導(dǎo)語：如何才能寫好一篇證券投資相關(guān)分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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一、分析證券投資的相關(guān)概念

1.1 證券

證券是所有權(quán)和所有債權(quán)憑證的統(tǒng)稱，分為有價證券和無價證券。有價證券是擁有一定的票面金額，例如股票、銀行的承兌匯票等等，是持券人或者債券指定的主體所有權(quán)或者所有債權(quán)的憑證。無價證券顧明思議就是沒有票面金額的證券，一般證券市場都是指的是有價證券。

1.2 證券投資

證券投資是指投資者通過將股票、債券等有價證券以及衍生品購買，從而獲得相應(yīng)的紅利或者利息等，這種投資行為和投資過程就是證券投資。證券投資在我國的發(fā)展較晚，雖然經(jīng)過較短時間的發(fā)展，證券投資有了一定的發(fā)展，但是還是存在些許不足，阻礙著進一步的探究。

二、分析證券投資存在的問題

對我國證券投資市場進行相應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn)，存在以下問題：證券投資的公司管理和運作不合理，證券市場制度落后；其次，進行證券投資的市場營銷投入過大；第三，證券投資創(chuàng)新與法律產(chǎn)生沖突以及證券投資市場的監(jiān)管體系不晚上等等。

2.1 證券投資公司的結(jié)構(gòu)治理不合理

對于公司結(jié)構(gòu)治理不合理主要表現(xiàn)在：首先，缺乏一定的誠信，證券投資公司作為理性的經(jīng)紀(jì)人，追求利益最大化的同時，喪失了基本的誠信道德。其次，存在一定的羊群行為，這主要是由于國內(nèi)市場制度的不完善，導(dǎo)致證券投資市場本身的運作與外部的環(huán)境產(chǎn)生一定的沖突，使公司的理性經(jīng)紀(jì)人任缺乏清晰的認(rèn)識，產(chǎn)生從眾的投資心理；除此之外，由于投資者業(yè)績的壓力導(dǎo)致其舍棄正規(guī)的投資理念，追求大眾的投資行為；羊群行為的產(chǎn)生同樣也是由于一些證券投資公司照搬照抄成功的投資案例。第三，進行證券投資資金的產(chǎn)品的數(shù)量較少，雖然近幾年我國也推出了投資資金大產(chǎn)品，但是差異化減少，缺乏一定的突破，這也是阻礙公司較好的證券投資發(fā)展的機會。

2.2 證券投資的營銷投入過大

對于某些較小的投資公司，只有經(jīng)過相應(yīng)程度的宣傳才能受到關(guān)注。為此，投資公司不斷加大營銷投入，壯大自己的隊伍。如果不斷加大宣傳的規(guī)模，就會出現(xiàn)本末倒置的現(xiàn)象，不利益證券投資公司核心競爭力的提高，不利于理性經(jīng)濟人。

2.3 證券投資的監(jiān)管體系不夠完善

首先對證券投資資金的監(jiān)管不到位，主要表現(xiàn)在沒有安排專業(yè)的人員對證券投資的各項環(huán)節(jié)進行記錄；其次，缺乏投資國際化的監(jiān)管能力。從從事證券投資的工作人員國際化投資的意識薄弱，沒有認(rèn)識到公司對外投資的好壞與公司發(fā)展的關(guān)系。除此之外，證券投資的創(chuàng)新與相應(yīng)的法律法規(guī)存在一定的沖突，例如，證券投資采取公司基金式的治理更有利于公司的發(fā)展，但是《基金法》中規(guī)定只是針對契約型基金進行調(diào)整。

三、相應(yīng)的合理化建議

針對以上證券投資存在的問題，筆者結(jié)合自己所學(xué)的專業(yè)知識，從完善公司治理結(jié)構(gòu)、權(quán)衡適量的營銷投入以及加大監(jiān)管力度入手對公司證券投資提出一些合理化的建議。

3.1 完善證券投資公司的結(jié)構(gòu)治理建議

在證券投資管理公司設(shè)置受托人委員會，受托人委員會由各個基金的資產(chǎn)托管機構(gòu)、作為獨立受托人的基金持有人以及獨立董事組成。受托人委員會至少三分之二必須是獨立受托人。獨立受托人作為基金投資者利益的代表進入公司內(nèi)部，以股東及其派出的董事、高級管理人員及其他利益相關(guān)者為主要監(jiān)督對象。

3.2 適量投入證券投資的營銷

鞏固現(xiàn)有的與銀行、券商的合作，積極探索與中小銀行、保險公司、信托投資公司、郵政儲蓄等其他渠道合作模式。另外注意協(xié)調(diào)好證券投資營銷與投資管理的關(guān)系，不能將資源過于向營銷部門傾斜，損害產(chǎn)品研發(fā)、投資研究、資產(chǎn)管理等核心競爭能力。對于中小企業(yè)而言，可以嘗試外包基金銷售體系也是思路之一，特別是對于中小證券投資管理公司而言。

3.3 完善證券投資的監(jiān)管體系

應(yīng)該繼續(xù)加大對外開放力度?；鹜瑯I(yè)應(yīng)該充分利用國際資源，在內(nèi)部操作流程、預(yù)算管理制度、風(fēng)險控制制度，以及投資業(yè)務(wù)流程、其他管理制度和投資理念與操作技術(shù)等方面向國際同行學(xué)習(xí)，不斷提高基金公司的管理水平，強化自身的核心競爭力，還要在條件成熟時，積極探索發(fā)起設(shè)立境外投資基金的可行性與現(xiàn)實性。除此之外，還要努力進行一定的創(chuàng)新，增加基金產(chǎn)品，保持我國證券投資基金產(chǎn)品的多樣化。

結(jié)語

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關(guān)鍵詞：羊群效應(yīng) 基金績效 行為金融學(xué)

一、文獻綜述

1.羊群效應(yīng)的衡量及檢驗的文獻回顧

姜新和黃靜（2005）在“證券投資基金羊群效應(yīng)實證研究”一文中，運用修正了的LSV模型，對中國證券投資金市場的數(shù)據(jù)，得出：從2000年年報到2004年中報，HM平均值為0.25089，說明中國投資基金存在明顯的羊群行為；從買入羊群（BHM）和賣出羊群（SHM）來看，二者的平均值分別為0.12424和0.12665，賣出股票時羊群行為要稍強于買入股票時羊群行為，但差異并不明顯。

2.基金績效與羊群效應(yīng)相關(guān)分析

姜新和黃靜（2005）根據(jù)績效評估指標(biāo)的大小，將基金分成數(shù)量相同的三組，分別計算每組的HM、BHM、SHM值，再將各區(qū)間所屬于該類別基金的HM、BHM、SHM取算術(shù)平均值，則得到該類別基金羊群效應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)。得出結(jié)論：最優(yōu)組的基金其整體羊群效應(yīng)（HM值）較其他組的羊群效應(yīng)顯著。

二、變量的選取及實證檢驗建模思路

1.羊群效應(yīng)的衡量的變量選取

由于我們的研究不涉及買方及賣方的劃分，故本文采取了未修正的的LSV模型計算公式（公式（1））對證券投資基金羊群效應(yīng)進行衡量，這樣更便于、簡化了我們對基金羊群效應(yīng)H值與基金績效的關(guān)系進行計量分析。

對于在考察期內(nèi)投資基金在某種股票的投資上是否有羊群效應(yīng)， 可以用下列指標(biāo)H衡量， H計算公式如下 （LSV，1992）：

（1）

p：代表增加所考察股票的持倉的投資基金占買賣該股票投資基金總數(shù)的比例的期望值。即：

（2）

AF：是一個調(diào)整因子，計算公式為：

（3）

2.基金績效評價指標(biāo)的選取

雖然傳統(tǒng)的基金績效評價有其自身不可避免的缺陷，如沒有考慮風(fēng)險因素。但是其數(shù)據(jù)獲取簡單，使用方便，且可以在一定程度上基本反映基金的績效，加之本次研究的側(cè)重點并非對基金績效的評價，而是基金羊群效應(yīng)的度量、H值對基金績效是否存在影響。因而，本次研究從數(shù)據(jù)獲得的簡便性及研究的側(cè)重點出發(fā)，選取了各支基金（共50支選定基金）的“季度凈現(xiàn)值增長率”作為衡量各支基金績效的指標(biāo)。

3.羊群效應(yīng)對基金績效的影響的回歸

為了考察羊群效應(yīng)對基金績效的影響，基于以上所有文獻綜述的已有研究成果，我們對模型進行了拓展與完善，我們進行如下回歸分析：

Y（基金績效）=aX1（羊群效應(yīng)）+bX2（市場指數(shù)）+cX3（基金規(guī)模）+dX4（基金費用率）+e+ε

Y （基金績效）用基金凈現(xiàn)值增長率指標(biāo)進行衡量。

X1 （羊群效應(yīng)）用未修正的LSV模型計算得出H值。

X2（市場指數(shù)）用上證指數(shù)對大盤走勢進行衡量。

X3（基金規(guī)模）用基金總市值指標(biāo)進行衡量。

X4（基金費用率）用基金總費用均值進行表示。

最后一項ε為隨機誤差項，代表了基金運營中非確定性因素的影響。

在我們的研究與模型中，新加入和考慮了基金費用率、宏觀經(jīng)濟走勢、基金規(guī)模這兩個因素和變量，從而使模型更加完整。宏觀經(jīng)濟走勢，基金規(guī)模和基金費用率的引入是為了在回歸中排除非羊群效用因素對基金績效的影響。

三、實證結(jié)果分析

1.實證分析方法

本文收集了我國金融市場上有代表性五十個基金的數(shù)據(jù)從2008年到2012年的按季度計算的數(shù)據(jù)，計算了這些基金對于基金重倉股“貴州茅臺”（600519）的羊群效應(yīng)，羊群效應(yīng)使用建模思路中提到的H值衡量。然后再用時間序列分析的方法進行分析。

根據(jù)本文計算的H值可以看出，我國基金市場上存在較顯著的羊群效應(yīng)。尤其2008年和2011年尤為顯著。

2.對結(jié)果的分析

首先，根據(jù)計算的H值可以看出，H值絕對值的均值為0.1584671，我國的基金市場上存在著比較明顯的羊群效應(yīng)。

由上面的實證分析結(jié)果可以看出，基金績效和羊群效應(yīng)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，而二者之間的協(xié)方差0.3462說明二者之間的相關(guān)關(guān)系是比較強的。而由上面的分析數(shù)據(jù)還可以看出，基金績效和大盤走勢有很強的相關(guān)關(guān)系，其協(xié)方差達到了0.6234；但與基金總市值均值、基金總費用均值的相關(guān)性就很小。這些數(shù)據(jù)說明基金受到大盤走勢的影響比較大，是符合我們的預(yù)期的。

綜合上面的結(jié)果以及分析，得出的結(jié)論是：我國基金市場上有比較明顯的羊群效應(yīng)，且羊群效應(yīng)和基金績效之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

參考文獻：

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關(guān)鍵詞:羊群行為;中國證券市場;行為金融學(xué)

中圖分類號:F83 文獻標(biāo)識碼:A

羊群行為是指市場參與者在信息不確定的情況下,行為受某些因素影響而與大多數(shù)參與者行為趨于一致的非理。具體到證券市場而言,就是指投資者受整體市場漲跌情況或其他投資者心理、行為的影響,放棄自身已決定的買賣一定證券的決策,而采取與其他投資者行為相同或相似的投資活動。

一、中國證券市場羊群行為實證研究方法分析及相應(yīng)實證結(jié)論

對于中國證券市場羊群行為的實證研究,我國學(xué)者多是借鑒西方已有的經(jīng)濟模型,使用中國證券市場的數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析。本文依據(jù)現(xiàn)有文獻實證方法分類并將其主要研究結(jié)果綜述如下:

(一)CH法(CSSD法)。Christie,Huang首先提出了基于收益率分散度的衡量羊群行為的方法。收益率分散度,即個股收益率對于資產(chǎn)組合平均收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。他們認(rèn)為在市場大幅波動期間,如果存在羊群行為,則個股收益率應(yīng)該緊密分布于市場收益率周圍,價格趨向于一致移動,收益率分散度將趨近于零。因此,可以通過檢驗市場價格大幅波動時的分散度與平均水平下的分散度的相對大小來檢驗羊群行為的存在與否。因為分散度指標(biāo)用到了橫截面收益標(biāo)準(zhǔn)差,又稱CSSD法。

較早對我國證券市場羊群行為進行實證分析的學(xué)者采用的就是CSSD方法。宋軍、吳沖鋒(2001)通過對1992年1月2日到2000年12月31日區(qū)間段內(nèi)滬深兩市所有上市公司的日收益率和月收益率數(shù)據(jù)進行基于分散度的計量回歸分析發(fā)現(xiàn),我國證券市場不僅存在羊群行為,而且投資者在市場收益率極低時的羊群行為程度遠遠高于在市場收益率極高時的羊群行為程度。此外,作者通過使用月收益率與日收益率數(shù)據(jù)的對比,發(fā)現(xiàn)投資者的羊群行為不僅在短期水平上存在,而且也在比較長期的時間段中存在。趙保國、甘茂智(2005)采用同樣方法,使用1998年1月5日至2004年3月31日滬深兩市所有個股收盤價數(shù)據(jù)進行了實證分析,得出了相反的結(jié)論,即在市場收益率極高時的羊群效應(yīng)非常明顯,而極低時的羊群效應(yīng)并不明顯。

(二)CSAD法。Sanders和Irwin(1997)提出用個股收益率對市場整體收益率的橫截面絕對偏離度(CSAD)來衡量投資者行為的一致性。孫培源、施東暉(2002)采用CSAD模型利用1992年1月2日至2000年12月29日滬深兩市所有個股的日收盤價數(shù)據(jù)進行了實證分析,發(fā)現(xiàn)無論市場上漲還是下跌,市場均存在羊群行為。而且市場大幅上漲時,投資者表現(xiàn)出更為明顯的羊群行為。常志平、蔣馥(2002)選取構(gòu)成上證30指數(shù)以及深證成分指數(shù)的股票作為樣本,實證發(fā)現(xiàn)在上漲行情中,深圳證券市場與上海證券市場均不存在羊群行為;但在下跌行情中,深圳證券市場與上海證券市場均存在羊群行為,且深圳證券市場比上海證券市場具有更多的羊群行為。蔣學(xué)雷、陳敏、吳國富(2003)運用滬深個股的日收益率數(shù)據(jù)得出了相似結(jié)論。而張宗強、伍海華(2005)選取上證180指數(shù)樣本股票的日收益率數(shù)據(jù)進行檢驗,發(fā)現(xiàn)上海證券市場上漲行情中的羊群行為要強于下跌行情中的羊群行為,結(jié)論與常志平、蔣馥(2002)的研究結(jié)果相反。

(三)LSV法。LSV方法最早由Lakonishok、Shleifer、Vishny(簡稱LSV)于1992年提出,他們通過構(gòu)造衡量羊群行為強度的指標(biāo)考察了一組貨幣基金經(jīng)理同時購買或出售某一特定股票的情況。也是我國學(xué)者實證中采用最多的一種方法。該指標(biāo)是將基金同時買賣特定股票的平均傾向,與基金交易不存在羊群行為的零假設(shè)下,基金同時買賣該股票的平均傾向相比較,間接地衡量基金買入(或賣出)特定股票的相關(guān)程度。

較早使用該方法檢驗我國證券市場羊群行為的是施東暉(2001),通過對1999年第1季度至2000年第3季度投資基金在季度報告中披露的位居資產(chǎn)凈值前10名股票的檢驗,作者發(fā)現(xiàn)當(dāng)有多個基金買賣同一股票時,將有75%以上的基金位于買賣的同一方向,并由此得出結(jié)論,投資基金對于單個股票的買賣存在顯著的“羊群行為”。徐瑾、侯曉陽(2004)采用LSV法測度了封閉式基金羊群行為的程度。同樣發(fā)現(xiàn)我國股票市場上封閉式基金存在顯著的羊群行為。杜莉、王鋒(2005)除了發(fā)現(xiàn)封閉式與開放式基金在交易過程中都存在顯著的羊群行為外,公司規(guī)模在一定程度上也影響了羊群行為的強度,而且羊群行為顯著地影響了股票價格。買入羊群行為比賣出羊群行為短期內(nèi)對股票價格影響更大。伍旭川、何鵬(2005)對我國開放式基金的研究也得出了相同的結(jié)論。陳浩(2005),向銳、李琪琦(2006)的研究發(fā)現(xiàn)基金在買賣歷史收益率存在極端值的股票以及小盤股時羊群行為尤其明顯。而且基金賣出的羊群行為要強于買入的羊群行為,存在追漲殺跌的傾向,追漲傾向大于殺跌。祁斌、袁克等(2006)的結(jié)論相反,認(rèn)為基金的買入羊群行為要強于賣出羊群行為,而且基金傾向于買入歷史收益較高的股票而賣出歷史收益較低的股票。該文還研究了股票流通規(guī)模與基金羊群行為的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)基金羊群行為與股票流通規(guī)模呈“U”型關(guān)系,即在股票規(guī)模取最大和最小值時基金的羊群行為最為顯著。胡赫男、吳世農(nóng)(2006)指出時間、季節(jié)、盈利能力、市場規(guī)模、基金群體規(guī)模、市場態(tài)勢等因素是影響基金羊群行為的主要原因。例如,在熊市期間基金的羊群行為比牛市期間更為顯著;基金的羊群行為隨著市場容量的擴大而遞減,隨著基金數(shù)量的擴大而遞增;羊群行為的發(fā)生與基金的盈利水平正相關(guān),與基金的收益互為依存等。

(四)實驗研究與問卷調(diào)查的方法。魯直與閻海峰在2001年采用簡單隨機抽樣的方法對上海市的個人證券投資者進行了關(guān)于其羊群行為傾向及羊群行為影響因素的問卷調(diào)查研究。總結(jié)出影響證券投資者羊群行為的主要因素可以被總結(jié)為6個主因素,即個性特征因素、信息不對稱因素、輿論與政策因素、信息處理能力因素、賭博心態(tài)與求利因素以及投資市場主力因素。在2004年,他與何基報(2004)設(shè)計了一項針對60名分層隨機抽取的某高校MBA學(xué)員及經(jīng)濟學(xué)專業(yè)大學(xué)生的證券交易實驗,通過對被測試者投資經(jīng)驗、知識水平以及資金量的控制,引發(fā)被試者不同的投資決策和羊群行為,發(fā)現(xiàn)投資者的投資經(jīng)驗和資金量共同影響了其投資決策的羊群行為;投資者的投資經(jīng)驗和知識差異將影響其對于信息的理解和敏感性,進而影響其投資決策;擁有不同的資金量將影響投資者對于信息的獲取能力,相應(yīng)將影響其做出的投資決策。同時,該研究認(rèn)為市場中存在一定數(shù)目的機構(gòu)投資者可以形成相互制衡作用,使價格走勢趨于平穩(wěn)。

二、中國證券市場羊群行為實證研究總結(jié)及展望

從上述學(xué)者的實證分析中可以看出,我國證券市場中不論是個體投資者還是機構(gòu)投資者都存在顯著的羊群行為,從市場行情方面看,市場上漲過程中的羊群行為較市場下跌過程更為明顯(常志平、蔣馥,2002的觀點相反)。從市場參與者的角度看,賣出的羊群行為比買入的羊群行為顯著(祁斌、袁克等,2006的觀點相反)。市場中投資者存在追漲殺跌傾向,不同類型基金的投資策略有趨同的傾向。羊群行為對我國股票價格也有一定影響。在與國外成熟市場(主要是以美國為對象)對比方面,學(xué)者普遍得出我國證券市場羊群程度要高于美國市場這一結(jié)論,并從市場完善程度,投資者投資理念等方面進行了相應(yīng)解釋。然而,迄今為止我國學(xué)者對于中國證券市場中的羊群行為還多數(shù)是借鑒西方經(jīng)典文獻中的模型,采用中國市場的數(shù)據(jù)來進行實證分析,雖然實證主要結(jié)論都是我國市場存在顯著的羊群行為,但實證過程還存在諸多值得商榷之處:

