天天基金专题研究：基于Carhart四因素模型的基金业绩评价
报告摘要：
海外的基金业绩评价已有较长的发展历史，先后出现了Treynor指数、Sharpe指数、单因素模型(Jensen指数)、Fama-French三因素模型等业绩评价方法。Carhart四因素模型由Fama-French三因素模型发展而来，综合考虑了系统风险、账面市值比、市值规模以及动量因素对基金业绩的影响，能够更为全面的评价基金业绩并且更为有效地衡量基金通过主动投资管理取得超额收益的能力。
Carhart四因素模型的回归拟合度较高。采用Carhart四因素模型根据近3年的月度数据对我国偏股型基金业绩进行实证分析的回归拟合度较高。R^2的均值为0.87， R^2大于0.8的比例为89.74%。其中最大值为0.97，对应的基金为华夏红利混合；最小值为0.62，对应的基金为汇丰晋信2026周期混合。
偏股型基金业绩与市场走势相关性较高。实证分析结果显示，所有偏股型基金的收益均与市场走势呈显著正相关。380只偏股型基金的β1平均值高达0.7625，体现出其收益与市场走势的正相关性较高。
偏股型基金的投资风格以平衡-中盘为主。整体来看，自2010年创业板成立以来，由于国内股市呈现明显的风格轮动特征，偏股型基金的投资风格也以“平衡—中盘”风格为主，而小盘和价值类风格的基金数量明显少于大盘和成长类风格的基金数量。
偏股型基金的股票投资策略以均衡为主。由于我国A股市场的动量效应较弱，大多数偏股型基金采用了动量与反向相结合的均衡策略进行股票投资。而采用非均衡策略的基金基本上均采用动量策略(即买入前一阶段涨幅较高的股票)进行股票投资，采用反向策略的偏股型基金仅有三只。
基于Carhart四因素模型的偏股型基金超额收益指标与其海通综合评级呈显著正相关。近三年在380只偏股型基金中有72.89%能够通过主动投资管理获取超额收益，且380只基金的超额收益能力指标α与基金的海通综合评级呈现出显著的正相关性，表明该模型对于基金业绩评价具有较高的参考价值。
一、基金业绩评价模型发展过程回顾
对基金进行业绩评价具有十分重要的意义，合理评价一只基金的投资业绩可以帮助我们了解与评估基金管理人的投资策略以及管理能力，从而为投资者提供选择基金时的参考依据。海外的基金业绩评价已有较长的发展历史。本节中我们将按照产生的时间顺序对常用的基金业绩评价模型进行简单回顾。
(1) 单位风险带来的超额收益指标
投资组合的总体风险(即为其在一段时期内收益率的标准差)包括系统风险和非系统风险。非系统风险指的是投资组合中某种资产的个体风险，对其他资产
没有影响，这样的风险可以通过分散投资的方式来抵消。系统风险则是对市场上所有资产均有影响的风险因素，无法通过分散投资的方式来抵消。Treynor和Sharpe先后提出了基于系统风险和总体风险的投资组合业绩评价指标：Treynor 指数和Sharpe指数，它们分别衡量了投资组合中每单位的系统风险带来的风险回报(即组合收益率超过无风险
利率的部分)以及每单位总体风险带来的风险回报。
(2) 资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model，CAPM)
资本资产定价模型假设只有投资组合的系统风险(可理解为投资组合与市场组合的相关性或投资组合对市场变化的敏感程度)才能为投资组合带来超越无风险利率的收益，其数学表达式如下：
其中Rp和Rm分别代表投资组合和市场组合的收益率，Rf代表无风险利率，β1代表投资组合的系统风险。那么在市场组合收益跑赢无风险利率时，投资组合只有通过增加其系统风险水平才能够提高自身的收益。
然而实际上投资组合中的非系统风险(即组合中股票的个体风险)也可以为其带来超额收益，即投资组合管理者可以通过良好的选股能力实现超越市场组合的收益。因此，Jensen在资本资产定价模型的基础上增加了投资组合的超额收益项α：
α体现了投资组合经市场系统风险调整后的超额收益能力，被称作Jensen 指数(Jensens alpha)。由于该模型中影响投资组合业绩的外在因素只有市场收益水平一项，故也可称为“单因素模型”，Jensen指数也被称作“单因素阿尔法(1-factor alpha)”。
(3) Fama-French三因素模型(Fama-French three factor model)
Fama和French在单因素模型的基础上，进一步加入了股票的账面市值比以及市值规模两个因素，其数学表达式如下：
其中Rs和Rb分别代表小市值股票和大市值股票的收益率，Rh和Rl分别代表高账面市值比(即低市净率)的股票和低账面市值比(即高市净率)的股票的收益率。如果我们将低市净率股票看做价值型股票，高市净率股票看做成长型股票，则该模型中的β2和β3分别衡量了投资组合的小盘-大盘和价值-成长投资风格，α则体现的是投资组合经过市场系统风险以及投资风格(大盘或小盘，成长或价值)调整后的超额收益能力，被称作“三因素阿尔法(3-factor alpha)”。模型中其他各项的含义同单因素模型。
(4) Carhart四因素模型(Carhart four factor model)
由于Fama-French三因素模型无法有效解释股票市场中的动量效应(即投资前一阶段涨幅较高的股票在未来一段时间仍会获得较高的收益率)，Carhart在三因素模型的基础上加入了“动量因素”，构成了四因素模型：
其中(Rw-Rl)即为模型中的动量因素，Rw和Rl分别指前一阶段表现较好的股票和表现较差的股票在这一阶段的收益率，β4则体现了投资组合管理者的股票投资策略，如果β4显著大于0，则表明投资组合管理者倾向于采用动量策略(即投资前一阶段表现较好的股票)，如果β4显著小于0，则表明投资组合管理者倾向于采用反向策略(即投资前一阶段表现较差的股票)。α体现了投资组合经过市场系统风险、投资风格和投资策略调整后获取超额收益的能力，被称作四因素阿尔法(4-factor alpha)。模型中其他各项的含义同Fama-French三因素模型。由于该模型考虑了较多的业绩影响因素(系统风险、市值规模、账面市值比、动量因素)，故而该模型能够更为全面的评价基金的业绩，模型中的截距项α亦能够更为有效地衡量投资组合经过主动投资管理获取超额收益的能力。
二、检验方法和样本选取
本文将采用Carhart四因素模型进行我国偏股型基金业绩的实证分析。该模型的数学表达式为：
其中各项的含义解释如下：
Rp:基金资产的收益率；
Rf:无风险利率；
Rm:市场基准收益率；
Rs:小市值股票的收益率；
Rb:大市值股票的收益率；
Rh:高账面市值比(即低市净率)的股票的收益率；
Rl:低账面市值比(即高市净率)的股票的收益率；
Rw:前一阶段表现较好的股票的收益率；
Rl:前一阶段表现较差的股票的收益率；
β1-β4为各项的回归系数，其中β1指基金的系统风险水平(即与市场收益的相关性)，β2和β3衡量了投资组合的投资风格，β4则体现了基金管理者的股票投资策略；
α体现了投资组合经过市场系统风险、投资风格和投资策略调整后获取超额收益的能力，是模型中最重要的业绩评价指标。
本文将以申万A指的月收益率代表市场基准收益率，以相应的一年期存款基准利率的月化值代表无风险利率，以申万小盘指数和申万大盘指数的月收益率代表小市值股票和大市值股票的收益率，以申万低市净率指数和申万高市净率指数的月收益率代表高账面市值比和低账面市值比的股票的收益率。动量因素方面，以申万A指成分股中前11个月涨跌幅前30%和后30%的股票在当月的收益率代表前一阶段表现较好和较差的股票的收益率。动量因素中的股票选取比例(30%)以及动量区间长度(11个月)与Carhart四因素模型的设定相一致。
