动态开放

动态开放（精选8篇）

动态开放 篇1

开放式创新是与传统的封闭式创新完全相反的理念与实践, 其核心观点在于有价值的创意既可以在组织内部产生也可以跨越组织边界从外部获取。从近年来研究的热点看, 开放式创新主要关注对管理制度、知识获取、创新网络等方面的研究。

1 开放式创新中的管理制度

开放式创新与封闭式创新相比在创新主体、创新过程、创新模式等方面都有显著不同, 探索适用于开放式创新的管理制度尤其是知识产权制度是研究的重点问题。早期的研究成果侧重于探讨开放式创新与知识产权制度之间的关系。如:有的学者认为专属权与创新之间的关系表现在, 强有力的专利制度既会形成外部授权的意愿也会促使纵向专业化的形成, 所以专利制度与开放式创新直接相关;也有学者认为与封闭式创新中的知识产权战略相比, 开放式创新模式下的组织必须成为积极的知识产权购买者和出售者, 并且组织对知识产权的管理不仅要实现促进自身业务发展的目的而且还要设法从别人对该知识产权的使用中获得利益。在明确开放式创新与知识产权制度的关系之后, 研究重点开始转向探究知识产权制度对于促进开放式创新的作用。如:有学者通过对英国多个行业进行大规模调研后指出, 专属权程度高的行业 (如医药等领域) 其开放式创新观念强, 而专属权程度低的行业 (如服装业等) 其开放式创新的意愿弱;也有学者认为, 知识产权能够满足创新活动开展所必需的专属性要求, 但这并不意味着知识产权制度会阻碍开放式创新的实施, 事实上, 知识产权制度在保证专属权的同时, 也确保了开放式创新者能够从其内部创新获得收益, 并且保证了外部创新的有效供给。

2 开放式创新中的知识获取

知识获取能力, 即组织对外部知识进行识别、评价和挖掘的能力, 对提升组织创新能力具有至关重要的作用。以此共识为基础, 组织的外部知识搜索策略问题成为了开放式创新中众多学者的研究焦点。其代表性观点为:组织对外部知识的搜索策略越强, 其获得技术的机会就越多、创新绩效也就越好, 反之则可能会患上“组织近视”症;随着外部知识搜寻策略的扩大, 组织获取和利用创新资源的机会也会增大, 但是当该策略扩大到一定程度后即在过度搜索情况下, 也会阻碍创新绩效的发展, 也就是说组织的外部知识搜寻策略存在拐点。另外, 为探究开放式创新中的知识获取效果, 一些学者认为在开放式创新模式下外部知识或创意的流入并不是一个自动的或很容易的过程, 只有当组织发展出便于开放式创新过程的新型组织路径、组织结构和组织文化时外部知识才能够被识别、获取和吸收;在此基础上, 有学者又专门针对知识吸收能力进行了探讨并得出, 某些组织相对于其他组织能够更好地创造并获取价值, 其关键原因是吸收能力在内部化外在成熟技术、促进与创新伙伴之间的技术合作等方面都有着极其重要的作用;在重视外部知识资源重要性的同时, 也有学者指出在开放式创新模式下对内部知识的获取和管理也同样重要, 组织只有通过平衡外部知识资源获利能力与内部知识挖掘潜力之间的关系才能增强开放式创新中的知识获取效果。

3 开放式创新中的创新网络

在开放式创新中组织为了弥补资源缺口不得不同外部机构联结起来, 建立相互协作的创新网络。创新网络是为参与产品创新或工艺创新过程而由一些在法律地位上平等的组织通过有选择的、持久的商业联系所联结成的自主网络组织系统。创新网络其构成单元主要包括企业、供应商、客户、金融机构、大学和科研机构等形式的组织, 他们在网络中具有不同的地位和作用。对于创新网络的研究已经形成了一系列成果, 特别是在网络密度和结构中心性方面的成果为促进知识在网络中的传播与扩散奠定了理论基础。就网络密度而言, 其实质是指网络节点之间相互联结的程度, 网络密度越高说明合作伙伴越多、联结方式越紧密, 一方面有助于网络组织之间信任机制的形成和协作关系的维系, 加速信息和其他资源的迅速流动, 另一方面也有利于在网络组织之间产生共同的预期与规范, 抑制机会主义行为, 促进信息、知识等资源的自由共享。就结构中心性而言, 其关注的是节点占据网络结构中心位置所引致的信息角色问题, 通常用结构洞理论进行描绘;所谓结构洞是指网络关系稠密地带之间的网络位置, 该位置在网络中承担了节点间信息桥的作用, 是网络稠密节点之间连通的唯一通道, 而离开了结构洞的桥接作用, 网络就会出现结构空洞;占据结构洞位置的节点充当了网络中介的角色, 可以接触到网络中独特的资源, 因而该类节点能够利用其信息优势对目标问题形成新的理解。

4 发展动态分析

开放式创新是国内外众多学者乐于深入研究的重要课题, 已逐渐成为创新管理领域中一个具有鲜明特色的理论分支。就现有成果而言, 已经形成了相对成熟的理论观点, 如在管理制度方面知识产权制度并不妨碍开放式创新的开展, 在知识获取方面组织的外部知识搜索策略应适度且应注意获取知识能否被消化吸收, 在创新网络方面应格外关注对网络关系稠密地带及结构洞位置的管理, 等等。然而, 随着经济的全球化及信息技术的迅猛发展, 互联网成为消费者、供应商、竞争者等所有主体共有的信息获取平台, 组织能够在全球范围内快速配置创新资源, 与此同时也必须迎接全球化竞争所带来的挑战。作为组织利益直接来源的消费者能够在全球范围内选购产品, 为了满足他们越来越高级化、个性化的需求, 维系市场竞争优势, 组织不仅要提高生产效率、保证产品质量, 而且要及时了解市场需求、保持制造柔性, 为此, 开辟新的生产经营方式或者设计新的研发服务方式是组织未来发展的必由之路。组织为了适应竞争环境的变化, 应进一步加大开放式创新力度, 不仅要从利益相关组织中获取创新源泉, 而且也要重视分布于世界各地的社会大众的智慧, 也就是基于互联网平台进行大规模协作创新是未来发展的必然趋势。

参考文献

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动态开放 篇2

关键词：开放教育；形成性考核；动态模型

中图分类号：G42 文献标志码：A 文章编号：1003-949X（2015）-06-0063-02

形成性评价可以全面地、动态地关注学生的每一个学习过程，对学生日常学习过程中的表现、所取得的成绩以及所反映出的情感、态度、策略等方面的发展做出评价，帮助学生及时反馈学习情况，提高、保持学习兴趣和学习主动性（李建平，2002）。

一、形成性考核动态模型建立的依据和过程

广义而言，模型是指所研究的系统、过程、事物或概念的一种表达形式。动态模型用于描述系统的过程和行为，它描述与操作时间和顺序有关的系统特征、影响更改的事件、事件的序列、事件的环境以及事件的组织。开放教育形成性考核是对学习者学习过程的测评，对学习者课程学习的阶段性考核。一些远程教育机构将课程形成性考核分为网上学习、面授辅导、小组学习、平时作业、课程实践、专题讨论、学习记录等内容。并按照一定比例，根据学生的实际参与情况计算出该课程的形成性考核成绩。由于开放教育课程要求不一，课程侧重点不一，有的课程侧重于实践，有的课程侧重于基本理论介绍，加上学生专业背景不同，学习基础差别较大，再者学生的学习条件和学习环境不同，让学生按照统一规定的考核内容和比例参加并完成各种形式的形成性考核难度较大。为了更好地解决这个问题，建立开放教育形成性考核动态模型能更有利于了解形成性考核的教学管理过程和教学管理行为，能够更好地将影响课程形成性考核各种因素结合起来，并根据教学实际和学生实际制定符合学生学习特点的形成性考核方案，体现“以人为本”的教学思想。

张家界电大分校建校于1989年，相对湖南省其他电大分校来说，学生基础和学习条件普遍较差，课程形成性考核的组织、管理和实施难度较大，取得的成效也不尽人意。为了更好地抓好开放教育课程形成性考核工作，根据张家界电大实际，结合学生群体需求，初步建立了张家界电大开放教育课程形成性考核动态模型。形成性考核动态模型是指学生根据课程要求、学习条件、学习特点等因素，按照一定程序选择课程形成性考核模式。张家界电大开放教育课程形成性考核动态模型目前共有“622”模式、“433”模式、“253”模式。其基本框架结构如下：

张家界电大开放教育课程形成性考核管理动态模型

在这个框架图中，学生通过学习学校形成考核的相关文件，根据自身学习条件、专业基础、学习特点等情况，经过与管理教师、导修主任等学习支持服务人员的反复交流，最终确定适合自己的课程形成性考核模式。随着时间的推移，由于专业课程安排、学生学习条件和学习能力等因素都可能发生变化，学生在不同的学期，对不同的课程可以动态地选择不同的形成性考核模式。

二、形成性考核动态模型研究与实践成效

（一）师生观念进一步转变

教学观念、管理理念和学习观念的转变是成功进行教学改革的关键之一。自开放教育课程形成性考试动态模型实施以来，新生通过开放教育入学指导，老生通过文件制度的学习，基本上理解和支持学校颁布的相关文件和规章制度。大部分学生能够理解学习是有一个过程的，而不是“一蹴而就”的，必须要经过一定的学习过程，才能学到一定的知识和技能（杨孝堂，2001）。辅导教师和管理教师多年从事开放教育教学和教学管理，更加明白开放教育是给学习者更多的学习机会和条件，让学生根据自己的情况选择学习的方式方法。开放不等于让学生“放任自流”，对学生的学习过程不闻不问。狠抓形成性考核是加强学习过程管理的重要措施和手段。

师生观念的进一步转变从很大程度上改变了过去“要学生学”的现象，初步形成了“学生要学”的局面。例如，“622”模式中，由于形成性考核中网上学习部分占了课程形成性考核的60%，而且学生的上网学习行为实现了透明告知和分值量化，学生可以实时了解到自己和其他同学网上学习部分的成绩，学习的自主性和自律性激发了学生的自主学习动机，逐步使学生适应了网络学习环境和在线学习习惯。管理教师在形成性考核方面的工作量也有所降低，工作效率有所提高，初步实现了切实落实教学环节和严格教学管理的目标。

（二）科研兴趣逐渐提高

在学校，科研可以促进教学，反过来，教学也能够带动科研。实事求是地说，我校相当一批教师经过长期的工作实践，积累了较丰富的开放教育教学和管理经验，但是很多教师由于缺乏一定的科研能力，无法将一些宝贵的教学和管理经验总结出来。学校领导高瞻远瞩，更加注重了科研工作，制定了科研奖励制度，鼓励教师积极开展形成性考核管理科研工作。学校教务科根据调研情况和集体讨论结果，确定了形成性考核研究项目。团队成员广泛涉取形成性考核各类文献资料，结合自身工作实际，根据团队集体研究的方案开始了课程形成性考核教学管理的研究工作。团队成员科学研究兴趣逐渐提高，论文写作从无到有，已经撰写了《开放教育形成性考核册分析与思考》、《网上学习形成性考核实时分值量化监控设计与实践》等文章。

