基金收益率论文篇（1）

1．国债和银行存款。这是我国当前最重要的养老保险基金的常规性投资渠道，由于有国家信用的担保，它们在安全性方面较其他投资工具具有明显优势；尤其是国债，它一般可以认为是零风险的，安全性好，利息所得免税，在收益性上优于银行存款，这也是我国养老保险基金投资于国债长期居高不下的重要原因。但是我国现在的国债品种比较单一、期限结构不尽合理、并对利率风险很敏感，收益率也较低。2006年记账式（一期）7年期国债的票面年利率仅为2．51％，远远低于同期银行存款的利率。因此，我国应加大国债改革力度，充分发挥国债在满足养老保险基金安全性上的特殊作用，并且将其比例控制在一定范围内。而银行存款也应只作为短期投资工具满足流动性需要，投资比例更不宜过高。

2．养老金入市。2001年7月，全国社会保障基金理事会参与了中石化A股的申购和配售，业界专家称此举表明我国社保基金已“悄然入市”。2001年底出台的《暂行办法》规定，社会保障基金可以投资于上市流通的证券投资基金、股票及企业债券和金融债券等有价证券，所占投资比例可达50％，这一规定为社会保障基金进入资本市场和商业化运作提供了法律依据。目前，社保基金在国内资本市场的投资额度不断扩大。截至2005年9月底，全国社保基金总资产达1917亿元，投资范围几乎覆盖了中国资本市场所有符合养老金机构投资特点的投资品种，包括企业债、金融债、股票组合、回购组合、稳健组合、指数基金和参股非上市企业等。全国养老保险基金已有1150亿元投资资本市场，占基金总规模的60％。全国社保基金已成为资本市场举足轻重的机构投资者。根据国外经验，谨慎地放宽养老金的股票投资限制，是提高养老金投资收益、保证其增值的重要途径。我国资本市场的建立和发展只有10年左右的时间，市场运行不规范，监督管理不到位，市场风险大大高于西方成熟股市的风险，且资本市场发育不完全，可供养老保险基金选择的投资渠道和投资组合种类少。因此，我们可参照国际惯例，采取由少到多、逐步推进的战略，允许养老金在控制风险的前提下，有条件、有步骤、有限度地进入证券市场，主要购买风险小、收益稳定的证券投资基金或新股。待条件更加成熟以后，再允许养老保险基金参与股票投资、信托投资、实业投资、不动产投资以及股指期货和股指期权等衍生金融工具。

3．加大国家基础设施建设资金的投入力度。我国正处于经济建设高速发展的时期，尤其是随着“十一五”规划纲要的制定和实施以及建设社会主义新农村战略的实施，基础设施建设急需大量资金，这为养老保险基金开辟了新的广阔的投资渠道，可以为养老保险基金提供固定的资金存变量和长期稳定的收益。但是，我们这里说的将社会保障基金转入国家长期基础建设并不等于购买国债，因为购买国债的结果是基金投资的项目决定权仍然掌握在政府手中，而经验表明，大部分由政府主管的基础设施建设效率极低，容易造成浪费，这对于安全性要求非常高的社会保障基金来说是致命的。因此，合理的做法是10家基金管理公司将基金直接或间接地参与到基础设施建设的整个过程。笔者认为，养老保险基金投资要重点关注电力、通讯、交通、能源和农村基础设施建设等项目，这些项目的特点是建设周期长，规模巨大，投资回收周期长，且有国家政策资金的优惠，所以投资收益不仅一般要高于其他行业，而且具有稳定性，投资风险较低，能够同时满足基金对安全性和收益性的要求，应该成为今后我国养老保险基金投资的重要发展方向。

4．国际投资。由于受信用风险、外汇管制、产业分布及养老金投资法规等因素的影响，大多数国家养老金都是在上世纪70年代以后才开始涉足国际投资的。在1970年，只有英国和荷兰的养老金把少量的资产投资于境外。随着全球资本市场的发展，出于分散风险和获得更高利润的需要，各国纷纷加大了养老金投资于海外市场的比例，主要是投资于海外股票和债券。在一份美国退休金的投资动向的调查中表明，1992－1995年间，投资增长最快的是国外股票，增长了2．3％，而同期对本国股票的投资只增长了0．5％。1998年，英国养老基金资产中18％为国外资产，法国为5％，德国为7％。在发展中国家中，2003年智利养老基金国际投资的资产比重已上升至18％。政府计划在两年内将国际投资比例的上限从20％提高到30％。而秘鲁已经将养老基金海外投资比例的上限从10％提高到20％。这些数据表明，海外投资已经成为国际上养老金分散投资风险、提高投资效益的重要途径。结合我国的现实情况，虽然证券市场的回报率较高，但是我国的证券市场起步晚，投机性较强，风险大而收益率不稳定，因此，在保障基金投资安全的前提下，我国应积极稳妥地将一部分养老保险基金投资于海外，提高资产的整体收益率。

