8]采用夏普 (Sharpe measure) , 索蒂诺Sortino measure) , 特雷诺 (Treynor measure) , 杰森微分 (Jensen differential measure) 和信息度量 (information measure) 等常规方法对巴基斯坦的8只封闭式基金和11只开放式基金进行了风险分析。Alexander Braun等[9]采用夏普 (Sharpe) , 索蒂诺 (Sortino) , 卡尔玛 (Calmar) 等方法对开放生命基金的风险和业绩表现进行分析和评价。

本文以马克维茨的资产组合理论为基础, 选取四只开放式基金, 将“马克维茨评估法”以及“β指数法”加以应用, 评价这些基金的投资收益以及风险情况。然后, 将模型加以改进, 提出了“单侧负收益率相对偏差比指标的基金风险评价模型”, 该模型研究各个基金在投资市场趋势向下情况下, 各个基金的总收益情况, 测评投资基金的风险程度, 并与晨星 (中国) 的星级评价衡量基金的风险进行比较。

1 基于σ和β指数法的基金风险分析

投资风险的衡量主要通过投资风格、行业集中度、持股分散度、最差收益、机构评级等方式衡量。本节运用马克维茨的风险—收益衡量方法 (σ指数法) 和β指数法[10,11]进行实证分析, 其结果用于与本文新提出的风险度量结果进行对比。

1.1 数据来源

选择50ETF, 央企ETF, 超大ETF以及综指ETF等四只开放式基金, 时间段为2012年10月15日到2012年11月23日, 共30个交易日。这个时间段市场趋势向下, 而这里主要研究的是市场向下趋势的基金风险。其间这些基金数据完整, 具有代表性。

所选的开放式基金均只投资于上证A股市场, 所以选用上证A股指数作为对比。投资基金在季报中只列出位居资产净值前十位的股票, 因此各基金的投资组合来源于2012年12月31日前的十大重仓股, 并且将所占比例标准化, 用于计算各支基金的组合风险。

1.2 马克维茨方法评价指标计算

1.2.1 收益率的确定

收益率的确定主要包括单支股票日收益率、基金 (投资组合) 期望收益率、上证指数 (市场) 收益率和无风险收益率四个指标。

单支股票日收益率r:

其中w0、w1分别表示股票前后两个交易日的收盘价。

考虑到股票的除权因素, 有

其中, w0为股票前一个交易日的收盘价, w11为股票当天的收盘价, w12为这两个交易日之间持有股票获得的红利, 包括现金股利、送股和配股折算成的现金收益。由于本文选定的开放式基金的样本数据期间均未出现额外红利, 因此采用公式 (1) 进行计算。

基金 (投资组合) 期望收益率:

其中, xi为各个股票所占比例, ri为第i支股票收益率的样本均值, rik为第i支股票在第k个交易日的收益率, n=29表示共有29个收益数据, i=1, 2, ..., 10表示10大重仓股序号。

上证指数 (市场) 收益率

其中, rmk为市场组合在第k天的收益率, 样本数据期间上证指数的平均收益率为-0.001 159。

1.2.2 风险的测评

本节计算单只股票风险、基金 (投资组合) 风险、市场组合风险。

单只股票风险σ:

基金 (投资组合) 风险σp2:

又因为当i=j的时候, cov (ri, rj) =σi2, 因此, 方差的一般公式也可以表达成

即股票各自的方差与它们之间的协方差的加权平均值。其中,

为第i支股票与第j支股票的样本协方差, xi为各个股票所占比例, ri、rj分别为第i、j支股票收益率的样本均值, rik、rik分别为第i、j支股票在第k天的收益率, n=29。

市场组合风险:σm2

其中, rmk为市场组合在第k天的收益率, 为市场日收益率的样本均值。

1.2.3 β系数

其中, βi是第i支股票的β系数。利用最小二乘法得βi的估计值

以上各均值、方差及协方差的计算结果列于表5中。

上述结果表明, 就总风险而言, 四只基金风险均小于市场风险;就系统风险而言, 四只基金也均小于市场, 其中综指ETF只有市场风险的13.28%。由此可见这几只基金在风险控制方面是比较成功的。这与晨星评价给予这四只基金的风险都为“风险高”的结论完全不同。

2 单侧负收益率相对偏差比指标的基金风险评价模型

马克维茨理论把收益的波动性大小与基金风险的大小建立了关系。但是, 心理学研究表明, 人们对于亏损比盈利更加在意。以此为建模前提, 本文提出在市场平均收益为负值的情况下, 分析基金收益, 并以此构建度量基金风险的模型。

2.1 单侧负收益频数比

设基金的投资组合为10只股票, 日收益率r-为:

其中, xi为各个股票所占基金的单位比例, rik为第i支股票在第k天的收益率。

在本文计算的这29个收益率中, 上证指数市场收益为负收益率的共15交易日, 将其作为单侧因子进行考察, 分析各个基金在市场为负收益前提下的收益率情况。将正收益率记为1, 负收益率记为0, 以α表示各基金负收益率频数 (天数) 所占总天数的比例 (表6) 。