首先,在數(shù)據(jù)選取方面,多數(shù)學(xué)者選取的時間跨度偏短,樣本不足,影響了實證結(jié)果的可信性。這一方面是因為我國證券市場建立時間不長,造成了數(shù)據(jù)的時間序列偏短,而且市場相關(guān)信息披露不完善,造成數(shù)據(jù)殘缺;另一方面也可能與作者主觀選擇有關(guān)。另外,由于我國證券市場波動性比較大,市場在不同時間段的表現(xiàn)不盡相同,而且投資者的投資觀念等造成其羊群行為的影響因素可能隨時間變化而變化,易造成分析研究結(jié)果的差異。從上面的總結(jié)中可以看出,使用同一種實證方法的兩篇文獻,僅由于實證研究數(shù)據(jù)選取的時間段不同,得出的結(jié)論完全相反。

其次,在實證模型選擇方面,由于西方學(xué)者的實證模型建立在成熟市場基礎(chǔ)之上,其測度指標(biāo)是否適用于我國新興市場還有待更深入研究。即便適用,這些模型本身也存在一些局限性。例如,CSSD指標(biāo)易低估市場中的羊群行為程度,CSAD指標(biāo)存在模型依賴問題,即該指標(biāo)有效的前提是資本資產(chǎn)定價模型的成立。LSV法也存在無法檢測機構(gòu)投資者短期交易行為的問題。對我國證券市場羊群行為的實證研究需要尋求更加有效的方法與手段。

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【關(guān)鍵詞】指數(shù)跟蹤；跟蹤誤差；因子模型

一、國外相關(guān)文獻

1.基于均值一方差模型的研究

均值一方差指數(shù)跟蹤模型就是采用Markowitz提出的均值一方差模型對指數(shù)跟蹤問題進行研究，權(quán)衡跟蹤組合的期望收益與跟蹤誤差。Hodges（1976）對標(biāo)準(zhǔn)的Markowitz優(yōu)化模型的權(quán)衡曲線與超過目標(biāo)指數(shù)收益及其方差的權(quán)衡曲線進行了比較。Perold（1984）指出指數(shù)跟蹤可以用均值一方差模型，他將指數(shù)跟蹤定義為尋找收益盡可能接近基準(zhǔn)指數(shù)收益的證券組合。Haugen和Baker（1990）研究了指數(shù)跟蹤中運用均值一方差模型的問題。他們認(rèn)為通過考慮跟蹤組合與目標(biāo)指數(shù)收益的相互關(guān)系，可以用三種方法（貝塔值，決定系數(shù)，波動性）測度跟蹤組合的跟蹤能力。Roll（1992）通過引入了現(xiàn)資組合理論中較為經(jīng)典的構(gòu)建EV（均值―方差）模型的研究方法對指數(shù)化投資中典型的跟蹤誤差最小化模型做相應(yīng)的研究，并將研究結(jié)果和現(xiàn)資組合理論中最優(yōu)EV模型做了比較。Franks（1992）研究了基于基準(zhǔn)組合的跟蹤時采用均值一方差模型的問題，表明通過最小化跟蹤誤差可以以低風(fēng)險取得相近于基準(zhǔn)組合的收益。Rohweder:（1998）以跟蹤誤差最優(yōu)化為目標(biāo)，提出了目標(biāo)函數(shù)中有交易成本約束的均值一方差模型跟蹤指數(shù)，他指出了采取消極的指數(shù)跟蹤策略的合理性。Wang（1999）以均值一方差模型為框架研究了既最小化交易成本又最小化跟蹤誤差等的多目標(biāo)指數(shù)跟蹤問題。

用均值一方差模型研究指數(shù)跟蹤可以得到比較完美的解析解，但該模型有非常強的假設(shè)且僅考慮了收益的前二階矩，對可贖回債券，抵押債券等不具有對稱收益證券的指數(shù)跟蹤無能為力。

2.基于因子模型的研究

最早用因子模型對指數(shù)跟蹤問題進行研究的是Rudd（1980），他將交易成本考慮到因子模型的目標(biāo)函數(shù)中，用單因子模型給出了一個簡單的指數(shù)跟蹤結(jié)構(gòu)模式，結(jié)果他指出跟蹤組合與目標(biāo)指數(shù)高度相關(guān)。Stock and Watson（1988）認(rèn)為因子序列是純隨機游走的。Larsen和Resnick（1998）指出小盤股的跟蹤組合比大盤股跟蹤組合有更大的跟蹤誤差標(biāo)準(zhǔn)差，并認(rèn)為決定跟蹤組合的跟蹤業(yè)績的不是構(gòu)成跟蹤組合的成分證券的行業(yè)而是市值。Forni等（2000），Stock and Watson（2002），假定因子序列是平穩(wěn)的，但排除單整的情況，這種假定太過嚴(yán)格.Corielli和Marcellino（2002）則基于動態(tài)因子模型考慮了指數(shù)成分證券動態(tài)變化的特征，通過最小化損失函數(shù)的方法來解決跟蹤組合的最優(yōu)化問題。Frino等（2002）通過對影響跟蹤誤差的要素進行多因子回歸分析，研究了澳大利亞指數(shù)基金的跟蹤能力和跟蹤誤差的影響因素。進一步，F(xiàn)rino等（2004）通過多因子回歸分析，研究了不同跟蹤誤差度量方法對指數(shù)跟蹤業(yè)績的影響。而Bamberg和Wagner（2000）研究了最優(yōu)跟蹤組合的求解中運用線性回歸法的問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)古典線性回歸最小二乘法的一些經(jīng)典假設(shè)就此線性回歸模型并不成立，但他們認(rèn)為這不影響求解最優(yōu)化指數(shù)跟蹤問題中對該回歸方法的應(yīng)用，并提出最小二乘法的假設(shè)限制可采用魯棒性回歸法來避開。Bai和Ng（2004），不僅考慮了因子序列的平穩(wěn)性，還考慮了單整的情況。

指數(shù)跟蹤的因子模型的解釋能力隨著因子的增加而增強，但因子模型要求對因子進行識別，其難處在于無法識別所有的相關(guān)因子，也不能明確地給出因子的個數(shù).Forni等（2000）建議用解釋價格方差的百分比來決定因子的數(shù)量，Stock and Watson（2002）建議先用一個大的因子數(shù)量，然后再根據(jù)一定的信息標(biāo)準(zhǔn)選擇因子的數(shù)量；Bai and Ng（2002）提出了一個多元信息標(biāo)準(zhǔn)來選擇因子數(shù)量，并說明了當(dāng)樣本規(guī)模足夠大時，該方法表現(xiàn)良好；Francesco Corielli and Massimiliano Marcellino（2006）借鑒Forni等（2000）的建議用解釋價格方差的百分比來決定因子的數(shù)量，建立長期因子的復(fù)制組合，并對基于因子模型的指數(shù)跟蹤與最小二乘法的指數(shù)跟蹤進行蒙特卡羅模擬實證對比分析，得出了基于因子模型的指數(shù)跟蹤更優(yōu)的結(jié)論。

國外相關(guān)研究盡管把因子模型與指數(shù)跟蹤相結(jié)合，但是他們同時考慮指數(shù)跟蹤的實際約束，考慮各種跟蹤誤差模型的對比研究也較少。

3.指數(shù)跟蹤的均值一絕對偏差模型的研究

除基于因子模型的線性指數(shù)跟蹤模型外，還有其他線性指數(shù)跟蹤模型。Worzel和Zeniou（1994）提出了一種線性模型來跟蹤固定收益證券指數(shù)，即均值一絕對偏差模型來最優(yōu)化跟蹤組合。他們認(rèn)為要盡可能好地跟蹤指數(shù)可以通過最小化向下風(fēng)險而不是最大化收益。Markus Rudolf，Hans-Jurgen Wolter，Heinz Zimmermann（1999）把跟蹤誤差定義為投資組合收益率與基準(zhǔn)投資組合收益率之間的差值，并提出了四個線性的跟蹤誤差最小化模型，即最小最大化（MinMax）模型、向下最小最大化（Downside MinMax）模型、均值絕對偏差（Mean Absolute Deviation，MAD）模型、向下均值絕對偏差（Mean Absolute Downside Deviation，MADD）模型。同時，作者利用真實數(shù)據(jù)對四種線性模型和Roll的二次型模型進行了對比。結(jié)果表明，線性規(guī)劃模型優(yōu)于二次規(guī)劃模型，這為跟蹤誤差的計量方法提供了另一種思路。Consiglio和Zenios（2001）采用Worzel和Zeniou提出的均值一絕對偏差模型研究了債券指數(shù)跟蹤問題。

4.指數(shù)跟蹤的其他優(yōu)化算法的研究

在以上指數(shù)跟蹤優(yōu)化模型和優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上，一些學(xué)者還采用了相對更為復(fù)雜的方法來研究優(yōu)化跟蹤組合的問題。Meade和Salkin（1989）為使跟蹤組合與目標(biāo)指數(shù)具有相似的特征對跟蹤組合進行約束，并采用二次規(guī)劃方法對跟蹤誤差進行近似求解。進一步，Meade和Salkin（1990）假設(shè)目標(biāo)指數(shù)收益滿足自回歸條件異方差過程，考察了指數(shù)跟蹤問題。Baestaens等（1995）和Zorin等（2002）研究了指數(shù)跟蹤中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行優(yōu)化的技術(shù)。Eddelbuttel和Marseilles（1996）則對尋找最優(yōu)跟蹤組合時采用混合遺傳算法進行了研究。此外，Gilli等（2001）對交易成本有門檻值的指數(shù)跟蹤采用啟發(fā)式算法進行了研究。進一步，Beasley等（2003）采用啟發(fā)式算法對交易費用約束情況下的指數(shù)跟蹤技術(shù)進行了研究，詳細(xì)論述了如何將指數(shù)化投資中的組合創(chuàng)建及平衡問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)規(guī)劃問題，并介紹了如何利用遺傳算法求解規(guī)劃求解問題中的全局最優(yōu)解。Pre等（2002）采用隨機控制和順向優(yōu)化法對指數(shù)跟蹤的優(yōu)化問題進行求解。Yao等（2003）采用隨機線性二次控制法和半定規(guī)劃法對指數(shù)跟蹤進行優(yōu)化求解。

二、國內(nèi)相關(guān)文獻

1.關(guān)于指數(shù)跟蹤的研究

高用深等（2000）介紹了管理指數(shù)基金的跟蹤組合的相關(guān)內(nèi)容：包括構(gòu)建初始證券組合；現(xiàn)金紅利收入再投資等。嚴(yán)武等（2000）對指數(shù)基金完全復(fù)制法、優(yōu)化選樣法和分層抽樣法進行了介紹。馬永開和唐小我（2001）對在市場無摩擦的假定條件下，假定投資管理者的證券組合和目標(biāo)證券組合各自擁有自己的投資對象集，給出了一般情況下的基于跟蹤誤差的證券組合投資決策模型和模型的最優(yōu)解，研究了對應(yīng)最優(yōu)投資策略的有效性和相對有效性，并對此最優(yōu)投資策略進行了結(jié)構(gòu)分析。此外，陳辰等（2001）提出了一種利用聚類分析和MTV模型以不完全復(fù)制構(gòu)成資產(chǎn)組合去逼近市場綜合指數(shù)的方法，從上海股票市場中任意選取50種股票，并使用本方法抽取不超出10種股票，用它們的組合去跟蹤上證綜合指數(shù)，取得了比較滿意的跟蹤效果。倪蘇云等（2001）介紹了四種線性跟蹤誤差最小化模型，并建立了相應(yīng)的線性規(guī)劃模型，并將其與非線性模型進行了比較，指出了線性跟蹤誤差最小化模型所具有的優(yōu)點。張玲（2002）將ETFs的跟蹤誤差分解為凈值跟蹤誤差和價格一指數(shù)跟蹤誤差，并提出了跟蹤誤差的測算方法。陳立新等（2002）研究了如何減少投資組合跟蹤指數(shù)的誤差。劉柏清等（2002）把隨機脈沖控制理論運用于均值一方差模式下指數(shù)跟蹤的現(xiàn)金管理問題，他考慮回報率與現(xiàn)金比重變化的關(guān)系，討論了證券指數(shù)跟蹤最優(yōu)化問題，得出了何種條件下可用簡單脈沖控制策略。范龍振等（2002）運用主成分分析法得出上海和深圳股票市場的綜合指數(shù)和A股指數(shù)可以反應(yīng)各自市場的變化，而其他指數(shù)對各自代表的股票市場變化不能反映。他們指出利用多因子定價模型，結(jié)合優(yōu)化方法和統(tǒng)計分析，從每個股票市場上選取20只左右股票，經(jīng)過組合就可以得到與指數(shù)相近的收益。林飛（2003）在其博士論文“指數(shù)化投資理論方法及實證研究”中，在借鑒國外有關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上進行了創(chuàng)新，并結(jié)合我國證券市場的實際情況，運用了包含統(tǒng)計抽樣、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、時間序列分析等統(tǒng)計方法和其它量化科學(xué)的若干研究方法，對標(biāo)準(zhǔn)型指數(shù)基金的指數(shù)化投資管理中涉及的主要理論、方法及相關(guān)實際問題做深入的理論探討與實證分析。馬驥、鄧清（2004）在“指數(shù)基金與跟蹤誤差優(yōu)化模型”一文中，研究了跟蹤誤差最小化的兩種模型：二次優(yōu)化模型和線性優(yōu)化模型。并認(rèn)為線性跟蹤誤差模型能夠更加準(zhǔn)確地體現(xiàn)投資者對待風(fēng)險的態(tài)度和定位于特定目標(biāo)。因此，在實踐中應(yīng)該采用絕對偏差最小化來取代偏差的平方最小化的方法。馬驥（2004）在“跟蹤誤差的風(fēng)險分析”一文中，為了明確指數(shù)基金所面臨風(fēng)險的大小以及風(fēng)險的來源，采用回歸模型、相關(guān)系數(shù)和多因素模型對跟蹤誤差的方差進行分析，給出并且證明跟蹤誤差方差分解的一般表達式。此外，陳紹勝（2005）在“指數(shù)型基金跟蹤誤差的實證分析”一文中，基于跟蹤誤差對于我國部分基金進行了一定程度的實證分析，指出在我國金融市場中，指數(shù)基金往往會因為標(biāo)的指數(shù)成份股數(shù)量不同而產(chǎn)生很大差異，標(biāo)的指數(shù)成份股越多，相對應(yīng)指數(shù)基金的跟蹤誤差就越大；復(fù)制型基金完全復(fù)制策略下的跟蹤誤差要比增強型指數(shù)基金非完全復(fù)制策略下的跟蹤誤差要?。淮箢~申購與贖回對指數(shù)基金跟蹤誤差產(chǎn)生明顯影響。因此，指數(shù)型基金投資組合的構(gòu)建應(yīng)堅持被動投資，而力避主動投資。范旭東（2006）主要研究在跟蹤誤差約束條件下的指數(shù)化投資組合的構(gòu)建與管理，其基本思路是在引進跟蹤誤差的概念后，詳細(xì)闡述了在跟蹤誤差約束條件下的優(yōu)化指數(shù)投資組合的構(gòu)建與管理，包括初始投資組合的構(gòu)建以及對投資組合進行的動態(tài)調(diào)整。李儉富（2006）以市場有效理論和現(xiàn)代組合投資理論基礎(chǔ)，以數(shù)理統(tǒng)計和計量經(jīng)濟為技術(shù)手段，運用多門經(jīng)濟管理學(xué)科的知識，針對已有指數(shù)跟蹤管理問題研究的不足，結(jié)合當(dāng)前我國證券投資基金指數(shù)化投資的實際情況，對指數(shù)跟蹤管理問題進行較全面的梳理和深入的研究，發(fā)展和完善了指數(shù)跟蹤管理方法，為我國證券投資基金的指數(shù)跟蹤管理提供了方法上的準(zhǔn)備。張帆（2007）主要應(yīng)用固定跟蹤誤差優(yōu)化模型來構(gòu)建一個動態(tài)的增強型指數(shù)基金，并考慮到我國現(xiàn)實狀況，加入賣空限制條件進一步研究構(gòu)建組合的變化情況。

但國內(nèi)關(guān)于指數(shù)跟蹤研究以收益率層面的跟蹤誤差最小化為目標(biāo)的居多，以價格層面的跟蹤誤差最小化為目標(biāo)的較少；指數(shù)價值直接從數(shù)據(jù)庫引用的居多，考慮指數(shù)的權(quán)重信息而重新計算的較少。

2.關(guān)于因素模型的研究

國內(nèi)把因素模型與指數(shù)跟蹤直接聯(lián)系起來的很少，大都是把因素模型應(yīng)用于投資組合的研究，如張衛(wèi)國（1998）研究了證券收益率由多因素產(chǎn)生的證券組合投資優(yōu)化問題，建立了不同投資約束條件下直接確定有效證券組合的模型，并給出了算法.李穎等（2002）通過對多因素模型在投資管理領(lǐng)域中的應(yīng)用研究，揭示了多因素模型在風(fēng)險控制、收益預(yù)測、指數(shù)化組合構(gòu)建、投資策略選擇等投資領(lǐng)域具有較廣泛的應(yīng)用前景。李博（2003）用單因素模型和四因素模型進行實證研究得出，平均流通市值的自然對數(shù)和平均短期歷史收益率對股票組合收益率的解釋能力高。陳守東等（2003）針對上證180指數(shù)樣本股和深證100指數(shù)樣本股以及二者之和分別建立了FF多因子模型，并進行了檢驗和比較分析。使用的方法是最小二乘法和廣義距估計方法（GMM）。結(jié)果表明FF多因子模型對于中國股市是基本適用的。王秀國，邱菀華（2006）研究了積極投資組合更一般的風(fēng)險收益關(guān)系，提出了傳統(tǒng)跟蹤誤差模型和均值方差模型的統(tǒng)一形式。宿成建（2006）實證結(jié)果顯示：多因素模型能有效地找出股票定價的關(guān)鍵因素，而三因素模型能夠?qū)Y產(chǎn)價格主要因素進行定價。

三、簡評

指數(shù)跟蹤問題的研究是不斷發(fā)展的，從簡單的跟蹤誤差最小化到考慮跟蹤組合收益以及各種跟蹤約束，從跟蹤誤差的定義到對產(chǎn)生跟蹤誤差的各個因數(shù)進行分解。指數(shù)跟蹤的模型、約束條件和算法也開始從簡單逐漸復(fù)雜化。采用新的數(shù)量化方法研究指數(shù)跟蹤，多階段和動態(tài)指數(shù)跟蹤，積極指數(shù)跟蹤等都成為研究指數(shù)跟蹤問題的發(fā)展方向。

總體上說，相比國外而言，目前國內(nèi)對于相關(guān)理論的研究仍處于起步階段，并具有一定的滯后性，進行全面系統(tǒng)研究的較少；以收益率層面的跟蹤誤差最小化為目標(biāo)的居多，以價格層面的跟蹤誤差最小化為目標(biāo)的較少；指數(shù)價值直接從數(shù)據(jù)庫引用的居多，考慮指數(shù)的權(quán)重信息的較少；考慮股價的動態(tài)因子模型，將因子模型與指數(shù)跟蹤直接結(jié)合的也很少。國外相關(guān)研究盡管把因子模型與指數(shù)跟蹤相結(jié)合，但是他們同時考慮指數(shù)跟蹤的實際約束，考慮各種跟蹤誤差模型的對比研究也較少。