（二）明确投资主体，提高投资效益

社会保障基金属于社会性公共基金，应由社会自治性机构组织管理，避免各级政府及任何机构对社会保障基金的影响和干预。而我国当前的投资机构主要是全国社保基金理事会，因此应根据所有权与经营权分离的原则，采取委托经营方式（基金管理中心不直接进行投资），通过竞争，明确经过基金理事会资格认定的高资信、高效益的基金管理公司或银行的投资主体地位，使全国社保基金理事会逐步退出投资领域。同时，由于养老保险基金规模大，是老百姓的“养命钱”，对安全性、流动性和盈利性都提出了较高的要求，因此有必要考虑通过市场化的竞争机制，专门成立养老保险投资银行。为避免重复投资，国家应对养老保险投资银行的投资工具、投资收益和投资渠道有一个不同于现有基金管理公司和一般性商业银行的规定，并在税收政策等方面予以优惠，以促使其努力开发新型投资工具，积极吸引国内外优秀的投资管理人才。还可以考虑引进外资，与发达国家有经验的投资机构联合，扩大海外投资的比重，从而在根本上提高我国养老保险基金的整体投资效益。

（三）加强制度设计，提高统筹层次，降低运行成本

针对当前养老保险基金区域分割和行政干预严重的现状，我们应加强制度设计的力度，协调关系，建立养老保险基金垂直管理体系，统一管理，统一分配，提高统筹层次。养老保险基金省级统筹正是我国当前努力建设的一项制度。劳动和社会保障部部长田成平于2006年1月13日透露，目前，全国已有12个省份实现和基本实现养老保险省级统筹。提高统筹层次，能够在更大范围内实现各地区缴费基数、缴费比例和享受待遇标准的统一，加大基金调剂功能，消除参保职工跨地区流动的障碍。同时，通过减少管理环节和管理层次，建立风险分担和权利制约机制，可以实现集中管理，避免“隐性债务”的进一步增加，减少中央财政的压力，降低基金分散管理的风险。同时，有利于打击挤占挪用基金和骗保冒领的行为，维护基金安全。在推行省级统筹的过程中，要注意调动市县两级政府的积极性，建立有效的省市县三级责任分担机制，做到责任明确，各尽其职。

（四）强化对养老保险基金投资的监管

一是要在《暂行办法》基础上尽快出台《社会保障法》和《社会保障基金投资法》，对基金投资主体、投资结构、投资方向、收益程度、风险管理等做出规定，使基金投资及其监管和保护有法可依。二是建立养老保险基金投资监督机制。在中央和省一级政府设立养老保险基金投资监督委员会，由劳动和社会保障、财政、审计、纪检等有关部门参加，保证养老保险基金的投资监管。三是建立养老保险基金投资风险准备金机制。从各种投资机构的投资收益中按照一定比例提取风险准备金，一旦遭遇大的投资风险，养老保险基金支付出现困难时，由投资风险准备金给予暂时弥补。风险准备金可委托中国人民银行管理，并由国家给予优惠利率。

从2006年1月1日起，我国养老保险基金个人账户的规模统一由本人缴纳工资的11％调整为8％，参保人员每多缴一年增发一个百分点，上不封顶，这一方面有利于形成“多工作、多缴费、多得养老金”的激励约束机制，另一方面也对养老保险基金的保值增值提出了更高的要求。根据《2001－2004年全国社会保障基金年度报告》显示，四年间我国养老保险基金投资按成本计量方法核算的收益率分别为2．25％、2．75％、2．71％、3．32％，2005年养老保险基金投资回报率也仅为3％左右，略微高过近5年的通货膨胀率，远远低于发达国家10％左右的收益率。如此之低的收益率，要应对人口老龄化危机的提前到来以及自然通货膨胀率的影响，保障职工退休后的基本生活，就显得有些捉襟见肘。因此，如何提高我国养老保险基金投资的回报率，是当前必须着力解决的重大课题。

参考文献：

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基金收益率论文篇（2）

一、引言

证券投资基金的收益是对风险的补偿，如果基金承担的风险变大，则基金的收益就会增长，如果基金承担的风险变小，则基金的收益就会下降本文通过对股票基金，债券基金，混合基金的业绩研究，以此验证风险与收益的匹配性，同时对于投资者选择适合自己收益风险的基金具有重要意义。

二、样本选择和研究方法

（一）典型基金和数据的选取

本文通过筛选，分别在股票基金市场，债券基金市场，混合基金市场上选取了一只具有代表性的基金，它们是：景顺内需增长股票基金、华夏成长证券投资基金，富国天利增长债券基金。