α的值越大, 说明基金受到市场的负收益影响越大, 投资风险较高;α值越小, 则说明该基金在市场下跌的情况下, 投资风险越小。从表6可以看出, 这四只基金在市场收益为负的情况下, 超大ETF的α指数为最小, 综指ETF的α指数最大。依据α指数, 风险从大到小依次为综指ETF>50ETF>央企ETF>超大ETF。α指数描述了基金下跌与市场下跌在时间尺度上的一致性程度。

2.2 单侧负收益率相对偏差比

只用“0-1”法判断风险大小不能体现偏离程度, 比如同样是跌的两个“0”值, 跌幅程度往往是不一样的。因此, 引入参数θi来表示各个基金在跌的情况下相对于市场跌幅的程度大小, 即

其中, |yi|表示上证指数第i天的收益率绝对值;|xi|表示基金第i天的收益率绝对值。

当θi值为负数的时候, 表示基金在第i天的下跌幅度小于当天市场的下跌幅度;当θi为正数的时候, 表示基金在第i天的下跌幅度大于当天市场的下跌幅度。“─”表示在市场下跌的当天, 该基金取得了正收益。θ值 (称为θ指数) 越大表明该基金的负收益程度越大, 基金风险也就越大。

从表7中不难看出, 超大ETF的θ值是最大的, 总体已经达到了正数水平, 负收益率整体大于市场;而综指ETF的θ值最小, 其负收益率风险远小于其他基金。据θ值得出四只基金的风险排序结果为:超大ETF>50ETF>央企ETF>综指ETF。

2.3 基于单侧负收益率相对偏差比的指标评价

为便于对各基金的风险进行分级, 结合“中国银河证券股份有限公司关于基金投资者风险承受能力的调查问卷”中的题目, 设置市场负收益率为基准, 对θ值进行分段 (表8) , 从而得出各个基金的负收益风险等级。

对于负收益率, 据表7和表8可以得出超大ETF风险很大, 50ETF和央企ETF风险适中, 而综指ETF风险低。对负收益率相对偏差 (θi) 画出散点分布图如图1所示。其中, 横坐标为负收益的日序号, 纵坐标为θ值, 三条直线段从上到下依次为θ=-0.05, -0.30, -0.60。若点落在θ=-0.05线上方, 则说明基金的负收益率大于市场负收益率很多, 风险较大, 称为高风险区;若点落在θ=-0.60线下方, 则说明基金的负收益风险小, 称为低风险区。

图1中三条水平θ线把数据区从上到下分为高、较高、中、低四个风险区。50ETF有1个点在高风险区, 1个点在中风险区, 其余点在低风险区。央企ETF除了1个点落在高、中风险区临界线, 其余大部分点都落在负收益低风险区内。超大ETF有4个点落在低风险区, 2个点分别位于高风险和较高风险区。而综指ETF的所有点落在了θ=-0.60线以下, 负收益风险远小于市场。

3 基金风险计算结果评述

本文选择50ETF, 央企ETF, 超大ETF以及综指ETF在上证指数下跌趋势下的2012年10月15日到2012年11月23日期间的样本数据, 运用马克维茨评估法 (σ指数) 、β指数法、基于单侧负收益率相对偏差比模型 (θ指数) 对四只开放式基金的风险进行分析。

1) 基金风险排序方面。σ序、β序为超大ETF>央企ETF>50ETF>综指ETF。而本文提出的θ序为超大ETF>50ETF>央企ETF>综指ETF。结果略有不同。为了验证结果, 选取2013年2月6日到2013年4月26日的数据, 期间上证指数为下跌趋势。50ETF由最高点2.090下跌到1.795, 下跌了14.11%;而央企ETF下跌13.60% (1.248跌到1.078) , 超大ETF下跌14.97% (2.158跌到1.835) , 综指ETF下跌11.35% (2.538跌到2.250) 。即在市场下跌的情况下, 四只基金的负收益风险排序结果与本文据2012年10-11月数据提出θ序风险排序结果一致。

2) 基金风险评级方面。σ指数、β指数计算结果为四只基金都是低风险;晨星评级结果则完全相反, 认为这四只都是高风险基金。而本文提出的θ指数评定结果为:超大ETF为高风险, 50ETF和央企ETF风险适中, 综指ETF为低风险。可见本文提出θ指数方法更加具有区分度。

4 结论

本文依据人们对下跌、亏损更加担心的心理学现象, 提出单侧负收益率相对偏差比指标的基金风险评价模型 (θ指数法) 。该模型侧重于在市场趋势下跌的情况下, 对各个基金亏损的风险大小进行量化分析, 能用于基金风险的大小排序和分级。实证分析表明, 本文提出的θ指数法较σ指数、β指数法、晨星评级等在市场指数呈下降趋势时更具有区分度。此外, 该模型不需要日收益率为对称分布的假设。

摘要：运用马克维茨评估σ指数法和β指数法对四只开放式基金的风险进行实证分析, 提出基于单侧负收益率相对偏差比指标的基金风险评价模型。该模型侧重于资本市场趋势向下, 对基金的亏损风险进行量化分析, 使基金风险的评价反映投资者对于亏损更加敏感的心理。此外, 对这四只基金的晨星评价结果、σ指数法、β指数法和基于单侧负收益率相对偏差比指标的基金风险评价模型计算结果进行对比。对比结果表明, 本文新构建的方法在市场趋势下跌时具有更好的区分度。

关键词：基金风险分析,风险模型,单侧负收益率模型,基金评价

参考文献

[1]邹定斌.我国证券投资基金的风险管理研究[J].中国经贸导刊, 2010 (20) :46.