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作者簡介：

劉建和，博士，浙江財經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院副教授，主要從事證券市場方面的研究工作。

篇5

關(guān)鍵詞:大盤類指標(biāo)、相關(guān)分析、實證、評測

在證券投資分析中,傳統(tǒng)的技術(shù)分析指標(biāo)是必不可少的工具,但是投資分析人員會遇到一個難題,就是傳統(tǒng)的技術(shù)分析指標(biāo)種類眾多,各有所長,但在實際應(yīng)用中難以取舍。而且各類技術(shù)分析指標(biāo)缺乏實證檢驗,其有效性有多高難以確定,大量的技術(shù)分析書籍只是對技術(shù)指標(biāo)進行了經(jīng)驗式的介紹,這也為技術(shù)分析指標(biāo)的應(yīng)用和普及帶來了困難。

為此,本文以大盤類技術(shù)分析指標(biāo)為研究對象,從實證角度對該類指標(biāo)進行了測試和評價,從中優(yōu)選出最好的指標(biāo)共投資分析人員參考。

一、大盤類指標(biāo)的特點和分類

大盤類技術(shù)指標(biāo)的最大特點是只能用于分析大盤走勢,不能應(yīng)用于個股,其計算采用的原始數(shù)據(jù)只有兩個:每日上漲機構(gòu)數(shù)、每日下跌機構(gòu)數(shù)(本文公式中,A代表上漲家數(shù),D代表下跌家數(shù))。

大盤類技術(shù)指標(biāo)的原理就是通過分析上市公司上漲家數(shù)和下跌家數(shù)的結(jié)構(gòu)性變動,來預(yù)測股票市場的未來發(fā)展趨勢。該類指標(biāo)的計算原理雖然簡單,但是卻有十多種指標(biāo)。因此進行必要的分類與實證研究,找出最優(yōu)分析指標(biāo)就顯得格外重要。

依據(jù)計算原理不同,可以為三種子類型:

(一)占比型

1、A/D(上漲家數(shù)比);2、BTI(廣量沖力指標(biāo));3、STIX(指數(shù)平滑廣量指標(biāo));4、TBR(新三價率)。

占比型指標(biāo)的核心公式是A/(A+D),也就是A/D指標(biāo)的公式;BTI指標(biāo)是在其基數(shù)上進行二次移動平均;STIX指標(biāo)是在其基礎(chǔ)上進行了一次指數(shù)平滑;TBR指標(biāo)是在其基礎(chǔ)上計算了兩個指數(shù)平滑曲線,通過判斷兩線變化,來預(yù)測大盤。

(二)差值型

1、OBOS(超買超賣);2、MCO(McClellan Oscillator);3、ADL(騰落指數(shù));4、CHAIKIN(佳慶線);5、ABI(絕對廣量指標(biāo))。

占比型指標(biāo)的核心公式是A-D。OBOS是在其基礎(chǔ)上進行移動平均;MCO是在其基礎(chǔ)上分別計算兩條指數(shù)平滑曲線,通過計算線差,來預(yù)測大盤;ADL是在其基礎(chǔ)上進行累計求和;CHAIKIN是在ADL的基礎(chǔ)上,計算兩條移動平均線,通過計算線差,來預(yù)測大盤;ABI是在其基礎(chǔ)上求絕對值。

(三)其他型

1、ADR(漲跌比率);2、BT(Breadth Trust)。

ADR和BT的計算原理相對特殊,列為其他類型。ADR指標(biāo)是通過計算累計上漲家數(shù)與累計下跌家數(shù)的比,進行預(yù)測;BT指標(biāo)是在核心公式A/(A-D)的基礎(chǔ)上,進行移動平均。

以上11種指標(biāo),由于計算公式不涉及大盤指數(shù),因此這是在大盤指數(shù)之外,一類重要的輔助信息,它從股市結(jié)構(gòu)的角度進行分析,更加微觀,能夠協(xié)助其他類型技術(shù)指標(biāo),共同預(yù)測大盤走勢,提高預(yù)測精度。

二、大盤波動的分析量設(shè)計

(一)大盤波動的分析量

技術(shù)分析指標(biāo)預(yù)測的是大盤指數(shù)的波動,而不是指數(shù)本身,因此如何反應(yīng)大盤指數(shù)波動,需要設(shè)計分析量。由于技術(shù)指標(biāo)一般都具有連續(xù)預(yù)測的能力,因此只有采用環(huán)比增長率,才能真正體現(xiàn)出大盤指數(shù)的波動。公式:

增長率=(CLOSEn-CLOSEn-1)/CLOSEn-1×100%

(二)平滑處理

在計算分析量時需要采用移動平均法或指數(shù)平滑法剔除隨機因素,還原分析量的發(fā)展趨勢。本文采用指數(shù)平滑法剔除隨機成份,平滑常數(shù)a取值0.1。為取得最佳效果,還需對大盤波動的分析量進行二次平滑。

三、技術(shù)指標(biāo)的分析量設(shè)計

由于大盤類技術(shù)分析指標(biāo)的算法分為多種類型,因此不同類指標(biāo)的統(tǒng)計量之間不具有可比性,只有將各類指標(biāo)的統(tǒng)計量進行處理,得到對應(yīng)的分析量(即要求平滑次數(shù)相一致,分析量表示相一致),才能進行比較和實證。處理方法:

(一)占比型指標(biāo)

1、A/D指標(biāo)進行二次指數(shù)平滑處理,平滑常數(shù)a取值0.1;

2、BTI指標(biāo)采用原指標(biāo)公式;

3、STIX追加一次指數(shù)平滑,平滑常數(shù)a取值0.1;

4、TBR指標(biāo)在兩個指數(shù)平滑曲線的基礎(chǔ)上計算乘離率,即:(MATBR1- MATBR2)/ MATBR2×100,再追加一次指數(shù)平滑,平滑常數(shù)a取值0.1。

(二)差值型指標(biāo)

除CHAIKIN指標(biāo)采用原指標(biāo)公式外,其他指標(biāo)均追加一次指數(shù)平滑,平滑常數(shù)a取值0.1。

(三)其他型指標(biāo)

ADR和BT指標(biāo)均追加一次指數(shù)平滑,平滑常數(shù)a取值0.1。

四、實證研究的分析思路

經(jīng)過設(shè)計分析量和指數(shù)平滑處理,本文已成功構(gòu)建了可以用于實證研究的分析量,通過對“技術(shù)指標(biāo)分析量”與“大盤波動分析量”進行相關(guān)性檢驗,就可以證明大盤類技術(shù)分析指標(biāo)進行預(yù)測的有效性。

(一)周期分析

由于不同指標(biāo)適用于不同的預(yù)測周期,有的指標(biāo)側(cè)重于短期趨勢,有的側(cè)重于中期或長期趨勢。為了體現(xiàn)不同周期的特征,在對“大盤波動分析量”進行二次平滑時采用1/10、1/30、1/60三個系數(shù),求得10日、30日和60日三種周期的趨勢平滑值,以上平滑值均參與實證分析,分別與“技術(shù)指標(biāo)分析量”進行相關(guān)分析。即是說,“大盤波動分析量”只有增長率一個,但是實證評測時會算出三種不同周期,來判定技術(shù)指標(biāo)的最佳適用周期。

(二)錯位分析

在對“技術(shù)指標(biāo)分析量”與“大盤波動分析量”進行相關(guān)分析時,由于大盤類指標(biāo)非價格因素,而是結(jié)構(gòu)類因素,其變化規(guī)律體現(xiàn)出一定的預(yù)見性。因此將“技術(shù)指標(biāo)分析量”提前5、10和20個交易日,與“大盤波動分析量”時間錯位后,進行相關(guān)分析,來判定技術(shù)指標(biāo)的超前預(yù)測能力。

(三)數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)來源:數(shù)據(jù)取自大智慧新一代高速行情系統(tǒng),分別取上證綜合指數(shù)和深證綜合指數(shù)兩組數(shù)據(jù)。

時間段:數(shù)據(jù)從2000年1月4日至2009年10月16日,共2361個交易日數(shù)據(jù)。

參數(shù)設(shè)置:在計算技術(shù)指標(biāo)時,指標(biāo)參數(shù)按該指標(biāo)常用值。

結(jié)果綜合:在對滬深指數(shù)分別進行相關(guān)性檢驗后,將相關(guān)系數(shù)進行簡單算術(shù)平均,計算綜合結(jié)果。

五、實證研究結(jié)果及評價

通過實證研究,我們得到了各大盤類指標(biāo)經(jīng)過周期分析和錯位分析,與股價波動的平均相關(guān)系數(shù)。

針對周期分析和錯位分析,對各自的三組分析值,按0.6、0.3、0.1權(quán)重,進行加權(quán)平均求得綜合評分,并排名,得到最終評測結(jié)果(見下圖)。

(一)最優(yōu)指標(biāo)

通過周期分析和錯位分析,進行綜合排名,得出前四名的指標(biāo)A/D、BTI、STIX、ADR。

其中占比型指標(biāo)中有三個進入前四名,而A/D指標(biāo)在兩項綜合排名中都位居第一。由于A/D、BTI、STIX指標(biāo)的核心原理相同,因此可以認(rèn)為是一項指標(biāo),但是由于A/D和STIX平滑次數(shù)較少,波動較為劇烈,不適于判斷大盤走勢,因此實際應(yīng)用中BTI指標(biāo)最為適用。

此外,ADR指標(biāo)也以特殊的算法進入排名前列,其核心原理可以理解為,上漲家數(shù)移動平均值除以下跌家數(shù)移動平均值,與占比型指標(biāo)的計算原理有相似之處。

(二)其他指標(biāo)簡評

其他指標(biāo)中,差值型指標(biāo)實證效果普遍較差,因為其核心原理是A-D公式,隨著股票市場的不斷擴容,這個差值的波動會日趨放大,不同時期的指標(biāo)之間缺乏可比性,因此難以保證該類指標(biāo)的預(yù)測能力。

此外,BT指標(biāo)的實證效果也很差,其核心算法中的A/(A-D)公式,會在上漲家數(shù)與下跌家數(shù)接近時,使公式分母過小,出現(xiàn)異常放大的結(jié)果,因此其預(yù)測能力難以提高。

(三)綜合評價結(jié)果

綜合以上評價結(jié)果,最優(yōu)的指標(biāo)當(dāng)屬占比型指標(biāo)類型,而最具實用價值的是BTI指標(biāo)。會編輯指標(biāo)公式的投資分析人員,可對對A/D指標(biāo)追加兩次指數(shù)平滑,得到最佳分析指標(biāo)。

通過分本的實證研究,我們不難發(fā)現(xiàn),大盤類技術(shù)分析指標(biāo),分析的是大盤的上漲家數(shù)與下跌家數(shù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)特征,實證結(jié)果表明此類數(shù)據(jù)特征能夠起到一定的預(yù)測作用,是輔助其他類指標(biāo)進行綜合預(yù)測的重要工具。

而且在實際應(yīng)用中,面對眾多的大盤類技術(shù)分析指標(biāo),我們只要選擇最優(yōu)指標(biāo)即可,重復(fù)使用表述同類數(shù)據(jù)特征的指標(biāo),并不能有效提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

參考文獻:

[1]張澤宇.《股票分析指標(biāo)大全》[M].北京:中國經(jīng)濟出版社,2008

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關(guān)鍵詞：利率；匯率；聯(lián)動；國際短期資本；實證研究

中圖分類號：F832.5 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9031(2008)10-0055-05

一、問題的提出

20世紀(jì)70年代國際資本流入的規(guī)模和擴張速度遠遠超過同期世界生產(chǎn)總值和國際貿(mào)易總額的增長速度，其中短期國際資本的流動規(guī)模的擴張最為顯著，并對全球經(jīng)濟產(chǎn)生日益深刻的影響。1997年東南亞金融危機的爆發(fā)就與短期游資短時間內(nèi)的大進大出息息相關(guān)。

資本的逐利性使得國際短期資本必定要在全球范圍內(nèi)尋找收益，而我國的宏觀和微觀經(jīng)濟形勢都表明以人民幣標(biāo)價的資產(chǎn)短期內(nèi)具備著升值的潛力。我國已經(jīng)成為國際短期資本流入的主要目標(biāo)國，盡管我國對資本賬戶依舊存在著嚴(yán)格管制，但是國內(nèi)學(xué)者的研究表明：由于外匯管制政策的不完善，以及執(zhí)行管制政策的力度不足，短期資本的流動獲得了較為寬松的環(huán)境，國際短期資本實際上可以通過多種非法和隱蔽的渠道流入我國。[1]其中利率和匯率以及兩者的聯(lián)動是造成國際短期資本流入我國的公認(rèn)因素，所以深入研究利率和匯率如何影響，多大程度影響國際短期資本流入我國，從而在此基礎(chǔ)上提出一些管理國際短期資本流動的政策建議對于維護我國宏觀金融的穩(wěn)定的發(fā)展有著重要的意義。

二、理論分析

(一)短期資本概念的界定

1.按照期限

對于資本期限的劃分，學(xué)術(shù)界有一個公認(rèn)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，即借貸或投資期限在一年以下的為短期資本，一年以上的為長期資本。

2.按照意圖

著名經(jīng)濟史學(xué)家查爾斯?P?金德伯格首次提出，應(yīng)當(dāng)按照投資者的意圖來區(qū)分國際長期資本與短期資本。所謂國際短期資本流動，是指投資者的意圖旨在短時間內(nèi)改變或扭轉(zhuǎn)其在國際間流動的方向。即使這一時刻目前尚未確定，但在未來時機適宜時仍會如此。

3.國內(nèi)學(xué)者的概念界定

國內(nèi)學(xué)者在研究短期資本的時候基于期限和意圖兩種分類基礎(chǔ)上做了相互的借鑒，并且結(jié)合國際收支平衡表的具體項目進行了更加詳細(xì)的完善和規(guī)定：曲風(fēng)杰(2006)的定義：短期資本指借貸期限在一年以內(nèi)的資本和隨時可能改變方向的資本，即國際收支平衡表內(nèi)借貸期限一年以內(nèi)的其他投資，證券投資的貨幣市場工具，以及國際收支平衡表外隱性和非法的資本流動。[2]李杰(2007)認(rèn)為將國際收支平衡表內(nèi)直接投資和長期借款排除在外是無可爭議的，但證券投資雖然到期期限無窮大卻擁有發(fā)達的二級市場，變現(xiàn)比較容易，應(yīng)視為短期資本。[3]另外許多隱性和非法的資本不一定都在國際收支平衡表外，它們可能混入正常的資本項目或借助其他項目流入境內(nèi)，可能反映在國際收支平衡表上。因而對曲的定義略作了修正。短期資本是指投資者的意圖旨在短時間內(nèi)改變或扭轉(zhuǎn)其在國際間流動方向的資本，在統(tǒng)計上，將其分為正常合法和隱性非法流入兩部分；反映在國際收支平衡表金融項目中，前者指除直接投資和長期借款的各項目，后者指受制于資本管制通過各種隱蔽和非法渠道進入的資本。本文在對國際短期資本的概念界定上基本參照國內(nèi)學(xué)者的觀點。

(二)匯率和利率聯(lián)動影響國際短期資本流入的理論機制分析

1.利率平價理論

設(shè) 為本國利率， 為國外利率， 為當(dāng)前t期兩國匯率的即期匯率， 為預(yù)期未來t+k期的即期匯率， 為外幣預(yù)期的升值率(本幣預(yù)期貶值率)。在短期資本不流動情況下可以得到公式：

該公式的含義就是：如果 ，則說明本國的利率較高，與國外的利差較大，這足以彌補本幣的預(yù)期貶值率，則國際短期資本就會流入；相反，如果 ，則說明本國的利率較低，與國外的利差較小，雖然利率差可能大于零，但是沒有本幣的貶值來的多，所以短期資本會流出。這就是無拋補利率平價理論對國際短期資本流動的解釋，由于我國國內(nèi)不存在掉期市場，所以無拋補利率平價更適合我國的現(xiàn)實情況。

從利率平價方程式的相關(guān)分析中，可以得到影響國際資本流動因素的部分結(jié)論：(1)利率變化，國際資本通常是由利率低的國家和地區(qū)流向利率高的國家和地區(qū)。(2)匯率變化導(dǎo)致的遠期升水或貼水的變化，本幣貶值壓力較大，國際資本由本國流向國外，反之，流向國內(nèi)。(3)利率和匯率的聯(lián)動會共同決定短期資本的流入與流出：只有當(dāng)預(yù)期本幣貶值率等于本國利率高于外國利率的利率差，相反，預(yù)期本幣升值率等于外國利率高于本國利率的利率差的時候短期資本才會停止流動。

2.多恩布施匯率超調(diào)理論與心理預(yù)期

多恩布施模型描述的是一個小型開放經(jīng)濟，假定國外物價水平與國際利率水平是固定的，國內(nèi)商品市場價格粘性，金融市場是瞬時結(jié)清的；資本具有充分的國際流動性，足以維持無拋補利率平價的成立。

多恩布施重新解釋了預(yù)期匯率貶值率的形成。他認(rèn)為預(yù)期匯率貶值率Ee由長期均衡匯率水平Ep，與即期匯率Et共同決定，即： 。 反映市場預(yù)期的匯率變動對本幣相對于其均衡匯率水平高估或低估的敏感性，如果即期匯率低于其均衡水平，市場預(yù)期本幣匯率將貶值；反之則會預(yù)期本幣匯率升值。長期均衡匯率水平由兩國的相對經(jīng)濟實力(諸如相對貨幣存量、相對國民收入、兩國利率水平等因素)決定。

取均衡狀態(tài)作為分析的起點。假設(shè)國內(nèi)利率水平等于國際利率水平 ，即期匯率恰好處于其長期均衡水平Ep=Et。由于外部因素擾動，國內(nèi)利率水平突然上升，根據(jù)無拋補的利率平價理論，外匯市場對本幣的預(yù)期將是在今后幾個月內(nèi)逐步貶值。根據(jù)一般的經(jīng)濟常識，國內(nèi)利率上升會吸引資本流入，促使本幣升值。那為什么在這里國內(nèi)利率水平上升反而會引起本幣的預(yù)期貶值呢?其原因在于金融市場的瞬時結(jié)清。本國利率上調(diào)確實會吸引外資流入，導(dǎo)致本幣升值，但是在價格有充分彈性的金融市場上，本幣的升值過程是瞬時完成的，幾乎與國內(nèi)利率水平的上調(diào)同步。本幣的瞬間升值為其在今后幾個月內(nèi)的貶值提供了下降的空間。[4]

(三)對我國國際短期資本流入因素的分析

結(jié)合利率評價和匯率超調(diào)的理論，可以初步推斷匯率和利率的聯(lián)動對國際短期資本流入我國的影響機制為：當(dāng)我國采取加息政策導(dǎo)致利率上升，使得中國和外國利率利差增大的時候，國際短期資本會迅速流入我國，從而導(dǎo)致我國人民幣的即期升值，但是由于我國的外匯市場不是以市場交易為基礎(chǔ)的，我國實行的是管理浮動匯率制度決定了當(dāng)外國資金流入我國外匯市場的時候央行會在外匯市場上進行干預(yù)購回一部分外匯，這就決定了外匯市場不能迅速結(jié)清，人民幣不能一次性升值到位從而為遠期的貶值留下空間。[5]但是市場機制要求人民幣升值，所以在外匯市場上就形成了人民幣升值的強烈預(yù)期。這樣大量的短期資本就會流入我國結(jié)匯，一方面坐等人民幣加息政策帶來的利息上升，另外一方面獲取人民幣標(biāo)價資產(chǎn)升值的收益。