（三）规章制度日趋人性化

健全的规章制度是教学和教学管理工作顺利实施的有效保障。为了保证开放教育课程形成性考核工作落到实处，学校先后制定了《课程形成性考核实施办法》、《张家界电大开放教育实践性教学环节管理办法》等办法、规章和制度。为了更好地为学生提供人性化的支持服务，针对不同学生群体提供不同形式的课程形成性考核模式，团队成员进行了广泛调研。重新制定了《张家界电大课程形成性考核管理办法》，对考核重点和考核形式重新进行了界定。根据学校实际情况和学生特点，决定目前张家界电大开放教育课程形成性考核主要由网上学习与交互、面授辅导、平时作业三项内容组成。这三项内容基本囊括了开放教育课程学习的全过程，突出了考核要点，操作更简单，适应性更强，回避了原来以往形成性考核中教学实践活动、专题讨论、小组学习、学习记录等内容，使课程形成性考核更加容易落到实处。

重新制定的形成性考核制度重点强调教学过程与教学环节的落实与监控，突出全程性、真实性和验证性，强调学习质量与教学效果兼顾，人本关怀与和谐发展并存。目前，学生根据自身学习条件和学习基础等实际情况，课程形成性考核可以选择模式“622”、“433”、“253”、任何一种模式。还可以根据特殊情况与管理教师协商制定更加个性化的课程形成性考核模式。

（四）教学管理不断创新

教学管理需要不断创，只有创新才能出成果，出效率。学校技术部门根据学校形成性考核的实际情况，结合课程形成性考核动态模型研究结果，开发、制作了课程形成性考核网上学习的管理模块。该模块更加方便学生随时随地了解自己的学习情况和形成性考核网上学习部分的得分情况，激发学生自主学习的潜能，起得了很好的效果，如改变了以往教学平台上网时间累计计时统计的思路，将学生上网学习时间分段处理，并结合学校对课程形成性考核的指标规定，把网上学习时间与课程形成性考核网上学习部分的成绩联系起来；改变了学生依赖管理教师查询上网学习结果的状况。学生可以通过改进后的管理模块实时了解自己网上课程学习时间及当前所获的上网学习所获得的平时成绩，使得学生上网学习行为透明化和分值化。

参考文献：

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中国开放式基金风格漂移动态研究 篇3

基金风格分析被广泛认为具有价值和实用性, 是对基金进行评价的前提, 但对于如何识别基金风格却存在大量的争论。识别基金投资风格的方法有事前分析和事后分析两种, 事前分析是指根据基金招募说明书中宣称的投资目标和投资策略来确定基金的投资风格;事后分析则根据基金在实际运作期间表现出来的特性来识别其投资风格, 具体又可以分为基于组合特征的风格识别方法 (Holding Based Style, HBS) 和基于组合收益的风格识别方法 (Return Based Style, RBS) 。鉴于基金业中存在一定程度的“风格漂移”现象, 使得事前风格分析方法面临局限[1], 目前学术界的研究和应有主要集中于事后风格分析。

基于组合特征的风格识别法是通过计算投资组合中的市值规模、市盈率和市净率等特征来判断其投资风格, 这种识别方法可以得到基金投资的“实际风格”, 但同时也就要求我们必须及时具备当期的基金持仓明细。根据我国现行的基金信息披露制度, 2004年下半年后投资者才能得到基金的季报, 季报中披露了基金投资组合及其重仓股信息;如果通过年报或中报分析, 信息更详细, 但时间间隔比较长。因此, 由于信息披露的频度限制和时间滞后, 很难获得及时详尽的数据用于基金风格分析, 这也就使得该方法在实际操作上受到很大局限。

基于组合收益的风格识别法, 鉴于基金收益会与某种特定风格投资组合的收益存在高度相关性, 可以通过检验特定期间基金收益率与各类风格指数的平均风险暴露程度来判断基金风格, 这种方式的实质就是“透过现象看本质”。无论是在国内还是在国外, 相对于基金其他数据, 基金收益率数据都是最容易获得的, 这也正是该方法成为当前最广泛使用的风格识别方法的主要原因之一。

Christopherson (1995) 认为基金投资风格涉及到股票特征及随后的收益之间的明确联系, 并对目前常见的两种风格识别方法 (RBS和HBS) 进行系统比较研究[2]。首先, RBS分析法无法识别或评价数据中存在的噪音对分析结果的影响, 一旦低估了这种噪音的影响, 将导致对投资风格分析得出与实际不符的错误;这种方法在面临风格动态性方面也倾向于显示出风格模糊性, 这种模糊性的出现在基于不同窗口数据之间的滚动计算下是不可避免的;风格变化在管理组合风险中也有着重要的作用, 当基金投资风格稳定时, 预测其未来收益将有一定的正确性, 而当基金投资风格发生变化时, 这种附有前提条件的预测将产生错误。相关性分析对于风格的变化往往比较难以识别, 这主要源于其方法的原理所造成。正是由于RBS方法存在这些的缺陷, Christopherson极力主张采用基于组合特征的分析法 (HBS) 来识别基金投资风格;但Trzcinka、Charles (1995) [3]对Christopherson (1995) 的观点提出不同意见, 认为Sharpe模型尽管存在有些缺陷, 但其具有其他识别方法所不具有的优势: (1) 原理简单易懂而且符合投资实践; (2) 计算方便而且成本小;Trzcinka、Charles (1995) 认为这种基于投资组合收益来分析基金投资风格的方法具备简便和客观的优势, 这种优势大于自身存在的劣势[3]、正是这些优势使得Sharpe模型至今依然广为应用。

杨朝军 (2007) 对这两种最常见的风格识别方法 (RBS和HBS) 从预测性、及时性和准确性三个方面进行比较与总结之后, 认为RBS的预测性在预测性方面要好于HBS的预测性;在及时性方面, 在短期内对基金投资风格的判断准确性上HBS将优于RBS[4]。本文认为由于中国基金信息披露的频度限制、时间滞后性以及我国基金业普遍存在的风格漂移现象, 这些都严重限制了HBS方法的使用;同时该方法也只是对基金风格在某一时期内的静态平均估计, 这难以及时捕捉我国基金业存在的风格漂移的动态变化特征。相比之下, RBS方法却可以通过调整估计时间窗口和采用滚动回归分析等方法, 揭示基金的风格漂移的动态特征, 从中长期来看RBS的分析结果准确性要优于HBS。因此, 从预测性、及时性和准确性三个方面综合考虑, 结合中国基金实际情况来看, 运用RBS进行基金风格识别比HBS将更为可靠。Sharpe强式风格模型作为RBS方法中最具代表性的风格识别法, 以其原理简单易懂、操作简便和最贴近基金投资实务等优点而一直广受应用;对该模型的研究与改进成果也相对集中, 目前对Sharpe模型的批评主要集中在如下几点: (1) 各种风格指数系列之间存在较高的相关性; (2) 没有给出各种风格指数权重的统计显著性; (3) 静态平均估计问题; (4) 风格指数种类选择问题。以上问题中, 一旦解决了Sharpe风格模型参数显著性统计这一关键问题, 其他问题也间迎刃而解。

Sharpe强式风格模型是基于组合收益的基金风格识别方法中最具代表性方法, 本文对Sharpe强式风格模型存在的问题及其改进措施进行详细讨论, 并在此基础上形成了适合用于中国基金市场的改进型Sharpe风格模型。利用该改进型模型对我国在2004年底前成立的52只开放式基金的投资风格漂移进行实证研究, 目的在于:第一, 揭示我国开放式基金风格漂移及其变迁特点;第二, 评价改进后Sharpe风格模型的识别效果, 总结应用该方法时的一般判断原则。

本文研究的特色之处在于结合中国基金实际情况, 详尽讨论Sharpe强式风格模型存在的问题及改进措施;在涵盖国内基金投资范围的情况下, 推导出Sharpe模型参数的标准差公式和置信区间计算公式, 从而可以计算参数的统计显著性水平和置信区间, 提高了对基金投资风格分析的准确性和可靠性;提出了适合中国基金风格识别的改进型Sharpe模型, 并总结出基于该模型进行基金风格识别的一般判断原则。

二、 Sharpe强势风格模型的缺陷与改进

时至今日, 对以Sharpe风格模型为代表的RBS方法的众多批评主要源于各种风格因子之间存在较强的相关性以及Sharpe风格模型参数缺乏显著性统计。本文认为各种风格因子之较强的相关性源于面临共同系统风险, 尤其对中国股票市场来说, 系统风险已经成为最主要的风险;这是一个程度大小问题, 而不是一个有无的问题;因此, 解决Sharpe模型的关键之处在于提供模型参数的显著性统计。

(一) 各种风格指数间的相关性问题

这里对8种风格指数收益率月度系列 (2004年3月至2008年12月) 进行相关性分析。由表1可知, 各种风格指数收益率之间存在较高的相关性。对各个时间系列进行差分处理 (各种风格指数收益率减去无风险收益率) , 希望能降低各种风格指数之间的高度相关性, 结果如表2所示。

显然, 六种风格指数收益率在扣除无风险收益率之后的相关性与表1基本一致, 只是中国国债指数和中标企债指数与六种风格指数的相关性略有降低。这表明差分处理方式依然无法显著降低各种风格指数之间的高度相关性, 这种高度相关性来自于系统风险的共同影响。因此, 本文认为, 在中国股市中各种风格指数之间的高度相关性是一个长期存在的普遍现象, 差分处理难以解决该问题。要解决Sharpe模型存在问题的关键是需要给出回归参数的显著性统计值 (T统计值) , 这将有助于投资者通过判断权重系数的显著性来更准确的分析基金投资风格, 而不仅仅依靠权重系数的大小, 从而提高了对基金投资风格分析的准确性和可靠性。

注:*表示相关系数在1%上显著 (双侧检验) 资料来源:统计结果整理

注:*表示相关系数在1%上显著 (双侧检验) 资料来源:统计结果整理

(二) Sharpe强式风格模型参数的统计显著性与置信区间

Sharpe 模型风格分析中对各种风格因子之间是否存在共线性这一问题上存在模糊性。Sharpe (1992) 也指出, 各种风格资产之间应该有较低的相关性以防止存在较高的相关性而导致不同的标准差[6]。这个声明也只是对所选的市场指数的主观意愿要求, 以此防止各指数之间存在共线性的可能。不幸的是, 实践中许多应用者都忽视了这个声明, 而选用那些明显存在较高相关性的资产类指数。因此, 风格权重系数如果缺乏显著性统计的话, Sharpe模型风格分析的可靠性将大大降低。Angelo Lobosco, Dan Dibartolomeo (1997) 认为尽管Sharpe模型目前被广泛应用, 但该模型没有给出所得各种风格因子权重系数的置信区间, 因而也无法区分各权重系数各自的统计显著性[5]。尽管Sharpe (1992) 认为在模型中最大的回归参数确定了该投资组合的风格[6], 该系数是否在统计上显著呢, 或者如果出现两个参数相近的情况, 又该如何判断呢。对于这些问题, 在回归参数缺乏显著性统计的情况下难以解决。对此, Angelo Lobosco, Dan Dibartolomeo (1997) [5]指出了计算Sharpe模型各权重系数标准差公式的近似思路, 在一定程度上使得对各权重系数进行统计显著性检验成为可能。下面将借鉴这种思路进一步推导出涵盖我国基金所有资产配置种类 (8种风格因子) 下的Sharpe强式风格模型参数的标准差和置信区间的近似公式。 Sharpe (1992) [6]进一步将共同基金可投资的资产类别推广到债券、国库券或者外国股票等十二类资产, 并提出了如下的资产因子模型:

