开放式基金投资策略选择——基于随机优势理论及区别函数分析，本文主要内容关键词为：开放式基金论文,函数论文,投资策略论文,区别论文,优势论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
证券投资基金已有一百多年的历史，是资本市场最富有活力的金融工具之一。我国首只开放式基金华安创新自2001年起开始发售至今已有13年的历史，国内开放式发展迅速和规模也远超过封闭式基金成为市场主流，截至2012年年底已有一千多只。但并不是所有的基金管理公司经营绩效都能达到预期，如2012年嘉实基金旗下社保组合28股被套，投资失败率达80%。因此，投资人选择最优基金时既应考虑净值或收益排行，也应考虑基金的报酬和风险指标。然而，综观过去研究，无论是单因子或是多因子模型，本质上仍是以CAPM作为理论基础，但CAPM模型的假设普遍受到学术界质疑(Skrepnek and Sahai，2013)[1]。故有学者采用限制条件较少的随机优势理论模型来决定基金的绩效分类。虽然许多研究均验证了随机优势理论具有区分基金绩效的能力(Jan and Hung，2003；Kjetsaa and Kieff，2003；Meyer et al.，2005)[2-4]，但此类研究主要是针对基金绩效的多个属性进行的单独检测，目的是了解某个基金的属性与绩效是否显著相关，研究结果通常是同时有多个基金属性与基金绩效显著相关。他们的研究表明，如果投资人要遵循随机优势理论必须同时考虑多个基金属性，以对数量众多的基金进行投资，但面对多个基金属性的投资人最后将无所适从。基于此，本文以我国基金管理公司所发行的一般开放式基金为目标，利用不同模型来探讨报酬和风险的关系，以期建立简便的投资策略，使投资者可能遭受的损失降至最低，并评选出具备稳定报酬的基金，以提供给基金管理委员会参考。 二、文献综述 (一)利用资本资产定价模型评估基金绩效的研究。早期，投资组合绩效评估皆以Treynor(1965)[5]、Sharpe(1966)[6]、Jensen(1968)[7]开发的资本资产定价模型(CAPM)为理论基础。但随后诸多学者质疑该模型的解释能力，一些学者对传统模型进行了改良(Fama and French，1993；Jegadeesh and Titman，1993；Carhart，1997；Otten and Bams，2004)[8-11]。首先，Fama和French认为基于CAPM模型的系统风险并不足以解释资产报酬，因此提出了三因子模型；其次，Jegadeesh和Titman提出动能投资策略的观念，认为买进过去相对强势的股票，并卖出相对弱势的股票，将为投资者带来超额报酬，为日后四因子模型奠下基础；再次，Carhart利用Fama和French的三因子模型，再加入Jegadeesh和Titman的动能效果因子，组成四因子模型。最后，Otten和Bams以Carhart四因子模型为基础，探讨了随着基金管理者获取公开信息的时间增加，改变其投资组合所形成的条件模型比非条件模型的解释能力要好。 然而，无论是单因子或是多因子模型，本质上仍是以CAPM作为理论基础，必须符合模型假设：①投资报酬率须呈正态分布；②投资人具有二次多项式的效用函数，其一阶导为正，二阶导数为负。朱波、宋振平(2009)的实证研究发现，我国开放式基金报酬并非呈正态分布[12]。且Skrepnek和Sahai(2013)研究发现只有风险规避者的效用函数一阶导为正、二阶导数为负，但基金市场中投资者的风险偏好并非均为风险规避者[1]。因此，这些假设不符合我国证券市场的实际情况。 (二)利用随机优势理论评估基金绩效的研究。随着CAPM模型的失效，Levy和Kroll(1979)[13]提出了以累积机率为观点的随机优势理论法则已为众多研究者使用，并陆续发展出一阶(FSD，Quirk and Saposnik，1962)[14]、二阶(SSD，Hader and Russell，1969)[15]、三阶(TSD，Whitmore，1970)[16]随机优势法则，这些法则可将众多的投资组合区分为有效率及无效率两种。