三、影響因素的實證分析

(一)指標(biāo)的選擇

1.短期資本流入量(SIN)

由于我國對資本賬戶實行嚴(yán)格管制，不允許自由兌換，因此理論上國際短期資本的流入量數(shù)據(jù)可以通過官方的統(tǒng)計口徑中直接觀測到，但是根據(jù)研究表明由于管制政策的不完善，短期資本獲得了較為寬松的環(huán)境，國際短期資本可以通過多種非法和隱蔽的渠道流入我國境內(nèi)，所以國際收支平衡表上的統(tǒng)計與實際的短期資本的流入額就會相差很大，要想精確測算出國際短期資本的流入額難度是相當(dāng)大的。[6]這里筆者根據(jù)實證研究數(shù)據(jù)頻度的需要和實際數(shù)據(jù)的可得性，使用如下的測算口徑：

短期資本凈流入額(SIN)=外匯儲備增加額-經(jīng)常項目順差-外商直接投資

因為我國采用的是結(jié)售匯制度，所以從理論上講一切流入的外匯，都要在外匯市場上出售給央行外匯管理局，從而形成我國的外匯儲備，因此從這個儲備中減去經(jīng)常項目順差流入的外匯后大致就等于外匯資本的流入額，這其中外商直接投資由于資金用途大部分是用來購買設(shè)備、建設(shè)廠房，屬于長期投資，所以將該部分外匯資金去掉后，剩余部分可以大致衡量出我國國際短期資本的流入額。

2.利率差(IRCA)

國內(nèi)利率高于國外利率是國際短期資本流入中國套利的基本條件，本文出于對數(shù)據(jù)的代表性和可得性考慮，國內(nèi)利率選取了人民幣一年期儲蓄存款利率，國外利率則選用美聯(lián)儲公布的聯(lián)邦基金有效利率(Federal funds effective rate)。

利率差(IRCA)=國內(nèi)一年期儲蓄存款利率-聯(lián)邦基金有效利率

3.匯率預(yù)期變動率(NDFE)

由于我國不存在人民幣遠期交易市場，因此對匯率的預(yù)期指標(biāo)選擇使用的是香港外匯市場人民幣無本金交割遠期外匯交易(Non-deliverable Forwards)，簡稱NDF的匯率值，外匯即期匯率選用的是中國人民銀行外匯管理局公布的數(shù)據(jù)。[7]

匯率預(yù)期變動率(NDFE)=(遠期匯率-即期匯率)/即期匯率

由于采用的直接標(biāo)價法，所以該指標(biāo)越小表示預(yù)期匯率升值的程度越高。

4.證券市場收益率(SHAINDEXR)

證券市場的收益率選取的是上證A股的指數(shù)收益率。

證券市場收益率(SHAINDEXR)=(即期指數(shù)-上期指數(shù))/上期指數(shù)

考慮數(shù)據(jù)的可得性和實證研究的需要，筆者選取2000年1月-2007年12月的月度數(shù)據(jù)為研究樣本。

(二)實證研究

1.模型的建立

本文的實證分析方法主要是通過計量經(jīng)濟學(xué)的方法建立計量經(jīng)濟學(xué)模型，通過控制影響被解釋變量即國際短期資本流入量的除利率(IRCA)、匯率(NDFE)以及匯率和利率的聯(lián)動(R*NDFE)外的其他諸多因素，從而找出利率和匯率在影響短期資本流入上的程度和方式。[8]

(1)證券市場的收益率(SHAINDEXR)。Calvo等人(1996)在研究亞洲及拉丁美洲的資本的流動時，發(fā)現(xiàn)國際資本的流入往往伴隨著證券市場和房地產(chǎn)市場的泡沫。雖然我國目前對于外資投資中國證券市場是有額度限制的，即QFII，但是本文討論的資本流入不僅僅包括QFII，而且還包括了那些隱蔽和非法流入額。所以國際短期資本的流入對于我國證券市場和房地產(chǎn)市場的收益率高低是非常敏感的。

(2)證券市場和利率的交互效應(yīng)(R*SHAINDEXR)。根據(jù)股票價值的估算原理：股票的價值等于未來股票的股利按照市場利率折現(xiàn)，即 ，所以市場利率的抬高必定會使得股價下跌，從而影響到證券市場的收益率，所以利率和證券市場的收益率存在交互效應(yīng)。

(3)其他一些因素的考慮(SINt-1)。國際短期資本的流入與一個國家的資本項目的管制程度息息相關(guān)，另外在流入過程中還受到市場心理因素的影響，而這些系統(tǒng)性的因素都有如下特征：①比較難以計量，心理因素和制度因素要用一個非常精確的數(shù)據(jù)來描述它們是很難的；②這些因素又在過去和現(xiàn)在一直影響著短期資本的流入，在研究國際短期資本的流入的時候必須對他們進行控制?？紤]到這些因素的特殊性，筆者借鑒計量經(jīng)濟學(xué)的分析方法，借用被解釋變量的滯后值來作為這些因素的替代變量，從而控制住這些系統(tǒng)性因素對國際短期資本流入的影響。

在經(jīng)過分析之后，首先建立如下計量經(jīng)濟學(xué)模型：

2.變量單位根檢驗

為了對以上建立的計量經(jīng)濟模型進行協(xié)整檢驗，以考察變量之間是否存在一個穩(wěn)定的均衡關(guān)系，筆者首先要對各個變量進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表1：

通過數(shù)據(jù)的單位根檢驗，可以看出：SIN、IRCA、NDFE和SHAINDEXR的水平值在10%的顯著性水平上通過檢驗，是平穩(wěn)的。

3.協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗可以揭示變量之間是否存在一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。本文使用了Engle和Granger(1987)提出的協(xié)整檢驗方法。這種協(xié)整檢驗方法是對回歸方程的殘差進行根單位根檢驗。因此，檢驗一組變量之間關(guān)系是否存在協(xié)整關(guān)系等價于檢驗回歸方程的殘差序列是否是一個平穩(wěn)的序列。

第一步：對方程式(1)進行回歸估計并結(jié)果剔除序列相關(guān)后結(jié)果如表2：

由于根據(jù)實證檢驗結(jié)果初步判斷：利率差(IRCA)系數(shù)的檢驗結(jié)果不顯著，其余解釋變量系數(shù)在10%-15%的水平上都通過檢驗，因此在模型的估計上應(yīng)該將利率差(IRCA)變量從原來模型中剔除，對修正后的模型重新進行估計，估計結(jié)果如表3：

第二步：對上述最后修正模型估計的殘差vt進行單位根檢驗，使用ADF檢驗方法，檢驗結(jié)果如下：

檢驗結(jié)果顯示殘差在1%的水平下拒絕原假設(shè)，接受不存在單位根的結(jié)論，因此可以確定vt平穩(wěn)序列。

4.實證結(jié)論分析

(1)根據(jù)表2可得，利率差的系數(shù) =2.49，但是利率差的系數(shù)沒有通過檢驗，可見利率差對國際短期資本的影響甚小，這也驗證了部分學(xué)者的觀點：利率差對國際短期資本的流入影響不是很大，利率平價在我國的解釋力不強。

(2)匯率的預(yù)期變動率的系數(shù) =-23.47，表示匯率的單位變化會引起國際短期資本流入23.47億美元，并且估計系數(shù)在5%的顯著性水平下通過了檢驗。

(3)證券市場的收益率的影響系數(shù) =886.41，并且在5%的顯著性水平下通過了檢驗。證券市場的收益率每升高一個百分點，則國際短期資本的將流入約881.35億美元，可以看出證券市場的收益率在除去利率、匯率及其聯(lián)動效應(yīng)的因素后的確是一個不可忽視的因素。

(4)利率和匯率的聯(lián)動的影響情況即交互項的系數(shù) =5.58。因為 ，根據(jù)估計結(jié)果匯率與利率的交互項的系數(shù)?茁4為正數(shù)，大于0，表示以加息為例，利率水平越高，單位匯率的預(yù)期升值率引起的國際短期資本的流動額越大，也就是說加息政策使得利率處于較高水平后，利差進一步擴大，這就使得更多的短期資本流入我國以謀取高利息存款收益率，這就更加大了對人民幣匯率升值的預(yù)期，所以國際短期資本的流入更多。

(5)利率與證券市場的交互效應(yīng)，因為 ，根據(jù)估計結(jié)果看交互項系數(shù) =-329.89，系數(shù)小于0。還是以加息政策為例，當(dāng)我國采取加息政策使得利率抬高到更高的水平，那么國內(nèi)股票價格會下跌，這樣在更高的利率水平下，單位資產(chǎn)收益率的下降會使國際短期資本的流入額變小，這符合經(jīng)濟學(xué)規(guī)律。

(6)滯后因變量項SINt-1的引入主要是為了控制住一些過去和現(xiàn)在都影響國際短期資本流入的變量，比如心理預(yù)期、我國的資本賬戶開放度等這些很難觀測到的變量。系數(shù)為正，說明這些系統(tǒng)性的因素經(jīng)過相互影響最后對國際短期資本的流入的總的影響是正向促進的。

四、結(jié)論和政策建議

通過以上實證分析可以看出，匯率的預(yù)期變動率和由于利率和匯率的聯(lián)動是影響國際短期資本流入的重要因素，而利率差對短期資本流入的影響則不明顯。另外資產(chǎn)市場的收益率以及和利率的交互效應(yīng)是除利率、匯率和他們的聯(lián)動效應(yīng)因素之外不可忽視的重要因素。因此，筆者認(rèn)為，針對我國短期資本流入的現(xiàn)狀與匯率和利率之間的關(guān)系我國應(yīng)該從以下兩個方面采取相關(guān)政策。

(一)加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長模式，為匯率制度改革，貨幣政策的獨立鋪設(shè)道路

對于我國人民幣升值不到位，人民幣匯率不能反映外匯市場的供求實際情況，是造成大量國際短期資本流入我國的主要因素。央行為了維護匯率的相對穩(wěn)定，在外匯市場上不惜犧牲國內(nèi)貨幣政策的獨立性，主動對流入的外匯購入，使得人民幣不能根據(jù)市場供需原則升值到位，從而加大了升值的預(yù)期的形成，并且如果我國采取加息政策的貨幣緊縮政策時還會進一步加大對于人民幣升值的預(yù)期，引起大量短期資本流入。

乍看之下是我國外匯匯率決定制度的缺陷，但是這種缺陷背后的本質(zhì)原因卻是我國的經(jīng)濟增長模式：我國是一個出口大國，國際市場的需求對我國的經(jīng)濟增長有著很大的貢獻，而價格優(yōu)勢又恰恰是我國的產(chǎn)品在國際市場的核心競爭力，所以只有控制住人民幣的升值幅度才能維持住我國出口商品的價格優(yōu)勢。所以解決這個問題的辦法就是要降低我國經(jīng)濟的對外依存，提高國內(nèi)廣大人民的收入，擴大內(nèi)需；另外應(yīng)提高我國出口產(chǎn)品的技術(shù)含量，從而降低我國出口品的價格彈性，松綁對于匯率的束縛，從而為匯率改革和貨幣政策的獨立實施鋪平道路。

(二)完善短期資本的監(jiān)管制度，嚴(yán)格控制短期資本的流入

雖然我國對于資本項目是嚴(yán)格控制，但是從現(xiàn)實來看，效果并不理想，國際收支平衡表上能反映的短期資本流入量遠遠低于實際流入的數(shù)量，說明大量的短期資本通過一些非法和隱蔽的渠道流入了我國，這些短期資本流入就是為了短期內(nèi)套取人民幣利率上升和匯率升值的雙重收益，一旦我國的經(jīng)濟經(jīng)受短期調(diào)整影響，那么這些游資就會以各種非法和隱蔽的渠道迅速撤離，從而加大我國經(jīng)濟的波動，破壞我國宏觀金融的穩(wěn)健運行。所以在我國匯率改革還不能完全落實的情況下，對于短期資本非法流入的監(jiān)管就顯得尤為重要。

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篇7

面對一低再低的股市，驚慌失措的投資者究竟該怎么辦，是繼續(xù)堅持留守還是果斷離場?

2245點岌岌可危

2245點絕對是中國股市的一個標(biāo)志性的點位，2001年6月14日，滬指見頂2245點后，進入了長達4年多的熊市。盡管A股自2005年千點后，開始了一輪史無前例的牛市，不僅輕而易舉地將2245點踏在了腳底，而且騰空而起躍上了6124點。不過，物及必反，自去年10月的歷史性高點6124點之后，股市便“飛流直下三千尺”。不過，2245點被市場認(rèn)為是有重支撐的點位，甚至有經(jīng)濟學(xué)家稱：不跌破2245點，牛市就沒有結(jié)束。

8月8日，就在股指狂瀉之后，蒙受了巨大損失的投資者企盼北京奧運會的開幕能給股市帶來一絲亮色，卻不曾料到，這天大的喜訊帶給股市的只是更沉重的打擊。當(dāng)日午后，股指一路狂瀉，滬指跌122點，跌幅達4.47％。8月11日，股市更猛烈地下跌，上證指數(shù)洞穿前期低點2566點。8月13日，滬綜指再次創(chuàng)出今年以來的新低2370.74點，2245點岌岌可危。

可以說，近期市場的主基調(diào)無疑是維穩(wěn)。不僅主流媒體如人民日報、新華社等刊發(fā)文章力挺股市，就連國資委、發(fā)改委也加入了維穩(wěn)的陣營。然而，事與愿違，維穩(wěn)只不過是一場夢而已。經(jīng)過一個月時間的震蕩，投資者寄予厚望的2500點一線亦變成了“馬其諾防線”。當(dāng)維穩(wěn)被解讀為股指不產(chǎn)生暴漲暴跌時，上證指數(shù)在8月8日和11日兩個交易日大幅下跌，再次讓市場、讓分析師、讓投資者亂了陣腳。

估值創(chuàng)13年新低

A股到底怎么了，是不是估值太高?是不是中國經(jīng)濟發(fā)生了方向性的逆轉(zhuǎn)?事實卻恰恰相反。

目前滬深兩市平均市盈率為18.92倍，這樣的估值水平不僅低于2005年1000點時的市盈率水平(2005年6月6日滬綜指跌破1000點時，A股市盈率為19.96倍)，而且創(chuàng)下1995年2月以來的13年新低(1995年2月17日，滬綜指收在533.76點，市盈率為18.21倍)。從極端的情況來看，18.92倍的估值水平，距離A股市場最低估值水平15.3倍(1994年7月29日，滬綜指收盤333.92點)不到20％，而上證50指數(shù)目前估值距離該數(shù)值更是僅10％左右。

更為驚人的是，A股瘋狂下跌，使得A股變得越來越便宜。作為兩市中堅力量代表的滬深300成份股平均市盈率已低于道瓊斯成份股市盈率。而另據(jù)湯森路透8月12日的全球主要股指估值和表現(xiàn)對比表顯示，截至8月12日收盤，滬深300指數(shù)成份股平均市盈率為17.54倍，而美國道瓊斯工業(yè)指數(shù)成份股的平均市盈率為17.72倍。就這個數(shù)字簡單而言，A股已經(jīng)比美股便宜。

湯森路透同時提供的數(shù)據(jù)還顯示，截至12日美國標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)500指數(shù)成份股的平均市盈率為15.5倍，納斯達克指數(shù)的平均市盈率為20.88倍，日經(jīng)指數(shù)的平均市盈率為16.45倍，恒生國企指數(shù)的平均市盈率為14.98倍，上證綜指的平均市盈率為18.68倍，深證成指的平均市盈率為18.32倍。

市盈率在接軌，市凈率也在接軌。截至12日，上證綜指的平均市凈率為2.86倍，滬深300指數(shù)的平均市凈率為2.96倍，美國標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)的平均市凈率為2.4倍，恒生國企指數(shù)的市凈率為2.55倍，這幾大指數(shù)的市凈率已經(jīng)相差-無幾了。

而從中國經(jīng)濟發(fā)展的情況看，雖然面臨著國內(nèi)高通脹和國際經(jīng)濟前景不確定性的威脅和從緊政策的調(diào)控，但中國經(jīng)濟增長的趨勢并沒有發(fā)生方向性的改變。

還有沒有下跌空間

估值低是否意味著現(xiàn)在可以大膽買入呢?理論上答案是肯定的。不過，在回答這個問題之前，先要研究一下另一個問題，A股日前還有沒有進一步下探的要求?

那么究竟誰在砸盤?首先，最近的千夫所指是QFII。最典型的就是摩根大通一面大肆唱多、一面大肆出貨。在7月下旬舉行的中國證券投資基金國際論壇半年峰會上，摩根大通中國區(qū)主管龔方雄指出，H股的機會很大。7月底他在接受香港媒體訪問時依然堅持，A股將在奧運期間回穩(wěn)，對港股帶來支持。他尤其看好年初至今跌幅頗大的H股，并表示：“在目前的估值水平下，投人中資股的風(fēng)險已相對較低?！比绻彿叫鄣恼撜{(diào)正確，那么摩根大通應(yīng)該緊守倉位，然而事實卻相反。來自香港聯(lián)交所的資料顯示，摩根大通7月29日減持了多只中資股，共套現(xiàn)約29.5億港元，為近年來罕有的大規(guī)模減持行動。不過，這只是H股的一天數(shù)據(jù)，A股到目前為止，仍沒有公開、確切的數(shù)據(jù)說明QFII在砸盤A股。

其次最為市場指責(zé)的是游資。8月11日，股指再度大跌逾百點，券商營業(yè)部的做空力度十分驚人。TopView數(shù)據(jù)顯示，在滬市11日凈流出額排名前40位中，僅第39位為基金席位，其余均為券商營業(yè)部。排名第一的國信證券凈流出9.2043億元，第二位的銀河證券凈流出7.6703億元，第三的廣發(fā)證券凈流出5.6535億元，緊隨其后的光大證券及華泰證券兩日凈流出額也均超過4億元。通過這一組數(shù)據(jù)，有相關(guān)分析師和媒體得出，營業(yè)部是游資、“敢死隊”聚集地，營業(yè)部狂拋個股與近幾日奧運等概念股被封死跌停板多日的現(xiàn)象十分吻合，游資無疑是近來暴跌的最大“殺手”。顯而易見，這也是猜測而已，營業(yè)部的客戶組成復(fù)雜，僅憑此判斷是游資在作怪，過于簡單。

不過，A股市場上一股拋售力量確實威力巨大，那就是聳人聽聞的“大小非”。據(jù)中登公司8月11日公布的相關(guān)數(shù)據(jù)說明，“大小非”乃是市場的心頭之患。截止7月底，“大非”減持占已解禁股份的17.24％，“小非”占43.51％。更值得關(guān)注的是，7月份并非今年的解禁高峰，然而滬深兩市“大小非”共套現(xiàn)8.49億股，較6月份4.51億股的規(guī)模，環(huán)比大幅增加了88.25％。

而更猛烈的“大小非”減持壓力還在后面。8月，解禁洪峰到來，滬深兩市有147家上市公司限售股解禁，規(guī)模達428.63億股，以8月1日收盤價計算，解禁股市值達3502.76億元。其后的9月、10月、11月和12月分別為14 57億股、92.52億股、117.82億股和143.28億股，

事實上，在今后二三年之內(nèi)，“大小非”解禁的陰影還是揮之不去。統(tǒng)計顯示，今年全年共有1549.39億股限售股將解禁流通，占到2007年底滬深兩市總流通股本數(shù)的33％，而2009年解禁的限售股數(shù)量將是6890.15億股，相當(dāng)于2007年底兩市總流通股本的1.5倍。到了2010年，獲得解禁的限售股數(shù)量也將占到2007年底總股本的76％。3年的時間，僅僅是限售股的解禁，就使得A股市場流通股本增加了2.6倍。