Ri=bi1F1+bi2F2+…+binFn+ei (1)

其中Ri 是第i个基金的收益率; F1, F2, …, Fn分别是代表各种风格资产类的指数收益率;而bi1, bi2, …, bin是基金组合收益率对各种风格资产类收益率的敏感度;ei是组合收益率中不能被各种风格因子解释的部分, 一般也将这部分认为是基金经理主动投资所得的收益 (包括选股能力和择时能力的收益) 。与一般的多元线性回归模型不同, 这里的系数估计采用的是一个有约束的二次规划方法, 它要求${\displaystyle \sum _{j=1}^{n}b}{}_{ij}=1,b{}_{ij}\ge 0$。在所有因子敏感度bij中, 最大的bij所对应的因子就是该投资组合的投资风格。定义R2=1-var (ei) /var (Ri) 并认为R2就是投资风格对组合投资收益率的贡献, 1-R2就是组合投资经理的选股能力和择时能力对投资收益的贡献。这就是经典的Sharpe风格分析方法, 一般称为Sharpe强式投资风格分析法;当去掉非卖空约束条件后, 一般称为Sharpe半强式投资风格分析法;再去掉资产组合约束条件后, 一般称为Sharpe弱式投资风格分析法。对此, 在使用Sharpe投资风格分析法时, 必须首先决定是使用强式、半强式还是弱式分析法, 选择的依据取决于基金当时所处的市场环境。Sharpe强式模型包含了非卖空约束条件和资产组合约束条件。这与目前中国证券市场对基金投资的约束情况相一致, 因此本文以Sharpe强式模型为基础进行其回归参数标准差和置信区间的近似公式的推导。

假设真实的风格权重为:

S=∑wiFi (2)

其中wi为指数i的真实权重, Fi为指数i收益的时间系列, 实际上S和wi都是未知的, 我们采用Sharpe风格分析法来估计这些值, 令:

A=R-S (3)

其中R为所分析的投资组合的收益系列, A系列可视为有两个约束条件的回归模型的残差项系列。注意到A的组成部分中包含了一个先验值, 而S也是未知的, 这导致估计的风格权重无法完全与真实的权重一致;对此, 这里令:

ωi=wi+Δwi (4)

其中ωi为对风格指数Fi的真实权重的估计, Δwi为对风格指数Fi的估计所产生的残差。因此, Δwi的标准差计算将是求权重置信区间的关键所在。

与此同时, 尽管各种风格指数之间的相关性并不影响Sharpe模型的总拟合度, 但也造成权重估计上的偏差, 因此必须对每个风格指数与其他风格指数的关系进行识别, 定义:

Ti=∑vmFm (m≠i) , 其中∑vm=1 (m≠i) (5)

Ti为由其他风格指数收益率通过Sharpe分析方法所计算得到的第i种风格指数收益率。vm为第m种风格指数权重, Fm为第m种风格指数收益。

在定义一种风格指数与其他风格指数的线性关系上, 直观的解释已经没有必要了, 因此, 我们去掉所有风格权重必须处于0和1之间的约束条件, 但仍保留各权重之和为1的条件, 这主要是要和Sharpe模型的算法保持一致。

令Bi=Fi-Ti, 这里代表了风格指数i的收益Fi不能为其他风格指数收益所解释的部分, 在后面的推导中, 将这部分收益的标准差作为未被Shapre风格分析法所解释到的收益的波动率。

这里将上面提到的两个误差项Δwi (来自Sharpe分析法中的权重误差项) 和Bi (来自于未被其他风格指数收益所解释的部分收益) 。只有通过这两个误差项之间的相互作用才能提高总体的拟合优度。这里采用比较可行的方法就是使[R-S- (ΔwiBi) ]或[A-ΔwiBi]的方差最小化。也即:

min Z=Var (A-ΔwiBi)

=σ${}_A^2$+Δw${}_i^2$σ${}_{B{}_i}^2$-2ΔwiσAσBρAB (6)

其中σ为样本的标准差, ρ为两种误差系列之间的相关系数。为求出目标最小值, 对上式求Δwi的偏导数得到:

dZ/dΔwi=2Δwiσ${}_{B{}_i}^2$-2ρABσAσB (7)

令dZ/dΔw=0, 得到Δwi=ρABσA/σB, 而

Var (Δwi) =Var (ρAB) σA/σB (8)

由于$\rho {}_{AB}\cong 1/\sqrt{n-2}(9)$

则$\sigma {}_{\Delta w{}_i}\cong \sigma {}_A/(\sigma {}_B\times \sqrt{n-2})(10)$

这里n为样本的时期数。

由于我们不知道真实的风格权重, 也就不知道真实的权重标准差σA, 但我们可以知道来自α =R-∑ (wi+Δwi) Fi的残差标准差σα。

由于α有 (n-k) 个自由度, 而A有 (n-1) 个自由度, 利用如下关系:

$\sigma {}_{\alpha }^2=\frac{\sigma {}_A^2(n-k)}{(n-1)}(11)$

这里的k为在Sharpe强式风格模型中不为零的风格权重个数。由此得到Sharpe强式风格模型参数的标准差近似计算公式:

$\sigma {}_{\Delta w{}_i}\cong \frac{\sigma {}_{\alpha }}{\sigma {}_{B{}_i}\times \sqrt{n-k-1}}(12)$

由公式 (12) 可以推导出Sharpe强式风格模型参数在一定置信水平a上显著的置信区间:

$[0,\stackrel{)}{{\displaystyle b}}{}_i+t{}_{a/2}se(\stackrel{)}{{\displaystyle b}}{}_i)]=[0,\stackrel{)}{{\displaystyle b}}{}_i+t{}_{a/2}\stackrel{)}{{\displaystyle \sigma }}{}_{\Delta w{}_i}]\cong [0,\stackrel{)}{{\displaystyle b}}{}_i+t{}_{a/2}\frac{\sigma {}_{\alpha }}{\sigma {}_{B{}_i}\times \sqrt{n-k-1}}](13)$

在公式 (13) 中, 为$\stackrel{)}{{\displaystyle b}}{}_i$是基金组合收益率对风格因子i收益率的敏感度, ta/2是置信水平a, 自由度为 (n-1) 时的百分位值。

(三) 静态平均估计问题

由于Sharpe模型所得出的形态实际上是整个研究期间内的平均值, 这是一种静态统计分析, 但在实践中, 基金投资形态是很可能随着时间而不断发生变化;因此, 有必要对形态进行动态分析。一般采用滚动时段的形态分析, 即对于一系列连续的时期进行一系列的形态分析, 以此来揭露基金投资风格的动态漂移特征。当然这里也涉及到静态时间窗口和滚动时间窗口的长度选择问题。对Sharpe风格模型分析而言, 一个重要的内容就是模型中有关系数的估计问题, 一般将用于估计系数的样本区间长度称为时间窗。从回归模型上看, 系数的估计与样本区间的时期长短有密切关系, 即与时间窗的选取有关系。在基金投资风格不发生变化的条件下, 时间窗一般越长越好, 因为基于大样本的估计可以减少收益率数据中的奇异点对回归结果的影响, 从而所识别的投资风格更能与基金实际的投资风格相一致[4]。然而实际上基金的投资风格一般有可能是随着时间的变化而不断变化, 已经有许多文献从实证支持了这一现象存在一定的普遍性, 并将之称为风格“漂移”现象。因此, 时间窗长短的选取将成为影响投资风格识别有效性的一个重要因素。

如果时间窗太长, 一般不能对基金投资风格进行正确的判断。因为这期间内基金可能已经发生了多次的风格漂移, 而所估计出的投资风格不过是对基金在这期间内投资风格系数平均值的估计, 难以揭示出基金投资风格的动态变化。同样, 如果时间窗较短, 则回归得到的系数可能由于样本数太小而导致较大的估计误差, 从而影响风格识别的准确性。总之, 对时间窗长度应该如何选取还是一个新的有待实证研究的问题, 一方面要考虑基金换手率的问题, 另一方面也要考虑基金样本误差的问题[4]。时至今日, 即使在美国, 使用Sharpe风格识别模型时, 对时间窗的长度也没有形成统一的结论, 一般认为24-60个月的时间窗是比较合适的。在实践中, 由于西方国家资本市场发展历史较长, 尤其是美国, 在时间窗长度的选取上一般都选取较大的长度;Sharpe (1992) 在提出该模型时, 选取了5年的时间窗[6], 而Jon A.Christopherson (1995) 在比较基于组合特征和基于投资组合收益的两种投资风格识别方法时, 对时间窗也时采取了5年的长度[2], 而Louis K.C. Chen 等人 (2002) 在对这两种方法进行综合比较时采用了10年的时间窗[7];Angelo Lobosco, Dan Dibartolomeo (1997) 在对Sharpe模型的估计系数统计显著性进行分析时, 采用了6年的时间窗[5];Melvyn, Sung-Jun Woo (2004) 指出估计一个基金的投资组合特征而减少受到样本生存偏差的影响, 一般需要30-36个月的收益数据[8]。

对于滚动时间长度的选择至今也没有统一的标准, 主要取决于研究目标及可获数据频率而定;由于直到2004年下半年开始, 中国开放式基金才定期披露季报;因此, 较为合理的滚动时间窗口是一个季度或半年。本文采用Sharpe强式风格模型来对我国在2004年之前成立的52只开放式基金在2004年3月-2008年12月的风格变化进行动态分析。由于基金披露信息频率为一个季度, 所以这里采用3个月的滚动步长, 窗口整体长度为16个月。在2004年3月-2008年间12月期间连续滚动计算14次 (具体分布情况见图1) 。

(四) 风格指数种类的选择问题

在有关风格指数种类的选择问题上, John G.Gallo, Larry J.Lockwood (1997) 通过比较3到5种风格指数的Sharpe风格分析法, 发现四种风格指数 (大盘价值, 大盘成长, 小盘价值和小盘成长) 的模型分析效果最佳[9]。这种最佳的效果表现在:高的收益均值和相对较低的标准差, 而且在t值统计性上最显著。这个结论与Radcliffe (1990) 的观点一致, Radcliffe建议应该基于风险与收益 (收入与成长) 的属性, 采用国内四种风格指数来区分基金经理类型[10]。Tierney, Winston (1991) [11], Fama, French (1992) [12]和Sharpe (1992) 也建议采用基于价值/成长和市值等投资组合特征来区分投资经理类型[6]。

根据上节对八种常见的风格指数 (2004-2008) 相关性分析, 由上表1可知各种风格指数之间相关性较高;除了与中信国债和中信企债这两种指数之间存在负相关性外, 这六种指数之间的相关性系数几乎都在0.8以上, 最高达到0.97;这说明六种股票风格指数之间存在较高的显著正相关性。因此, 即使采用John G.Gallo, Larry J.Lockwood (1997) [9]的建议, 选取四种风格指数 (大盘价值、大盘成长、小盘价值和小盘成长) 来进行分析, 但由于这四种指数之间的相关性系数也均在0.8以上, 说明存在较高的显著正相关性, 这已经达不到采用John G.Gallo, Larry J.Lockwood (1997) [9]和Radcliffe (1990) [10]建议的前提条件, 将导致分析无法取得预期合理的效果。对此, 为了全面刻画基金投资风格特征, 本文采取涵盖基金投资组合的八种风格指数作为风格因子, 至于各种风格指数之间的高度相关性所导致的风格估计偏差将通过补充风格权重的统计显著性水平来予以修正。