[2]修国义, 王琳.从经济学视角分析我国开放式基金流动性风险[J].科技与管理, 2011, 13 (5) :52-55.

[3]张孝锋, 罗明, 蒋寒迪.证券投资基金评价基准选择及其比较分析[J].经济与管理研究, 2002 (6) :37-41.

[4]杨湘豫, 彭丽娜.基于VaR的开放式股票型基金市场风险的测量与评价[J].财经理论与实践, 2006, 27 (142) :45-47.

[5]唐振鹏, 彭伟.基于CVaR的RAROC对我国开放式基金绩效评价[J].系统工程理论与实践, 2010, 30 (8) :1403-1413.

[6]田瑶.我国封闭式证券投资基金资产组合管理研究——基于组合构建合理性视角[J].中国证券期货, 2011 (4) :16-17.

[7]孟根其木格.基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析[J].北方经济, 2012 (11) :91-93.

[8]NAFEES B, SHAH S M A, KHAN S.Performance evaluation of open end and close end mutual funds in Pakistan[J].African Journal of Business Management, 2011, 5 (28) :11425-11434.

[9]BRAUN A, GATZERT N, SCHMEISER H.Performance and Risks of Open‐End Life Settlement Funds[J].Journal of Risk and Insurance, 2012, 79 (1) :193-230.

[10]FOCARDI S M, FABOZZI F J.The mathematics of financial modeling and investment management[M].Wiley, 2004.

开放式基金投资分析 篇6

1 研究方法与理论

1.1 DEA方法理论

DEA是使用数学规划模型评价具有多输入、多输出决策单元间相对有效性的一种非参数方法。Charnes、Cooper和 Rhodes 1978年提出评价决策单元相对有效性的数据包络分析方法 (DEA) 的第一个模型, 即CCR模型。Banker、Charnes和Cooper 1984年将CCR模型规模收益不变的假设延伸到规模收益可变, 进一步将技术效率分解为纯技术效率和规模效率, 得到BCC模型。BCC测度的是纯技术效率 (PTE) , 包含在CCR模型测度的技术效率 (TE) 中, 由TE/PTE得到规模效率 (SE) 。由于DEA方法只适用于横截面数据, 在描述决策单元绩效的动态变化上存在较大缺陷, 而M指数恰好可以有效弥补上述DEA方法的不足, 为此本文应用基于DEA方法的M指数来研究基金绩效的动态发展变化趋势。

1.2 Malmquist生产率指数

Caves等 (1982) [4]将M指数引入到生产率变化分析领域, 并提出了M生产率指数, 此后与DEA方法相结合, 在社会经济管理领域中广泛应用, 但是至今还没有从全要素生产率的角度考察基金业动态发展变化的研究。实证分析中, 本文采用Fare等 (1994) [5]构建的基于DEA方法的M生产率变化指数。指数形式为 (具体定义、分解过程见文献[5]) :

undefined

上式描述的是t+1期投入产出组合 (xt+1, yt+1) 相对于t期投入产出组合 (xt, yt) 的生产率变化。若Mt, t+1>1, 说明从t期到t+1期全要素生产率出现了正的变化。EC测度的是从t期到t+1期的技术效率变化, 即各决策单元 (基金) 对生产可能性边界的迫近情况, 称为追赶效应。若EC>1, 表示基金技术效率提高。TC测度的是从t期到t+1期的技术水平指数, 即生产函数边界的移动状况, 称为前沿面移动效应。若TC>1, 表示有技术水平进步。因为技术效率变化指数 (EC) 是在规模收益不变假设下计算得到的, 进一步分解为规模收益可变假设下的纯技术效率指数 (PC) 和规模效率指数 (SC) 。其中的距离函数Dt (xt, yt) 都可以用DEA模型来求解。考虑到产出指标中存在负数, 本文使用投入型BCC模型进行求解 (在此仅列出一个计算模型, 其余三个类似) :

undefined

2 实证分析

2.1 指标选取

运用DEA方法做评价研究的关键在于输入/输出指标的选取, 本文从投资者的角度考虑这个问题。如何以尽可能小的投资风险获取尽可能高的投资收益是每个投资者都将考虑的问题。基金的管理费用和交易成本是衡量基金运作效率的重要指标, 过高的费用将严重损害投资者的收益。因此本文选取的投入指标为收益率标准差、系统风险值以及费率, 产出指标为年平均收益率。