样本选取方面，我们以2010年12月以前成立的380只偏股型基金(包括普通股票型基金、偏股混合型基金和平衡混合型基金)作为研究样本，考虑到基金6个月建仓期，我们取近3年(2011年6月~2014年5月)间各基金及各指数的月度收益率数据进行回归计算。
表格 1: 一年定期存款基准利率
日期一年定期存款基准利率(%)
2012-07-06 3.00
2012-06-08 3.25
2011-07-07 3.50
2011-04-06 3.25
2011-02-09 3.00
数据来源：Choice资讯、天天基金研究中心
三、实证结果分析
本节中我们将分别从回归模型解释度、四个回归系数β1-β4以及回归模型结局截距项α对Carhart四因素模型的回归结果进行分析。
(1)回归模型解释度(R^2)
整体来看，Carhart四因素模型的拟合效果较好，R^2的均值为0.87，R^2大于0.8的比例为89.74%。其中最大值为0.97，对应的基金为华夏红利混合。最小值为0.62，对应的基金为汇丰晋信2026周期混合。
表格 2: 380只偏股型基金的回归解释度(R^2)统计
R^2对应基金
最大值0.97 华夏红利混合
最小值0.62 汇丰晋信2026周期混合
平均值0.87
R^2>0.8的比例89.74%
(2)基金业绩与市场走势相关性(β1)
β1代表基金收益与市场走势的相关性(系统风险)，其回归结果的含义如下：β1>0代表基金收益与市场走势呈正相关，在95%的显著性水平下，若t(β1)>2.03，则表示基金收益与市场走势的相关性显著。从表格2中可以看到，所有偏股型基金的收益均与市场走势呈显著正相关。同时注意到380只偏股型基金的β1平均值高达0.7625，体现出其收益与市场走势的正相关性较高。
表格 3: 380只偏股型基金的β1回归结果统计
β1t(β1)
最大值 1.17 25.75
最小值0.40 4.55
平均值0.76 12.49
数据来源：Choice资讯、天天基金研究中心
(3)基金的投资风格(β2、β3)
β2和β3分别衡量了基金的小盘-大盘投资风格以及价值-成长投资风格，其回归结果的判断标准如下：
表格 4: 基金的投资风格判断标准
风格类型判断标准
小盘β2为正且通过显著性检验(95%显著水平) 中盘β2没有通过显著性检验
大盘β2为负且通过显著性检验
价值β3为正且通过显著性检验
平衡β3没有通过显著性检验
成长β3为负且通过显著性检验
数据来源：Choice资讯、天天基金研究中心
从表格5中可以看出，基金投资风格方面，从“小盘—大盘”属性上看，小盘、中盘、大盘型基金分别有17、281、82只。从“价值—成长”属性上看，价值、平衡、成长型基金分别有2、211、167只。整体来看，自2010年创业板成立以来，由于国内股市呈现明显的风格轮动特征，偏股型基金的投资风格也以“平衡—中盘”风格为主，而小盘和价值类风格的基金数量明显少于大盘和成长类风格的基金数量。
表格 5: 380只偏股型基金中不同投资风格的基金数量统计
成长平衡价值合计
小盘 2 15 0 17
中盘112 168 1 281
大盘53 28 1 82
合计167 211 2 380 数据来源：Choice资讯、天天基金研究中心
(4)基金的股票投资策略(β4)
β4则体现了基金管理者的股票投资策略，其回归结果的判断标准如下：
表格 6: 基金的股票投资策略判断标准
策略类型判断标准
动量β4为正且通过显著性检验(95%显著水平) 均衡β4没有通过显著性检验
反向β4为负且通过显著性检验
数据来源：Choice资讯、天天基金研究中心
从表格7中可以看到，由于我国A股市场的动量效应较弱，大多数偏股型基金采用了动量与反向相结合的均衡策略进行股票投资。而采用非均衡策略的基金基本上均采用动量策略(即买入前一阶段涨幅较高的股票)进行股票投资，采用反向策略的偏股型基金仅有三只。
表格 7: 380只偏股型基金中不同股票投资策略的基金数量统计
策略类型基金数量占比
动量133 35.00%
均衡244 64.21%
反向 3 0.79%
数据来源：Choice资讯、天天基金研究中心
(5)基金获取超额收益的能力(α)
回归模型结局截距项α体现了基金在经过市场系统风险、投资风格和投资策略调整后获取超额收益的能力，是模型中最为重要的业绩评价指标。从表格8中可以看到近三年在380只偏股型基金中有72.89%能够获取经系统风险、投资风格以及投资策略调整后的超额收益。其中α的最大值为1.3457%，对应的基金为景顺长城内需增长股票；α的最小值为-0.8813%，对应的基金为益民红利成长混合。
表格 8: 380只偏股型基金的α回归结果统计
α(%)对应基金
最大值 1.3457 景顺长城内需增长股票最小值-0.8813 益民红利成长混合
平均值0.2262
α>0的比例72.89%
数据来源：Choice资讯、天天基金研究中心
我们将380只偏股型基金按照α值进行降序排列(左侧为前190位，右侧为后190位)，并附上每只基金最新的海通综合评级(截至2014年4月25日)，可以看到基于Carhart四因素模型测算出的基金超额收益能力指标α与基金的海通综合评级呈现出显著的正相关性(但由于海通综合评级并非单一的收益指标评级，部分基金的评级与其α值排名有出入)，表明该模型对于基金业绩评价具有较高的
参考价值。
表格 9: 380只偏股型基金的α值与海通综合评级列表
证券简称α(%)海通综合评
级
证券简称α(%)
海通综合
评级
景顺长城内需增长股票1.3457 ★★★★★
国富深化价值
股票
0.1969 ★★★
农银中小盘股票 1.3233 ★★★★★博时创业成长
股票
0.1928 ★★★★
景顺长城内需贰号股票1.2945 ★★★★★
景顺长城能源
基建股票
0.1894 ★
银河行业股票 1.2617 ★★★★★建信恒久价值
股票
0.1789 ★★★★
华宝兴业收益增长混合1.2072 ★★★★★
易方达积极成
长混合
0.1775 ★★★
广发聚瑞股票 1.1820 ★★★★★南方成份精选
股票
0.1757 ★★
易方达科讯股票 1.1401 ★★★★★长信量化先锋
股票
0.1738 ★★★★
汇添富民营活力股票1.1381 ★★★★★
易方达消费行
业股票
0.1703 ★★★
嘉实研究精选股票1.1335 ★★★★★
国联安稳健混
合
0.1690 ★★
新华行业周期轮换股票1.1261 ★★★★★
泰达宏利周期
股票
0.1684 ★★★
上投摩根行业轮动股票1.1202 ★★★★★
泰达宏利精选
股票
0.1667 ★★★
银河成长股票 1.0766 ★★★★★国泰价值经典
股票(LOF)
0.1652 ★★
农银行业成长股票1.0500 ★★★★★
建信优化配置
混合
0.1557 ★★★★
信诚深度价值股票(LOF) 1.0385 ★★★★★
南方绩优成长
股票
0.1497 ★★★
富国天合稳健股票1.0378 ★★★★★
长盛成长价值
混合
0.1424 ★★★★
宝盈核心优势混合A 1.0282 ★★★★★
国富潜力组合
股票
0.1418 ★★★
华商动态阿尔法混合1.0271 ★★★★★
金鹰红利价值
混合
0.1394 ★★★★
景顺长城优选股票1.0174 ★★★★★
民生加银品牌
蓝筹混合
0.1387 ★
长信双利优选混合0.9736 ★★★★★
华安策略优选
股票
0.1386 ★★
大摩卓越成长股票0.9311 ★★★★★
博时价值增长
混合
0.1360 ★★
华商领先企业混
合
0.9293 ★★★★★华夏成长混合0.1347 ★★★★
兴全有机增长混合0.9116 ★★★★★
交银稳健配置
混合
0.1327 ★
中海蓝筹混合0.9076 ★★★★★富国天益价值
股票
0.1303 ★★★
交银成长股票0.8995 ★★★★长盛动态精选
混合
0.1285 ★★
博时主题行业股票(LOF) 0.8957 ★★★★