三、实证研究

有了Sharpe强式风格模型回归的标准差近似计算公式 (12) , 本节将对样本基金在研究时期内的风格特征显著性进行统计分析。这里采用改进后的Sharpe强式风格模型对基金风格漂移进行实证研究。

(一) 样本选择与数据说明

本文以在2001-2003之间成立的32只开放式偏股型基金为研究对象。根据基金约定的投资风格划分, 其中成长型9只, 价值型7只, 平衡型16只。样本期间为2004年3月-2008年12月。这期间, 中国证券市场经历了熊牛更迭的宽幅波动, 具有一定完整周期性;在此期间, 中国证券市场也经历了股权分置改, 并逐步迎来全流通局面, 这些都深刻改变了市场的股权结构。本文将研究时期分为三个子时期: (1) 熊市时期 (2004年3月-2005年12月) ; (2) 牛市时期 (2006年1月-2007年10月) ; (3) 熊市时期 (2007年11月-2008年12月) 。这样可以进一步对比在各个不同景气时期的证券市场中基金风格漂移及其变化特点。

在风格指数方面, 本文指数采用中信纯风格指数 (大盘纯价值、大盘纯成长、中盘纯价值、中盘纯成长、小盘纯价值、小盘纯成长、中标国债和中标企债) , 主要理由有: (1) 中信风格指数是较早推出的针对国内A股进行风格划分的指数之一, 可获得数据统计时期相对较长 (2004-至今) 。 (2) 中信风格指数在风格划分方面最为细致, 采用多指标进行交叉划分。 (3) 中信风格指数可以避免出于中间交叉重叠的风格指数。 (4) 中信标普风格系列指数自2004年初推出之后, 受到市场研究机构的广泛应用, 具有一定的代表性。所有中信标普风格系列指数的基期为2004年2月27日, 基值为1000。由于我国相关法规规定, 所有基金必须配置一定的国债比例, 因此, 这里采用中信国债指数和中信企债指数来反映基金资产配置中债券的配置比例。我国基金的资产配置中现金比率往往比较小, 而且目前国内没有专门的现金资产指数;因此这里忽略现金比率, 认为基金的资产配置范围为上述的8种风格资产。所有指数的计算从2004年3月开始。

本文基金收益率原始数据来自聚源数据库。各种风格指数收益率数据来自中信标普风格指数数据库。

资料来源:[美]古扎拉蒂.计量经济学 (第三版) 上册[M].北京:中国人民大学出版社, 2000.

(二) Sharpe风格模型参数显著性检验标准

这里采用T统计检验来分析回归参数的显著性, 由于回归参数均为非负数, 这里采用T分布的单侧检验。根据各时期的样本数, 通过查t分布的百分点表, 得到如表3所示的显著性检验标准。根据回归参数和公式 (12) , 对比表3可对基金投资风格和参数显著性进行分析。

(三) 实证结果讨论

由于文章篇幅限制, 这里不再列出各个时期的回归模型参数及其显著性统计结果, 而仅给出成长型、价值型和平衡型基金的风格权重变化图 (见图2-图4) , 并对实证结果予以讨论。

由图2-图4可知, 在不同市场景气时期, 不同投资风格的股票型基金表现出风格趋同特征。在第一个熊市时期 (200403-200512) 和牛市时期 (200601-200710) , 成长型、价值型和平衡型基金表现为大盘成长投资风格, 对应的风格权重系数在10%或5%的置信水平上显著;在第二个熊市时期 (200711-200812) , 成长型基金从权重系数上看, 表现出中盘成长的投资风格, 但从T统计值上看对应的风格权重系数都没在10%的置信水平上显著, 说明回归参数均不显著。这在一定程度上反映出了成长型基金在该时期内投资风格的模糊性。价值型基金从权重系数上看, 表现出大盘成长和小盘成长的投资风格, 但从T统计值上看风格权重参数都没在10%的置信水平上显著, 说明权重参数均不显著。平衡型基金从权重系数上看也主要表现为大盘成长和中盘成长的投资风格, 但权重系数同样缺乏统计显著性。从整个研究时期上看, 随着可获数据的增加, 无论是从权重系数上看还是从T统计值上看, 成长型、价值型、平衡型基金都显示出大盘成长的投资风格, 大都表现出一定程度上的风格漂移和风格趋同特征, 对应的风格权重系数在1%或5%的置信水平上显著。

从实证结果来看, 最大的风格权重系数对应的T统计值一般也最大, 因此, 一般根据风格权重系数大小来判断基金的投资风格是合适;但是依然存在一些特殊情况使得仅仅依靠风格权重系数大小来判断基金的投资风格存在困难或会出现误差;如当面临风格权重系数最大, 但其T统计值显示该权重系数不显著, 而另外一些并非最大值的风格权重系数在一定置信水平上却显著的情况;另外当面临多个风格权重系数大小非常接近的情况时, 单纯根据权重值之间大小来判断投资风格, 这时可能会出现误差。因此, 在根据模型所得的风格权重系数大小进行判断的同时, 还需要结合权重系数的T统计值来来分析其统计显著性水平, 从而才能提高基金风格分析结果的准确性和客观性。

四、结论

本文在对最具代表性的Sharpe强式风格模型存在的问题及其改进措施进行详细讨论, 并在此基础上形成了适合用于中国基金风格识别的改进型Sharpe风格模型。利用该改进型模型对我国在2004年底前成立的32只开放式基金的投资风格漂移进行实证研究。结果表明:在基金投资风格方面, 成长型基金、价值型基金和平衡型基金均偏好大盘成长股和中盘成长股, 显示出明显的风格趋同特征;各种类型基金在熊牛市场的更迭周期中, 投资风格变得更加激进, 风格漂移程度也有所提高。总的来说, 我国基金业普遍存在风格漂移和风格趋同特征。

在应用Sharpe风格模型进行风格识别时需要结合风格权重系数与其统计显著性水平进行综合考虑, 只有这样才能减少风格识别偏差, 提高分析结果的可靠性和准确性。具体处理原则如下:第一, 一般来说, 由于最大的风格权重系数所对应的T统计值也一般最大, 对此, 以最大风格权重系数来决定基金投资风格是合理的;第二, 当出现最大风格权重系数在置信水平上不显著, 而并非最大的权重系数在一定置信水平上统计显著时, 由最具统计显著性的风格权重来决定基金投资风格;第三, 当出现两种或两种以上的风格权重系数在各自的置信水平上显著时, 按置信水平由小到最大为序来界定基金的多重风格特征。第四、当出现所有风格权重系数在置信水平上均不显著时, 这显示基金投资风格出现模糊性, 这时可以由最大风格权重来决定其投资风格。

摘要：本文对Sharpe强式风格模型存在的缺乏参数显著性统计及静态估计等关键问题进行改进, 对我国开放式偏股型基金风格漂移进行实证研究和效果对比。研究结果表明:我国开放式基金业中风格漂移严重, 大部分股票型基金偏好中、大盘成长股, 显示出明显的风格趋同特征;在利用Sharpe模型进行风格识别时, 引进权重系数的T统计值进行显著性检验, 可以减少单纯依靠风格权重系数识别所引起的估计偏差。

关键词：Sharpe风格模型,模型改进,风格漂移,实证研究

参考文献

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动态开放 篇4

随着世界经济一体化和金融国际化、自由化进程的加快, 资本账户开放已成为开放经济体的必然选择。特别对于中国这样的新兴市场国家显得尤为重要。Friedman认为, 实行资本管制可能是最坏的选择, 因为新兴经济体需要利用外部资本来发展经济。Mishkin也认为, 如果用传统的、以外汇管制的方式实现资本控制, 会阻止生产性投资资金流动, 造成实际扭曲和资源配置的效率损失。而且在当前贸易自由化和金融工具很容易绕过资本控制的大环境下, 能否奏效还值得怀疑。虽然我国仍然对资本账户实行管制, 但资本管制本身的有效性却不断下降。特别是在入世后对外贸易规模的迅速扩大将继续增加资本管制的难度和成本。目前我国金融服务贸易领域5年的过渡期已经结束, 而人民币的升值压力以及对外贸易的不断深化不可避免地促进跨境资本流入, 导致现有的管制措施过时或失效。因此, 无论从必然性还是管制的成本收益来考虑, 现行的资本账户管制只能是暂时的制度性安排, 我国的资本账户开放是顺应潮流的必然趋势。但一些发展中国家在加快资本账户开放的同时, 也出现了不少问题, 危及到了本国的金融安全和经济安全。

二、文献综述

(一) 国外研究

部分学者从理论层面提出了各宏观经济变量对资本账户开放程度的影响作用。Mathieson等 (1993) 认为, 宏观经济稳定, 包括本国金融市场与国际金融市场的差异要比较小、具备灵活的工资和价格机制以及谨慎的财政政策有助于提高资本账户程度。此外, 还要具备灵活的利率政策、重组和再资本化的金融机构以及降低金融风险的安全网。Quirk和Evans (1995) 提出有助于资本账户开放的宏观经济条件有:健全的宏观经济调控体系、完善的国内金融体系、充足的外汇储备、具有活力和灵敏反应能力的企业以及准确、及时、全面的信息披露等。Guitian和Nsouli (1996) 认为资本账户开放的先决条件包括:谨慎的财政和货币政策、市场出清的汇率、充足的国际储备、健全的金融体系以及以市场为导向的激励制度。IMF (1998) 认为, 健全的宏观经济政策框架, 特别是货币和财政政策与汇率制度的相容性:强有力的国内金融制度, 包括监督和谨慎性管制, 涵盖了资本的充足性、贷款标准、资产评估、有效的贷款收回机制、透明性、信息公开和会计标准以及确保资不抵债时抵债机构能够迅速得到处理、有力和独立的中央银行对资本账户开放是必要的。姜波克 (1999) 认为稳定的宏观经济状况、一定的经济发展水平 (经济规模和竞争力) 、国内金融体系的深化、微观主体的塑造、高效稳健的金融监管、合适的汇率制度和汇率水平、外汇短缺的消除和可维持的国际收支结构有利于促进资本账户开放。此外, 一些学者也从经验研究层面研究了各宏观经济变量对资本账户开放的影响。Edwards (1999) 对资本自由流动与经济增长关系的经验研究也支持资本账户开放要有序和渐进的观点。研究结果显示, 资本自由流动与经济增长存在正向关系, 但前提是实行资本账户开放的国家已经有了一定程度的发展, 即该国只有具备比较完善的金融系统之后, 才能从资本的自由流动中受益。否则, 对于金融体系还处于低级阶段的国家来讲, 开放资本账户会对经济增长带来负面影响。Schneider (2000) 认为以下条件有助于资本账户开放程度的提高:财政基础稳固、通货膨胀较低、金融部门的改革与重组、货币政策适宜、弹性的汇率制度、经常账户逆差适度、外汇储备充足、金融部门实施有效的谨慎标准、有效的金融监管制度、逐步降低的关税壁垒和出口分散化。