2.2 样本及数据的选取

我国证券投资基金业的发展时间较短, 各只基金的发行和运作时间不同, 数据量有限, 实证分析中为得到较为稳定、全面的结果, 本文选取于2006年12月31日已成立期满3年的46只开放式基金 (债券型基金、混合型基金、股票型基金分别11、23、12只) 作为研究对象, 期间为2006年至2008年, 文中采用的数据均为日度数据计算得到的年归总或年度平均数据 (数据来源于国泰君安金融数据库) 。表1给出了样本基金中12只基金的M指数及其分解情况。

注: (1) effch—技术效率变化;techch—技术水平;pech—纯技术效率;sech—规模效率;tfpch—全要素生产率。 (2) TFP=技术水平﹡纯技术效率变化﹡规模效率。 (3) 各指数的平均均为几何平均值。

注:表中平均为算术平均数, 其它的与表1中的注释相同。2.3 结果分析

从表1可以看出, 三年间46只投资基金的整体全要素生产率出现大幅下降, 表现在其中42只基金的年均M指数小于1, 所有基金平均的年均M生产率指数下降了18.9%。原因在于技术效率指数和技术水平指数都出现较大幅度的下滑, 分别下降15.8、3.7%。从EC分解来看, EC的下降是因为纯技术效率指数下降了21.6%, 而规模效率指数仅增长7.4%。国泰金龙、华夏债券、融通债券和安泰债券4只基金平均全要素生产率出现增长, 年均增长率分别为:50.2%、24.6%、21.1%和18.9%。华夏债券和安泰债券两只基金增长的直接原因是生产前沿面出现较大幅度的上移, 而带动国泰金龙和融通债券两只基金TFP增长的因素既有“追赶效应”又有“前沿面移动效应”。具体原因为: (1) 我国的基金经理没有很强的投资选择、把握盈利时机以及投资组合管理能力, 基金经理不能有效控制系统风险、非系统风险和道德风险等。 (2) 2007年, 下半年开始的全球金融危机造成我国基金市场急跌规模缩水, 绝大多数基金在这个期间出现较大亏损, 继而影响到基金的业绩。

从2006年至2007年来看, M生产率指数为0.989, 略有下降。分解分析, 技术效率指数、纯技术效率指数有所增长, 而技术水平指数和规模效率指数则略有下降。其中19只基金的全要素生产率指数大于1, 除国泰金龙的增长来源于“追赶效应”和“前沿面移动效应”的双重贡献 (分别增长4.3%和37.6%) 外, 其余18只基金都是因为技术效率指数出现增长, 而技术水平指数则不同程度地下降;另外27只基金的M生产率指数都小于1, 这主要是由技术效率变化指数下降和技术水平退步造成的 (仅7只基金的技术效率指数增加, 而技术水平指数则全部下降) 。主要原因为:在此期间, 受股票市场高歌猛进的影响, 基金市场快速发展, 业内竞争逐步加强等因素, 基金经理不断提高风险水平以获取高额收益;同时, 由于我国资本市场优质投资对象稀少, 各基金投资操作手法高度趋同, 投资风格严重同质化以及操作成本逐步上升等因素也造成基金实际收益下降。

在2007年至2008年期间, 由于技术效率指数出现大幅下降, 基金平均全要素生产率指数下降了33.5%。从EC分解可以看出, EC的下降主要是因为纯技术效率指数下降了38.8%, 而规模效率仅增加了15.6%。除表1中4只债券型基金外, 其余42只基金的M生产率指数都小于1, 主要因为其技术效率和技术水平全部下降, 而技术效率下降的原因在于纯技术效率的严重下降。原因在于全球金融危机对我国基金业产生重大影响, 随着股市进入熊市, 基金业也迎来低谷时期, 多数基金出现亏损。另外, 基金经理通过提高风险来追求高额收益以及投资者追逐单一高收益基金现象严重等也是其下降的因素。国泰金龙和安泰债券全要素生产率的增长是由生产前沿面的上移造成的。华夏债券和融通债券的增长则来自于两方面的贡献。研究数据发现这四只基金在过去三年的资产管理中很好地控制了风险水平, 相对于其它的基金, 它们的系统风险以及收益率标准差都要低, 这使得它们在2008年的投资组合管理中非但没有出现亏损, 还获取了不错的收益。

表2给出了按基金类型分的平均M生产率指数及其分解。从中可以看出, 债券型基金在这三年中的表现非常优异, 在2006—2007年和2007—2008年两个期间平均M指数都取得了增长, 增长率分别为1.2%、13.86%。直接原因是技术水平指数取得较大提高, 而技术效率指数则相对比较平稳。债券型基金的投资风格决定了其投资风险较小, 同时受金融危机的影响也相对较小。数据显示, 11只债券型基金中有7只在2008年取得了正收益, 混合型基金和股票型基金收益则都出现较大的下降, 主要是由技术效率和技术水平都出现下降造成的。评价范围内, 混合型、股票型两种共35只基金全部出现亏损, 这跟两种类型的基金与股市的高度关联性有直接关系, 金融危机导致我国股市急跌, 基金市场风险和流动性激增。但从EC分解来看, 三种类型基金的规模效率指数则持续上升, 这主要得益于我国基金业的快速发展, 基金数量不断增多、基金规模不断扩大以及投资者数量增多等因素。短期的市场调整并不能改变基金长期成长的趋势。

