我国证券投资基金绩效影响因素研究

许晓磊

（厦门大学经济学院 361005）

内容提要：本文运用样本因子分析的方法对我国证券投资基金绩效的影响因素进行了实证分析，研究结果得出我国证券投资基金主要受三个因素的影响，所以我国基金绩效的评估方法较适合以套利定价理论为基础的三因素模型法。

关 键 词：基金绩效 因子分析 套利定价理论 三因素模型

Abstract: This article studies the effect factors of our country’s closed-end funds through sample factor analysis. The result indicates that our country’s closed-end funds are affected by three main factors, and it is proper to use 3-factor model to appreciate the performance of our country’s closed-end funds.

Key words: fund performance factor analysis APT 3-factor model

一.研究背景及文献回顾

1.研究背景

1998年4月基金开元和基金金泰上市交易，成为我国最先成立的封闭式基金，标志着我国基金业的开始。经过4年多的发展，到2002年5月我国已有封闭式基金51只，开放式基金5只，分别有十几家基金管理公司管理，其资产净值规模达到1500亿元，基金已成为我国证券市场的重要力量。

随着基金业的迅猛发展，如何客观、公正的对一只基金的绩效进行评估不仅对广大的基金投资者很有意义，对基金管理公司来讲，意义也非常重大。所以对基金绩效评估方法的研究无疑有十分重要的现实意义。

基金绩效评估的方法很多，但由于每个国家的情况不尽相同，所以我们不能将国外的基金绩效评估方法简单地用于国内基金的评估，而应该研究我国证券市场的实际情况，然后确定最适合我国基金的绩效评估方法。

2.文献回顾

西方学者对于基金绩效评估方法的探讨一直未停止过。Treynor(1965)首先提出了一种考虑风险因素的基金绩效评估指标——Treynor指数。虽然该指数将风险因素引入评估指标中，但却以基金的投资组合可以将基金的非系统风险都消除掉为假设条件，所以存在一定的不足。Sharpe(1966)提出了Sharpe指数，将Treynor指数中的i改为i（基金收益率的标准差，即基金投资组合所承担的总风险），这样Sharpe指数同时考虑了系统风险和非系统风险。Jensen(1968)又提出了Jensen指数，采

取资本资产定价模型（CAPM）的形式，是一种绝对指标，但也是以基金经理的投资组合能将基金的非系统风险全部消除掉为假设条件。

上述基金绩效的评估方法都是以CAPM为基础的，但CAPM要求大量的假设，而实际中影响基金绩效的因素非常多，所以研究者又用多因素模型来代替单因素模型。多因素模型是以套利定价理论（APT）为基础的。同CAPM一样，APT也是讨论资产收益是如何确定的问题的，不同的是CAPM认为资产只受单一系统风险因素的影响，而APT则认为资产受多个风险因素的影响。Fama和French(1989)建立了三因素模型。该模型认为基金绩效与三个因素——市场因素、规模因素和帐面－市场因素有关。Carhart(1997)在三因素模型的基础上又增加了Jegadeesh和Titman(1993)讨论的态势变量（momentum），建立了四因素模型。虽然多因素绩效评估模型解决了单因素模型存在的一些问题，模型的解释能力也有所增强，但投资定价理论并没有明确地给出对风险资产定价所需要的因素及因素的个数，所以在实证的时候，因素的选择便受到个人主观判断的影响（Chen,Roll,Ross,1996），而绩效评估的结果对因素的选择很敏感，这样多因素模型也存在很大的不足。

国内也有不少学者对基金绩效的评估方法进行了研究。沈维涛和黄兴孪（2001）采用风险调整指标法、T-M模型和H-M模型对我国证券投资基金的业绩进行了实证研究。李博、吴世农

（2001）利用变量因子分析的方法找出三个影响我国基金绩效的公共因子，然后利用3－因素模型对我国19只基金的绩效进行了评估。

二.问题的提出

单因素模型是以CAPM为基础的，但CAPM要求大量的假设。而我国证券市场这几年虽取得了较大的发展，但因为受到各种因素的制约，所以在许多地方上仍存在不够规范、不尽人意的地方，所以相对于国外证券市场，我国证券市场离CAPM的假设更远，所以以CAPM为基础的单因素模型是否适合我国基金的绩效评估便有待检验。