(二) 国内研究

李剑峰和蓝发钦 (2006) 通过对一些国家的比较研究发现, 资本账户开放要配以更有力的国内政策和金融体系、汇率与宏观政策的协调, 才能取得预期效果。由此可见, 对中国这样的发展中国家来讲, 资本账户开放不是一蹴而就的, 需要具备一系列的前提条件。高海红 (1999) 提出, 可持续的和可带来收益的资本账户开放, 需要有一些必要前提, 否则以激进的方式实现资本账户开放是导致危机的直接原因。我国作为发展中国家, 应如何开放资本账户, 是值得深入研究的问题。已有的经验教训表明, 发展中国家资本账户的开放要遵循谨慎有序的原则, 有计划、有步骤地开放, 同时, 在开放前要达到如前所述的一系列前提条件。目前对我国资本账户开放条件的研究还局限于理论层面, 对于宏观经济变量与资本账户开放程度之间动态的定量关系缺乏研究。因此, 本文将在以往研究结论的基础上, 对资本账户开放条件的动态关系进行深入研究。

三、研究设计

(一) 指标及样本选择

综合以往研究成果, 本文选取经济增长、国际清偿力、金融市场国际化、汇率弹性四个指标作为衡量我国宏观经济与金融体系健康水平和有效程度的经济变量。将资本账户开放程度作为因变量, 上述四项反映宏观经济和金融体系的指标作为自变量, 研究我国资本账户开放的条件以及与各经济变量之间的动态关系。本文采用我国资本流动总量占GDP的比重代表资本账户开放程度, 采用GDP的增速代表经济增长情况。国际上通常用一国的外汇储备与三个月进口额的比重作为衡量一国对外贸易清偿能力, 因此本文采用我国当年的外汇储备与平均三个月进口额的比值作为当年我国对外贸易清偿能力的指标。通常情况下, 本国金融市场的国际化程度主要表明本国金融市场与国际金融市场差异, 最具有代表性的是本国利率与国际利率的差异性。因此本文以美元利率作为国际利率, 采用人民币利率与美元利率之间的利差的绝对值来衡量我国金融市场的国际化程度。采用人民币兑美元汇率每年的变化率作为衡量我国汇率弹性的指标。样本数据区间为1986年至2006年, 各年数据来源于各年《中国统计年鉴》、《中国经济统计年鉴》、《国际收支平衡表》、《中国经济统计数据库》、《中国人民银行网站》、《外汇管理局网站》、《美联储网站》。

(二) 模型构建

本文采取向量自回归VAR模型考察我国宏观经济变量对金融体系对资本账户开放程度的影响, 分析各变量之间的均衡关系, 以及各变量之间的动态反映。以ZBKF表示资本账户开放程度, GDP表示经济增长速度, QCL表示国际清偿力, LV表示金融市场国际化, HV表示汇率弹性。这里为消除时间趋势, 对各序列分别取自然对数, 模型具体形式为:Yt=C+∏1Yt-1+∏2Yt-2, …+∏pYt-p+εt… (1) 。

四、实证分析

(一) 单位根检验

采用Dickey和Fuller (1981) 提出的ADF方法进行单位根检验, 检验方程根据是否具有截距项或时间趋势项分为三类:△yt=γyt-1+λ1△yt-1+λ2△yt-2+…+λp-1△yt-p-1+μt… (2) ;△yt=α+γyt-1+λ1△yt-1+λ2△yt-2+…+λp-1△yt-p-1+μt… (3) ;△yt=α+βt+γyt-1+λ1△yt-1+λ2△yt-2+…+λp-1△yt-p-1+μt… (4) 。其中, E (μt) =0, Var (μt) =σ2, 检验H0:γ=0, H1:γ≠0。根据各变量的时序图确定各变量数据ADF平稳性检验, 同时依据各变量时序单位根方程中截距项和时间趋势的系数显著性来判断单位根检验模型设定的合理性。滞后阶的确定是基于AIC准则做出的, 结果见 (表1) 。从 (表1) 可以看出, 各变量的时间序列在显著性水平为5%的ADF检验中都存在单位根, 表明均为非平稳的时间序列。对各序列一阶差分后的时间序列都在5%的显著性水平下拒绝单位根假设, 从而各变量都是I (1) 序列。因此可以考察各变量间的协整关系。

注:“***”、“**”、“*”分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝单位根检验, D (.) 表示一阶差分

(二) 协整分析

协整分析主要分析各变量之间的是否具有长期均衡关系。用Johansen最大似然法分析各个变量的协整关系。协整模型的设定和滞后期确定原则是先根据最小化AIC和SC信息的标准选取, 然后进行模型检验 (如Cochrane-Orcutt和CUSUMS等方法修正残差自相关、正态性检验和稳定性) , 若不能通过检验, 则重新进行设定, 直到找到相对理想的模型。经过反复检验确定协整变量具有线性趋势并有截距项, 选择滞后3期, 结果见 (表2) 。表中r表示协整关系的个数, 在5%的显著性水平拒绝r燮1的假设, 即变量之间存在两个协整关系。对于第一个协整向量的标准化协整系数得到β赞= (1, 1.15, 0.56, 0.09, -0.08, -0.14) 1, 其对应的协整关系为。其中, 括号中的数字表示各个系数的渐进标准误。在长期关系中, 资本账户开放程度与其它四个变量存在稳定关系。在开放经济条件下, 经济增长长期对资本账户开放程度具有负向作用, 经济增长每增加1%会引发资本账户开放程度下降1.15个百分点。这个结果与Frankel和Rose (1996) 、Edwards (1999) 的研究结论一致。国际清偿力与资本账户开放程度也具有负向作用, 国际清偿力每增加1%会导致资本账户开放程度下降0.56个百分点。更确切地讲, 应该是资本账户开放程度提高1%会引发国际清偿力下降1.79%, 表明资本账户开放程度的提高会减少外汇储备的被动增加。从金融市场的国际化水平来看, 中美利差减少1%会有助于资本账户开放程度提高0.09%, 表明人民币利率与国际利率的差异越小, 越有利于提高资本账户开放程度。从汇率弹性来看, 汇率弹性增加1%有助于提高资本账户开放程度0.08%, 表明汇率富有弹性长期来看有利于提高资本账户开放程度, 这与Schneider (2000) 的研究结论相一致。

(三) VECM模型分析

通过对变量进行协整分析可以发现变量之间的长期均衡关系, 但是无法得知这些变量的短期动态关系, 向量误差修正模型则可以解决这一问题。根据Granger定理, 一组具有协整关系的变量具有误差修正模型的形式, 因此在协整检验的基础上进一步建立误差修正模型, 研究各变量与资本账户开放程度之间的短期动态关系。其中误差修正项。从上式来看, 滞后一期的资本账户开放程度对于当期资本账户开放具有负向作用, 负向系数为-0.13, 表明我国资本账户开放程度滞后效应是递减的。模型还显示, 经济增长的短期动态变化与长期稳定效应不一致, 表明短期内经济增长有助于提高资本账户开放程度, 经济增速提高1%有助于资本账户开放程度提高0.58%。此外, 国际清偿力的短期负向效应较长期更小, 降为-0.22。而金融市场化和汇率弹性对资本账户开放的短期正向效应相对长期来看也小一些, 分别降为0.05和0.01。这些表明各宏观经济变量对资本账户开放度的影响具有长期累积效应。

(四) 脉冲效应

协整分析只提供变量间长期关系的信息, 但是没有为变量作用于另一个变量的动态特征提供更多的信息, 引入脉冲相应函数有助于解决这一问题。脉冲效应函数刻画的是在VECM扰动项上加一个单位标准差大小的新息冲击 (Lnnovation) 对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。以VECM模型为基础, 采用正交化 (Orthogonalised) 方法和Choleski分解技术, 建立资本账户开放度与其他宏观经济变量的脉冲响应函数。这里将共同成分的效应归属于资本账户开放度的VECM方程, 分析ZBKF对各变量信息的响应情况。GDP对资本账户开放度的冲击效应如 (图1) 所示。在初期GDP增速对资本账户开放度的冲击是正向递增的, 到第3期到最高点。此后开始急速下降, 到第8期转变为负向效应, 并且负向效应不断逐渐增大。QCL对资本账户开放度的冲击效应如 (图2) 所示。从初期开始QCL对资本账户开放度的冲击效应就是负向的, 并且负向效应急速上升。从第6期开始负向效应开始减缓, 并在14期左右开始趋于平稳。金融市场国际化 (利率差异) 对资本账户开放度的冲击效应如 (图3) 所示。初期利率差异对资本账户开放度的冲击是负向的, 也就是说, 利率差异的缩小 (国际化程度的提高) 对资本账户开放度的冲击是正向的。到第2期的正向效应达到最高点, 然后急剧下降, 到第4期达到最低点。从第6期开始对资本账户开放度的正向效应逐渐平稳。汇率弹性对资本账户开放度的冲击效应如 (图4) 所示。从初期开始汇率弹性对资本账户开放度的冲击是正向的。第3期达到最高点, 此后开始下降, 到第6期开始下降幅度减缓。直到第14期冲击效应开始趋稳。

(五) 方差分解

接下来运用Sim (1980) 的方差分解法, 通过求解扰动项对向量自回归模型预测均方误差的贡献度, 了解各类变量的方程新息对资本账户开放度的相对重要性。各变量的方差分解结果见 (表3) 。从 (表3) 可以看出, 从滞后期为15的方差分解结果来看, 短期除了资本账户开放度自身的变动影响外, 经济增长、金融市场国际化的新息对资本账户开放的影响维持在1%以上, 国际清偿力、汇率弹性的新息对资本账户开放的影响程度在3%左右。从长期来看, 未来国际清偿力、金融市场国际化和经济增长的新息对资本账户开放度的长期影响较大, 汇率弹性的新息对资本账户开放的长期影响较弱。从变化趋势来看, 汇率弹性的影响比较稳定, 经济增长、金融市场国际化的影响逐渐减弱, 国际清偿力的影响逐渐增强。

五、结论与建议

(一) 结论

本文利用VAR模型, 通过协整分析、脉冲响应和方差分解模型分析发现:在长期关系中, 我国经济增长对资本账户开放程度具有负向作用;资本账户开放程度的提高会减少外汇储备的被动增加, 减弱国际清偿力;金融市场国际化程度越高 (人民币利率与国际利率的差异越小) , 越有利于提高资本账户开放程度;富有弹性的汇率制度长期来看也有利于提高资本账户开放程度。从短期来看, 我国经济增长有助于提高资本账户开放程度;国际清偿力的短期负向效应较长期更小;金融市场化和汇率弹性对资本账户开放的短期正向效应相对长期来看也小一些。这些表明各宏观经济变量对资本账户开放度的影响具有长期累积效应。从影响的变化趋势来看, 汇率弹性的影响比较稳定, 经济增长、金融市场国际化的影响逐渐减弱, 国际清偿力的影响逐渐增强。

(二) 建议

通过上述分析, 笔者认为, 我国应积极推动利率市场化改革, 提高金融市场的国际化水平, 缩小与国际利率特别是美元利率的利差。从长期来看, 经济增长保持稳定有利于加快我国资本市场开放的步伐。随着资本自由化程度的不断提高, 国外资金流入引发外汇储备的被动增加的负担将会大为减轻。同时, 加快我国汇率形成机制的改革, 形成弹性汇率制度有助于我国资本账户开放程度的提高。

摘要：本文基于VAR模型实证研究的基础上, 分析了经济增长、金融市场国际化、国际清偿力、汇率弹性与资本账户开放程度的动态数量关系。结果发现, 短期经济增长对资本账户开放具有正向效应, 而长期将转为负效应;无论从长期均衡还是短期均衡关系来看, 金融市场国际化和弹性的汇率制度都有助于促进资本账户开放程度的提高;资本账户开放程度的提高会减少外汇储备的被动增加, 减弱国际清偿力;国际清偿力对资本账户开放程度的影响较大, 经济增长、金融市场国际化的影响逐渐减弱, 汇率弹性的影响相对稳定。

关键词：资本账户开放,动态数量关系,VAR模型

参考文献

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[2]李剑峰、蓝发钦:《资本账户开放条件:国别经验的比较Ⅱ》, 《改革》2006年第10期。

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[4]Mishkin, Frederic S.Inflation Targeting:Lessons from International Experience[M].Princeton:Princeton University Press, 1999.