3 结语

本文利用M生产率指数和数据包络分析法 (DEA) 对我国开放式基金的投资组合管理效率的动态变化趋势进行实证研究, 并分析了效率变化的根源。研究显示, 评价期内基金全要素生产率出现下降, 直接原因在于技术效率和技术水平不同程度地出现了下滑。从动态的角度来看, 全要素生产率下降的原因主要有以下几个:

(1) 随着国内基金业的快速扩张, 基金数量的不断增多, 基金业的竞争程度逐步加强, 为追逐高额收益, 基金投资操作手法高度趋同, 投资风格严重同质化, 大量的资金涌向较少的优质对象, 投资成本亦节节高升。

(2) 我国的基金经理没有很强的投资选择能力, 包括资产选择能力和市场时机选择能力。基金市场的高速发展使基金经理忽视了对风险适当调控, 为获取高额收益, 盲目扩大基金规模, 增开新的基金, 提高风险水平, 导致基金不能很好地应对金融危机。

(3) 我国基金运作时间较短, 证券市场不够成熟, 政策的影响和市场结构的变化较大, 投资者追逐单一高收益基金现象比较严重。

鉴于市场的不稳定性和研究的局限性, 实证所得结论的稳定性还有待更大样本容量、更长样本区间以及更为全面的研究来检验。

摘要：运用基于DEA方法的Malmquist生产率指数法对我国开放式基金的全要素生产率进行实证分析。结果表明:开放式基金的全要素生产率总体上有较大下降, 其中技术水平和纯技术效率同时出现下降, 而规模效率略有提高;债券型基金在评价期间表现最优, 年均全要素生产率保持增长, 而股票型和混合型基金则不同程度地出现下降。

关键词：开放式基金,全要素生产率,Malmquist指数,DEA

参考文献

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[4]D WCAVES, LR CHRISTENSEN, WE DIEWERT.The economictheory of index numbers and the measurement of input, output, andproductivity[J].Econometrica, 1982, 50 (6) :1393-1414.

开放式基金投资分析 篇7

一.基金绩效评价原理

1. VAR

VAR是在给定的置信水平下目标时间段下预期的最大损失, 公式如下:p (Δp≥VAR) =1-α, Δp是投资者组合P在持有期t, 置信水平为α下的价值损失。本文运用历史模拟法求得VAR。

2.Sharp指数和VAR-Sharp指数

(1) Sharp指数。Sp=[E (rp) -rf]/σp, σp是组合P的总风险, 表示高于无风险资产的波动性;E (rp) 是期望收益率 (本文用日算数平均收益率表示) ;rf是无风险利率。指数越高, 绩效表现越好。

(2) VAR-Sharp指数。Sp=[[E (rp) -rf]/VAR, VAR是收益向下波动的风险, Sp表示单位VAR的超额收益。指数越高, 绩效表现越好。

二.实证研究

1. 样本的选择

本文选取10只开放式基金2007年12月21日至2010年12月21日的日基金净值和分红数据作为样本。股票型基金:易方达上证50指数基金、富国天瑞强势混合基金、华安宏利股票基金。混合型基金:华富价值增长混合、东方龙基金、富国天源平衡混合、华夏策略混合。债券型基金:南方元宝债券、华富收益增强A、兴业可转债混合。

2. 无风险收益率的计算

以货币存款的年利率作为无风险收益率, 考察期内货币存款的年利率变动情况如表1所示。

1年计365天, 由表1求得加权平均年存款利率≈2.832292%, 平均存款利率=2.832292%/365天≈0.00775971%, 即日均无风险利率:rf=0.00775971%。

3. 样本基金的绩效指数

为了对比样本基金的绩效表现, 我们构造一个市场组合, 假定市场组合的收益率=40%*上证指数收益率+40%*深成指数收益率+20%*债券收益率。债券收益率是rf, 市场组合的日收益率=LN (收盘价/前1交易日收盘价) , 期望收益率=日收益率的算数平均。由历史模拟法, 将样本的日收益率从小到大排列, 置信水平给定95%, 1-α=5%, 交易日总数是729天, (729*5%) +1=37.45, 排在第37位的日收益率的绝对值作为VAR。因此, 市场组合的第37位日收益率 (为负数, 表示损失) 的绝对值为VAR=0.02771。

样本基金的日收益率=LN[ (单位净值+分红) /前1交易日单位净值], 同理, 由历史模拟法, 计算得出样本基金的VAR值。把无风险收益率、基金的日平均收益率、和标准差代入Sp=[E (rp) -rf]/σp。把无风险收益率、基金的日平均收益率和VAR值代入Sp=[[E (rp) -rf]/VAR。得出结果如表2所示。