（二）研究方法

1.研究工具介绍

（1）基金收益率

2.指标计算

本文将利用上面的公式对三只基金的月末净值进行计算，得到这三只基金的月收率，在月收益率的基础上继续利用上面的公式对这三只基金进行计算，得到这三只基金的年平均收益率和标准差，以下是对所选的3只开放式基金2005-2011年的收益指标即基金年平均收益率和标准差的计算结果，如表1所示： 三、实证结果分析

将上面不同基金风险与收益的数据通过excel做成散点图，并根据散点图的趋势进行分析。

从上图中可以发现景顺内需增长股票和华夏证券投资基金在2005-2007年的的收益率都成现出m的形状，即在2005-2006和2008-2009年间呈现出上升的趋势，在2006-2008和2009-2011年间呈现出下降的趋势，这说明这两只股票受金融市场波动的影响比较明显，即它们的风险比较大。而且从图中也可以发现景顺内需增长股票在正的收益区间内的收益率都是大于华夏证券投资基金的收益的。而景顺内需增长股票在负的收益区间的收益率基本上与华夏证券投资基金持平，也就是说景顺内需增长股票受市场波动性的影响比华夏证券投资基金要大，即景顺内需增长股票的风险要高。而富国天利增长债券的收益率相对于前两只基金要小的多，而且呈现出比较稳定的趋势。这说明债券基金的收益率和风险都比较低，下面通过平均收益率与标准差的计算公式我们得到这三只股票2005-2007年的年平均收益率和标准差，如下表所示：

通过该图的数字我们验证了景顺长城内需增长股票的收益率大于华夏证券投资基金的收益率大于富国天利增长债券的收益率，同时景顺内需增长股票的风险大于华夏成长证券投资基金的风险，大于富国天利增长债券的风险，这样就验证了对于高风险的基金，其投资收益也高，对于低风险的基金，其投资收益也低，而风险介于两者之间的基金，其投资收益也介于两者之间的理论。

基金收益率论文篇（3）

一、模拟明星基金的投资策略

（一）选取标的明星基金

明星基金，现在泛指业绩回报前10位的基金产品。本文分析的投资范围仅限于A股的二级市场上的基金产品，并以股票投资为主的股票型和混合型基金为样本。基于以下四方面作为筛选标准1. 时间区间：2008-2010年三年业绩排名，确定标的明星基金，2011-2012年模拟标的基金。2. 样本选择：以股票投资为主的股票型和混合型基金，基金样本数量为537只。3. 选择明星基金：从业绩的稳定程度出发，选择 2008-2010年三年期间累积收益排名前3%的基金，共计16只。4. 基金经理：基金经理的能力和投资风格是某只基金收益情况的重要决定性因素。为保持投资风格的延续性，从16只明星基金中选取出后两年未更换基金经理的基金，共计4只。

根据以上标准，本文筛选出4只标的明星基金。

（二）配置模拟组合。对以上明星基金模拟，换仓依据为2011-2012年基金公司披露的季度报告，分别为2010年第四季度至2012年第三季度，共计8次。季度报告中，我们获得该基金前一季度持有的十大重仓股，模拟基金组合在季报发出的第一天开始被动地进行组合配置。

（三）个股权重的确定。本文按照十大重仓的股票配比，给予基金每只股票一定的权重，以体现该基金经理的选股思路。首先，计算出十大重仓中各股票占明星基金的净资产比例，那么，十大重仓占明星基金该季度资产总额的总比例为A=a1+a2+…+a10；则每只股票的个股权重为Wi=ai/A。

二、收益计算及对比

本文通过两个步骤计算：首先按照季度持仓每只股票的期初期末价格计算个股收益率，再按照投资组合收益公式计算出该组合收益率。

根据收益率公式Rti=■*100%计算模拟组合中个股的收益率。其中，Pt为个股期末价格，Pt-1为起初价格，i为个股序号，t为季度。通过公式Rtp=■R■W■计算模拟组合收益率；其中Rtp是投资组合的收益率，Rti是个股的收益率，Wi是个股i在组合中所占的净资产比例。

本文将上证指数作为代表大盘增长率的基准，得出四只模拟基金在2009-2010年期间8个季度的收益情况。以新华优选成长基金（519089）为例，在2011-2012年期间的8个季度中约有5个季度跑赢大盘，获得正的超额收益率。每个季度的大盘和模拟组合平均收益均为负值，模拟组合以微弱优势跑赢大盘获得0.89%超额收益，说明模拟组合短期获利能力较差。

三、模拟基金短期和长期收益率对比分析

本文将季度定义为短期投资，将年度定义为长期投资，对比分析跟踪明星积极在短期和长期的投资中的超额收益程度。从短期看，如采取满仓策略，每季度四只模拟组合的表现如下：四只模拟组合共计32季度，其中18期获得超额收益，14期未获得超额收益。获得超额收益的比率为56.25%。