其中，FSD法则可区分基金投资组合是否有效，且不需假设投资人效用函数，因此即适用于风险规避者也适用于风险追逐者，是初步删除无效组合的标准；SSD法则假设投资人的效用会随着财富的增加而递减，故SSD法则仅适用风险规避者；利用TSD法则，假设投资人为递减的风险规避者，即财富水平越高时投资人风险规避程度越低，故TSD效率集合由SSD效率集合选取组成。此外，由一阶、二阶及三阶的筛选过程可知，SSD效率集合是FSD效率集合的子集合，TSD效率集合由SSD效率集合选取组成，故SSD法则最可能选出有效率的投资组合。 随后，已有学者利用三种法则检验了基金属性和绩效的相关性。Jan和Hung(2003)首先选用1961年至2000年美国CRSP基金数据库的16435只开放式基金资料，按照标准普尔分法根据基金的投资策略分成24类(股票型6类、平衡型1类、债券型6类、抵押型1类、货币型4类和其它型6类)，在将各类型基金按照(有无借贷、规模大小、周转率高低、费用高低及过去绩效好坏)五种属性分为五项对照组，最后采用随机优势模型(SSD法则)探讨了各类型基金与对照组基金绩效的优劣。随机优势模型衡量结果显示，以无借贷、规模大、周转率高、低费用率及前期绩效优的大部分基金表现较佳[2]。随后，Kjetsaa and Kieff(2003)扩展了Jan和Hung的研究，他们利用随机优势理论(FSD法则、SSD法则及TSD法则)衡量1985年至1999年共377只开放式基金的绩效，先将观察期间区分为1985-1999、1985-1997与1985-1995三种情况，在分别利用三种随机优势法则筛选无效率绩金，最后和道琼斯威尔夏5000指数及标准普尔500指数的报酬进行比较。结果显示，道琼斯威尔夏5000指数与标准普尔500指数报酬衡量的效果较好，尤其是股票型开放式基金比随机优势理论衡量的更有效。但随机优势理论的二阶(SSD法则)及三阶(TSD法则)的衡量也有效率，能够区分基金的有效性[3]。与他们的研究不同，Meyer等(2005)主要衡量增加国际投资组合是否带来了风险分散的效果，并对随机优势理论与M-V(Mean-Variance)法则进行比较。数据源有五种组合，第一种组合为新西兰6种资产国内型组合，第二种组合为新西兰4种、澳洲3种及香港3种国际投资组合，第三种组合为第二种组合再加上6种日本投资组合，第四种组合为第二种组合加上6种英国投资组合，第五种组合为第二种组合再加上3种英国及3种日本投资组合。结果显示，M-V法则能够发现增加国际投资组合可带来风险分散的效果，但随机优势理论中只有二阶(SSD法则)及三阶(TSD法则)具有发现风险分散和区分投资组合优劣的能力[4]。 从上述分析可知，多数情况下二阶(SSD法则)及三阶(TSD法则)均有效，具有区分投资组合优劣的能力。但在考虑Levy(1992)提出三阶随机优势理论的算法不恰当[17]，另外，各阶带有无风险资产的随机优势对本研究并无有效的区分效果，故我们仅采用SSD作为实证研究的法则。 (三)影响开放式基金绩效的因素研究。在Sharpe之前对开放式基金的研究着重于基金整体绩效，这样仅能帮助投资者了解基金绩效的优劣，并无法作为投资者遴选开放式基金的标准。因此，Sharpe(1966)最早研究发现基金手续费和绩效呈负相关[6]，随后学者们纷纷针对影响基金绩效的因素进行研究，以寻求基金本身属性与绩效之间的关系。如Ippolito(1989)选用1971年至1984年共128只开放式基金资料，运用横截面回归模型分析销售费用、管理费用、其他费用(总费用减去管理费用)和周转率对基金绩效的影响。结果显示，销售费用与基金绩效呈正相关，管理费用、其他费用和周转率与基金绩效无显著相关[18]。Grinblatt和Titman(1994)[19]、Carhart(1997)[10]与Ippolito的研究方式和结果均类似。Grinblatt和Titman选用1974年年底至1984年年底共209只开放式基金数据，运用横截面回归模型分析基金规模、其他费用、管理费用、周转率和销售费用对基金绩效的影响。