鹏华价值优势
股票(LOF)
0.1267 ★★★
汇添富医药保健股票0.8863 ★★★★★
华安宝利配置
混合
0.1261 ★★★
中欧新蓝筹混合0.8650 ★★★★★招商安泰股票0.1254 ★★★★
国泰金牛创新股票0.8571 ★★★★★
汇添富策略回
报股票
0.1248 ★★★
中银收益混合0.8516 ★★★★★农银大盘蓝筹
股票
0.1247 ★★
兴全合润分级股票0.8481 ★★★★★
华商策略精选
混合
0.1242 ★★★★
嘉实成长收益混合0.8450 ★★★★★
海富通风格优
势股票
0.1180 ★★
广发核心精选股票0.8437 ★★★★
华富策略精选
混合
0.1168 ★
上投摩根双息平衡混合0.8288 ★★★★★
东吴嘉禾优势
精选
0.1167 ★★★
混合
汇添富价值精选股票0.8279 ★★★★★
国泰金鹏蓝筹
混合
0.1129 ★★★
银华和谐主题混合0.8258 ★★★★★
华富竞争力优
选混合
0.1090 ★★★★
上投摩根内需动力股票0.8041 ★★★★
诺德灵活配置
混合
0.1088 ★★
中欧价值发现股
票
0.7920 ★★★★★广发聚富混合0.1077 ★★
新华钻石品质企业股票0.7874 ★★★★★
华富成长趋势
股票
0.1046 ★★★
宝盈资源优选股票0.7704 ★★★★★
汇丰晋信动态
策略混合
0.1046 ★★★
泰信优势增长混合0.7657 ★★★★★
华泰柏瑞价值
增长股票
0.0986 ★★
光大保德信动态
优选混合
0.7514 ★★★★★中银增长股票0.0927 ★★
长盛创新先锋混合0.7453 ★★★★★
中欧中小盘股
票(LOF)
0.0868 ★
新华优选分红混合0.7324 ★★★★
汇添富均衡增
长股票
0.0815 ★★★
富国天瑞强势混合0.7266 ★★★★
景顺长城动力
平衡混合
0.0752 ★
华夏经典混合0.7174 ★★★★★华泰柏瑞盛世
中国股票
0.0751 ★★
中银中国混合(LOF) 0.7103 ★★★★★
融通蓝筹成长
混合
0.0734 ★★★★
华泰柏瑞行业领先股票0.7072 ★★★★
银华成长先锋
混合
0.0710 ★★★
华宝兴业行业精选股票0.7060 ★★★★
中海分红增利
混合
0.0710 ★★
广发行业领先股票0.6953 ★★★★★
长城安心回报
混合
0.0704 ★★★
海富通精选贰号混合0.0670 ★★★
国联安主题驱动0.6850 ★★★★
投资收益与风险的模型
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
投资收益和风险问题的分析 摘要 在现代商业、金融的投资中，任何理性的投资者总是希望收益能够取得最大化，但是他也面临着不确定性和不确定性所引致的风险。而且，大的收益总是伴随着高的风险。在有很多种资产可供选择，又有很多投资方案的情况下，投资越分散，总的风险就越小。为了同时兼顾收益和风险，追求大的收益和小的风险构成一个两目标决策问题，依据决策者对收益和风险的理解和偏好将其转化为一个单目标最优化问题求解。随着投资者对收益和风险的日益关注,如何选择较好的投资组合方案是提高投资效益的根本保证。传统的投资组合遵循“不要将所有的鸡蛋放在一个蓝子里”的原则, 将投资分散化。 关键词：投资；收益；风险；数学建模 0问题提出 市场上有n种资产si (i = 1,2,··· ,n)可以选择，现用数额为M的相当大的资金作一个时期的投资。这 n 种资产在这一时期内购买的 si 平均收益率为ri ，风险损失率为 qi ，投资越分散，总的风险越少，总体风险可用投资的si中最大的一个
风险来度量。购买 si时要付交易费（费率pi），当购买额不超过给定值ui 时，交易费按购买ui计算。另外，假定同期银行存款利率是r0，既无交易费又无风险。（r0 = 5%） Table:已知n=4时相关数据 Si ri(%) qi(%) pi(%) ui S1 28 2.5 1 103 S2 21 1.5 2 198 S3 23 5.5 4.5 52 S4 25 2.6 6.5 40 1问题分析 这是一个优化问题，要决策的是向每种资产的投资额，即所谓投资组合，要达到的目标有二，净收益最大和整体风险最小。一般来说这两个目标是矛盾的，收益大，风险必然也大；反之亦然，所以不可能给出这两个目标同时达到最优的所谓的完美决策，我们追求的只能是满足投资者本身要求的投资组合，即在一定风险下收益最大的决策，或在一定收益下风险最小的决策，或收益和风险按一定比例组合最优的决策。冒险性投资者会从中选择高风险下收益最大的决策，保守型投资者则可从低风险下的决策中选取。 建立优化问题的模型最主要的是用数学符号和式子表述决策变量、构造目标函数和确定约束条件。对于本题决策变量是明确的，即对 (i=0,1，…，n)的投资份额（表示存入银行），目标函数之一是总风险最大，目标函数之二是总风险最小，而总风险用投资资产中的最大的一个风险衡量。约束条件应为总资金M的限制。 2 模型假设 1.投资数额M相当大，为了便于计算，假设M=1； 2.投资越分散，总的风险越小； 3.总体风险用投资项目si中最大的一个风险来度量； 4.n种资产si之间是相互独立的； 5.在投资的这一时期内，ri、pi、qi、r0为定值，不受意外因素影响； 6.净收益和总体风险只受ri、pi、qi影响，不受其他因素干扰。
基金业绩评价
第十五章基金业绩评价 第一节基金业绩评价概述 一、基金业绩评价的目的 1.基金业绩评价是指基金评价机构或评价人对基金的投资收益和风险及基金管理人的管理能力开展评级、评奖或单一指标排名等。 2.对基金管理人而言，由于信息披露或者品牌宣传等外部需求，基金公司需要对所管理的基金进行业绩评价。同时，考虑基金经理的投资策略与投资风格不同，通过基金业绩评价有助于帮助基金公司更好地量化分析基金经理的业绩水平，为投资目标匹配、投资计划实施与内部绩效考核提供参考。 3.对基金投资者而言，投资者投资基金的目标是多样化的，如保全资本、跑赢通货膨胀、获取较高的绝对收益、获取较高的风险调整后收益等，通过基金业绩评价，投资者可以辨识具有投资管理能力的基金经理，并通过跟踪基金策略理性选择与其投资目标相适应、反映相应投资管理能力的基金进行投资。 【单选】基金业绩评价的意义在于（）。 A.防止基金公司内幕交易 B.为托管人的监督提供参考 C.帮助基金公司进行信息披露 D.为投资者选择与其投资目标相适应、反映相应投资管理能力的基金进行投资 『正确答案』D 『答案解析』对基金投资者而言，投资者投资基金的目标是多样化的，如保全资本、跑赢通货膨胀、获取较高的绝对收益、获取较高的风险调整后收益等，通过基金业绩评价，投资者可以辨识具有投资管理能力的基金经理，并通过跟踪基金策略理性选择与其投资目标相适应、反映相应投资管理能力的基金进行投资。 二、基金业绩评价的原则 基金业绩评价应遵循如下原则： （1）客观性原则，即基金业绩评价应公平对待所有评价对象，具有确定、一致的评价标准、评价方法体系和评价程序，评价过程和评价结果客观准确，输入可量化，结果可重复，避免主观因素的干扰。 （2）可比性原则，即基金业绩评价应将同类基金的风险收益交换效率进行比较，或者对同等风险（同等收益）的基金收益率（风险）进行比较，因为不同基金的风险收益特征不同，单纯地比较基金收益率不具有实质性意义。 （3）长期性原则，即基金业绩评价应注重对基金的长期评价。 三、基金业绩评价应考虑的因素 （一）基金管理规模 1.基金存在一些固定成本，如研究费用和信息获得费用等。与小规模基金相比，规模较大的基金的平均成本更低。同时，规模较大的基金可以有效地减少非系统性风险。 2.但是基金规模过大，对可选择的投资对象、被投资股票的流动性等都有不利影响。 3.基金管理规模的大小影响基金管理人的投资行为，进而影响基金业绩，因而基金业绩评价需考虑基金管理规模，分析比较规模加权的基金收益率。 （二）时间区间 同一基金在不同时间区间内的表现可能有很大的差距，不同基金在不同时间区间内的收益、风险不具有可比性，因此，基金业绩评价时需要考虑时间区间。