“大小非”問題毫無疑問是投資者心中另一道揮之不去的陰影。畢竟，“大小非”的紛紛解禁，徹底改變了整個市場的供求關(guān)系。并且，隨著今后更多“大小非”的解禁以及新老劃斷后限售股的魚貫而出，市場將更加不堪重負(fù)。

更為可怕的是，在連續(xù)下跌之后，投資者的信心是一而再、再而三地遭受了打擊，這個信心的恢復(fù)需要一個漫長的療程，更何況還有“大小非”這個達摩克利斯之劍懸著，市場只要有個風(fēng)吹草動，向下的動力仍存在。

堅持還是該離場

既然股市向下的動力依舊存在，深套的投資者該怎么辦?這就要依據(jù)各個投資者的情況具體而定。

需要強調(diào)的是，由于2245點對A股是個里程碑式的點位，它在下跌過程中會起到一定的抵抗作用，可能會產(chǎn)生一波反彈。此外，在連續(xù)暴跌之后，管理層出臺相關(guān)救市政策的可能性進一步加大，這也會催生反彈。

篇8

［關(guān)鍵詞］債務(wù)重組幅度；財務(wù)狀況改善；平滑利潤；扭虧；上市公司；新會計準(zhǔn)則；盈余管理

［中圖分類號］F272.5［文獻標(biāo)識碼］A［文章編號］16728750（2012）01007205

一、 引言

債務(wù)重組是指在債務(wù)人發(fā)生財務(wù)困難的情況下，債權(quán)人按照其與債務(wù)人達成的協(xié)議或者法院的裁定做出讓步的事項。債務(wù)重組本是在債務(wù)人發(fā)生財務(wù)困難的情況下，通過債務(wù)重組減少債務(wù)人的負(fù)債金額，降低資產(chǎn)負(fù)債率，改善財務(wù)狀況，使債務(wù)人獲得新生，從長期來看，債務(wù)重組對債務(wù)人是利好的。實務(wù)中由于債權(quán)人做出讓步，債務(wù)人通常會因債務(wù)重組產(chǎn)生收益。因此，一些上市公司利用債務(wù)重組進行盈余管理，并將債務(wù)重組視為盈余管理的手段之一。我國1998年首次頒布《企業(yè)會計準(zhǔn)則――債務(wù)重組》（1999年1月1日起實施）以來，進行過兩次修訂，修訂的核心問題是關(guān)于債務(wù)人債務(wù)重組利得的會計處理問題。其中，1998年頒布的《企業(yè)會計準(zhǔn)則――債務(wù)重組》要求“債務(wù)人將債務(wù)重組利得計入當(dāng)期損益”，2001年修訂后的《企業(yè)會計準(zhǔn)則――債務(wù)重組》（2001年1月1日起實施）則要求“債務(wù)人將債務(wù)重組利得計入資本公積”，2006年新修訂的《企業(yè)會計準(zhǔn)則第12號――債務(wù)重組》（2007年1月1日起在上市公司范圍內(nèi)施行）又回到了1998年頒布的《企業(yè)會計準(zhǔn)則――債務(wù)重組》的處理思路，允許“將債務(wù)重組利得計入當(dāng)期損益”?！镀髽I(yè)會計準(zhǔn)則――債務(wù)重組》的兩次修訂被認(rèn)為是為了限制上市公司利用債務(wù)重組進行盈余管理。

債務(wù)重組的動因到底是什么？是虧損企業(yè)扭虧、盈利企業(yè)平滑利潤等盈余管理的要求，還是資產(chǎn)負(fù)債率較高的企業(yè)改善財務(wù)狀況的需要？目前，相關(guān)研究大都關(guān)注債務(wù)重組與盈余管理的關(guān)系，很少涉及其他因素對債務(wù)重組的影響。本文以2007年滬深兩市獲得債務(wù)重組利得的上市公司為樣本，研究新準(zhǔn)則下上市公司債務(wù)重組的影響因素，以尋找債務(wù)重組的真實動因。

二、 理論分析與研究假設(shè)

企業(yè)債務(wù)重組的動因理應(yīng)是改善企業(yè)的財務(wù)狀況，但是大多數(shù)研究認(rèn)為企業(yè)債務(wù)重組是盈余管理的主要手段，其動因是平滑利潤或扭虧。新《企業(yè)會計準(zhǔn)則》頒布實施后，債務(wù)重組利得的會計處理又發(fā)生了變化，這引起了學(xué)術(shù)界對債務(wù)重組動因的進一步思考與熱烈討論［12］。本文在對債務(wù)重組與財務(wù)狀況改善、平滑利潤及扭虧等關(guān)系進行理論分析的基礎(chǔ)上，提出相關(guān)研究假設(shè)，以探究債務(wù)重組的動因到底是什么。

（一） 財務(wù)狀況改善與債務(wù)重組

通常情況下，債務(wù)重組前債務(wù)人資產(chǎn)負(fù)債率較高，并且出現(xiàn)財務(wù)困難，償還能力不足，再融資能力受到嚴(yán)重影響，企業(yè)存在通過債務(wù)重組降低資產(chǎn)負(fù)債率、改善財務(wù)狀況、增強融資能力的動機。企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)債務(wù)利息的負(fù)擔(dān)越重，企業(yè)面臨償還到期債務(wù)的壓力越大，再融資能力受到限制越多。此時，為維持持續(xù)經(jīng)營，企業(yè)往往會尋求債權(quán)人的支持，進行債務(wù)重組。盡管債務(wù)重組可能會產(chǎn)生一些收益，但是債務(wù)重組的主要動機應(yīng)當(dāng)是改善現(xiàn)有的財務(wù)狀況，而不是為了盈余管理。顏敏和王平心對我國1998年債務(wù)重組準(zhǔn)則下債務(wù)重組收益影響因素的實證研究發(fā)現(xiàn)，債務(wù)重組收益與資產(chǎn)負(fù)債率顯著相關(guān)［3］；謝海洋和王秀芬的研究發(fā)現(xiàn)2001年債務(wù)重組準(zhǔn)則下較高的資產(chǎn)負(fù)債率對債務(wù)重組收益影響較大［4］。因此，本文提出假設(shè)1。

H1：新準(zhǔn)則下財務(wù)狀況改善與上市公司債務(wù)重組幅度顯著相關(guān)。

（二） 平滑利潤與債務(wù)重組

平滑利潤是企業(yè)盈余管理主要動機之一。吳戰(zhàn)篪、羅紹德等人認(rèn)為如果公司當(dāng)年的盈利狀況良好，就可能會通過盈余管理的方式保留一部分利潤儲備，以便在未來獲利不好的時候予以轉(zhuǎn)回，達到平滑利潤的目的［5］。魏濤、陸正飛等人認(rèn)為利用非經(jīng)常性損益是企業(yè)盈余管理的慣用手段，無論是虧損公司還是盈利公司的盈余管理都相當(dāng)倚重于非經(jīng)常性損益，盈利公司盈余管理的主要是為了平滑利潤［6］ 。顏敏和王平心的實證研究發(fā)現(xiàn)，1998債務(wù)重組準(zhǔn)則下上市公司債務(wù)重組收益與營業(yè)利潤率顯著相關(guān)［3］。由于2006年準(zhǔn)則恢復(fù)了1998年準(zhǔn)則對債務(wù)重組收益的處理方式，因此，本文提出假設(shè)2。

H2：新準(zhǔn)則下平滑利潤與上市公司債務(wù)重組幅度顯著相關(guān)。

（三） 扭虧與債務(wù)重組

根據(jù)《上市公司股票特別轉(zhuǎn)讓處理規(guī)則》、《虧損上市公司暫停上市和終止上市實施辦法》等有關(guān)規(guī)定，我國上市公司連續(xù)2年虧損就要被特別處理（ST），連續(xù)3年虧損就將被暫停上市，如果暫停上市后第一個半年度公司仍未扭虧，交易所將直接做出終止上市的決定。因此，扭虧對于中國的上市公司而言具有特別的意義。陸建橋、趙春光等人認(rèn)為國內(nèi)上市公司的盈余管理動機之一就是為了避免出現(xiàn)虧損以及由此引發(fā)的特別處理和退市［78］。陳曉等人在考察中國A股上市虧損公司的扭虧行為時發(fā)現(xiàn)虧損公司利用關(guān)聯(lián)交易活動和重組活動扭虧為盈［9］。謝海洋和王秀芬研究2001年債務(wù)重組會計準(zhǔn)則下的盈余管理行為時發(fā)現(xiàn)，對債務(wù)重組收益影響較大的因素之一是扭虧［4］。樊懿芳與紀(jì)巖對新準(zhǔn)則下債務(wù)重組公司的實證研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)生債務(wù)重組的公司通過債務(wù)重組進行了盈余管理，且扭虧與債務(wù)重組程度顯著相關(guān)［10］。在上述研究的基礎(chǔ)上，本文提出假設(shè)3。

H3：新準(zhǔn)則下扭虧與上市公司債務(wù)重組幅度顯著相關(guān)。

三、 研究設(shè)計

（一） 樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文研究樣本為2007年進行債務(wù)重組并產(chǎn)生債務(wù)重組利得的A股市場上市公司。2007年進行債務(wù)重組的上市公司共計229家。本文剔除了金融行業(yè)的上市公司2家，剔除了前一年有關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司及雖進行債務(wù)重組但涉及金額不大無需披露的公司42家，剔除了發(fā)生債務(wù)重組虧損的上市公司79家，剔除了資產(chǎn)負(fù)債率高于300%、營業(yè)利潤增長率高于3000%的公司 32家，得到最終樣本為74個。

本文樣本數(shù)據(jù)來自巨潮資訊網(wǎng)及滬深證券交易所，使用的統(tǒng)計軟件包括EVIEWS6.0、Excel等。

（二） 模型與變量設(shè)定

1. 模型設(shè)定

本文采用多元回歸模型檢驗前述假設(shè)?；貧w模型為：

DEPi =β0+β1CLEVi +β2ORGROi +β3CLOSSi ＋β4MAFi +εi

其中，DEPi為被解釋變量，代表債務(wù)重組幅度；CLEVi、ORGROi、CLOSSi為解釋變量，分別代表財務(wù)狀況改善、平滑利潤和扭虧；MAF為行業(yè)控制變量；β0為截距，β1、β2、β3、β4分別代表模型各變量的回歸系數(shù)，εi為隨機干擾項。

2. 變量的含義

本文以債務(wù)重組幅度變量（DEP）為被解釋變量。債務(wù)重組幅度變量是指上市公司當(dāng)年債務(wù)重組利得與公司期初負(fù)債的比值，即標(biāo)準(zhǔn)化的債務(wù)重組利得。取債務(wù)重組利得與期初負(fù)債得比值，可以使不同規(guī)模樣本公司具有可比性，同時又體現(xiàn)了債務(wù)重組的程度。

解釋變量有三個。一是資產(chǎn)負(fù)債率差額（CLEV）。用債務(wù)重組前后上市公司資產(chǎn)負(fù)債率的變化來表示財務(wù)狀況改善情況，其計算公式為CLEV=(公司2006年末負(fù)債總額/2006年末資產(chǎn)總額)－(2007年末負(fù)債總額/2007年末資產(chǎn)總額)。二是營業(yè)利潤增長率（ORGRO）。用債務(wù)重組前后上市公司營業(yè)利潤率的變化來體現(xiàn)利潤平滑幅度，其計算公式為ORGRO＝(2007年營業(yè)利潤－2006年營業(yè)利潤)/2006年營業(yè)利潤。三是扭虧（CLOSS）。這一變量為虛擬變量。本文設(shè)定樣本中2006年虧損、2007年凈利潤為正的公司CLOSS=1；2007年營業(yè)利潤虧損、2007凈利潤為正的公司CLOSS=1；2007年凈利潤為正的ST公司CLOSS=1；其余的公司設(shè)置為CLOSS=0。利潤平滑和扭虧是盈余管理實證研究通常選擇的變量［11］。

控制變量為行業(yè)變量（MAF）。不同行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債水平、盈利能力有著較大的差異，可能會對債務(wù)重組幅度產(chǎn)生影響。本文將所有樣本分為制造業(yè)與非制造業(yè)兩大類，設(shè)定行業(yè)為控制變量。行業(yè)變量為虛擬變量，MAF=1代表制造業(yè)，MAF=0為非制造業(yè)。

四、 研究結(jié)果與分析

（一） 描述性統(tǒng)計

我們根據(jù)研究模型涉及的主要變量，計算了各個樣本的描述性統(tǒng)計量，如表2所示。

（二） 相關(guān)關(guān)系分析

我們對樣本公司進行了變量的相關(guān)關(guān)系分析，結(jié)果如表3所示。

從表3列示的模型中各變量相關(guān)關(guān)系的分析結(jié)果，可以看出：相關(guān)關(guān)系分析中，債務(wù)重組幅度（DEP）與資產(chǎn)負(fù)債率變化（CLEV）、扭虧（CLOSS）都顯著正相關(guān)，而與平滑利潤（ORGRO）正相關(guān)但不顯著。各變量相關(guān)分析的結(jié)果基本上支持本文的假設(shè)1和假設(shè)3，即財務(wù)狀況改善、扭虧與上市公司債務(wù)重組幅度顯著相關(guān)；而不支持假設(shè)2，即平滑利潤與上市公司債務(wù)重組幅度顯著相關(guān)。

（三） 回歸模型檢驗結(jié)果分析

本文建立的多元回歸方程檢驗結(jié)果見表4。

從表4可以看出，調(diào)整后R2為0.18，擬合度不是很高，但是F值為3.43，顯著性水平0.013，模型整體上有顯著統(tǒng)計意義。表4中，債務(wù)重組幅度DEF與CLEV、CLOSS分別在10%和1%的水平上顯著正相關(guān)，假設(shè)1和假設(shè)3成立，即財務(wù)狀況改善與上市公司債務(wù)重組幅度顯著相關(guān)，扭虧與上市公司債務(wù)重組幅度顯著相關(guān)。但是利潤平滑與債務(wù)重組幅度相關(guān)度很低且不顯著，假設(shè)2未通過檢驗，這說明平滑利潤對上市公司債務(wù)重組幅度的影響不顯著。另外，行業(yè)控制變量也不顯著，說明制造業(yè)與非制造業(yè)在債務(wù)重組幅度方面并沒有顯著差異。

五、 結(jié)論

本文以2007滬深所有進行債務(wù)重組并產(chǎn)生利得的非金融行業(yè)A股上市公司為研究樣本，研究新準(zhǔn)則下上市公司債務(wù)重組的動因。研究結(jié)果表明：新準(zhǔn)則實施背景下，財務(wù)狀況改善與上市公司債務(wù)重組幅度存在顯著正相關(guān)；實現(xiàn)扭虧與上市公司債務(wù)重組幅度存在顯著正相關(guān)；平滑利潤，即營業(yè)利潤增長率與上市公司債務(wù)重組幅度不存在顯著相關(guān)關(guān)系。

上述結(jié)論表明，企業(yè)進行債務(wù)重組的目的更多的是為了改善財務(wù)狀況或扭虧。需要說明的是，本文的結(jié)論無法排除企業(yè)通過債務(wù)重組進行盈余管理的動機，但也提供了企業(yè)通過債務(wù)重組的其他動機――改善財務(wù)狀況的支持證據(jù)。會計信息使用者需要對不同原因?qū)е碌膫鶆?wù)重組進行區(qū)分，以判斷企業(yè)債務(wù)重組后的業(yè)績變化，若企業(yè)因改善財務(wù)狀況進行債務(wù)重組，企業(yè)預(yù)期的盈利可能會增加，是利好信息；若企業(yè)因扭虧等盈余管理進行債務(wù)重組，企業(yè)預(yù)期的盈利可能會減少，是利空信息。會計準(zhǔn)則制定者和金融監(jiān)管當(dāng)局若要避免企業(yè)通過債務(wù)重組進行盈余管理，需要對虧損企業(yè)和高資產(chǎn)負(fù)債率企業(yè)的債務(wù)重組信息披露做出更為嚴(yán)格的規(guī)定，如要求其披露更加詳細(xì)的信息，以維護投資者利益，實現(xiàn)資本市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。參考文獻：

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Research on the Causes of the Debt Restructuring under the New CAS:

Based on the Statistics of Ashare Listed Companies in 2007

WANG Tiandong, LU Wenyuan

篇9

關(guān)鍵詞:基金;羊群行為;測度;影響因素

中圖分類號:F832．48 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1003―5656(2006)06―0116―010

近年來的許多研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)所提出的信息不對稱和非理顯著地影響資本市場行為,“羊群行為”就是其中一個典型的現(xiàn)象｡關(guān)于羊群行為發(fā)生原因和后果,爭議頗多｡一般認(rèn)為,羊群行為發(fā)生的原因可以解釋為:信息不對稱或不完全;缺乏知識或經(jīng)驗;隨大流以規(guī)避責(zé)任;隨大流以減少恐懼等｡關(guān)于羊群行為是否將引發(fā)資本市場的不穩(wěn)定也存在爭論｡本文以我國基金為研究對象,首先提出了羊群行為測度指標(biāo)的改進問題,并對羊群行為的新､舊測度進行對比分析,然后依據(jù)行為金融理論和環(huán)境心理學(xué)原理,采用實證方法研究基金羊群行為測度的環(huán)境影響因素,最后根據(jù)相關(guān)理論和研究結(jié)果提出新的解釋,分析我國基金羊群行為產(chǎn)生的原因,并提出治理對策,從而對于正確認(rèn)識羊群行為的可控性,提高市場監(jiān)管水平提供政策依據(jù)｡

一､文獻綜述

主流的實證性羊群行為研究①認(rèn)為,群體行為一致性(羊群行為)可能是正反饋交易策略或模仿上期的交易策略引致的｡Lakonishok,Shleifer和Vishny[1](以下簡稱LSV)以1985年至1989年美國769家養(yǎng)老基金為樣本,用處于單邊交易(買方或賣方)中的基金家數(shù)比例研究基金之間的羊群行為｡研究發(fā)現(xiàn),樣本基金不存在顯著的羊群行為或正反饋現(xiàn)象,但在小規(guī)模股票的交易上具有“輕微的”羊群行為｡Wermers[2]以1974年至1984年美國274家共同基金為樣本,發(fā)現(xiàn)不存在顯著意義上的羊群行為,但在按基金投資目的分類后,共同基金存在同時購買和序列購買(Sequential Buy)同一只股票的行為｡Wer-mers[3]修正了LSV的羊群行為測度指標(biāo),將其區(qū)分為“買方測度”和“賣方測度”,在檢驗1975―1994年美國股市的共同基金時發(fā)現(xiàn):樣本基金整體上存在羊群行為,基金共同買入的股票比共同賣出的股票具有較高的同期和滯后收益｡隨著持有股票的共同基金數(shù)量增多,羊群效應(yīng)明顯增強｡LSV認(rèn)為,基金的羊群行為未必導(dǎo)致市場波動｡但Kaminsky和Schmukler[4]以及Choe和Kho等[5]認(rèn)為,羊群行為對市場的穩(wěn)定性和效率有很大影響,1997―1998年間的東南亞金融危機爆發(fā)時,外國投資者的羊群行為起了推波助瀾的作用｡