[5]Edwards, Sebastion, Khan, MohsinS, Invest Rate Determination in Developing Countries:A Conceptual Framework.IMF Staff Paper, 1985.

[6]Mathieson, DonaldJ.;Rojas-Suarez, Liliana.Liberalization of the Capiml Account:ExperiencesandIssues.IMFOccasional Paperl03.1993.

[7]Guitian, Manuel;Nsouli, Saleh M.Currency Convertibilityin the Middle East and North Africa.IMF, 1996.

[8]Quirk, PeterJ.;Evans, Owen.Capiml Account Convertility:Review of Experience and Implications for IMFPolicies.IMFOccasional Paper131, 1995.

[9]Edwards, Sebastian:How Efective are Capital Controls Journal ofEconomic Perpectires.1999.

动态开放 篇5

随着教学改革的不断深入, 许多院校都进行了教学资源平台建设, 这为教学水平的提升和教学改革的深化提供了有力支持。但是, 很多教学资源平台也存在许多不足:数据格式不统一, 无法实现有效的资源共享;资源检索能力还需进一步提高;对资源的评价和资源使用的分享机制不足, 资源的附加值较低;平台上资源的添加和更新较缓慢, 缺乏鼓励机制, 平台不能长期、有效、可持续地发展。

二设计目标

为了解决这些不足, 我们进行了教学资源平台建设的研究, 旨在实现以下目的: (1) 在CELTS-31和CELTS-41.1技术规范的基础上, 整理出适合教学资源建设的一般性标准; (2) 提出资源分类、查询方式; (3) 在商业网站上对资源的评价和分享机制进行分析研究, 提出适合教学资源建设的评价和分享方式。

三资源分类查询方式

第一, 资源分类。在教学过程中, 如何在海量的资源中快速查询到教学资源是必须要解决的问题。经过对大量网络教学资源的分析, 我们认为:对资源进行一个良好的分类和提供必要的资源关键字是实现快速查询的关键。

一般情况下, 教学资源应具有以下分类方式: (1) 按照资源所属课程进行分类; (2) 按照资源所属专业进行分类; (3) 按照资源所属类型进行分类; (4) 按照资源所属子类别进行分类; (5) 按照资源文件的类型进行分类; (6) 按照资源的适用对象进行分类。

第二, 资源查询方式。用户在使用网络教学资源时, 可按照以上各种分类形式进行浏览。网站还应提供按照资源名称、作者、关键字等信息进行查询的功能。经过分析, 我们发现:为每个资源提供一组检索关键字, 这组关键字包含了资源所涉及的关键技术、核心方法和特色关键词。使高级使用者可以快速检索到所需的内容。

四资源评价和资源分享机制的建立

教学资源发布到网站后, 单纯依靠资源发布者对资源的描述很难让使用者从海量的同类资源中快速找到最适合学习的资源, 并且学习效率较低。资源使用者对资源的理解和评价是对资源的有益扩展和补充, 能够让资源的价值得到提升, 也可为后面的使用者提供帮助。所以教学资源平台要提供一个资源评价机制, 让后来学习者能够“站在前人的肩膀上”继续学习。

平台还应提供一组分享机制, 能够使学习者对某一类资源的评价集中表现出来, 为后来的学习者在一批相似的资源中准确快速挑选出最适合的资源提供帮助, 以方便学习、提高效率。

五平台 (网站) 结构

根据国家教育部的教育资源建设技术规范, 教育资源建设包括素材类教育资源建设、网络课程建设、资源建设的评价、教育资源管理系统的开发。教学资源平台是第四个层次的具体实现, 它为前三个层次提供了具体的承载形式。

教学资源平台一般可以分为5个模块:资源使用、资源编辑、资源评价、用户系统和系统管理模块。 (1) 资源使用模块包括:网络资源浏览、网络资源检索、网络资源下载子模块。 (2) 资源编辑模块包括:新资源发布、资源信息修改、资源类型管理、文档生成子模块。 (3) 用户系统模块包括:用户管理、登录、注册子模块。 (4) 资源评价模块包括:资源评价、资源分享子模块。 (5) 系统管理模块包括:系统设置、文档审核、数据导入导出子模块。

六数据结构

系统中要使用资源信息、资源类别、资源评价、用户信息等多种数据信息。资源信息作为系统中的最重要的核心信息, 其主要数据结构如下:Identifier (标识) , Int/String类型, 表示资源标识符, 唯一标识该资源;Name (名称) , String类型, 表示资源名称;Description (介绍) , String类型, 表示资源介绍;Author (作者) , String类型, 表示资源作者;Creator (创建人) , String类型, 表示资源的创建者;Keyword (关键字) , String类型, 表示资源关键字;Photo (照片) , String/Image类型, 表示资源照片;Type (资源类型) , String类型, 表示资源类型;Kind (类别) , Int/String类型, 表示资源所属小类别;File Name (文件名) , String类型, 表示资源文件存储路径和文件名称;Click Number (点击数) , Int类型, 表示资源被点击的数量;Context (适用对象) , String类型, 表示资源适用的对象。

七文档显示的实现

平台中各种资源内容均以附件文档的形式显示。在显示文档内容时, 除ZIP和RAR格式文档提供下载外, 其他格式都应能在网页中直接显示。图片格式、视频格式和音频格式的文档较容易实现, 有许多技术方案可以完成。对于Office和PDF文档的显示则相对复杂, 由于Office文档结构的特殊性, 在网页中直接调用Office组件显示文档的可靠性和稳定性较差, 效率也低。本平台中采用方法是首先将Office文档转换成Adobe公司的PDF文档格式, 再将PDF文档转换成Flash格式的文档的网页中直接显示。转换过程见下图。

文档的转换是自动完成的。每当用户发布新资源时, 上传的Office文档会交由系统的资源文档生成模块进行格式上的转换, 转换生成的Flash文档将存储在系统中。

动态开放 篇6

一、军民融合新兴战略产业专业人才培养全过程要素分析

针对培养军民融合新兴战略产业专业人才, 地方院校需要综合、全盘考虑人才培养过程中核心要素的创新。

1. 理念要素。

新兴战略产业军民融合国防科技人才培养, 有别于传统大众化的人才培养, 必须创新教育理念, 突破传统办学体制机制, 在充分考虑社会需求的基础上, 对现有人才培养模式和人才成长环境进行调整和创新。创新军民融合机制, 组建双生共赢、协同发展的校企战略联盟, 进行全方位、深度的产学研合作, 建立、优化全过程人才培养、成长核心要素设计与评价体系。

2. 培养模式要素。

军民融合新兴战略产业是一个正在快速发展的产业, 只有实现人才与市场对接, 对人才培养模式、机制、路径等进行综合改革, 按照面向产业, 面向社会, 面向世界三个“面向”, 定位在应用, 定性在产业, 定向在地方, 定点在实践的“四定”原则培养军民融合新兴战略产业军工人才。构建学校、行业企业“双主阵地”人才培养模式, 才能培养出综合素质高、适应性强的工程应用型人才。

3. 资源要素。

军民融合新兴战略产业专业面临师资队伍、课程建设、教材建设、实践平台建设滞后等制约因素。新建军工新兴战略产业专业, 科班师资引进困难, 青年教师存在工程实践能力薄弱等问题。需要多途径引进、培养、培训人才。学生方面, 由于新兴战略产业市场未形成或发展前景不明朗、人才生源市场认知度低、传统军工行业开放惯性滞后等, 造成对非国防高校办学认同度低、人才就业有门坎有屏障, 生源较为匮乏。此外, 军工专业办学所需的很多实验仪器、设施学校没有实力建设或是建设受限, 人才培养所需实践平台离不开社会资源。

4. 评价要素。

以人才的知识结构、专业技能、创新能力、思想品德等作为素质模块, 构建军工人才全面素质模块化测评体系。以“全过程育人”为指导, “全方位认同”为准绳, 将开放性的办学认同作为人才培养的驱动力, 建立校内初评, 教育机构检评, 外校专家和用人单位外评, 社会终评的闭合办学评估机制, 建立无缝链接的“全方位、全过程的人才成长性”与社会“大一统”的人才评价驱动模式, 回答好“如何对学生的评价、对办学的评价、对人才的评价”这一重要命题。从而, 最大化的推动培养国防科技军民融合式全要素人才培养模式的创新。

二、军民融合新兴战略产业专业人才培养创新模式探索

立足学校实际和地方资源, 建立资源互补、共同发展、共同受益的多层次、多方位合作关系和模式, 开放、创新办学, 探索西部军民融合式新兴战略产业专业人才培养的全方位人才孕育、健康生长链机制。建立人才培养与生源孕育、就业拓展与互动、衔接有序、相互推进的有效循环机制。

1. 生源孕育基地。

建立生源孕育基地是培养军民融合军工专业人才的基础。四川是军工大省, 绵阳是军民融合式示范科技城, 周边拥有众多军工企事业单位, 地区民众对军工专业有相对全面的了解和认知, 这为建立生源中学与高校人才培养承接、育人资源共享机制提供了独特的“资源”优势。在中学开展军工科普知识宣传、讲座, 中学生参观大学专业实验室等, 能激发学生对这些专业的兴趣和报考、献身国防事业的热情, 保障重点区域生源。

2. 全方位人才培养机制。

针对军民融合式新兴战略产业专业人才培养需求, 研究、探索军民融合式新兴战略产业人才培养机制和策略, 建立“开放、融合”的教学模式。根据社会和企业需要, 通过教学计划的开放、教学内容的开放、教学形式与手段上的开放、学生管理工作的开放, 真正实现开放办学。通过教师与企业工程人员的融合, 学生成长、发展需要与企业需求的融合, 理论教学与实践训练的融合, 教师锻炼与学生训练的融合, 实现学生理论素养、实践技能、创新能力、素质培养的全面提升。