三.研究结果分析

1. Sharp指数和VAR-Sharp指数排名的比较

由表2看出, 股票型基金的Sharp指数排名落后于VAR-Sharp指数排名, 使用传统指数低估了股票型开放式基金。混合型基金的Sharp指数排名与VAR-Sharp指数排名有高有低, 整体来看, 混合型基金使用Sharp指数被高估的趋势较强。债券型基金的Sharp指数排名与VAR-Sharp指数排名几乎一致, 这类基金收益率的下波动风险和下波动风险比较适中, 绩效评价的结果比较一致。

在基金绩效分析时, Sharp指数中的标准差度量了总风险, 包括了上、下波动风险, VAR-Sharp指数中的VAR度量的是下波动风险。总风险无法真实反映基金风险和绩效;而有效地识别上、下波动风险能比较合理的评价开放式基金绩效。由此, VAR-Sharp指数更加合理的评价了基金的绩效。

2. 样本基金的绩效分析

由不同类型基金特征分析, 表2的VAR分析数据可知, 不同类型的开放式基金具有不同的风险特征。股票型基金的VAR明显高于混合型基金和债券型基金的VAR, 股票型基金主要是以股票为投资对象, 债券型基金主要是以债券为投资对象。股票收益不稳定, 风险高;债券收益稳定、风险小, 股票的投资风险高于债券的投资风险, 所以, 股票型基金的风险>混合型基金的风险>债券型基金的风险, 即股票型基金的VAR>混合型基金的VAR>债券型基金的VAR。近3年, 伴随着金融危机, 基金行业也受到一定的影响, 参照市场组合, 样本基金在考察期内的整体绩效表现不是很好。

四、结论

本文把VAR引入到基金绩效评价中, 由基于标准差的sharp指数改进到基于VAR的Sharp指数, 对10只样本基金的3年日基金净值和分红数据进行数据分析。通过对比, 两种绩效分析表现出一定的差异, VAR-Sharp的基金绩效分析是优于传统的Sharp指数的方法, 经过修正, 能够更有效的反映出开放式基金的绩效情况。

标准差和VAR对风险的衡量难免有一定的误差, 但下方风险指标VAR避免了一些不足, 更加符合投资者对风险的接受能力。不同类型的开放式基金具有不同的风险, 在评价基金绩效时, 应区分考察不同类型基金的特征。结合我国现有的经济特征分析可知, 投资者在科学选择基金时, 应注意合理地选择有效的基金评价方法, 科学引用VAR评价指标, 全面考虑、合理设计评估方案, 严谨论证, 确定分析结果。

参考文献

[1]菲利普·乔瑞.风险价值VAR.中信出版社, 2009.

[2]中国证券业协会.证券市场基础知识.中国财政经济出版社, 2009.

[3]张新, 杜书明.中国证券投资基金能否战胜市场.金融研究, 2002, 12.

开放式基金投资分析 篇8

一方面, 开放式基金吸纳了大额的流动资金, 对社会资金的供给面造成了压力, 同时也引发了基金公司间为争夺流动性资金而形成激烈的竞争局面。在激烈的竞争环境下, 基金集中化程度加剧, 基金的经营好坏直接关系到基金的规模甚至生存。为了增强资本实力, 提高竞争力、抵御风险并降低成本、许多基金管理公司选择了兼并、收购或者上市, 使得不断集中成为基金行业的一种趋势。这使得开放式基金陷入更为动荡变换的风险之中。另一方面, 开放式基金对投资品种的要求更为广泛, 在很大程度上促进了全球金融衍生品的发展和繁荣。中国目前的开放式基金品种十分有限, 也不存在金融衍生品的交易, 因此开放式基金面临的风险不如西方发达国家复杂, 但随着中国资本市场的逐步开放, 将来中国开放式基金面临的竞争将是全球性的, 所潜在和暴露的风险也将逐步显现。包括市场风险、操作风险、流动性风险、政策风险、经济周期风险和利率风险等其他风险。

其中开放式基金的主要风险是市场风险和流动性风险, 而又以后者最为关键。因为市场风险的延伸最终将会表现为流动性风险。因此, 研究流动性风险在开放式基金风险管理中具有特别重要的意义。

一、开放式基金的流动性风险

流动性是指金融资产迅速转变为货币而又不会在价值上蒙受损失的能力。詹姆斯·托宾曾提出一种考量流动性的方案, 即当卖方愿意立即将其所持有的金融资产出售时其可能损失的程度作为评价该资产流动性的标准。由于开放式基金的管理人面临着巨大的赎回压力, 在其资产组合中必须保持相当比例的现金或流动性较好的资产;同时, 我国证券投资基金不允许向银行借贷。因此, 对开放式基金而言, 流动性风险是指其所持各种资产在变现过程中价格的不确定性和可能遭受的损失。1