施東暉[6]簡化了LSV模型,對1999年1季度至2000年3季度中國股市基金進行分析,認(rèn)為投資基金對于單個股票的交易存在顯著的羊群行為;在電子通訊､生物醫(yī)藥､基建產(chǎn)業(yè)等行業(yè)存在更高的羊群行為;但沒有檢測出顯著的正反饋交易現(xiàn)象｡陳浩[7]使用經(jīng)典的LSV法,并對比了Wermers[3]區(qū)分買賣方的指標(biāo),對1991年1季度至2003年2季度的基金交易數(shù)據(jù)進行羊群行為測度的檢驗后發(fā)現(xiàn):投資基金存在顯著羊群行為,基金在小盤股上的羊群行為更顯著;但采用Wermers[3]區(qū)分買賣方的指標(biāo)沒有得出顯著并正確①的結(jié)果｡吳福龍､曾勇和唐小我[8]采用同樣的方法對2000-2001年的基金中報和年報數(shù)據(jù)進行檢驗,發(fā)現(xiàn)中國基金的羊群效應(yīng)高于美國共同基金的羊群效應(yīng),但并未表現(xiàn)出對大盤股､小盤股､新股以及信息技術(shù)行業(yè)樣本股票的特殊偏好;投資重心有從小盤股向大盤股轉(zhuǎn)移的趨勢｡羅真和張宗成[9]以1999年1月至2002年12月中國股市74家封閉式基金為樣本,應(yīng)用概率單位模型對基金經(jīng)理所面臨的“隱性激勵”對基金投資行為的影響進行了研究｡研究認(rèn)為:基金經(jīng)理面臨消極職業(yè)結(jié)果(降職或離職)的可能性與基金當(dāng)期業(yè)績有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系;小規(guī)模基金經(jīng)理､年輕的基金經(jīng)理采用非常規(guī)的投資策略失敗后將受到更大的消極職業(yè)結(jié)果的威脅,因而他們在投資組合的行業(yè)選擇上可能更容易產(chǎn)生羊群行為｡區(qū)別于國內(nèi)目前對基金羊群行為的研究,本文側(cè)重于羊群行為測度的改進和羊群行為的影響因素研究｡

二､羊群行為測度和影響因素的研究與改進

(一)羊群行為的測度與改進

1.LSV的測度(HM)

LSV將羊群行為測度定義為:

HMi.t=|Pi.t-E(Pi.t)|-AF(1)

其中:Pi.t為在給定季度t凈買入股票i的基金家數(shù)比例,即買入股票i的基金家數(shù)與買入和賣出股票i的總家數(shù)之比;E(Pi.t)為Pi.t的期望值,用Pi.t在給定季度的算術(shù)平均值Pt近似代替;AF為調(diào)整因子,由于在基金買賣股票行為相互獨立的零假設(shè)下,|Pi.t-E(Pi.t)|值可能并不為零,即Pi.t可能偏離其期望值,因此令:

AF=E|Pi.t-E(Pi.t)|=E|Pi.t-Pt|(2)

假定當(dāng)基金經(jīng)理之間不存在羊群行為､投資決策相互獨立時,Bi.t(t期凈買入i股票的人數(shù))服從B(ni.t，Pt)的二項式分布,ni.t=Bi.t+Si.t,為基金總家數(shù)｡即:

P?邀Bi.t=k?妖=(1-Pt)n-k(3)

將(3)式代入(2)式,就可求出AF｡

2.LSV測度中存在的問題:

(1)經(jīng)典LSV法對HM的定義算法較復(fù)雜,經(jīng)濟含義不夠明確

由定義式(1)可知:|Pi.t-E(Pi.t)|表示在基金經(jīng)理存在羊群行為時,股票i凈買入者比例對其期望值的偏離程度,則羊群行為測度指標(biāo)HMi.t代表“購買者比例偏離程度的偏離程度”,該指標(biāo)計算繁瑣,經(jīng)濟含義不易理解｡

(2)經(jīng)典LSV法對HM的定義可能會低估羊群行為的真實程度

當(dāng)|Pi.t-Pt|

(3)經(jīng)典LSV測度不適用于中國股市

陳浩[7]在使用Wermers區(qū)分買賣方的方法檢驗中國股市時,卻得出“買方測度”

3.本文對羊群行為測度的修正：

(1)修正的測度指標(biāo)HM(以下簡稱新測度)

在不存在羊群行為､投資決策相互獨立的零假設(shè)下,那么定義新測度為:

Hi.t=Pi.t-Pe.i.t(4)

其中:Pi.t為在季度t對股票i,基金經(jīng)理中凈買入者所占比例;Pe.t為零假設(shè)下該比例的值,即:Pe.i.t?邀Bi.t=k?妖=Pk(1-P)n-k,羊群行為測度Hi.t=Pi.t-Pe.i.t意味著在給定季度t,對股票i,基金家數(shù)中的實際購買者比例與零假設(shè)下理想比例值的偏離｡如果零假設(shè)成立,則E(Hi.t)為零｡

(2)新指標(biāo)的合理性及其優(yōu)點

新指標(biāo)Ht具有四方面的優(yōu)點和合理性:(1)經(jīng)濟含義明確,且避免了LSV指標(biāo)中因計算絕對值而帶來的數(shù)據(jù)方向與經(jīng)濟含義不符的缺陷;(2)避免了低估真實羊群行為程度的傾向;(3)在本文第四部分的新舊指標(biāo)對比分析中可以看到,新指標(biāo)(數(shù)據(jù)符號為正)準(zhǔn)確地反映了中國基金群體在發(fā)展中處于增倉(超買)階段的真實狀況;而LSV指標(biāo)(數(shù)據(jù)符號為負(fù))難以解釋該狀況;(4)在本文第五部分市場環(huán)境影響因素的檢驗中可以看到,新指標(biāo)所體現(xiàn)的羊群行為與市場環(huán)境的關(guān)系準(zhǔn)確地反映了市場真實狀況,而采用LSV指標(biāo)卻難以對檢驗結(jié)果做出合理的解釋;(5)新指標(biāo)計算簡單｡

(二)羊群行為的特征與影響因素研究

1.羊群行為特征與影響因素研究中存在的問題:我們認(rèn)為:國內(nèi)關(guān)于基金羊群行為的研究存在三個問題:(1)Fisher和Jeffrey等[10]認(rèn)為,個體的行為異常與環(huán)境壓力有密切關(guān)系,行為人的正常動機在壓力性的環(huán)境中常常受到異常動機的干擾甚至后者起主導(dǎo)作用｡羊群行為的盈利動機包括正常盈利動機和異常盈利動機,如果正常盈利動機單獨存在,那么基金羊群行為的“正反饋”性質(zhì)是顯著的｡然而,目前對于國內(nèi)市場羊群行為的“正反饋性”研究,卻沒有得到統(tǒng)一的結(jié)論｡(2)國外相關(guān)研究表明基金出于對市場看法的一致和基金同質(zhì)性,在買賣具有某種盈利特征的股票,如小規(guī)模股票､成長型股票或價值型股票､特定行業(yè)類股票等等過程中可能產(chǎn)生顯著的羊群行為｡然而中國股市基金羊群行為的實證研究表明“中國投資基金并未表現(xiàn)出對大盤股､小盤股､新股以及行業(yè)類股票的特別偏好”,但相關(guān)文獻沒有對這一現(xiàn)象做出合理的解釋｡(3)現(xiàn)有文獻很少涉及羊群行為發(fā)展趨勢和變化規(guī)律的研究,很難從中發(fā)現(xiàn)羊群行為的影響因素｡

2.本文的改進:作者認(rèn)為,中國投資基金羊群行為的“正反饋性”以及“股票偏好性”不顯著是由于基金投資者在壓力性的投資環(huán)境中,其異常盈利動機即“共同操縱股票的動機”削弱了正常盈利動機｡通俗地講,在市場規(guī)模偏小以及績優(yōu)股或成長股等可選擇品種有限的市場中,如果能夠通過共同操縱股價的主動性策略實現(xiàn)盈利,那么就沒有必要在少數(shù)績優(yōu)股或成長股上集中､被動地持股,尤其在股價漲幅已高､持股風(fēng)險過大的時候｡現(xiàn)有文獻對羊群行為特征的研究局限于對基金所投資股票的研究上,即對基金所投資股票按照股票上一期收益率､股票規(guī)模､所屬行業(yè)､市盈率等特征進行分組檢驗,分析羊群行為的特征｡由于無法剔除基金異常盈利因素對數(shù)據(jù)的影響,這種特征研究沒有得出統(tǒng)一的結(jié)論｡此外,Chang,Cheng和Khorana[11]的研究認(rèn)為南韓､中國臺灣等新興市場的羊群行為程度高于成熟市場;Kaminsky和Schmukler[4],Choe和Kho等[5]認(rèn)為外國投資者的羊群行為對東南亞金融危機起到了推波助瀾的作用｡可見,亞洲新興市場普遍的小規(guī)模特征和易操縱性為羊群行為的滋生､蔓延､變異提供了深厚的土壤｡因此,依據(jù)環(huán)境心理學(xué)和行為金融相關(guān)理論,本文首次采用按基金規(guī)模(而非所投資股票的規(guī)模)､基金盈利能力(而非股票的收益)､基金類別(而非股票的行業(yè)類別)等指標(biāo)分組檢驗基金羊群行為的規(guī)模特征､盈利特征和類別特征,同時采用實證分析方法,對基金羊群行為的“時變性”特征及其環(huán)境影響因素進行研究,包括時間､季度､基金/市場相對規(guī)模､市場態(tài)勢､基金盈利水平等因素與羊群行為測度的關(guān)系｡

三､研究設(shè)計

本文以1998年第1季度至2003年第4季度在滬深兩市交易的封閉式和開放式基金的每季度投資組合數(shù)據(jù)為樣本,比較各家基金對列于其投資額前十名的股票持倉數(shù)量的變化,確定買賣各股票的基金家數(shù),并篩選其中對任意股票買賣家數(shù)不少于3家的數(shù)據(jù)｡本文假定買賣行為是一次性完成的｡原始數(shù)據(jù)來源:CCER數(shù)據(jù)庫､上海和深圳證交所交易數(shù)據(jù)庫｡

(一)變量及其定義

1.羊群行為測度:本文同時使用兩種羊群行為的測度指標(biāo):LSV測度定義見式(1);新測度定義見式(4)｡

2.時間變量:time=-10，-9，…，0，…10，11,檢驗期為1998年第2季度至2003年第3季度｡

3.季度變量:Season=1，2，3，4,分別代表每年的第1､2､3､4季度｡

4.基金的相對規(guī)模Fund/Stockt:為了消除價格因素的影響,該指標(biāo)采用基金家數(shù)與上市股票家數(shù)之比,其表示基金在股市中的相對比重,而Fund/Stockt的倒數(shù)代表基金的投資品種選擇倍率,因此該指標(biāo)能更好地反映基金交易行為受股市容量的影響｡

5.基金盈利能力(Rp-Rf)accu，t:本文以基金當(dāng)年平均累計超額回報率(Rp-Rf)accu，t代表基金的盈利能力,Rf由3個月期定期儲蓄利率計算而得｡

6.市場態(tài)勢Zt:設(shè)市場態(tài)勢為啞變量Zt,以上證綜合指數(shù)收益率Rm來表示①,當(dāng)Rm>0,Zt=1;當(dāng)Rm =0,Zt=0;當(dāng)Rm

(二)新測度Ht與LSV測度HMt的對比分析②

1.Ht與HMt的相關(guān)分析｡設(shè):

Ht=λ+ζΗΜt+εt(5)

其中:Ht為新測度;HMt為LSV測度;λ､ζ分別為回歸系數(shù);εt為誤差項｡

2.新測度Ht所包含的超買信息的分析｡根據(jù)定義,新測度與LSV測度的量綱并不相同｡為了在同一量綱上進一步進行對比,本文定義基金“超買羊群行為”的測度為:

EX(Ht)=Ht-Ht(6)

其中:EX(Ht)為超買行為的測度,為Ht在樣本檢驗期間的均值｡

3.基金類別和季度差異對羊群行為測度的影響分析｡由于現(xiàn)有文獻對股票按照規(guī)模､收益､行業(yè)類別等特征分組檢驗所得到的結(jié)果不顯著､結(jié)論不統(tǒng)一,本文另辟蹊徑,從基金的特征入手,(1)把基金按照凈值分為大規(guī)模､中等規(guī)模和小規(guī)模組合,分別計算和比較各組合的Ht與HMt值;(2)按基金的季度凈值收益率分為輸家和贏家組合,分別計算并對比各組合的Ht與HMt值;(3)按基金類型分為封閉式和開放式組合,計算對比各組合的Ht與HMt值｡

(三)羊群行為的影響因素分析

1.為了研究羊群行為的影響因素和特征,本文采用Fama-Macbech[12]回歸法,首先建立基金羊群行為的單因素分析模型如下:

H*t=α+βXt+εt(7)

其中:H*t代表基金羊群行為測度Ht與HMt;Xt分別代表:時間Timet､基金相對規(guī)模Fund/Stockt､基金盈利能力(Rp-Rf)accu，t或市場態(tài)勢Zt;α､β為回歸系數(shù);εt為誤差項｡

2.在逐一分析羊群行為各個特征因素的基礎(chǔ)上,選取盈利能力､相對規(guī)模､時間和市場態(tài)勢等因素構(gòu)造多因素檢驗?zāi)Ｐ腿缦?

H*t=α+β1(Rp-Rf)accu，t+β2Fund/Stockt+β3Timet+β4Zt+εt(8)

其中:H*t代表基金羊群行為測度Ht與HMt;(Rp-Rf)accu，t代表基金盈利能力;Fund/Stockt代表基金相對規(guī)模;Time為時間指標(biāo);Zt為市場態(tài)勢指標(biāo);α､β1､β2､β3､β4為回歸系數(shù);εt為誤差項｡

四､羊群行為新､舊測度指標(biāo)的對比分析

(一)Ht與HMt的對比分析

從圖1可以看出:(1)由于定義及相應(yīng)計算公式的差異,新測度數(shù)量級顯然大于LSV測度,且兩者大多數(shù)值的符號相反;(2)Ht與HMt序列之間存在對稱關(guān)系｡

新舊測度的相關(guān)分析表明:無論以原始數(shù)據(jù)或季度平均數(shù)據(jù)回歸,Hi，t與HMi，t之間,Ht與HMt之間均存在顯著(α=1%)的線性相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)分別為-55%和-87%,可見以Ht作為羊群行為的測度更為簡潔易解,且與HMt顯著相關(guān)｡

從表1可以看出:(1)22個季度的新測度Ht均值為27.02%,除個別季度外,各季度Ht值基本穩(wěn)定且為正數(shù),表明這一階段隨著基金數(shù)量增加,基金持續(xù)增倉,呈凈買入狀態(tài),除第11和20季度外,符合中國基金投資管理和市場實際情況①｡而LSV測度在各季度HMt值雖基本穩(wěn)定卻為負(fù)數(shù),均值為-4.59%,難以解釋中國的現(xiàn)實情況｡(2)進一步分析基金“超買羊群行為”的測度(參見圖1),EX(Ht) 除個別季度外②,基本穩(wěn)定且為正數(shù),進一步證實了表1的結(jié)果｡可見以Ht作為中國股市基金羊群行為的測度,能更準(zhǔn)確的反映基金的羊群行為,及市場和基金的現(xiàn)實情況｡(3)Ht值隨季節(jié)波動,平均來看,每年第2-3季度達到最高｡

(二)基金類別對羊群行為測度影響的對比分析

1.不同規(guī)?；鸾M合:檢驗不同規(guī)模組合的Ht值,如表2中A欄所示:大､中規(guī)模組合的Ht值大于小規(guī)模組合的Ht值;大規(guī)模組合的Ht值與中等規(guī)模組合的Ht值接近｡按照一般規(guī)律,小型基金比大型基金更容易發(fā)生羊群行為,因為大型基金信息獲取相對更為充分,理性程度和投資管理水平也更高[9]｡然而本文檢測出中國股市大型基金的羊群行為更嚴(yán)重,這可能是因為較大的投資規(guī)模使得盈利更困難,因而有更強烈的動機通過羊群行為保障收益｡HMt的對比檢驗具有與Ht相反的結(jié)果｡

2.不同盈利水平基金組合:對比檢驗贏家和輸家組合的Ht值,如表2 中B欄所示:贏家組合的Ht值略大于輸家組合｡這表明基金的羊群行為測度和基金的盈利能力之間可能存在著一定程度的正相關(guān)性,HMt的檢驗結(jié)果一致｡

3.不同類別基金組合:檢驗封閉式和開放式基金組合的Ht和HMt值,結(jié)果如表2 中C欄所示:兩者區(qū)別不顯著｡理論上由于開放式基金面臨贖回壓力,且成立時間較晚①,短期盈利壓力更大,有更強烈的動機采取羊群行為｡可能由于開放式基金僅有8個季度的數(shù)據(jù),導(dǎo)致以上檢驗誤差較大｡HMt的檢驗結(jié)果與Ht相同｡

(三)季度差異對羊群行為測度影響的對比分析

使用時間序列分析Ht和HMt值季節(jié)指數(shù),如表2中D欄所示:基金的羊群行為高發(fā)于每年的第2､3季度,呈現(xiàn)有規(guī)律的從第1季度到第3季度遞增,從第3季度到明年第1季度遞減的趨勢｡這一現(xiàn)象可能是因為受到 “無關(guān)效應(yīng)(Disjunction Ef-fect)”②和基金年終業(yè)績排名的壓力｡第1､2季度基金對當(dāng)年盈利情況還沒有把握,操作上放得開手腳,這一階段羊群行為上升緩慢｡第2季度結(jié)束后,基金對上半年的盈利情況心中有數(shù),對市場看法趨同,第3季度成為羊群行為集中的季節(jié)｡而第4季度基金操作比較謹(jǐn)慎,擔(dān)心意外損失影響全年受益｡(第二年)第1季度可能基金管理公司還未完成經(jīng)理人業(yè)績評估和新年投資決策,基金的交易行為不活躍,羊群行為相應(yīng)較少｡該結(jié)果與表1列示的Ht和HMt值的季節(jié)性波動結(jié)果一致｡HMt的檢驗結(jié)果相反｡

五､運用新測度的實證檢驗結(jié)果與討論

(一)單因素模型的估計和檢驗

作者分別檢驗時間､基金規(guī)模､基金盈利水平､市場態(tài)勢等因素與羊群行為測度的關(guān)系,如表3所示:經(jīng)季節(jié)指數(shù)調(diào)整后,基金羊群行為測度Ht與時間指標(biāo)Timet有一定的負(fù)相關(guān)性;與基金相對規(guī)模指標(biāo)Fund/Stockt有正相關(guān)性(與基金選擇倍率Stock/Fundt負(fù)相關(guān));與基金盈利能力有正相關(guān)性;與市場態(tài)勢負(fù)相關(guān)｡對比檢驗表明:HMt檢驗的顯著性普遍較弱｡

(二)多因素模型的估計和檢驗

表4顯示:(1)Ht與基金盈利水平正相關(guān),表明基金可通過共同持股甚至聯(lián)合坐莊的交易行為來獲得利潤,而基金的獲利又進一步推動其羊群行為｡盡管這種關(guān)系不太顯著,有待再次驗證｡(2)Ht與基金/市場相對規(guī)模顯著地正相關(guān),這表明隨著基金相對規(guī)模的擴大,采取羊群行為的投資者逐漸增加,也表明基金規(guī)模的相對增長對羊群行為具有推動作用,這與Wermers[3]對美國共同基金羊群行為研究的結(jié)論一致｡(3)Ht與時間因素負(fù)相關(guān)②,但不太顯著,表明基金的羊群行為隨著時間推移有所減弱,但并無顯著改善｡(4)Ht與市場態(tài)勢或市場收益狀況顯著地負(fù)相關(guān),市場向好,股票普遍上漲,投資贏利相對容易,基金的羊群行為不太活躍;市場下跌,基金單獨操作盈利困難需要聯(lián)合行動,因此表現(xiàn)出明顯的羊群行為｡(5)顯然,由于HMt定義導(dǎo)致其數(shù)值負(fù)數(shù)居多,除時間因素外,其回歸模型的系數(shù)符號與Ht相反,使得HMt的檢驗結(jié)果很難解釋中國基金羊群行為的影響因素,這再次表明Ht作為反映中國基金羊群行為的現(xiàn)實意義｡