(1) “双师型”和“双能型”校企融合教师队伍。军民融合式新兴战略产业专业高素质人才培养离不开高素质的教师队伍。建立“军工科研院所+高校+企业+产业”的“双师型”和“双能型”校企融合教师队伍, 强化教师实践意识, 建立“大学教师+准工程师=工程教育教师”的模式。制定工科教师职业资格准入标准, 建立多元化的工科教师聘用体系, 完善工科教师职前职后培训制度, 构建工科教师工程素质评价体系, 开展“双师型”教师队伍管理制度、激励机制、发展评价导向、成果共享、利益互惠等方面的研究。探讨企业一线技术人员与高校一线教师长期稳定互派机制, 明确双导师制中校内导师和企业导师的权、责、利, 制定监管、奖励制度和保障机制。探讨适合军民融合式新兴战略产业军工人才培养的专业教师考核与技术职称评聘制度, 建立科学评价与激励机制。

(2) 人才培养“双主阵地”。建立区域、行业发展战略联盟, 充分盘活、利用社会硬件、人才资源, 实现资源效益最大发挥, 让军工行业的社会资源流动起来, 充分在人才培养中发挥其效应。依托具有良好合作基础的军工单位, 搭建“资源互补、双受益、共发展”的多层次、多方位合作机制。建立人才素质培养、办学市场发展与服务、产学研办学资源融合试验基地, 实现人才培养要素与职业岗位需求、职业标准的深度对接的有效机制, 形成“双主阵地”人才培养的长效机制。

(3) 全方位人才培养。精心设计人才培养方案、培养过程, 在大开放、高质量、全要素、全过程的实践环节设计中培养、成就人才。人才培养方案设置知识能力模块、方法能力模块、实践创新能力模块 (单设企业实训课程模块) 和综合素质模块。注重专业技能训练、综合素质培养, 重视非智力因素如动机、兴趣、情感、意志、性格等的培养, 在强调军工素质的同时, 尊重学生的个性差异。

在开放的多个时空中去完成教与学。组织动态优化, 业界精英走上大学讲台, 教师、学生到军工企业进行服务性锻炼与实践变为常态。在军工一线技术专家、用人单位和学校共同参与下, 开展“知识学习体系”和“军工素质培养体系”的双线培养。在深厚的军工文化熏陶中培养同学们学会动手动脑, 学会做人做事。校内开放实验室, 在教师的科研项目和各类科技活动、各类实习实践中指导学生, 建构起组织运行有序, 项目设置科学合理, 课内与课外紧密衔接的校内实践环境, 在师生密切共处中培育、化育人才。

三、军民融合新兴战略产业专业人才成长评价及动态优化

构建全要素及模块化人才培养完整环节的第三方评价机制和相应评价模型, 促进人才培养的全维教学组织动态优化的教学运行管理, 促进“认知、认同、成长、成才、服务、双赢”的开放合作文化建设, 将全方位的办学认同作为人才培养的指导与驱动。

1. 构建人才成长评价机制。

从培养合格军民融合式新兴战略产业军工人才出发, 制定合理的评价标准与内容, 评价主体采用多元化, 评价实行分类化。构建以学生发展为中心的评价指标体系, 真正建立起以学生品德、知识、技能、综合素质 (发展潜力、创造性、灵活度、心理健康度等) 等为核心要素的办学、人才培养评价指标体系。以第三方评价为主, 运用科学、客观、社会化、易操作的评价方法和技术手段。建立基于人才选拔、培养、使用、反馈、改进提高, 社会、高校、教育主管部门、家长、学生、企业等用人单位联动的系统。制定校内初评, 教育机构检评, 外校专家和用人单位外评, 社会终评的闭合办学评估机制。构建起基于人才选拔、培养、使用、反馈、改进提高, 社会、教育主管部门、家长、学生、企业等用人单位联动的系统。把人才培养的主要评价权交给社会、用人单位和学生自己。

2. 建立动态优化机制。

“质量教育”必须是开放教育, 从教育教学理念、专业结构到人才培养目标、人才培养方案、课程设置、授课内容、课堂教学方式方法、实验实践、素质训练等都根据国际、国内就业市场对人才的需要和人才培养评价反馈结果动态调整, 实现实时互动、实时监督、实时反馈、实时调整。最大化的推动全要素人才培养模式的创新, 真正按照社会、企业的需求培养人, 促进非国防院校培养军民融合式人才的能力。形成良好的人才培养、使用、反馈、改进、提高链, 推动高校人才培养服务社会的良性机制建设。

摘要：结合军工行业的特点, 从人才培养要素、模式、评价等方面阐述了军民融合新兴战略产业专业国防科技人才培养, 提出针对跨多学科军工专业运用全要素模块化、开放、动态优化培养的建议。

关键词：全要素,开放,动态优化,人才培养

参考文献

[1]佘英华.关于高校发展战略性新兴产业专业相关专业的思考[J].中国大学教学, 2011, (3) .

[2]瞿立新, 杨晓江.地方本科院校创建之路:美国一流大学建设的启示[J].江苏高教, 2012, (5) .

动态开放 篇7

开放式基金具有灵活申购和赎回机制,投资者对于开放式基金的投资具有相当的机动性,这一特征对于基金的管理人是一种隐性的激励。开放式基金的申购与赎回直接决定了基金的规模,从而影响到管理人所支配的资金,约束基金管理人。成熟资本市场的研究表明,业绩优良的基金现金流入大于业绩较差的基金(Sirri和Tufano,1998)。

文章基于2004年2季度到2012年3季度16只开放式基金的面板数据,通过回归分析的方法,对我国开放式基金的赎回行为进行分析,探寻影响开放式基金赎回行为的具体因素。就开放式基金赎回分析结果,提出稳定基金业绩、加强证券投资基金知识宣传、合理化基金规模等合理化建议。

二、我国开国开放式基金赎回影响因素的实证研究

(一)研究样本及数据的选取

文章选取了2003年以后成立的16只开放式基金2004年第二季度到2012年第三季度的相关数据作为样本,数据主要采集于锐思数据库,对个别数据根据凤凰财经和大智慧软件进行辅助补充和更正。

(二)模型选取与变量设计

1.基金业绩和基金规模的变量选取

文章章选取本期净值增长率(SRR)和累计净值增长率(LRR)两个变量来表示基金的业绩。本期净值增长率即最近一季度净值增长率,累计净值增长率即成立以来净值增长率。本期净值增长率反映短期基金业绩对投资者赎回行为的影响,累计净增长反应基金的长期盈利能力对于投资者赎回行为的影响。

文章用基金的净值(Value)来表示基金规模。更客观地描述基金单位净值和基金份额的双重变化。

2.被解释变量——净赎回率

计算赎回率是为了撇除基金的规模和交易的频繁程度对赎回行为描述的影响。所以:

其中Re depmtionit表示第i只基金当期净赎回率,Qsit表示第i只基金当月总赎回份额,Qbit表示第i只基金当月总申购份额。

3.其他影响因素

债券指数收益率。由于投资者可用于投资的资金总数一定,如果投资于债券的收益率上涨,意味着投资于基金的机会成本增加,那么由于资本的逐利性,自然会使得基金的赎回率提高。文章用上证债券指数收益率来代替债券市场收益率:

其中Bondt为上证债券指数收益率,bt为本季度收盘指数,bt-1为上期收盘指数。

分红。文章不考虑分红次数,但是对分红的金额予以重新审视,分红金额(Dividend)的多寡在一个侧面可以体现出基金业绩表现的好坏。

股指收益率。股市是宏观经济的晴雨表,股指的变化可以在一定程度上反应宏观经济的变化,在下文对模型进行优化时,将会把股指收益率(Index)作为工具变量,对基金净赎回率的自回归性进一步进行研究。

(三)模型假设

假设1:本期净值增长率与基金净赎回率负相关;累计净值增长率与基金净赎回率负相关。

假设2:基金规模与基金净赎回率负相关。

假设3:基金分红金额与基金净赎回率负相关。

(四)描述性统计

对样本进行描述性统计结果如表1所示:

由上表可以看出,样本基金的净赎回率平均在-0.2%左右,申购和赎回大体相当;短期内的收益率平均为0.04%,长期来看收益率更为可观,有投资的价值,是实现资产的保值增值的有效渠道;开放式基金规模平均来看在23亿元人民币左右,集合了大量的资金进行投资,有实现规模效应的可能性;上证债券指数代表的固定收益证券收益率比较稳定,但是远低于基金平均收益率,反映了固定收益证券的特征。

(五)序列平稳性检验

为了避免“伪回归”问题,对被解释变量和解释变量进行单位根检验,结果如表2所示:

其中***表示在1%置信水平下拒绝原假设,**表示在5%置信水平下拒绝原假设,*表示在10%置信水平下拒绝原假设。

由上表可以看出,所有变量原序列为平稳序列。而且经过协整检验,变量之间存在协整关系。

(六)影响投资者赎回行为的因素检验

为了说明以上因素对于投资者赎回行为的影响,文章首先建立以下面板数据(panel data)模型,包含了开放式基金本身相关统计数据:

回归结果如表3所示:

其中***表示在1%置信度水平下显著。

可以看出,所有变量在统计意义上都显著,模型的拟合程度也比较高。

为了考虑净赎率的滞后一期对净赎回率的影响,对以上模型进行修改,并增加债券收益率作为外部因素引入模型,进而将模型优化为动态面板数据模型,用GMM方法进行估计,用股指收益率作为净赎回率的工具变量(IV)。

经过验证股指收益率(Index)与净赎回率高度相关而与除当期收益率(SRR)外其他变量不相关。但是,考虑当期收益率对净赎回率很可能具有滞后效应影响,用当期收益率的滞后一期代替,同样得出了较满意的结果,因此股指收益率具备作为工具变量的基本条件。构建模型如下:

针对以上模型作出两个假设:

假设4:净赎回率滞后一期与净赎回率负相关。

假设5:债券收益率与净赎回率负相关。

对模型(4)运用GMM方法进行估计,结果如表4所示:

其中***表示在1%置信度水平下显著,**表示在5%置信度水平下显著,*表示在10%置信度水平下显著。

由上表可以看出,虽然显著水平有所差异,但是模型的所有变量均在统计上显著,而且工具变量通过了萨甘检验,说明该动态面板数据模型,是较理想的模型。

四、实证结果分析

模型(6)估计结果显示,本期净值增长率对净赎回率的影响显著且为负相关,累计净值增长率对净赎回率的影响显著且为正相关,假设1部分成立。说明投资者赎回行为受短期盈利的影响左右较大,而且具有滞后效应,前一期的基金收益表现对后一期的赎回率变化具有显著的影响作用。但是,我国投资对于基金的累计净值增长率表现出异样的赎回行为,累计净值增长率越高,赎回率越高,这样的现象文章认为是源于投资者迫切赎回高增长的基金以获得确定的收益以免遭受损失,或者减少已经获得的收益,从而造成赎回的异象。

基金规模与净赎回率负相关,假设2成立。投资者往往认为大规模基金有更优秀的基金运营团队和基金管理经验,规模经济容易实现,投资者对于大规模的基金具有更大的信心。相似的,优秀的基金经理希望管理更大规模的基金,以实现更大的施展空间。基金的规模不断扩大,给投资者一剂“强心针”,坚定了持有份额的信心。

分红作为投资者的重要收益之一,分红的多寡直接决定了投资者的赎回行为,经过实证研究发现,分红金额与净赎回率正相关,假设3成立。由于开放式基金分红次数受到国家法律的约束,因而分红的次数对于投资者赎回行为的影响并不明显。而分红的多寡体现了开放式基金业绩的好坏,分红多的基金可以增强投资者的信心,从而降低赎回率。