结果显示，销售费用和周转率与基金绩效呈正相关，管理费用与基金绩效呈负相关，基金规模和其他费用与基金绩效无显著相关。Carhart选用1963年1月至1993年12月共1892只开放式基金，运用横截面回归模型分析基金管理费用、交易成本、基金规模、销售费用和买卖周转率对基金绩效的影响。结果显示管理费用、交易成本、销售费用和卖出周转率与基金绩效呈负相关，基金规模和买入周转率与基金绩效无显著相关。 随后一些学者扩展了上述研究，其中Golec(1996)[20]、Prather和Bertin等(2004)[21]在研究中分别加入了新的因素，Dahlquist和Engstrom等(2000)[22]、Jan和Hung(2003)[2]分基金类型进行了实证检验。具体而言，Golec选用1988年至1990年共530只开放式基金，运用横截面回归模型分析基金经理人特征(年龄、任期、教育程度及具备MBA学位与否)与基金绩效的相关性。另外在模型中加入基金交易费用、管理费用、周转率、团队规模、发行年数和基金规模等可能的影响因子。实证结果显示，经理人任期、MBA学位和管理费用与基金绩效呈正相关，交易费用和经理人年龄与基金绩效呈负相关，经理人教育程度、周转率、团队规模、发行年数和基金规模与基金绩效无显著相关。随后，Prather和Bertin选用1996年至2000年5000只股票型开放式基金，依投资目标分为7种类型，并将基金属性分成4大类25小类，运用横截面回归模型分析基金属性和绩效之间的关系。结果显示样本基金绩效不具备持续性，且成本收益的比率、现金流量账面价值的比率与基金绩效呈正相关，基金规模、基金费用、经理人管理基金数与基金绩效呈负相关。此外，Dahlquist和Engstrom等将基金分为股票型与债券型，选用1992年至1997年共210只瑞典开放式基金，运用横截面回归模型分析现金流量、基金规模、周转率、管理费用及交易量对基金绩效的影响。结果表明，交易量与基金绩效呈正相关，管理费用与基金绩效呈负相关。然而对基金规模而言，股票型基金的基金规模与基金绩效呈负相关，但债券型基金的基金规模与基金绩效呈正相关。Jan和Hung依标准普尔分类方法将基金分为股票型、平衡型、债券型、抵押型、货币型和其它型等6大类，选用1961年至2000年共16435支开放式基金数据，采用随机优势模型(SSD法则)分析销售费用、基金规模、周转率、其他费用和过去绩效对基金绩效的影响。实证结果显示：①整体基金规模与基金绩效呈正相关，但其它型基金结论却相反；②整体周转率与基金绩效呈正相关，但货币型基金结论却相反；③整体过去绩效与基金绩效呈正相关，但债券型基金结论却相反；④整体其他费用与基金绩效呈负相关，但债券型基金和其它型基金的结论却相反；⑤整体有销售费用的基金优于没有销售费用的基金，但在平衡型、债券型、抵押型和货币型基金方面，没有销售费用的基金却优于有销售费用的基金。 从上述研究结果可见，基金规模、基金经理费率、基金保管费率、买进周转率、卖出周转率、交易费用率、基金成立年数及基金经理人更换次数等八项因素是基金绩效的直接影响因素。基于此，本文将以这些因素为基础，利用SSD法则研究我国开放式基金的策略选择是否恰当。 三、开放式基金投资策略模型设计 (一)SSD演算过程。随机优势理论相对于M-V法则及CAPM模型效用函数的限制较少，并对于任何机率分配不作假设，也常运用在基金绩效评估中。然而Levy(1992)指出三阶法则(TSD法则)的算法有一定偏颇，建议使用一阶或二阶来进行实证研究[17]，主要是因为这两种法则足以得到令投资人满意的效率投资组合。由于鉴于一阶法则(FSD法则)区分效果较低，故本研究利用二阶随机优势法则(SSD法则)作为基金绩效评估的方法。 本研究设定有m(i=1，2，3…m)个投资组合，每个投资组合皆有n(j=1，2，3…n)个季报酬率观测值，且观测值均为非连续样本，故假设各个观测值出现的机率相同，即
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