六､結(jié)論與啟示

本文以1998年第1季度至2003年第4季度在滬深兩市交易的94家封閉式和開放式基金為研究對象,通過分析､比較和檢驗,本文發(fā)現(xiàn):(1)我國的投資基金存在明顯的羊群行為;大規(guī)?；鸬难蛉盒袨楸刃∫?guī)?；鸶鼑?yán)重;盈利能力強的基金的羊群行為比盈利能力弱的基金更顯著｡(2)羊群行為的影響因素主要有:時間;季節(jié);盈利能力;市場規(guī)模;基金群體規(guī)模;市場態(tài)勢｡其中:羊群行為在熊市期間比在牛市期間更頻繁發(fā)生,這一特征體現(xiàn)了羊群行為的本質(zhì),越是在壓力性或不確定性的環(huán)境中,人們越是尋求群體一致性,力圖通過從眾的力量重新獲取對環(huán)境的控制感和安全感;基金的羊群行為測度和基金/市場的相對規(guī)模正相關(guān),即隨著市場容量的擴大而遞減,隨著基金數(shù)量的擴大而遞增;羊群行為測度與基金的盈利水平正相關(guān),表明羊群行為作為一種盈利策略,與基金的收益互為依存｡(3)對比LSV提出的羊群行為測度,本文提出的羊群行為測度計算上更為簡潔,含義更為清晰,實證研究結(jié)果更能說明中國現(xiàn)實｡

作者認(rèn)為,本文的實證結(jié)果表明我國基金的羊群行為與投資環(huán)境和投資者心理因素有關(guān)｡在資本市場中,以“市場態(tài)勢”､“市場規(guī)模”､“可投資證券數(shù)量”､“競爭者數(shù)量”等指標(biāo)衡量的投資環(huán)境具有高度變異性,投資者難以及時充分地獲取信息,心理壓力加劇,促使“從眾本能”被激發(fā)｡同時,投資者的從眾本能也會隨著市場投資環(huán)境的變化而變化,使得羊群行為出現(xiàn)某種“時變性”的特征｡在市場早期(2001年以前),市場處于上升趨勢;基金投資者人數(shù)少,競爭者少;中小投資者參與股市的熱情高;市場投資環(huán)境和基金盈利的確定性較高,因此基金的羊群行為相對較弱｡這一階段基金普遍盈利水平較高,使得基金對其帶有“莊家”特征的操作模式容易產(chǎn)生過度自信(Over-confidence)的心理和代表性偏差,即過度相信自己判斷的正確性和自己對市場的“把握”能力,不太重視市場的系統(tǒng)風(fēng)險｡因此,在這一階段基金延續(xù)了券商獨立操作的模式,羊群行為較弱｡過度自信和代表性偏差導(dǎo)致基金在市場后期(2001年以后)忽略了上市公司整體質(zhì)量下降和市場正在由牛轉(zhuǎn)熊的跡象｡隨著市場環(huán)境惡化――基金發(fā)行加速､上市公司信用危機暴露､市場態(tài)勢由牛轉(zhuǎn)熊等等,基金盈利空間快速萎縮,產(chǎn)生了盈利反轉(zhuǎn),甚至出現(xiàn)了全行業(yè)虧損｡投資環(huán)境的惡化和盈利反轉(zhuǎn)使得基金投資者產(chǎn)生信心不足和認(rèn)知失調(diào),為緩解“獨自承擔(dān)責(zé)任”的心理壓力,基金開始反思和調(diào)整“做莊”模式,轉(zhuǎn)而尋求群體一致性的羊群行為｡正如“行為局限理論”所指出的,個體的行為異常與其對環(huán)境的控制力丟失有密切關(guān)系,當(dāng)人們覺察到對環(huán)境的控制能力丟失,首先會引起負(fù)性情緒體驗,這時個體就希望通過某種行動,重新獲取對環(huán)境的控制力,這稱為“心理阻抗”｡投資環(huán)境的惡化使得盈利不確定性加劇,基金投資者害怕“丟失控制”,因而越是處于熊市,市場環(huán)境越不利,基金越傾向于強化羊群行為,以滿足控制幻覺｡此外,作者認(rèn)為中國股市單邊市和現(xiàn)貨交易的機制也限制了基金正常的規(guī)避風(fēng)險能力,促使基金羊群行為更加強烈,并強化了羊群行為與基金規(guī)模､基金盈利水平等因素之間的正向相關(guān)性｡迄今,沒有證據(jù)表明羊群行為降低了基金投資者的收益,這與國外有關(guān)研究的結(jié)論不同｡

羊群行為增強可能孕育更大的市場風(fēng)險｡克服羊群行為的對策在于:從證券監(jiān)管機構(gòu)的角度,進一步發(fā)展和規(guī)范市場,應(yīng)注意基金的發(fā)展規(guī)模與市場規(guī)模擴展的關(guān)系,隨市場規(guī)模的發(fā)展有計劃地逐步發(fā)展基金,避免基金規(guī)模增長失調(diào);進一步提高股票市場信息的透明度,降低因信息不透明引發(fā)的羊群行為｡從基金管理者角度看,提高基金管理能力,避免牛市的過度自信､熊市的自信不足,避免環(huán)境變化產(chǎn)生的負(fù)情緒所引起的心理阻抗和控制幻覺,根據(jù)市場情況構(gòu)建基金投資風(fēng)格,不斷提高管理者選股和擇機的能力｡

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篇10

關(guān)鍵詞：生存偏差；市場環(huán)境偏差；對沖基金；績效評價

中圖分類號：F830.91 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-2265（2017）01-0028-10

一、引 言

隨著我國證券市場的不斷發(fā)展，各類金融衍生交易產(chǎn)品也日益成熟，尤其是2013年6月修訂后的《中華人民共和國證券投資基金法》（又稱《新基金法》）頒布實施以來，公募基金壟斷局面被打破，對沖基金獲得了迅猛發(fā)展。對沖基金最早可以追溯至20世紀(jì)50年代末，起初的對沖基金是一種通過風(fēng)險對沖來避險保值的雙向操作運行模式，如今對沖基金更多的是一種通過對沖套利來獲利的基金產(chǎn)品。我國對沖基金的初始形式為陽光私募基金，以非公開發(fā)行的方式，向特定投資者募集，并投資于二級證券市場，更一般的統(tǒng)稱為私募基金。據(jù)好買私募數(shù)據(jù)中心統(tǒng)計①，截止到2016年8月20日，市場上11851家私募基金管理公司共發(fā)行了58546只私募產(chǎn)品，在這些私募產(chǎn)品中，有6691只基金已清盤。從圖1可知，對沖基金當(dāng)月累計成立數(shù)量從2013年6月起呈直線式上漲，且當(dāng)月成立數(shù)量也一直在高位徘徊。對沖基金的迅速擴容反映了我國民間財富的快速增長以及隨之而來的對投資理財?shù)亩鄻踊枨蟆Ｃ鎸Ρ姸鄰?fù)雜的私募基金產(chǎn)品時，基金績效往往成為投資者進行產(chǎn)品選擇的重要因素，但是我國并未形成統(tǒng)一規(guī)范的對沖基金績效評價標(biāo)準(zhǔn)。通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外文獻，容易發(fā)現(xiàn)已有的績效評價方法因未考慮對沖基金生存特征和市場環(huán)境特征的偏差效應(yīng)，即生存偏差和市場環(huán)境偏差，而使其評價結(jié)果的客觀性受到質(zhì)疑。

在生存偏差效應(yīng)方面：一方面，許多私募基金存活期并不長，消亡率與日俱增，從美國對沖基金的發(fā)展歷程可知，對沖基金的高退市率會顯著影響基金績效的持續(xù)性，并對基金績效的評價產(chǎn)生影響。另一方面，許多基金的信息披露過多依賴于各大數(shù)據(jù)供應(yīng)商以及私募機構(gòu)的自愿性。這導(dǎo)致投資者能夠看到的數(shù)據(jù)已經(jīng)超過私募機構(gòu)的自我選擇，披露的數(shù)據(jù)往往存在自我選擇偏誤。JT.Horst（2005）發(fā)現(xiàn)在流動性偏差和自我選擇偏誤的共同作用下對沖基金績效一年被虛增了8%。忽略自我選擇偏誤和只關(guān)注存活的基金會遺失大量有用信息，從而影響績效評價的客觀性。這就是所謂的生存偏差，即“死的基金不會說話”。

在市場環(huán)境偏差效應(yīng)方面：晨星數(shù)據(jù)顯示，2015年末陽光私募產(chǎn)品中，我國股票型基金占據(jù)了絕對主流的地位，而其他私募產(chǎn)品如基金中的基金FOF、全球宏觀、債券型等數(shù)量并不多，其中2015年我國股票型基金的數(shù)量約占93%。從這個角度看，我國對沖基金的績效受到股市波動的影響會比較大，而2010年3月底融資融券交易業(yè)務(wù)的推出更是加大了這種波動的影響。事實上，當(dāng)股市行情好的時候，有的基金經(jīng)理即使能力一般，但借著市場的上漲基金也能獲得較高收益。在行情不好的時候，即使有的基金經(jīng)理能力優(yōu)秀，市場的下跌也會降低基金的收益。因此，在股市波動大的時候不考慮市場環(huán)境的績效評價很容易使得評價結(jié)果帶有市場環(huán)境偏差。

上述兩種典型偏差效應(yīng)的存在會使得對沖基金績效的評價缺乏客觀性，因此，本文的貢獻在于在考慮生存偏差和市場環(huán)境偏差的前提下，客觀評價對沖基金績效，這也是對現(xiàn)有研究的一個有益補充。本文主要研究的問題是：我國對沖基金是否存在生存偏差效應(yīng)和市場環(huán)境偏差效應(yīng)；生存偏差和市場環(huán)境偏差是否會對基金績效評價存在影響。

二、相關(guān)文獻回顧

（一）基金績效評價

基金績效評價內(nèi)容主要包括基金的績效、基金經(jīng)理能力和績效持續(xù)性。本文著重研究兩種偏差效應(yīng)對基金績效和績效持續(xù)性的影響。國內(nèi)外眾多學(xué)者很早就提出了不同的觀點。

在基金績效評價指標(biāo)方面：Treynor（1965）提出了對收益進行[β]風(fēng)險調(diào)整的特雷諾指數(shù)。Sharpe（1966）在特雷諾指數(shù)基礎(chǔ)上提出了用標(biāo)準(zhǔn)差衡量風(fēng)險的夏普指數(shù)。Jensen（1968）提出了詹森指數(shù)這一絕對指標(biāo)，即超額收益率。

在基金績效度量模型方面：平均超額收益模型是最為基礎(chǔ)的模型。Fama和French（1992，1993）分別建立了三因素模型和五因素模型。Carhart（1997）提出了四因素模型，它不僅考慮了規(guī)模和市凈率，也考慮了動量效應(yīng)的影響。

除了基金績效具體評價方面，投資者往往更關(guān)心基金績效的持續(xù)性，這是保障投資收益穩(wěn)定性的關(guān)鍵。對于基金績效是否具有持續(xù)性、持續(xù)期的長短、持續(xù)性的顯著程度，不同學(xué)者基于不同的數(shù)據(jù)來源，利用不同的計量方法提出了相應(yīng)觀點。部分文獻認(rèn)為基金績效顯著，但不具有持續(xù)性，如Jensen（1968）、Phelps和Detzel（1997）。Stafylas D （2016） 對美國1990―2014年的對沖基金稻萁行研究發(fā)現(xiàn)，除了幾個特例，風(fēng)險調(diào)整后的收益度量下的基金并沒有績效持續(xù)性。也有一部分文獻認(rèn)為基金績效不僅顯著，而且具有持續(xù)性，而有的學(xué)者認(rèn)為只存在短期持續(xù)性，有的認(rèn)為存在長期持續(xù)性，有的認(rèn)為整體具有持續(xù)性。2007年以前有關(guān)對沖基金績效持續(xù)性的文獻研究認(rèn)為，對沖基金績效短期內(nèi)可以持續(xù)1―3個月，或者最多長達1年，長期并不存在持續(xù)性。然而在后續(xù)研究中，利用更先進的計量方法，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)對沖基金績效存在長期持續(xù)性，有的情況下基金持續(xù)期甚至長達5年。Harri，A.和Brorsen，B.（2004）利用回歸法和Spearman秩相關(guān)系數(shù)法發(fā)現(xiàn)了4個月持續(xù)性；Capocci，D.（2009）利用回歸法和排名比較法發(fā)現(xiàn)了短于1年的持續(xù)性；Ammann、M.Huber，O.和Schmid，M.（2013）用Probit模型發(fā)現(xiàn)了長達3年的持續(xù)性。

總的來說，國外大部分學(xué)者認(rèn)為對沖基金績效持續(xù)性顯著，只是對持續(xù)期長短產(chǎn)生分歧。而國內(nèi)很多學(xué)者認(rèn)為我國基金并不存在績效持續(xù)性。在開放式基金持續(xù)性方面，周澤炯（2004）認(rèn)為基金績效總體不存在持續(xù)性；在對沖基金持續(xù)性方面，績效持續(xù)性不強；麥靜鑾（2013）利用列聯(lián)表法發(fā)現(xiàn)贏家組合和輸家組合績效都不具有顯著持續(xù)性；邱龍淼（2012）用橫截面回歸對各個基金單獨考察發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)對沖基金在考察期內(nèi)不具有好的持續(xù)性。

為了綜合比較不同基金績效評價的結(jié)果，減少單一評價指標(biāo)的偏差，本文將采用多個績效評價指標(biāo)和兩大類持續(xù)性度量方法：在研究生存偏差對績效影響時將使用多個績效度量指標(biāo)和分組比較法，在研究市場環(huán)境偏差對績效持續(xù)性影響時將使用平均超額收益績效度量模型和橫截面回歸法。

（二）生存偏差和基金績效

生存偏差一般定義為生存基金組合和全部基金組合的績效差，但是兩個組合的具體構(gòu)造方法卻不同。確認(rèn)生存偏差的標(biāo)準(zhǔn)方法最先由Malkiel（1995）提出，即在一個給定的時間內(nèi)獲取所有活躍的共同基金信息，在期末將所有基金的平均回報與生存基金的平均回報進行對比，回報率的差額便是生存偏差。Fung和Hsieh（2000）也采用了這種定義。Brown、Goetzman和Ibbotson（1999）用整個樣本期間存活基金和全部基金的績效差來定義生存偏差，這是第二類定義，很明顯第二類定義比第一類定義對生存基金組合要求更高，任何在樣本研究期間成立或清算的期末存活基金都不包括在內(nèi)。

Xu、Liu和Loviscek（2009）發(fā)現(xiàn)對沖基金的收益通常被虛增，因為很多失敗的基金會停止上報績效，而失敗基金和其他基金收益間的差距平均為每月0.54%。Brown（1992）認(rèn)為生存偏差會高估基金績效持續(xù)性，而Grinblatt和Titman（1989）認(rèn)為生存偏差會導(dǎo)致基金績效的虛假反轉(zhuǎn)。

國內(nèi)研究生存偏差主要以公募基金居多。史仕新和范孟君（2008）采用三因子模型和分組比較法來考察生存偏差對我國封閉式基金績效及績效持續(xù)性的影響。研究結(jié)果表明：忽略生存偏差效應(yīng)會導(dǎo)致我國封閉式基金績效的高估，且在一定程度上夸大了我國封閉式基金績效的持續(xù)性。楊艷林（2011）采用四種基金績效度量模型發(fā)現(xiàn)我國封閉式基金生存偏差效應(yīng)為負(fù)，生存偏差會減弱基金績效持續(xù)性，并且在生存基金定義、權(quán)重處理方式選擇不同時不改變該結(jié)論。

我國的私募基金近幾年才真正發(fā)展起來，數(shù)據(jù)獲取困難，因此對私募基金進行的生存偏差研究并不豐富。陳道輪和陳強（2013）首次用Probit模型對私募基金的消亡現(xiàn)象進行了深入分析，并發(fā)現(xiàn)影響生存偏差的因素與績效波動、規(guī)模大小和年輕程度相關(guān)。林魯森（2016）利用分組比較法發(fā)現(xiàn)，生存偏差夸大了對沖基金的分組整體績效持續(xù)性。利用游程檢驗對基金個體績效進行檢驗時，存在績效持續(xù)性的基金很少，而生存偏差高估個體基金持續(xù)性程度為1.18%。

（三）市場環(huán)境偏差和基金績效

許多學(xué)者研究了不同基金績效度量方法對排名的影響，但是卻忽略了所選樣本的完整性和樣本因處于不同期間、不同市場環(huán)境所帶來的績效差異。Bal和Leger（1996）研究對象是樣本期間一直存活的基金。Stotz（2007）研究了不同績效度量方法的關(guān)系，所選擇的樣本包含了生存基金和死亡基金，但是卻沒有考慮市場環(huán)境的影響。

Pastor和Stambaugh（2002）認(rèn)為將新的市場環(huán)境信息引入到基金績效評價模型會得到更為精確的結(jié)果。Scholz和Schnusenberg（2008）采用了Pastor和Stambaugh（2002）的績效修正方法，對包含死亡基金的樣本分為不同市場時期進行了研究?？飿s彪（2009）也采用了該績效修正法對我國開放式基金的市場環(huán)境偏差進行了研究，發(fā)現(xiàn)修正后的績效指標(biāo)能夠提高基金當(dāng)期不同績效指標(biāo)的排序一致性，也會縮小牛熊市組合的績效差。

三、研究方法和數(shù)據(jù)處理

（一）基金績效評價

1. 基金績效度量。本文的績效度量方法采用常用的夏普比率、特雷諾指數(shù)、詹森比率三大經(jīng)典指標(biāo)和平均超額收益模型、Fama三因子模型等。

其中，[MKTi]是市場收益率減去無風(fēng)險利率后的市場超額收益率，[SMBi]、[HMLi]分別代表規(guī)模因子、價值因子序列。[βM-3Fi]、[βS-3Fi]、[βH-3Fi]分別代表的是三因子模型的市場[β]、規(guī)模[β]和價值[β]。這三個指標(biāo)為正且值越大，那么基金績效越好。

2. 相關(guān)定義。

（1）業(yè)績基準(zhǔn)選取。本文的無風(fēng)險利率根據(jù)人民銀行公布的一年期定期存款利率折算而成，即按照一年52周折算成周利率，市場指數(shù)為滬深300指數(shù)。

（2）規(guī)模因子和價值因子。采用巨潮風(fēng)格指數(shù)中的大盤成長（[LG]）、大盤價值（[LV]）、中盤成長（MG）、中盤價值（[MV]）、小盤成長（[SG]）、小盤價值（[SV]）來構(gòu)建[SMB]和[HML]。

（3）基金凈值收益率。出于對基金的分紅或拆分因素的綜合考慮，本文的基金凈值采用基金復(fù)權(quán)單位凈值，@樣能還原基金歷史增長率。

其中，[Ri]為基金復(fù)權(quán)凈值增長率，[de]為本周首日的復(fù)權(quán)單位凈值，[df]為上周首日的復(fù)權(quán)單位凈值。

3. 基金績效持續(xù)性度量方法?？冃С掷m(xù)性檢驗方法一般分為參數(shù)法和非參數(shù)法，參數(shù)法主要是橫截面回歸法，非參數(shù)法主要是分組比較法、Spearman秩相關(guān)系數(shù)法。