我们考虑用因子分析的方法来研究我国证券投资基金绩效的影响因素。因子分析是从研究相关矩阵内部依赖性出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组内的变量相关性较低，这样它便可以将影响实测的指标的潜在因素的数目找出来。国内有学者使用变量因子分析的方法从多个指标中概括出几个综合指标，然后再通过因子得分对我国基金的绩效进行了评估，但此法一开始选择的因素指标仍是由研究者凭主观经验选择的。所以本文选择因子分析中的样本因子分析。样本因子分析是利用

基金业绩的历史数据来获得因素和基金绩效的敏感性，从而找出在统计上显著影响基金绩效的因素的数目，这里面不存在主观判断的行为，所以它是一种较为科学的、客观的方法。

本文运用样本因子分析的方法来考察我国基金的绩效的影响因素，找出显著影响基金绩效的潜在因素的数目，进而确定我国基金绩效评估模型的类型（单因素模型还是多因素模型）。

三.样本选择及数据来源

1.样本选择

本文选择2000年1月14日以前上市的22只基金，即基金安顺、安信、汉盛、金泰、景宏、开元、普惠、泰和、同益、裕隆、裕阳、兴华、汉兴、金鑫、景博、景福、景阳、普丰、天元、同盛、兴和和裕元。研究期间是2000年1月14日——2002年3月8日。本文运用KMO检验和Barlett球度检验来检验样本选择是否适合因子分析。检验的结果如表1。从表1可以看出KMO检验值为0.947，Bartett球度检验的近似卡方值为4419.291，检验的显著性概率为0.000，所以样本的数目满足因子分析取样足够性的要求，该因子分析的适应性较高。

表1：KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy.Bartlett's Test ofSphericityApprox. Chi-SquaredfSig..9474419.291231.000 2.基金收益率、市场平均收益率和无风险收益率的确定

本文模型中的Ri,t是用基金的净值收益率表示，Ri,t＝

Ni,tNi,t1Ni,t1,

这里Ni,t为基金i在时期t的累积净值，其中累积净值＝当前净值＋累积分红。基金累积净值数据来自各基金管理公司每周一公布的基金累积净值数据。

由于我国沪、深两市的指数是分开计算的，而基金的股票、债券组合却包含了沪、深两市上市的股票和债券，且根据《证券投资基金管理暂行办法》的规定，基金投资于国债的资产的比例不得低于20％，所以本文利用沈维涛、黄兴孪（2001）所用的方法来确定市场平均收益率，即市场平均收益率的40％随沪市变动，40％随深市变动，20％按年收益4％投资于国债。其计算公式为：Rm,t＝0.4×Rshanghai＋0.4×Rshenzhen＋0.2×

0.04，其中Rshanghai52为上海证券综合指数周收益率；Rshenzhen为深圳成分指数周收益率；一年的周数为52。上海综合指数和深圳成分指数的数据都来自分析家系统提供的数据。

对于无风险收益率Rf,t的选取，本文采用同期一年期银行定期储蓄存款利率（2.25％，利息税忽略不计）作为无风险利率，按52周折算周收益率。

3.多因素模型的数学表达式

在K个因素（F1,F2,…,Fk）的情形下,基金绩效在K－因素模型中具有K个敏感性（b

Ri=bi1F1+bi2F2+…+biki1,b

i2,…,b

ik），

Fk+i，（i＝1，2，…，p），其中Ri是基

金i在投资收益；Fj（j＝1，2，…，k）是影响基金i绩效的各

因素；bij（j＝1，2，…，k；i＝1，2，…，p）是各因素对基金i绩效的影响程度；i是随机误差。

四.实证结果分析

本文采用主成分法作为因子提取的方法，Equamax法作为因子旋转的方法，得出结果如下。

1.从表2总方差解释表可以看出影响基金绩效的因素一共有22个，其中显著的潜在因子有3个，它们对基金绩效的总的影响为91.047％，其中因子1的影响最大，为85.791％，因子2和因子3影响分别是2.88％、2.368％，见表2。这一结果与Fama和French(1989)评价基金绩效时所用的3－因素模型一致。这说明了确实存在影响基金绩效市场风险因素以外的其它不同因素，说明基金收益接受套利定价理论。