二、开放式基金的流动性风险的形成及管理特性

(一) 开放式基金流动性风险形成机理

从投资者角度看, 开放式基金与封闭式基金有许多相似之处, 都是收益共享、风险共担的集合投资工具。但两者的申购和赎回方式却存在较大的差别:封闭式基金一旦设立, 投资者在存续期不能申购和赎回, 只能在二级市场按市价买卖;而开放式基金在存续期内可随时申购和赎回, 为持有者提供了相对便利的进入与退出机制。但从基金管理人角度看, 由于这种差别使开放式基金资产具有类似银行短期负债性质, 而且规模的弹性大, 因此会引致较大的流动性风险。这是因为:

1. 面临巨额赎回时, 流动性风险更突出。

我国《开放式证券投资基金试点办法》规定, 巨额赎回是指基金单位在单个交易日的净赎回申请超过基金总份额的10%。一旦发生, 基金管理人, 可对其余赎回申请延期办理, 而对当日的赎回申请, 应按单个账户赎回申请占赎回总量的比例确定其赎回份额;当连续发生巨额赎回时, 基金管理人可按基金契约及招股说明书规定, 暂停接受赎回申请。这一制度安排虽能在一定程度上缓解赎回压力, 提供一个缓冲期, 但要将大量资产在短时期内迅速变现就必须承受市场冲击成本和价格损失。

2. 基金管理人——客户之间委托关系的基石将面临崩溃, 流动性风险会因信用基础丧失而呈现加速上升之势。

因为一次暂停接受赎回申请, 将可能导致基金持有者蜂拥而至“挤兑”, 而潜在投资者去望而却步, 新增申购就越少, 基金管理人兑付也越困难, 可能使基金陷于被清算的境地。

(二) 我国开放式基金流动性风险管理的特殊性

流动性风险是世界各国开放式基金面临的共同挑战。而我国与海外成熟的开放式基金相比, 尚处于发展阶段, 所面临的流动性风险又具有某种特殊性。主要表现为:

1. 可供交易的金融品种少。

由于中国证券市场还处于发展阶段, 因此市场上可供交易的金融品种非常少, 加上中国现阶段债券市场和货币市场尚未发育完善, 使得开放式基金更加难以选择流动性或收益性较好的金融品种进行投资。

2. 缺乏做空机制和规避风险的金融工具。

现阶段中国证券市场中系统风险占较大的比例, 众所周知, 系统风险是难以通过简单的分散化投资来规避的, 只能制来规避。而无论金融期货还是做空机制在中国目前并未合法, 这样开放式基金将很难对系统风险进行控制。特别是在股市暴跌或出现长期的熊市时, 由于缺乏可以弥补亏损的反向操作工具, 投资者信心将产生动摇。开放式基金将面临巨大的赎回压力, 导致流动性风险的产生。

3. 资金来源过于分散。

在中国目前的证券市场上, 由于机构投资者较少, 开放式基金的资金过多的来源于散户, 缺乏战略投资者。这种局面不利于资金来源结构的稳定性, 并且会对基金管理人实施其投资目标造成影响。由于散户风险承受能力差, 以及在证券市场上出现“羊群效应”的结果, 一有风吹草动必然会纷纷提出赎回申请, 进而使开放式基金面临巨大的赎回压力, 产生流动性风险。

三、中国开放式基金流动性风险的管理方法——强化基金内部流动性风险的预算管理

开放式基金的流动性管理目标是:在保证基金一定的收益和净值增长水平的条件下, 保持资产适当的流动性, 以应付可能发生的赎回要求, 并降低资产的流动性风险, 具体管理措施有:

在现有的投资环境下, 开放式基金加强自身流动性的预算管理, 是有效防范流动性风险现实可行的方法之一。预算管理的主要目的是确定开放式基金的预期赎回比率, 以及流动性资产的适当比重应保持在什么水平上。通常可以采取以下措施:

(一) 预测赎回申请的现金需求

开放式基金持有人赎回决策主要受股票市场的整体走势、市场利率、投资者偏好、基金经营的业绩表现等诸多因素的影响。主要预测方法有:历史模拟法和时间表法。历史模拟法是建立在历史数据统计分析的基础之上, 根据历史经验和现实条件确定现金资产的持有量, 这种方法适用于数额小且交易次数多的现金流量, 主要是散户投资者的日常申购和赎回。时客户的发售和赎回, 因为机构客户的申购和赎回金额较大, 而且时间安排比较确定。当然, 要能准确了解机构客户赎回申请的现金需求, 这还有赖于同机构客户建立良好的关系以及丰富的处理经验。

对赎回现金需求进行预测的常用历史模拟法。其中最常用的是米勒-奥尔模型法, 该方法特别适合预测数额小且日常交易次数多的情况, 如面对散户投资者的申购与赎回。该方法的应用原理是现金需求尽管波动幅度大且难以预知, 但可以根据历史经验和现实条件, 制定出现金持有量的上限和下限。当现金量达到控制上限时, 用现金购入证券, 使持有量下降;当现金量下降到控制下限时, 则抛售证券换回现金。若现金量在控制的上下限之内, 便不必进行现金与证券之间的转化, 保持其各自的现有存量。