（1）橫截面回歸法。橫截面回歸法首先將樣本分為相等的評價期和持續(xù)期，通過檢驗后者對前者的橫截面回歸的斜率系數(shù)是否顯著進行績效持續(xù)性判斷。橫截面回歸的公式如下：

如果[b]的t統(tǒng)計量具有顯著性，則說明評價期與持續(xù)期基金績效相關(guān)。如果斜率系數(shù)[b]顯著為正，則表明基金績效具有持續(xù)性特點。由于持續(xù)性檢驗結(jié)果可能對不同的期間具有敏感性，因此本文將采用許林等（2016）使用的滾動回歸法建立不同評價期和持續(xù)期。

（2）分組比較法。分組比較法是將基金考察期分為排序期[p]年和評估期[q]年。在排序期將所有基金按績效從大到小排序，分為N組。1組合的績效最好，N組合最差，持有組合[q]年后分別得到N個組合在評估期間的收益率序列，[q]年后再重新按績效進行排名和分組，依次下去，可以得到除排序年份的其他年份的N個收益率序列?？紤]到退市基金，如果有基金在排序期退市就直接剔除，評估期退市的基金退市前的收益仍考慮在所在組合，該排序期和評估期都未成立的基金不考慮在這次排序中。然后通過計算組合1和組合N的收益差可以得到新的序列，也即相對超額收益序列。最后再用平均超額收益率模型對這個相對超額收益序列進行度量。如果[α]顯著大于零，那么基金分組整體具有績效持續(xù)性，如果生存基金樣本對應(yīng)的值大于全部基金樣本，那么生存偏差夸大了基金分組整體的績效持續(xù)性。

（3）Spearman相關(guān)系數(shù)法。Spearman秩相關(guān)系數(shù)檢驗屬于非參數(shù)法，利用兩變量的秩次大小做線性相關(guān)分析，對原始變量的分布不做要求，而且受極端值的影響很小，因此可以用來檢驗基金績效排名的持續(xù)性，等級相關(guān)系數(shù)[ρ]的正負(fù)程度可以分別反映兩期排名的正相關(guān)和負(fù)相關(guān)程度。

（二）基金組合收益的處理

一般有兩種方法來加總基金組合的收益：一個是先對樣本期間每個時間點進行橫截面收益加總，然后再根據(jù)績效度量模型來計算組合的績效；另一個是計算整個樣本期間每只基金的績效然后再橫截面加總。采用第二種方法的前提是基金組合的每只子基金存活的時間必須要長，才能保證對應(yīng)的時間長度的數(shù)據(jù)，這樣結(jié)果才可靠。但是我們的基金樣本中有許多在研究期間成立或者退市的基金，如果去掉這些基金則無法研究生存偏差，反而會帶來人為計算偏差。因此，本文選擇第一種方法作為基金收益率組合的加總法。

在對每個時間點橫截面加總時一般涉及等權(quán)重法和等價值法，由于本文的基金數(shù)量多、時間跨度大，單只基金市值影響有限，再加上很多基金市值信息不完善，因此采用等權(quán)重加權(quán)法。

（三）生存偏差效應(yīng)

Rohleder（2010）認(rèn)為不同的生存基金定義本身也會導(dǎo)致生存偏差估計結(jié)果出現(xiàn)差異。為了更好地對樣本存活基金進行統(tǒng)計描述和保證實證部分的嚴(yán)謹(jǐn)性，本文將分別使用兩種生存基金定義，即分為一直存活基金組合和期末存活基金組合。大部分文獻的死亡基金都定義為到期清算和提前清算基金，但是筆者整理基金數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)，許多基金并未清算卻停止公布凈值。私募基金披露數(shù)據(jù)遵從自愿性原則，一般情況下基金管理人愿意主動向數(shù)據(jù)供應(yīng)商定期公布其運作信息，但當(dāng)基金因績效表現(xiàn)優(yōu)異而吸引到足夠多的資金時，基金管理人可能會失去向外界公布信息的動力?；蛘呤牵?dāng)基金績效表現(xiàn)糟糕時，基金管理人也可能不愿繼續(xù)公布其績效。因此本文將死亡基金定義為已清盤基金以及自我選擇偏誤基金，所謂自我選擇偏誤基金是指連續(xù)4周以上（不包括4周）停止公布凈值。本文的生存偏差采用一般定義，即生存基金組合和全部基金組合的績效差，如果生存基金組合績效大于全部基金組合說明存在生存偏差效應(yīng)。

（四）市場環(huán)境偏差度量和修正方法

借鑒Pastor和Stambaugh（2002）的方法修正基金績效評價方法，并比較修正前后績效的差異，如果存在差異說明存在市場環(huán)境偏差，這與Scholz和Schnusenberg（2008）的定義相一致。本文在劃分市場時期時，分為牛市基金組合、熊市基金組合以及牛熊市基金組合。首先本文篩選出了在2014年10月24日（2390.7點）到2015年6月5日（5230.55點）和2015年6月12日（5335.11點）到2016年2月26日（2848.03點）均有數(shù)據(jù)的641只基金作為牛熊市基金組合，這641只基金包含了部分死亡基金，從而減小生存偏差效應(yīng)的影響。再把牛熊市基金組合按時期分為牛市基金組合和熊市基金組合。圖2為研究期間滬深300指數(shù)月末收盤價走勢圖。

匡榮彪（2009）、Scholz和Schnusenberg（2008）都是基于四因子模型的因子載荷和樣本期中的市場風(fēng)險因子對基金績效指標(biāo)進行修正。李體委（2011）利用滬深A(yù)股全部上市企業(yè)的數(shù)據(jù)進行實證檢驗，結(jié)果表明標(biāo)準(zhǔn)Fama-French三因子定r模型能解釋A股的月收益率。因此本文將使用Fama-French三因子模型。

首先分別對（5）式求均值和方差：

（五）數(shù)據(jù)來源和處理

研究區(qū)間的選擇對研究結(jié)論的推廣至關(guān)重要。本文將研究時間區(qū)間鎖定為2011年7月1日―2016年7月1日。從2008年、2009年開始私募基金絕大多數(shù)都是以周為單位公布凈值，為了獲得更多基金凈值信息，本文將使用基金周單位復(fù)權(quán)凈值。在我國按產(chǎn)品類型不同，可分為結(jié)構(gòu)化私募和非結(jié)構(gòu)化私募。結(jié)構(gòu)化私募會把投資者分為優(yōu)先和一般兩個層級，對外會兩組凈值報告，由此得到的數(shù)據(jù)無法反映真實的收益。而非結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品與普通基金產(chǎn)品類似，對外只公布一組凈值報告。按投資策略不同我國私募基金可以分為股票型、債券型、FOF、套利、事件驅(qū)動等策略，其中股票型基金在我國占了絕大多數(shù)。因此，本文首先以非結(jié)構(gòu)化的股票型基金為首要篩選條件。為了保證每只基金有足夠的凈值數(shù)據(jù)，將成立兩年以上且有連續(xù)104周的基金凈值數(shù)據(jù)作為另一個篩選條件。為了研究生存偏差，分別篩選出了在樣本研究期間一直存活的生存基金和期末存活基金（前者是后者的子集）、提前清算基金、到期清算基金以及自我選擇偏誤基金，后三者組成了死亡基金。本文所用數(shù)據(jù)皆來自于萬得數(shù)據(jù)終端、私募排排網(wǎng)以及格上理財網(wǎng)。初始數(shù)據(jù)有39384只，利用Python軟件篩選后最終得到了796只對沖基金，其中324只生存基金、614只期末存活基金、182只死亡基金（142只清算基金和40只自我選擇偏誤基金）。本文后續(xù)的數(shù)據(jù)處理均在Stata14.1和Excel 2016軟件中完成。

四、實證分析與結(jié)果討論

（一）我國對沖基金生存偏差效應(yīng)

表1顯示了不同績效度量方法下的生存基金、期末存活基金與全部基金的績效差，除了用夏普比率表示的績效在生存基金定義為研究期間一直存活時出現(xiàn)負(fù)數(shù)以外，其余都在1%水平上顯著為正，這表明無論生存基金取何種定義，退市基金的平均超額收益要小于生存基金的平均超額收益，生存偏差效應(yīng)的存在高估了基金績效。這與林魯森（2016）得出的研究結(jié)論相一致。

（二）生存偏差對基金績效持續(xù)性的影響

為了不遺漏死亡基金帶來的寶貴信息，本文采用分組比較法對基金績效持續(xù)性進行研究。根據(jù)前面的介紹，考慮到研究樣本的取樣情況，本文將所有的基金分為五組，排序期分別取P=1/4、3/4、1，評估期為q=1/4，表2給出了檢驗結(jié)果。

在組合5中，當(dāng)p=1/4時，相對于全部基金組合，一直存活基金和期末存活基金組合表現(xiàn)出相對較弱的持續(xù)性，說明生存偏差的存在削弱了基金績效持續(xù)性。這雖然與楊艷林（2011）得出的結(jié)論一樣，但是楊艷林考察的是數(shù)量較少績效穩(wěn)定的封閉式基金績效持續(xù)性，而本文考察的是樣本多、績效不穩(wěn)定的對沖基金，可比性并不大。在p=3/4和p=1時，一直存活基金組合的績效持續(xù)性均強于期末存活基金組合和全部基金組合（p=1時績效持續(xù)性反轉(zhuǎn)）。這說明，在生存基金定義為一直存活基金時，生存偏差會夸大三季度和一年的持續(xù)性，但是定義為期末存活基金時并不能得出該結(jié)論。這與林魯森（2016）得到的全部基金組合平均超額收益率大于生存基金這一結(jié)論不一致。

在組合1和組合5中，除了在p=3/4時，全部基金的平均超額收益并沒有總小于一直存活基金和期末存活基金平均超額收益的規(guī)律。這與上文得出的生存偏差的存在應(yīng)該降低基金收益率這一結(jié)論不一致。林魯森（2015）認(rèn)為可以從我國死亡基金的結(jié)構(gòu)和收益情況來解釋為何生存偏差在短期并沒有降低全部基金平均超額收益。死亡基金樣本主要為到期清算和提前清算基金，而一部分提前清盤的對沖基金會在行情火熱的時候擴大規(guī)模，大量發(fā)行產(chǎn)品，基金收益率會在一段時間內(nèi)暴漲，一旦觸及清盤線容易被動清盤，這些基金歷史收益率并不是特別差。而到期清盤的基金發(fā)行期限往往很短，歷史績效好的更有可能發(fā)行短期產(chǎn)品，因此這些基金的歷史收益率也不會特別差。而且，在使用分組比較法的時候，在排序期退市的基金將直接剔除，這本身就與前一部分研究生存偏差對績效的影響時樣本數(shù)量不一樣。再加上分組比較法是分各個持續(xù)期反映了最好的與最差的績效組合，比起考慮全部研究期間所有樣本各個時點的績效是不完整的。因此，組合1和組合5的績效情況并不能反駁生存偏差高估基金績效這一結(jié)論。

因此，從表2來看，生存偏差會影響基金績效持續(xù)性，但并不能簡單地說生存偏差高估了或者低估了基金績效的持續(xù)性。在不同的生存基金定義下，在不同的持續(xù)期，得到的結(jié)論會有所差異。這一方面說明了我國對沖基金發(fā)展仍處于瞬息萬變的階段，許多情況并不能被量化，另一方面也說明對沖基金的發(fā)行和死亡在備案方面并沒有規(guī)范化。

（三）市場環(huán)境偏差

1. 描述性統(tǒng)計。表3分別是三個時期市場環(huán)境因子、規(guī)模因子、價值因子的描述性統(tǒng)計分析。無論哪個時期，三個因子的相關(guān)系數(shù)都較弱，方差膨脹因子都小于臨界值10，因此回歸模型不存在多重共線性。最后兩列是[SMB]和[HML]分別對[MKT]進行回歸的[α、]和[β]。

2. 移動平均線。圖3是三個因子的26周移動平均線，從圖中可以看出三個因子都有隨著時間劇烈波動的特征，從而說明平均超額收益、夏普比率、特雷諾指數(shù)等基金績效指標(biāo)都容易受到市場環(huán)境影響。

3. 三因子模型回歸結(jié)果。表4是牛市基金組合、熊市基金組合、牛熊市基金組合的三因子模型估計結(jié)果，我們對每個組合的每個基金都進行了回歸，然后再計算組合內(nèi)各個基金的截距項、系數(shù)和調(diào)整過的[R2]的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。從[βM-3F]、[βS-3F]、[βH-3F]的值可以看出，牛市基金受到各個指標(biāo)的影響程度要大于其他兩個組合，這說明不同市場環(huán)境下各個因子的解釋程度有所不同。從調(diào)整后的[R2]可以看出，三因子模型一定程度上可以解釋基金的超額收益。

表5是641只基金樣本不同指標(biāo)度量下的績效排名在牛市和熊市的相關(guān)性分析。指標(biāo)修正前，除了夏普比率度量下的兩期績效有弱持續(xù)性外，其余都不存在持續(xù)性。進行修正后平均超額收益指標(biāo)和夏普比率度量的績效排名相關(guān)系數(shù)沒有太大變化，而特雷Z指數(shù)和詹森指數(shù)度量的相關(guān)系數(shù)都分別增大了0.271和0.289，基金排名出現(xiàn)了一定程度的持續(xù)性。本文認(rèn)為平均超額收益指標(biāo)和夏普比率變化小是因為這兩個指標(biāo)在修正時并沒有像詹森指數(shù)和特雷諾指數(shù)那樣加入市場環(huán)境因子與規(guī)模因子、價值因子的關(guān)系，再加上績效修正前后變化不大時并不一定能夠在績效排名上體現(xiàn)出來。因此上述結(jié)果有效地說明了在市場波動大的時候，市場環(huán)境偏差是很明顯的。事實上，大部分對沖基金經(jīng)理具有不一致的投資風(fēng)格，某些能力較好但是穩(wěn)健型的基金經(jīng)理可能在行情好的時候并沒有獲得超額收益，而能力較差但是激進型基金經(jīng)理卻獲得了很大的超額收益。因此忽略這種偏差很容易只片面地看到基金績效的高低排名，而這種未修正的指標(biāo)特別是特雷諾指數(shù)和詹森指數(shù)并未真實地反映基金經(jīng)理績效持續(xù)性能力。

5. 橫截面回歸法。為了更好地研究修正指標(biāo)對基金績效持續(xù)性的影響，本文將用平均超額收益率指標(biāo)來考察單個基金的短期績效持續(xù)性變化：分別以修正前后超額收益作為變量，以13周為評價期，以隨后13周為持續(xù)期，對牛熊市期的641只基金分別進行滾動回歸（一次滾動一周）。這樣得到全部基金的45個b值系數(shù)，由于數(shù)據(jù)繁多，對每個基金的b值分別求平均值。通過統(tǒng)計所有基金回歸系數(shù)平均值發(fā)現(xiàn)，無論修正前后，641只基金只有93只略大于零，這說明我國對沖基金績效絕大多數(shù)不存在短期績效持續(xù)性，一少部分存在弱持續(xù)性。通過對每只基金修正前后回歸系數(shù)做比較發(fā)現(xiàn)，共有496只基金系數(shù)有稍稍提高，即提高這些基金的績效持續(xù)性和削弱其績效反轉(zhuǎn)性。這說明對沖基金績效持續(xù)性差是存在市場環(huán)境偏差所導(dǎo)致的，這種偏差雖然并不是主要原因，但是對指標(biāo)進行市場環(huán)境偏差修正能夠更好地研究其他因素對績效持續(xù)性影響。因篇幅限制，不再列出對沖基金修正前后的回歸系數(shù)變化情況②。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

因現(xiàn)有文獻關(guān)于對沖基金績效評價的方法，缺乏考慮基金生存特征和市場環(huán)境特征對基金績效評價的影響，導(dǎo)致績效評價結(jié)果失真?；诖耍疚囊脒@兩種偏差效應(yīng)進行修正績效評價。首先，選取我國796只對沖基金作為樣本，對其生存偏差和市場環(huán)境偏差效應(yīng)進行實證檢驗。其次，研究了這兩種偏差對基金績效評價與績效持續(xù)性的影響。最后，據(jù)此提出了一種基于偏差修正的對沖基金績效評價方法。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：我國對沖基金均存在顯著的生存偏差與市場環(huán)境偏差效應(yīng)，且生存偏差高估了績效評價，并影響基金績效持續(xù)性；市場環(huán)境偏差的修正能夠整體上提高不同時期績效排名的相關(guān)性，也能提高大部分對沖基金的績效持續(xù)性和削弱績效反轉(zhuǎn)性，這無疑提高了對沖基金績效評價結(jié)果的客觀性。

（二）對策建議

針對上述研究結(jié)論，本文從以下三個維度提出相關(guān)對策建議，力求更進一步推動對沖基金績效評價方法的科學(xué)客觀化，促進對沖基金的良性健康發(fā)展。

對監(jiān)管者來說：一方面，要提高成立陽光私募基金的準(zhǔn)入門檻，規(guī)范基金備案。2016年2月，中國基金業(yè)協(xié)會的《關(guān)于進一步規(guī)范私募基金管理人登記若干事項公告》正式實施，私募基金的監(jiān)管也更嚴(yán)，從最初的寬進自律性監(jiān)管，到高準(zhǔn)入門檻監(jiān)管，私募基金行業(yè)也面臨大洗牌。面對最新出現(xiàn)的保殼亂象，監(jiān)管者需更多地進行引導(dǎo)，把握好疏堵的力度。這樣抑制陽光私募基金的數(shù)量、提高其質(zhì)量，防止股市行情好時基金數(shù)量泛濫，也能夠改善基金整體的績效和績效持續(xù)性。另一方面，要加強對沖基金信息披露制度，嘗試和國際接軌，規(guī)范基金披露信息的內(nèi)容和格式，提高基金運作的透明度，幫助投資者正確決策。對于出現(xiàn)績效虛報的行為應(yīng)進行懲戒，對此，可借鑒美國的經(jīng)驗設(shè)計出相應(yīng)的虛報預(yù)警系統(tǒng)。

對基金公司來說：要對基金績效評價指標(biāo)進行生存偏差和市場環(huán)境偏差的修正，幫助投資者有效決策。要根據(jù)自身基金的特點定期或不定期向數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供數(shù)據(jù)，減少信息披露的隨意性，尤其是不能在績效差的時候虛報績效。

ν蹲收呃此擔(dān)閡環(huán)矯媯要理智選擇對沖基金產(chǎn)品，不要盲目跟風(fēng)，不要簡單地關(guān)注近期績效好的基金，應(yīng)該更加關(guān)注那些長期績效好且相對更穩(wěn)定的基金。這樣就會完善對沖基金行業(yè)優(yōu)勝劣汰的競爭機制，減少那些績效差的基金對基金整體績效的影響。另一方面，投資者在選擇基金的時候要參考對市場環(huán)境偏差進行修正后的指標(biāo)，這樣能排除那些“靠天吃飯”的基金經(jīng)理管理的基金，而且修正后的指標(biāo)能夠排除市場環(huán)境對基金績效持續(xù)性度量的干擾，從而提高基金績效評價的真實性。

國內(nèi)有關(guān)對沖基金績效評價的定量研究文獻尚不多見，本文創(chuàng)新性地從生存偏差和市場環(huán)境偏差兩個角度來完善對沖基金績效評價方法，這無疑是對該領(lǐng)域的深化研究，為后續(xù)研究者提供思路，也為監(jiān)管者、投資者和基金公司提供了決策參考。當(dāng)然，本文也存在不足之處：比如在樣本選擇過程中可能會造成某些信息的缺失，使得實證結(jié)果可能存在偏誤等。

注：

①數(shù)據(jù)來自于好買網(wǎng)（http：///）。

②如需更多其他基金回歸系數(shù)結(jié)果的數(shù)據(jù)，可向作者索取。

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