2.表3是因子载荷矩阵，显示3个公共因子分别对各个基金绩效的影响。从表3我们可以看出所有基金的绩效的第一因子敏感系数均为正，且都大于0.85，说明所有基金的绩效都受同一市场风险因子的影响，且这一共同市场因素的影响非常大，占了所有影响的绝大部分。公共因子2和公共因子3的影响已非常小，只有2.88％和2.368％，说明我国基金的一些内在特征以及基金经理的能力还不足以对基金的绩效产生很大的影响，这一点同汪光成（2002）得出的我国基金经理缺乏市场事机把握能力和证券选择

能力的结论是一致的。

3.从表3可以看出，基金泰和、金鑫和同盛受因子2的影响较大，且影响为正，而基金裕隆、裕阳、裕元、安信和景阳也受公共因子2的影响较大，但影响却为负。基金开元和基金天元受公共因子3的影响较大，尤其是基金开元，受公共因子3的影响为0.43。

表2：Total Variance ExplainedInitial EigenvaluesComponentTotal% of VarianceCumulative %118.87485.79185.7912.6352.88888.6793.5212.36891.0474.4672.12193.1675.2711.23094.3976.210.95695.3547.180.81796.1718.151.68796.8589.118.53997.39610.109.49497.890118.069E-02.36798.257127.661E-02.34898.605136.590E-02.30098.905144.953E-02.22599.130154.233E-02.19299.322163.744E-02.17099.492173.010E-02.13799.629182.630E-02.12099.749192.106E-029.574E-0299.844201.376E-026.254E-0299.907211.178E-025.355E-0299.960228.698E-033.954E-02100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.Extraction Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %18.87485.79185.791.6352.88888.679.5212.36891.047Rotation Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %6.86631.20931.2096.86231.19162.4016.30228.64691.047表3：Component MatrixaComponent23安顺.953-.142-7.09E-02安信.930-.211-7.89E-02汉盛.962-9.56E-02-.115金泰.9672.987E-021.643E-02景宏.925-.190-.118开元.8771.496E-02.430普惠.934.159-.142泰和.914.277.115同益.951.150-.114裕隆.945-.224-7.43E-03裕阳.939-.273-3.24E-02兴华.8663.746E-02-.134汉兴.939-1.72E-02-.143金鑫.940.215.144景博.8868.371E-02-4.82E-02景福.909.123-6.41E-02景阳.918-.216.164普丰.943.170-.117天元.9188.589E-02.294同盛.934.213-.175兴和.9337.874E-02.123裕元.888-.266.108Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 3 components extracted.1 五.结论

关于基金绩效评估的讨论，研究者意见不一。每个国家有自己特殊的情况，所以每个国家选用的方法便各不相同。具体对于我国证券投资基金来说，本文通过因子分析得出我国证券投资基金的绩效除了受共同的市场风险因素外，还受其它两个因素的显著影响，所以它不符合CAPM模型，而符合套利定价模型。所以我国证券投资基金的绩效评估不适合以CAPM为基础的单因素绩效评估模，而较适合用三因素模型。

从实证结果还可以得出，我国证券市场这几年虽取得了较大的发展，但因为受到各种因素的制约，所以在许多地方上仍存在不够规范、不尽人意的地方，同国外相比，我国的证券市场离CAPM的假设更远。

本文的不足之处在于，虽然本文运用样本因子分析的方法对我国证券投资基金的绩效的影响因素进行了研究，结果显示我国证券投资基金较适合用三因素模型法，但本文仍无法准确的找出影响我国基金绩效的潜在因素。

参考文献

1.何晓群，《现代统计分析方法与应用》，中国人民大学出版社，1998年11月。

2.李博、吴世农，《基金业绩评价的实证研究》，《证券市场导报》，2001年第8期。

3.沈维涛、黄兴孪，《我国证券投资基金业绩的实证研究与评价》，《经济研究》，2001年第9期。

4.Fama and French, 1989,“Common Risk Factors in the Return on Stocks and Bonds”, Journal of Financial Economics 33,3-56.

5.Jensen, 1969,“Risk, the Pricing of Capital Assets and the Security Market Line”, Journal of Finance 23,389-416.

6.Sharpe, 1966,“Mutual Fund Performance”, Journal of Business 39,119-138.

7.Treynor, 1965,“How to Rate Management Investment Funds”, Harvard Business Review 43,63-75.

作者简介：

许晓磊，厦门大学经济学院硕士研究生。