开放式基金滞后一期的净赎回率对本期的净赎回率影响显著,且负相关,假设4不成立。投资者之间的互相影响较显著,但是与预期恰好相反,文章认为,这表现了投资者的习惯性“逆向思维”,即与其他投资者的行为反向操作,以期获得理想的收益。

债券指数收益率与净赎回率正相关,假设5成立。债券指数收益率代表了固定收益证券的平均收益率,也可以看作是短期内资本的平均收益率,收益的风险相对开放式基金较低,但是收益率也明显低于开放式基金收益率。当债券指数收益率上升时,风险厌恶程度高的投资者在其接受范围内将会把资金投资到固定收益证券市场,在资本总数一定的条件下,流向开放式基金市场的资金减少,甚至有一部分资金撤回,购买固定收益证券。

为了稳定开放式基金的份额,降低基金的净赎回率,稳定市场行为,文章建议如下:

首先,基金管理人提高基金收益的稳健性,提高自身管理水平,加强内控,降低运行成本。这样可以使开放式基金真正成为投资者进行资产保值和增值的渠道。对增加投资渠道,减少过度投机有一定作用。

另外,管理人应该适度调整基金规模。由于大型基金在调整投资组合时缺乏灵活性,过度分散化投资会增加管理成本,所以合理化布局基金规模,有利于风险的防范和管理。

其次,投资者进一步提高自身素质,加强有关知识的学习,了解资本市场基础知识,掌握投资基本技能,增加理性投资,减少非理性行为。

最后,有关单位和部门应加强基本资本市场知识的普及,抑制过度投机行为,拓宽投资渠道。对普通投资者的闲散资金流向作出正确的引导,降低投资风险。

参考文献

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[5]陈海燕.基于面板分位数回归的开放式基金赎回行为研究.[J].西部论坛,2012(3):95~101.

动态开放 篇8

企业对外部的知识、技术等创新资源进行组织学习, 可能通过动态能力的作用, 将其内化为自身创新成果。组织学习并非完全直接性的, 而是通过其他机制或过程, 间接地对企业内向型的开放式创新发挥着影响作用。针对组织学习的不同维度、组织学习对企业内向型开放式创新的影响机制如何, 动态能力在组织学习与内向型开放式创新关系中扮演何种角色等问题, 本研究将进一步深入研究组织学习、动态能力与内向型开放式创新之间的关系。

理论基础与研究假设

1.组织学习与内向型开放式创新

Argyris和Schon (1978) 认为, 组织学习是一个发现错误并不断改正错误的过程。本研究综合学界观点, 从知识的视角, 认为组织学习是组织在动荡的环境下为实现其战略目标, 在组织内外不断获取、吸收和创造知识并运用于组织的过程。同样从知识的视角出发, 有学者将组织学习分为知识积累、知识转换、知识创造三个维度。[7]本研究基于知识的角度, 将组织学习分为知识获取、知识整合两个维度。

开放式创新, 是指在企业整个创新过程中, 从内外部进行系统地知识开发、利用与保留。[2]开放式创新类型可分为两类:内向型开放式创新、外向型开放式创新。[4]内向型开放式创新, 是指企业利用外部知识源, 将企业外部有价值的创意、知识和技术整合到企业内部, 以实现创新和商业化的过程。[4]许多学者以知识为基础, 探讨了知识在开放式创新过程的作用。[8]企业通过组织学习开发外部知识并在内部吸收消化形成新知识, [4,9]知识的这种来源方式决定了企业开放式创新转变的关键在于组织学习。Liehtenthaler和Ernst (2007) 认为, 内向型开放式创新下的组织学习, 可以通过知识获取、知识整合来实现。[10]内向型开放式创新强调获取外部知识与技术的重要性, 同时也重视整合内部知识。基于此, 本研究提出假设一:

H1:组织学习正向影响内向型开放式创新。

H1a:知识获取正向影响内向型开放式创新。

H1b:知识整合正向影响内向型开放式创新。

2.组织学习与动态能力

Teece (1997) 提出, 动态能力, 是指企业整合、构建与重组企业内外部资源和能力, 以塑造与适应复杂环境的高阶能力。[11]从组织学习视角看, 动态能力, 是企业通过组织学习获得的相对稳定和持久的组织结构, 调整企业内部业务流程以获得更高的生产效率。[3]本研究综合国内外学者分类标准, 将动态能力分为:市场感知能力[12,11]、吸收能力[5,13]、柔性能力[13]三个维度。

目前, 关于组织学习与动态能力的关系, 国内外不少学者通过理论与实证研究一致认为, 组织学习的本质是以不断变化的知识活动为基础的学习机制, 能促进动态能力的形成。[7,14]这表明组织学习是外生于动态能力。因此, 组织学习在动态能力的形成过程中发挥着重要作用。基于此, 本研究提出假设二:

H2:组织学习正向影响动态能力。

H2a:知识获取正向影响动态能力。

H2b:知识整合正向影响动态能力。

3.组织学习、动态能力与内向型开放式创新

组织学习与动态能力都是影响企业内向型开放式创新的重要因素, 而对于这三者之间的关系, 以及动态能力在组织学习对内向型开放式创新的影响过程中是否发挥作用、发挥何种作用的问题, 目前, 学界还没有较清晰和统一的认识。笔者认为, 组织学习对企业内向型开放式创新的影响可能并不是完全直接的, 而是通过其他机制或过程间接地发挥作用。

本研究将动态能力作为影响组织学习和内向型开放式创新关系的“黑箱”因素之一, 认为动态能力对于两者的关系起到了中介作用。因此, 提出假设三:

H3:动态能力在组织学习与内向型开放式创新的关系中起到中介作用。

H3a:动态能力的市场感知能力维度, 在组织学习与内向型开放式创新的关系中起到中介作用。

H3b:动态能力的吸收能力维度, 在组织学习与内向型开放式创新的关系中起到中介作用。

H3c:动态能力的柔性能力维度, 在组织学习与内向型开放式创新的关系中起到中介作用。

研究设计

1.概念模型与变量测量

基于前文理论综述及研究假设, 本研究以动态能力作为中介变量, 探究组织学习、动态能力及与内向型开放式创新之间的关系。构建的概念模型如下图所示。

本研究将组织学习分为知识获取、知识整合两个维度。知识获取维度的测量主要借鉴佘彩云 (2010) 等的研究[7], 修订后有5个题项;知识整合维度的测度主要借鉴陈国权和马荫 (2000) 等的研究[15], 修订后共5个题项;借鉴Sisodiya (2013) 等的研究[16], 共5个题项以测量内向型开放式创新。动态能力是本研究中的中介变量, 笔者将其分为市场感知能力、吸收能力、柔性能力三个维度。对市场感知能力维度的测量, 借鉴Teece (2007) 、沈锭荣 (2012) 的研究[5,13], 修订后共3个题项;对市场吸收能力维度的测量, 借鉴Nelsen (2006) 等的研究[17], 修订后共3个题项;对柔性能力维度的测量, 借鉴沈锭荣 (2012) 的研究[13], 修订后共7个题项。笔者采用李克特5级量表对各变量题项进行度量。

2.样本分析与信度、效度检验

本研究对象为浙江省五金制造业的中小企业, 共发放问卷248份, 回收问卷146份, 剔除无效问卷后共得到有效问卷117份, 回收率为47.18%, 有效回收率为80.14%。

七个指标的Cronbachα值分别为0.780、0.755、0.863、0.850、0.705、0.817、0.783, 均达到0.60的可接受水平, 说明本量表的信度良好。在效度检验方面, 本研究首先通过对组织学习、动态能力和内向型开放式创新各变量的KMO统计量和Barlett球形检验, 确认适合作因子分析。然后, 采用因子分析法, 对三个变量进行结构效度分析, 结果显示均符合结构效度要求。

数据分析与结果

1.相关性分析

笔者利用Pearson相关系数, 对各变量的相关性进行衡量。根据测量结果, 组织学习的两个维度知识获取 (r=0.406, p<0.01) 、知识整合 (r=0.353, p<0.01) , 均与内向型开放式创新正相关, 且知识获取、知识整合、动态能力的三个维度市场感知能力 (r=0.246, p<0.01;r=0.074, p<0.05) 、吸收能力 (r=0.396, p<0.01;r=0.351, p<0.01) 、柔性能力 (r=0.389, p<0.01;r=0.682, p<0.01) 也均呈正相关关系。这些结果与本研究提出的假设方向是一致的。

2.假设检验分析

(注:***p<0.001, **p<0.01, *p<0.05)

从上表的结果可知:

(1) 组织学习的两个维度, 知识获取 (M4, β1=0.330, p<0.01) 、知识整合 (M4, β2=0.226, p<0.01) , 都对内向型开放式创新具有显著的正向影响作用, 支持了假设H1a、H1b、H1。

(2) 知识获取和知识整合对动态能力的三个维度, 市场感知能力、 (M1, β1=0.242, β2=0.357, p<0.05) 、吸收能力 (M2, β1=0.302, β2=0.247, p<0.01) 、柔性能力 (M3, β1=0.150, β2=0.637, p<0.05) , 均有显著的正向影响作用, 支持了假设H2a, H2b、H2。

(3) 动态能力的三个维度, 市场感知能力 (M5, β1=0.214, p<0.01) 、吸收能力 (M5, β2=0.231, p<0.01) 、柔性能力 (M5, β3=0.138, p<0.01) , 对内向型开放式创新均有显著正向影响作用。

(4) 在将动态能力的市场感知能力与柔性能力维度分别作为中介变量引入模型后, 组织学习各维度对内向型开放式创新的影响均不再显著, 而市场感知能力与柔性能力仍然具有显著地正向影响 (M6, β=0.172, p<0.01;M8, β=0.058, p<0.01) 。说明市场感知能力与柔性能力, 在知识获取及知识整合与内向型开放式创新的关系中起到了完全中介作用。而在将动态能力的吸收能力维度作为中介变量引入模型后, 组织学习各维度对内向型开放式创新的影响仍旧显著, 但与模型4相比, 其显著性降低且回归系数减小 (M7, β1=0.278, β2=0.124, p<0.05) 。说明吸收能力在知识获取及知识整合与内向型开放式创新的关系中起到了部分中介作用。由此, 假设H3a、H3b、H3c、H3均得到验证。

研究结论与启示

1.结论

(1) 组织学习的知识获取与知识整合维度, 均能正向促进内向型开放式创新。

(2) 动态能力在组织学习与内向型开放式创新的关系中起到中介作用。具体说, 动态能力的市场感知能力维度与柔性能力维度, 在组织学习与内向型开放式创新的关系中起部分中介作用, 而吸收能力维度, 在组织学习与内向型开放式创新中起到完全中介作用。

2.启示

在日益开放且不确定的外部环境中, 企业不仅应重视组织学习, 还应注重培养和提高与动态环境相适应的动态能力。在知识溢出的过程中, 组织学习的效率依赖于其对市场感知能力、吸收能力、柔性能力的强弱。动态能力是一种与环境相适应的高阶能力, 通过它的中介作用, 企业能更好地将组织学习获得的知识内化为创新成果, 促进内向型开放式创新的实施。