天天基金个基分析：广发聚瑞股票
天天基金个基分析：广发聚瑞股票 高仓位运作，选股能力出色 报告摘要： 广发聚瑞(基金净值基金吧)成立初期业绩落后于沪深300指数与中证股票基金指数，自2011年下半年开始至今长期跑赢沪深300指数和中证股票基金指数。本基金成立以来累计收益增长71.80%，同期沪深300指数下跌26.24%，中证股票基金指数上涨5.53%。 从风险调整收益来看，该基金最高单月回报和最低单月回报均远超同类平均，下行风险高于同类平均水平；广发聚瑞三大风险指标均大幅超越同类平均水平，综合(行情专区)来看本基金的选股构建组合能力强，不注重择时。 从资产配置上看，广发聚瑞投资风格较为积极，维持高仓位运作。从图4可以看到，除2011年一季度股票仓位为88%，其余时间一直维持90%以上的高仓位水平。同股票基金平均仓位相比，本基金仓位远超同类平均仓位，建仓完成后广发聚瑞的平均仓位为92.91%，而同期股票型基金平均仓位为81.75%。 股票选择方面，该基金看重企业的长期投资价值，精选稳定增长型公司，并对优质个股长期持有。观察2013年十大重仓股，可以发现多只个股持有周期贯穿整个2013年，如康得新(行情股吧买卖点)、香雪制药(行情股吧买卖点)、易华录(行情股吧买卖点)。该基金成立初期重仓股变动率较高，自2011年以来重仓股变动率明显下降，多数报告期重仓股变动率处于50%以下。2013年四季度重仓股变动率为50%，同期股票型平均为44.01%。 明星基金经理刘明月拥有优异的过往业绩和丰富的投研经验，5年研究员的从业经历，让他获益匪浅。自04年进入广发基金起，他就负责研究有色金属(行情专区)、机械(行情专区)和钢铁(行情专区)，3年间挖掘出了一些当时的牛股，优秀的选股能力是该基金业绩出色的重要支撑。 一、基金产品介绍 广发聚瑞股票型证券投资基金(270021)是一只股票型基金，成立于2009年6月16日，刘明月先生自成立起开始担任基金经理。最新基金资产规模32.21亿元(截止至：2013-12-31)。本基金申购费率0.6%(50万以内)，赎回费0.5%(1年内). 本基金深入研究中国经济、社会发展过程中的结构性变化和趋势性规律，把握主题投资机会，通过精选个股和有效的风险控制，追求基金资产的长期稳健增值。本基金业绩比较基准为80%*沪深300指数+20%*中证全债指数。基金的投资组合比例为：股票资产占基金资产的60%—95%；现金、债券、权证以及中国证监会允许基金投资的其他证券品种占基金资产的5%-40%，其中，基金持有权证的市值不得超过基金资产净值的3%，基金保留的现金以及到期日在一年以内的政府债券的比例合计不低于基金资产净值的5%。
股权投资基金管理公司绩效考核评价指标
附件13 股权投资基金管理公司绩效考核评价指标
股权投资基金管理公司绩效考核评价解释 一、贯彻省委、省政府决策部署情况 贯彻落实省委、省政府决策部署情况是指按照省委、省政府政策性文件引导资金进行股权投资，并在此过程中加强和改善自身合法合规，有效防范和化解运营风险。 此项为定性评分。 二、服务全省转方式、调结构的情况 服务全省转方式、调结构是指引导社会资本进入区域性资本市场，投资于省内的中小企业、新兴制造业、高科技产业、现代服务业以及政府政策鼓励发展的服务业等领域，支持传统产业转型升级。 此项指标为定性评分。 三、支持省内中小微企业发展情况 1、支持中小微企业家数指数 支持中小微企业家数指数是指一个会计年度内基金管理公司投资中小微企业家数与考评范围内全部基金管理公司投资中小微企业家数的比数。 支持中小微企业家数指数公式为：基金管理公司投资中小微企业家数/考评范围内全部基金管理公司投资中小微企业家数 2、投资中小微企业额度指数 投资中小微企业额度指数是指一个会计年度内基金管
理公司投资中小微企业的资金额度与考评范围内全部基金管理公司投资中小微企业的资金额度总和的比数。 投资中小微企业额度指数公式为：基金管理公司投资中小微企业资金额度/考评范围内全部基金管理公司投资中小微企业资金总额 五、公司经营发展情况指标 1、公司管理资产规模指数 公司管理资产规模指数是指一个会计年度末股权投资基金管理公司资产额度与考评范围内全部股权投资基金管理公司资产总额的比数。 公司管理资产规模指数公式为：公司总资产/考评范围内各公司总资产最高值 2、公司营业收入增长指数 公司营业收入增长指数是指一个会计年度末股权投资基金管理公司营业收入增长率与考评范围内各公司营业收入增长率最高值的比数。 公司营业收入增长指数公式为：公司营业收入增长率/考评范围内各公司营业收入增长率最高值 3、公司净利润增长指数 公司净利润增长指数是指一个会计年度末股权投资基金管理公司净利润增长率与考评范围内各公司净利润增长率最高值的比数。 公司净利润增长指数公式为：公司净利润增长率/考评范
2020年基金管理行业专题研究报告
２０２０年基金管理行业专题研究报告
目录 1. 国内基金管理业进化史是一部后起之秀的快速成长史 (4) 2. 从“混乱”到“规范”，行业监管不断完善 (5) 2.1 资管新规时代来临，基金业迎来全新生态 (5) 2.2 对外开放全面加速，行业国际化色彩渐浓 (5) 3. 多业态构建产业格局，公募基金迸发新生机 (5) 3.1 基金管理公司：广度不断扩展，格局几近完整 (6) 3.1.1 私募基金管理机构：监管制度日益完备助力良性发展 (6) 3.1.2 公募基金管理机构：入局者不断增多，行业发展机遇与挑战并存 (8) 3.2 基金托管机构与基金服务机构：“左膀右臂”保驾护航 (10) 3.3 基金销售机构：行业未来竞争主战场 (11) 3.4 基金投资顾问：完善产业链条，让基金更接地气 (12) 4. 见贤思齐，以美国为鉴看我国公募基金发展空间 (13) 4.1 个人投资者比例高，交易活跃度高 (13) 4.2 产品线日益丰富，但结构仍待调整 (14) 4.3 投资专业化逐步显现，超额收益增加 (16) 5. 立足当下、展望未来，我国基金管理业仍大有可为 (17) 5.1 资金来源“机构化”，居民财富正加速向基金转移 (17) 5.2 货币基金或跌下“神坛”，资产配置选择不断丰富 (18) 5.3 黑天鹅事件凸显线上渠道优势 (19) 5.4 多重因素推动行业格局革新 (19) 5.4.1 马太效应加剧，行业向头部化集中 (19) 5.4.2 外资、银行双双入局，冲击之下仍存机遇 (20) 5.4.3 技术革新促进形成行业新生态 (20) 6. 风险提示 (21) 相关报告汇总 (22) 插图目录 图1：中国基金业发展历程 (4) 图2：中国基金业参与主体 (6) 图3：中国基金管理机构分类 (6) 图4：按类别分私募基金管理人数量变化情况（单位：家） (7) 图5：截至2019年12月私募基金管理人管理基金规模分布情况 (8) 图6：中国公募基金行业集中度情况（2010-2019） (9) 图7：易方达基金产品结构 (10) 图8：易方达基金总资产净净值（2015-2019） (10) 图9：各渠道基金（认）申购占比（2008-2018） (11) 图10：三大基金代销机构年销售规模比较 (12)
证券投资基金绩效评估模型分析