式 (1) 、式 (2) 中“*”为最小值标志, σ2为根据历史资料测算出的日赎回现金净流量的方差, Z为目标金额数量, F是证券和现金之间转换的固定交易成本, K是证券的日利息率 (F和K可以通过历史的平均值测定) , H和L则是平均现金金额

另外对赎回现金需求预测还有一个常用的管理模型即最优现金留存模型。

开放式基金风险管理的调节目标在于使留存现金与赎回资金量达到动态平衡, 即:留存现金量足以满足投资者的赎回申请, 从而避免资金流动性风险;同时留存现金量不至于过分超过赎回资金量而出现“闲置”资金, 影响基金收益率及市场表现。可见, 开放式基金流动性管理的调节目标是实现基金收益最大化与流动性均衡调节最小化的辩证统一;故考虑在出现资金缺口时及在投资收益率差异性情况下, 构建流动性管理模型。较为常用的是最优留存现金模型。

设开放式基金净资产为A, 基金管理者决定留存的资金为F, 则投资量为I=A-F。为了简化, 来用静态模式, 假设期末时净赎回量是一个随机变量X, 如果在期末X的观测值X>F那么开放式基金面临流动性短缺;为弥补这个资金缺口, 现金持有量的上下限。通过该模型计算出的平均现金余额为:必须卖出一部分资产或寻求额外资金来源, 这时基金就暴露了流动性风险, 而弥补这个资金缺口要付出一定的代价r1, 相当于流动资金成本;又设rL为投资收益率r为活期存款利率;则开放式基金的期望收益为:

式 (4) 最后一项是资金出现缺口的期望成本, 以C (F) 表示, 为关于F的凸函数。假设X有一个连续的密函数f (x) , 则可用该函数微分表示期望成本:

显然P (F) 是关于F的一个凹且可微的函数。对P (F) 求最大值

这时流动性资产F*的最佳值由式 (5) 所决定。从式 (5) 不难看出 (将r1移到左边) 当流动性短缺的预期成本等于准备金的边际成本时, 准备金达到最佳值, 即流动性短缺概率等于流动性加价与惩罚利率的比例时, 开放式基金的利润最大。

例如红石基金公司的资产中投资与具有较强流动性项目的投资收益率为6%, 投资于流动性较差的项目的投资收益率为9%, 再借款的平均利率为20%, 这时、当保存一定数量的流动性资产, 使得出现流动性短缺的概率为 (9%-6%) ÷20%=15%时, 该项基金所获得的收益最大。

但在现实中, 再借款利率r1通常会随着开放式基金寻求用于赎回额外资金数量的增加而增加.在极端情况下, 如果国家法律禁止基金动用信贷资金用于赎回时, 或拆借十分困难时, r1将变得非常大, 这时开放式基金只能维持一个相当小的流动性准备.而当基金管理者为风险规避者时, 也将导致流动性准备的水平减少。

此模型还需要结合现实情况采用具体的方法和措施。

总之, 由于中国证券市场还存在市场不发达、金融衍生产品品种有限、机构投资者数量有限、制度不完善等方面的问题, 注定了中国开放式基金流动性风险的控制是一个复杂的问题, 所以要和完善市场机制加强法制建设等其他措施相结合才能得到很好的解决, 从而推动中国证券市场的快速发展, 发挥开放式基金的积极作用。

摘要：随着中国对外开放的程度不断加深, 证券市场面临对外开放的考验也更加严峻, 在开放条件下, 急需有效的市场机制来化解和防范可能出现的金融风险和金融危机。现代市场经济中的证券市场具有自我调节、自我控制风险、提高收益的机制。发展开放式基金, 能够提供必要的机制来稳定市场, 分散和降低市场风险, 然而开放式基金自身也存在不少风险, 最主要的是流动性风险。本文介绍了开放式金流动性风险的定义即指金融资产迅速变为货币而又不会在价值上蒙受损失的能力。阐述了开放式基金流动性风险的形成机理以及我国开放式基金管理的特殊性, 这主要因为我国与海外成熟的开放式基金相比, 尚处于发展阶段, 所以可供交易的品种少、缺乏做空交易和规避风险的工具、资金来源分散而造成的, 从理论上提出了中国开放式基金流动性风险的管理方法。分析了强化基金内部流动性风险的预算管理。分为预测赎回申请的现金的需求、分析基金持有人的清单及证券选择。给出了对赎回现金需求进行预测的常用历史模拟法模型。

关键词：开放式基金,流动性风险,风险控制

参考文献

[1]余赤平中国证券市场的挑战与机遇中国经济观察

[2]刘家平开放式基金的风险管理经济科学出版社

[3]于嘉我国开放式基金风险管理现状及存在问题分析黑河学刊

[4]吴涛开放式基金风险及其风险控制研究中央财经大学学报

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[7]喻洪涛开放式基金的流动性管理研究证券市场导报

[8]许荣, 桂荷发开放式基金投资与管理实务北京:中国时代经济出版社