本文依据衡量指标的不同，将目前国际上较为流行的证券投资基金绩效评估模型分为五大类，并评述了这五大类模型的运用方式、作用和区别，以及这些模型运用的相关检验，最后进行了简要的评论并提出了几点建议。 证券投资基金绩效的评估主要是针对一只基金的实际运作成果进行评价。在绩效评估中，主要包括：(1)对基金的整体收益进行评估，判断其是否超过市场平均收益；(2)超过市场平均收益的部分中有多少可归结为基金经理的投资才能；(3)采用什幺因素或指标对基金绩效进行评估，并判断不同因素或指标对绩效评估结果的影响；(4)选择什幺类型的评估模型，评估模型的选择应根据一国的基金市场状况等因素而确定。根据以上内容及不同管理风格的基金，评估基金绩效的因素或指标主要分为两类：对于采用消极管理风格的基金，主要是评估其在证券市场的一般收益水平和风险水平；对于采用积极管理风格的基金，除了以上两个指标外，还包括基金经理的选股能力、市场运作中的时间选择(或定时)能力以及基金组合的分散化程度等指标。这些指标分别衡量了基金经理预测市场的发展趋势、识别证券价格是否被低估或高估及控制风险的能力。本文的分析是根据积极管理风格基金类型来进行的。 一、理论模型分析 (一)Markowits均值一方差模型 证券投资基金投资及其它风险资产投资首先需要解决的是预期收益与预期风险这两个核心问题。如何测定组合投资的预期收益与预期风险、如何以这两项指标进行资产分配，是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下，Markowits(1952、1958)的理论应运而生。该理论依据以下4个假设：1．投资者在考虑每一次投资选择时，其依据是某一持仓时间内的证券收益的概率分布。2．投资者是根据证券的预期收益率估测证券组合的风险。3．投资者的投资决定仅仅是依据证券的预期收益和预期风险。4．在一定的风险水平上，投资者希望收益最大，相应的是在一定的收益水平上，投资者希望风险最小。 根据以上假设，Markowits确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值一方差模型，该模型运用于基金整体绩效的评估，可表达为： 目标函数： 限制条件：(不允许卖空) 式中Rp为基金组合收益，Ri为i基金(或第i只股票)的收益，Xi和Xj为基金i、j的投资比例，δ2(Rp)为组合投资方差(组合总风险)，Cov(Ri—Rj)为两个基金之间的协方差。该模型为现代证券投资理论奠定了基础。该模型表明，在限制条件下求解Xi基金收益率使组合风险δ2(Rp)最小，可通过拉格朗日目标函数求得。其经济学意义在于，投资者可以预先确定一个期望收益，通过模型可以确定投资者在每个投资项目(如某只基金或股票)上的投资比例，使其总投资风险最小。不同的期望收益就有不同的最小方差组合，这就构成了最小方差集合。 (二)单因素整体绩效评估模型
私募专题研究：指数增强的黄金时代
指数增强的黄金时代 一、私募行业增速放缓、指数增强峥嵘凸现 回顾往昔，自2014年以来，A股市场走出一场惊心动魄、跌宕起伏的行情，既有一路高唱直奔5200点而去的牛市，也有因去杠杆而引发的恐慌式断崖下跌熊市，还有基本面走弱、存量博弈、交投情绪低迷的震荡市。市场变幻之多，盈亏转换之快不断洗涤着市场中的参与者，不由得让人感慨投资之艰。 ， 15 响的同时获取与市场相当，甚至是超越市场收益的一种资产组合。 具体来看，私募指数增强的收益来源主要有两个，一个是通过量化选股模型构造股票组合以模拟跟踪市场指数走势所获取的市场收益——Beta，另一个是利用选股、择时、打新、行业轮动、现金管理等增强操作所获取的超越市场的收益——Alpha。 二、多方比对，私募指数增强发展市场空间可期
1、中美对比，我国股票量化基金1市场空间仍存 ?股票量化基金在美国：理论先行，起步早、熊市开启发展大门、目前超额收益难寻 从本质上来说，量化投资是将某种数学或统计原理与经济学理论相结合，并应用于金融 市场之中，以获取收益的一种投资方式。 在20世纪之初，由Louis Bachelier（一位法国数学家）撰写的“预测的理论”一文将数学 理论带入了金融的世界之中。此后时隔30余年，哥伦比亚大学的Benjamin Graham和Davi d Dodd两位教授发表“证券分析”一书，将系统化、理论化分析体系引入具体的个股分析之中， 数据来源：American Century Investments 注：图中数据为ACI从eV estment数据库中挑选出1）自称采用量化投资的；2）eV estment合理划归为量化的基金此外据摩根士丹利分析，伴随着规模增长所带来的激烈竞争、策略的同质化以及2000 1本文以“股票量化基金”指代利用量化手段，且主要投向股票市场的私募/对冲基金。
多因素模型
多因素模型 在单指数模型中，我们假设每个股票对每个风险因素有相同的敏感度，实际上，每个股票相对于不同的宏观经济因素有不同的β值。 1. 双因素模型 假设两个最重要的宏观经济风险来源是围绕经济周期周围的不确定性（GDP）和利率(IR)。任何股票的收益都与这两个宏观风险因素以及它们自己公司的特有风险相关。可以把单指数模型扩展成一个双因素模型，表示如下： 例：有两个公司，一个是公用事业单位，另一个是航空公司。公用事业单位对GDP的敏感性较低，但是对利率的敏感度较高，当利率上升时，它的股票价格将下跌；航空公司的业绩对经济活动非常敏感，但对利率却不那么敏感。假设某一天，有一个新闻节目暗示经济将发生扩张，GDP的期望上升，利率也上升。那么对公用事业单位来说这是坏消息，因为它对利率极为敏感。而对于航空公司而言，由于它更关切GDP，所以这是个好消息。很明显，一个单因素或者单指数模型难以把握公司对不同的宏观经济不确定性信息的反应。 2. 多因素模型 多因素模型的一个例子是陈（Chen）、罗尔（Roll）与罗斯（Ross）将下列因素作为描述宏观经济的变量建立的。 设IP—行业生产的变动百分比； EI—预期通货膨胀的变动百分比； UI—非预期通货膨胀的变动百分比； CG—长期公司债券对长期政府债券的超额收益； GB—长期政府债券对短期国库券的超额收益。 3. Fama-French多因素模型 法马（Fama）与弗伦奇（French）建立了如下的多因素模型。 式中SMB—小减去大（small minus big）：小股票资产组合的收益超过大股票资产组合的收益；HML—高减去低(high minus low)：有高帐面价值-市值比的股票资产组合的收益超过有低帐面价值-市值比的股票收益。 注意，在这个模型中，市场指数确实扮演着一个角色，并被期望能用它把握源于宏观经济因素的系统风险。
数学建模：投资收益和风险的模型
投资收益和风险的模型 摘要 在现代商业、金融的投资中，任何理性的投资者总是希望收益能够取得最大化，但是他也面临着不确定性和不确定性所引致的风险。而且，大的收益总是伴随着高的风险。在有很多种资产可供选择，又有很多投资方案的情况下，投资越分散，总的风险就越小。为了同时兼顾收益和风险，追求大的收益和小的风险构成一个两目标决策问题，依据决策者对收益和风险的理解和偏好将其转化为一个单目标最优化问题求解。随着投资者对收益和风险的日益关注,如何选择较好的投资组合方案是提高投资效益的根本保证。传统的投资组合遵循“不要将所有的鸡蛋放在一个蓝子里”的原则, 将投资分散化。 一 问题的提出 某公司有数额为M （较大）的资金，可用作一个时期的投资，市场上现有5种资产（i S ）(如债券、股票等)可以作为被选的投资项目，投资者对这五种资产进行评估，估算出在这一段时期内购买i S 的期望收益率（i r ）、交易费率(i p )、风险损失率(i q )以及同期银行存款利率0r （0r =3%）在投资的这一时期内为定值如表1，不受意外因素影响,而净收益和总体风险只受i r ,i p ,i q 影响，不受其他因素干扰 。现要设计出一种投资组合方案, 使净收益尽可能大, 风险尽可能小. 表1 投资项目i S 期望收益率(%)i r 风险损失率(%)i q 交易费率(%)i p 存银行0S 3 0 0 1S 27 1 2S 22 2 3S 25 4S 23 5S 21 2
其中0,1,2,3,4,5.i = 二 问题假设及符号说明 问题假设 (1)总体风险可用投资的这五种中最大的一个风险来度量； (2)在投资中,不考虑通货膨胀因素, 因此所给的i S 的期望收益率i r 为实际的平均收益率； (3)不考虑系统风险, 即整个资本市场整体性风险, 它依赖于整个经济的运行情况, 投资者无法分散这种风险, 而只考虑非系统风险, 即投资者通过投资种类的选择使风险有所分散； (4)不考虑投资者对于风险的心理承受能力。 符号说明 i x ：购买第i 种资产的资金数额占资金总额的百分比； i Mx ：购买第i 种资产的资金数额； 0Mx ：存银行的金额； ()i f x ：交易费用； R ：净收益； Q ：总体风险； i ρ：第i 种投资的净收益率。 三 模型的分析与建立 令交易费用 ,0 ()(0,1,,5)0,0i i i i i Mx p x f x i x >?==? =? 则净收益为 5 0(1)i i i R M r x M ==+-∑ 总体风险为 05 max i i i Q Mx q ≤≤= 约束条件为 55 ()i i i i f x Mx M ==+=∑∑ 可以简化约束条件为 5 (1)1i i i p x =+=∑
因子分析模型的建立
基于因子分析模型的居民消费价格指数影响因素分 析 摘要：由于目前对居民消费价格变动原因的分析指标很多，且指标体系中各指标之间存在着多重共线性，从而影响了分析模型的稳定性，使所得模型中出现了不符合经济学原理的现象。本文采用多元统计分析方法，以2010年居民消费物价水平为例，建立了关于居民消费价格分类指数变动的因子分析模型，研究发现影响居民消费价格指数的主要因素为食品、衣着和家用设备等生活必需品的价格水平，其次为健身等娱乐设施价格和房价水平。 关键词：消费价格指数；影响因素；因子分析 一、研究背景 随着社会主义市场经济体制的确立和逐步完善，我国经济总量和综合实力迅速上升，居民的生活水平显着提高，经济和社会都有了较大的发展。相对于过去而言，居民食品方面的消费支出比重在逐渐下降，而在文化娱乐等方面的消费支出比重越来越大。国家发改委在全国物价局长会议上指出，明年要围绕促进经济平稳较快发展这一主线，积极稳妥地推进价格改革，切实改进价格监管，保持价格总水平基本稳定。同时由于影响价格变动的因素日益复杂，价格异常波动的可能性增加。分析影响居民消费价格指数的主要影响因素，改进价格监管，保持价格总水平基本稳定有着重要意义；同时也为产业政策的制定和宏观经济的调控提供了参考。 居民消费价格指数（CPI）是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标，在一定程度上也反映出我国居民消费结构的变化。本文通过对2010年全国居民消费价格指数的变化进行因子分析，从而确定出影响全国居民消费物价水平和消费结构变化的主导因素。 二、因子分析模型的建立 因子分析最初是由英国心理学家C.Spearman提出的，是多元统计分析的一个重要分支，其主要目的是浓缩数据。通过对诸多变量的相关性研究，来表示原来变量的主要信息。假设有n个样本，对于多指标问题X=（X1，X2，...Xk），形成的背景原因是多种多样的，其中共同原因称为公共因子，假设用Fj表示，它们之间是两两正交的；每一个分量Xi又有其特定的原因，称为特殊因子，假设用ei表示，其两两之间互不相关，且只对相应的Xi起作用。同时，F与e相互独立。于是因子分析的数学模型可表示为： Fi叫做公共因子(也称主因子)，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。
基金比较常用指标
基金风险平均回报 平均回报为年度化的平均月几何回报，得出数据未必与过去一年实际年度回报相等。 标准差 反映计算期内总回报率的波动幅度，即基金每月的总回报率相对于平均月回报率的偏差程度，波动越大，标准差也越大。 夏普比率 夏普比率是衡量基金风险调整后收益的指标之一，反映了基金承担单位风险所获得的超额回报率（Excess Returns），即基金总回报率高于同期无风险收益率的部分，一般情况下，该比率越高，基金承担单位风险得到的超额回报率越高。 相对表现阿尔法系数（α） 阿尔法系数（α）是基金的实际收益和按照β系数计算的期望收益之间的差额。其计算方法如下：超额收益是基金的收益减去无风险投资收益（在中国为1年期银行定期存款收益）；期望收益是贝塔系数β和市场收益的乘积，反映基金由于市场整体变动而获得的收益；超额收益和期望收益的差额即α系数。 贝塔系数（β） 贝塔系数衡量基金收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。β越高，意味着基金相对于业绩评价基准的波动性越大。β大于1 ，则基金的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。如果β为1 ，则市场上涨10％，基金上涨10％；市场下滑10％，基金相应下滑10％。如果β为1.1,市场上涨10％时，基金上涨11%, ；市场下滑10％时，基金下滑11% 。如果β为0.9, 市场上涨10％时，基金上涨9% ；市场下滑10％时，基金下滑9% 。 R平方 R平方(R-squared)是反映业绩基准的变动对基金表现的影响，影响程度以0至100计。如果R平方值等于100 ，表示基金回报的变动完全由业绩基准的变动所致；若R平方值等于35，即35%的基金回报可归因于业绩基准的变动。简言之，R平方值愈低，由业绩基准变动导致的基金业绩的变动便愈少。此外，R 平方也可用来确定贝塔系数（β）或阿尔法系数（α）的准确性。一般而言，基金的R平方值愈高，其两个系数的准确性便愈高。
基金重仓股专题研究
分 析 师 宋曦 (0755) 8249 2009 songxi@https://www.360docs.net/doc/909286887.html, 曹传琪(0755) 8208 0154 caocq@https://www.360docs.net/doc/909286887.html, n鉴于基金重仓股在机构投资者组合中占据重要地位，同时，由于基金重仓持股都是蓝筹股，代表着市场较为一致的预期，而这些上市公司普遍具有较好的投资价值和明朗的成长前景。我们这里所指的基金重仓股为根据基金季度报告汇总得到的持有市值累积靠前的股票，而不是特指某只基金的重仓股。 n基金重仓股一般也是市场指数的成份股，因此，简单按照重仓持股比例来被动投资只能取得市场平均回报，而对重仓股进行适当的调整，按照一些优化方法进行重仓股组合配置，是一种改进组合收益，获得超额收益的方法。 n我们采用Treynor-Black方法，其理念是用市场风险调节后预测的超额回报率衡量个股收益水平，最优的投资组合应该超配那些预期有超额收益的股票（alpha 为正），并且远离那些预期收益下滑的股票（alpha为负）。 n按照每个季度更新的基金重仓股组合一次和逐月调整权重的方法进行数量化投资，并对2007年四个季度公布的基金重仓股进行了回溯测试，取得了不俗的组合投资业绩，均能战胜沪深300和优化前的重仓股组合。 n同时根据最新公布的基金季报，我们建议：建议在2008年一季度基金重仓股中应超配的十大上市公司股票是：五粮液，苏宁电器，中国远洋，深发展A，美的电器，同方股份，保利地产，唐钢股份，建设银行和大秦铁路。 而低配的十大股票则是招商银行，万科A，浦发银行，贵州茅台，中信证券，武钢股份，民生银行，泸州老窖，中国神华和工商银行。 相关研究 谢江：《投资组合优化系列研究》 发表日期2008.3 宋曦：《行业配置数量化研究系列四》发表日期2008.5 基金重仓股专题研究之一 ——季度重仓股的组合优化
基金的绩效评估
基金的绩效评估 -------基于博时基金的案例分析 2009118238 注册会计 摘要：本文从普通投资者常用的基金评价指标开始，逐步深入到经过风险调整的评价指标。 经典的评价体系里面包涵了詹森指数、特雷诺指数、夏普指数、信息比率；而TM、HM 模型和TM、HM多因素模型则进一步拓展了衡量的空间，通过把基金的业绩分解成承担系统风险所必要的收益和选择性收益，引入二次项去评价基金的择时能力，同时模型也给出了选股能力的测度。我们选取了博时旗下3只类似的基金，用以上方法去评价，并检测这些指标的一致性，最后给出评价。 一、研究的标的。 我们选取了博时基金旗下的3只基金，分别是博时新兴成长、博时创业成长、博时精选股票。前两只基金旨在精选具有高成长潜力的公司，以期待获得较好的收益。博时精选则奉行价值投资的理念，精选股票，分享中国经济的成长。从他们对基金的描述可以看书，公司运作这三只基金的成功关键因素是个股的选择。投资者会期待这些精选的个股能战胜市场。 二、对3只基金表现的一般描述。 我们站在普通投资者的角度，对这3只基金的历史业绩和其特征进行简单的描述。 1本文以80%的沪深300指数加上20%的国债指数作为市场组合，无风险利率为一年期存款利率。
从上面的数据来看，我们能初步判断精选股票是一只相对保守的基金，因为它抗跌同时上涨行情中表现不如市场。另外两只基金则不是那么明显，为了进一步考察更长的期间的表现，我们把市场在2010.4.6到2012.4.6划分为不同的波段，并且在每个波段中去考察每只基金的表现。 从上面的表格我们能得到如下的信息： 1.这3只基金具有一个共同的特点：在市场下跌的时候，他们能够战胜市场，相对跌幅小一些； 但是在市场上涨的时候，这些基金则无法战胜市场，上涨幅度不如指数。 2.新兴成长和精选股票具有良好的抗跌性和滞涨性，创业成长和市场走势差别不明显。 三、经典指标衡量。 我们主要使用以下4种指标分别衡量：β 2例如在波段1时，市场在该期间下降12.16%，而新兴成长战胜市场10.62%，即只下跌了1.54%。
天天基金专题研究：基于Carhart四因素模型的基金业绩评价
报告摘要： 海外的基金业绩评价已有较长的发展历史，先后出现了Treynor指数、Sharpe指数、单因素模型(Jensen指数)、Fama-French三因素模型等业绩评价方法。Carhart四因素模型由Fama-French三因素模型发展而来，综合考虑了系统风险、账面市值比、市值规模以及动量因素对基金业绩的影响，能够更为全面的评价基金业绩并且更为有效地衡量基金通过主动投资管理取得超额收益的能力。 Carhart四因素模型的回归拟合度较高。采用Carhart四因素模型根据近3年的月度数据对我国偏股型基金业绩进行实证分析的回归拟合度较高。R^2的均值为0.87， R^2大于0.8的比例为89.74%。其中最大值为0.97，对应的基金为华夏红利混合；最小值为0.62，对应的基金为汇丰晋信2026周期混合。 偏股型基金业绩与市场走势相关性较高。实证分析结果显示，所有偏股型基金的收益均与市场走势呈显著正相关。380只偏股型基金的β1平均值高达0.7625，体现出其收益与市场走势的正相关性较高。 偏股型基金的投资风格以平衡-中盘为主。整体来看，自2010年创业板成立以来，由于国内股市呈现明显的风格轮动特征，偏股型基金的投资风格也以“平衡—中盘”风格为主，而小盘和价值类风格的基金数量明显少于大盘和成长类风格的基金数量。 偏股型基金的股票投资策略以均衡为主。由于我国A股市场的动量效应较弱，大多数偏股型基金采用了动量与反向相结合的均衡策略进行股票投资。而采用非均衡策略的基金基本上均采用动量策略(即买入前一阶段涨幅较高的股票)进行股票投资，采用反向策略的偏股型基金仅有三只。 基于Carhart四因素模型的偏股型基金超额收益指标与其海通综合评级呈显著正相关。近三年在380只偏股型基金中有72.89%能够通过主动投资管理获取超额收益，且380只基金的超额收益能力指标α与基金的海通综合评级呈现出显著的正相关性，表明该模型对于基金业绩评价具有较高的参考价值。 一、基金业绩评价模型发展过程回顾 对基金进行业绩评价具有十分重要的意义，合理评价一只基金的投资业绩可以帮助我们了解与评估基金管理人的投资策略以及管理能力，从而为投资者提供选择基金时的参考依据。海外的基金业绩评价已有较长的发展历史。本节中我们将按照产生的时间顺序对常用的基金业绩评价模型进行简单回顾。 (1) 单位风险带来的超额收益指标 投资组合的总体风险(即为其在一段时期内收益率的标准差)包括系统风险和非系统风险。非系统风险指的是投资组合中某种资产的个体风险，对其他资产
综合评价模型
模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model) 目录 [隐藏] ? 1 什么是模糊综合评价模型？ ? 2 模糊评价的基本思想 3 模糊综合评价模型类别[1] o 3.1 模糊评价基本模型 o 3.2 置信度模糊评价模型 ? 4 模糊综合评价模型的运用 5 模糊综合评价模型案例分析 o 5.1 案例一：模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的应用 [2] ? 6 参考文献 [编辑] 什么是模糊综合评价模型？ 模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题，由于评价事务是由多方面的因素所决定的，因而要对每一因素进行评价；在每一因素作出一个单独评语的基础上，如何考虑所有因素而作出一个综合评语，这就是一个综合评价问题。 [编辑] 模糊评价的基本思想 许多事情的边界并不十分明显，评价时很难将其归于某个类别，于是我们先对单个因素进行评价，然后对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。 [编辑] 模糊综合评价模型类别[1] [编辑] 模糊评价基本模型 设评判对象为P: 其因素集,评判等级集 。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到评判矩阵： (1)
其中，r ij表示u i关于v j的隶属程度。(U,V,R) 则构成了一个模糊综合评判模型。确定各因素重要性指标（也称权数）后，记为,满足，合成得 (2) 经归一化后，得,于是可确定对象P的评判等级。 [编辑] 置信度模糊评价模型 (1) 置信度的确定。 在(U,V,R)模型中，R中的元素r ij是由评判者“打分”确定的。例如k 个评判者，要求每个 评判者u j对照作一次判断，统计得分和归一化后产生 , 且, 组成R0。其中既代表u j关于v j的“隶属程度”，也反映了评判u j为v j的集中程度。数值为1 ,说明u j为v j 是可信的，数值为零为忽略。因此，反映这种集中程度的量称为“置信度”。对于权系数的确定也存在一个信度问题。 在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后，作关于权系数的等级划分，由此决定其结果的信度。当取N个等级时，其量化后对应于[0，l]区间上N次平分。例如，N取5，则依次得到[0，0.2]，[0.2，0.4]，[0.2，0.6]，[0.6，0.8]，[0.8，l]。对某j个指标，取遍k 个专家对该指标评估所得的权重，得。作和式 (3) 其中d ij表示数组中属于的个数，a0 = 0,b N = 1。 取(4) 取遍, 得,归一化后得到权向量 。如果则a i的信度为。由此得信度向量为 。 (2)置信度的综合 设c1,c2是二个置信度，对于逻辑AND，其信度合成为 (5) 对于逻辑OR, 信度成为 (6) 其中为参数，可适当配置。(5)、(6)二式的含义是：在逻辑AND 下, ; 在逻辑OR 下，
如何构建产业投资基金盈利预测模型doc资料
如何构建产业投资基金盈利预测模型 执笔人：程静萍 2006年12月30日，随着渤海产业投资基金的正式挂牌，中国国内第一支真正意义上的产业投资基金正式宣告成立，这就意味着产业投资基金在经过漫长的探讨和论证之后，终于走上了中国的经济大舞台。 一、什么是产业投资基金 产业投资基金(Industrial Investment Fund)是与证券投资基金相对的概念，指一种对未上市企业进行股权投资和提供经营管理服务的利益共享、风险共担的集合投资制度，即通过向投资者发行基金份额设立基金公司，由基金公司任基金管理人或另行委托基金管理人管理基金资产，委托基金托管人托管基金资产，从事创业投资、企业重组投资和基础设施投资等实业投资，投资者按照其出资份额分享投资收益，承担投资风险。 二、如何构建产业投资基金盈利预测模型 1、盈利预测模型的理论依据 产业投资基金的盈利预测模型是建立在现代投资组合理论基础之上的，可以认为是现代投资组合理论在实业股权投资方面的变种应用。 现代投资理论的基本要点： （1）现代资产组合理论的提出主要是针对化解投资风险的可能性； （2）有些风险是与其他或所有证券的风险具有相关性，在风险以相似方式影响市场上的所有证券时，所有证券都会做出类似的反应，因此投资证券组合并不能规避整个系统的风险；
（3）即使分散投资也未必是投资在数家不同公司的股票上，而是可能分散在股票、债券、房地产等多方面，未必每位投资者都会采取分散投资的方式； （4）最佳投资组合应当是具有风险厌恶特征的投资者的无差异曲线和资产的有效边界线的交点。 与证券投资相类似，产业投资基金的盈利预测模型也是根据一定的投资组合进行构建的，所不同的是产业投资基金是由若干股权投资和项目投资组合而成的。因此，构建产业投资基金的盈利预测模型应基于如下的投资组合理论： （1）与证券投资相类似，产业基金投资也需要通过构建投资组合，获得预期收益率，但是并不能完全规避投资风险； （2）产业基金投资组合也是取决于所投资公司或项目的收益和风险的； （3）产业基金投资以实业股权投资为主要表现形式，相关法规对基金的投降渠道进行了严格限定。 产业投资基金的盈利预测同时还基于国际上通行的私人股权投资（Private Equity，PE）J曲线（J Curve）理论。 图1:基于胜任力模型的招聘评价模型 所谓J曲线理论，是对私人股权投资在投资期间内的投入、产出分别进行预测，并根据预测结果绘制现金流量曲线，我们会发现，这条曲线呈现出一个“J”的形状，因此称之为J曲线。如上图所示，产业投资基金在投资期间的前段以投
基金衡量标准及风险评价指标
基金衡量标准综述 基金评级 晨星星级评价（Morningstar Rating） 晨星把每只具备3年以上业绩数据的基金归类，在同类基金中，基金按照“晨星风险调整后收益”指标（Morningstar Risk-Adjusted Return）由大到小进行排序： 前10%被评为5星； 接下来%被评为4星； 中间35%被评为3星； 随后%被评为2星； 最后10%被评为1星。 晨星提供基金三年、五年和十年评级，并将在下阶段推出综合评级。网站默认提供三年评级。晨星星级评价以基金的过往业绩为基础，进行客观分析，旨在帮助投资人找出值得进一步研究的基金，而并非代表买卖基金的建议。 基金风险 平均回报 平均回报为年度化的平均月几何回报，得出数据未必与过去一年实际年度回报相等。 标准差 反映计算期内总回报率的波动幅度，即基金每月的总回报率相对于平均月回报率的偏差程度，波动越大，标准差也越大。 夏普比率 夏普比率是衡量基金风险调整后收益的指标之一，反映了基金承担单位风险所获得的超额回报率（Excess Returns），即基金总回报率高于同期无风险收益率的部分，一般情况下，该比率越高，基金承担单位风险得到的超额回报率越高。 晨星风险系数 晨星风险系数反映计算期内相对于同类基金，基金收益向下波动的风险。其计算方法为：相对无风险收益率的基金平均损失除以同类别平均损失。一般情况下，该指标越大，下行风险越高。相对表现 阿尔法系数（α） 阿尔法系数（α）是基金的实际收益和按照β系数计算的期望收益之间的差额。其计算方法如下：
超额收益是基金的收益减去无风险投资收益（在中国为1年期银行定期存款收益）；期望收益是贝塔系数β和市场收益的乘积，反映基金由于市场整体变动而获得的收益；超额收益和期望收益的差额即α系数。 贝塔系数（β） 贝塔系数衡量基金收益相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。β越高，意味着基金相对于业绩评价基准的波动性越大。β大于 1 ，则基金的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。如果β为1 ，则市场上涨10％，基金上涨10％；市场下滑10％，基金相应下滑10％。如果β为,市场上涨10％时，基金上涨11%, ；市场下滑10％时，基金下滑11% 。如果β为, 市场上涨10％时，基金上涨9% ；市场下滑10％时，基金下滑9% 。 R平方 R平方(R-squared)是反映业绩基准的变动对基金表现的影响，影响程度以0至100计。如果R平方值等于100 ，表示基金回报的变动完全由业绩基准的变动所致；若R平方值等于35，即35%的基金回报可归因于业绩基准的变动。简言之，R平方值愈低，由业绩基准变动导致的基金业绩的变动便愈少。此外，R平方也可用来确定贝塔系数（β）或阿尔法系数（α）的准确性。一般而言，基金的R平方值愈高，其两个系数的准确性便愈高。
私募房地产投资基金专题研究
私募房地产投资基金专题研究 一、定义 私募房地产投资基金是指通过非公开方式，面向少数个人或机构投资者募集资金而设立，以房地产为投资对象的投资基金。 二、基本类型 私募房地产投资基金主要有三种基本类型： 1、投资公司型——以公司法为基础，通过设立投资公司或资产管理公司，投资人即为公司的股东，经股东会和董事会的授权委托，由经理人团队或管理公司进行管理。 2、信托基金型——遵循信托的基本原则，受托人通过设立信托的方式，发行信托基金收益凭证，集合运用信托计划资金，投资于各种房地产资产；受托人依照契约运用信托财产进行投资，托管人依照契约负责保管信托财产，投资者（一般情况下即委托人）依照契约根据其购买的份额分享投资收益。 例如：嘉茂房地产投资信托基金
3、股权合伙型——又称有限合伙型，是指由普通合伙人（LP）发起，通过吸引一个或多个有限合伙人（即基金投资者，一般为机构投资者或富豪），并聘请专业团队进行管理。 例如：有限合伙型的一般组织形式： 组织形式：国际上私募房地产基金多为有限 合伙制。普通合伙人由基金管理人充当，而
投资人成为有限合伙人。有限合伙人出资，委托基金管理人负责投资业务，而自己不参与投资决策。 ?普通合伙人：普通合伙人对基金的募资、投资、管理及退出全权负责，并在规定的时间定期向有限合伙人汇报基金运作情况。通常只有在普通合伙人完成了当前基金的投资后才会进行新一期基金的募集。 ?有限合伙人：有限合伙人向基金提供资金，基金的规模设有门槛，且每只基金的有限合伙人数量有限。社保、基金会、大学等机构投资人和高净收入个人都是常见的有限合伙人。 ?普通合伙人份额：普通合伙人可以向其管理的基金投入自有资金，份额通常占基金总额的3－10％之间。这些自有投入将普通合伙人与投资人的利益捆绑到了一起。 ?有限周期：私募房地产基金的周期一般在3至10年不等。这个周期促使基金管理人平衡投资、管理和退出等各环节的节奏，让投资人对投资回报有所预期。 ?杠杆化：杠杆融资在私募房地产基金中非常普遍，它使基金增强了购买力，从而扩大了