从长期看，本文计算了2011-2012年两年持续跟踪模拟明星基金所获得的年度收益情况，计算后发现：以两年为模拟新华优选成长超额收益率为8.38%、模拟大成策略回报超额收益为2.42%、模拟农业银行成长超额收益27.15%、模拟南方优选价值超额收益为10.45%；以一年期为模拟周期，2011年上证指数收益为负数，四只模拟基金的收益也都为负数，且收益率绝对值都大于上证指数下跌幅度，而在2012年，上证指数微盈0.39%收益率，而四只模拟基金均获得较高的收益率，最低6.83，最高37.38%。

四、结论

研究发现，明星基金长期跟踪会获得超过上证指数的收益率。以2008-2010年期间的业绩筛选出的新华优选成长等四只明星基金为例，在2011年大盘下跌时均为获得超额收益，且下跌幅度较大；在2012年大盘走稳的情况下均获得较高的正的收益率，且大幅度跑赢大盘。对于短期持有策略，四只模拟基金的收益率都处于波动状态，收益未体现出较为规律的正收益或者负收益的状况。

本文的结论为投资者提供了一种被动投资策略，即长期模拟明星基金组合可以获得超额收益率。值得注意的是，在选取模拟基金样本时，应该按长期表现进行排名，为保证投资风格的延续性，需注意基金经理的变更情况。结论一方面证实了在非熊市情况下，长期模拟明星基金可获得超额收益率，另一方面也证明了明星基金经理的长线投资的选股能力。

基金收益率论文篇（4）

国外早期研究投资基金的文献多集中在对基金绩效的估价方面，且大部分经验研究都认为基金的业绩无法显著超过市场指数或相应基准证券组合的收益率。在单因素模型方面，Treynor在1965年发表的题为《如何给投资基金的管理评级》的文章中，他设计了一条旨在反映基金收益与市场收益相互关系的“特征线”，用这条线的斜率反映基金收益对市场波动的敏感性，由此得到一个考虑风险因素、用于不同基金间相互比较的收益率相对指标（后被称为特雷诺指数）。Sharpe在1966年选用34只基金样本，通过计算它们的“风险回报率”（后被称为夏普指数）发现基金平均风险回报率低于利用道琼斯指数计算的市场风险回报率约0.004。Sharpe的结论再次被Jensen在1968年发表的论文《1945－1964期间共同基金业绩分析》所证实，他发现相当多数的基金的α值显著为负。自此，以Treynor、Sharpe和Jensen三个指数模型为代表，大大简化了基金整体绩效评估的复杂性，它们被得以广泛应用并被称为单因素整体绩效评估模型。在单因素模型无法解释按照股票特征进行分类的基金组合的收益率之间的差异时，出现了多因素模型，如Gruber运用四因素风险调整模型计算得出，1985－1994年美国基金业收益率平均比市场加权指数低0.65％。

在对我国证券投资基金进行评估时，对于评估模型的选择还要从我国证券市场的现状和特点出发。Markowitz模型在其假设中隐含了要求证券市场具备强型效率，但我国证券市场与强型效率市场相差较远，而Sharpe、Jensen等单因素模型和多因素模型本身在其假设中对市场效率没有提出过分要求。尽管单因素与多因素模型的假设与实际情况有出入，但只要尽可能将主要因素纳入，模型就会贴近市场，造成的绩效误差就会越小。至于在实证时是选择单因素模型还是多因素模型，国内学者进行了相关研究，结果表明，单因素和多因素模型对当前中国股市都有一定的适应性，但后者的拟合优度较好，应用难度也较大，因素的选择受个人主观判断的影响。对当前我国基金绩效的评估选择单因素模型比多因素模型更为适宜一些。基于以上分析，本文采用单因数整体绩效评估模型对我国12只证券投资基金绩效进行实证分析。

二、数据来源和评价指标说明

1、样本选取。本文选取2000年12月30日前在上海证券交易所上市发行的12只封闭式基金，即基金安顺、金鑫、汉兴、兴和、金泰、泰和、安信、兴华、普润、兴业、同德、汉博，其中前四只规模为30亿元，中间四只为20亿元，最后四只为5亿元，研究时段从2003年1月到2004年3月。本文采用的基金数据为2003年1月到2004年3月的月实际收益率（15个月），基金月实际收益率的计算方法：

式中Rp,t为基金在t月的收益率，NAVt为第t月末的基金净资产，Dt为基金在t月的现金分红。数据主要来源于证券之星（）、《中国证券报》公布的基金累计单位净资产值和华夏福星行情分析系统。

2、市场组合的选择和无风险收益率的确定。一般而言，一个市场指数可以代替市场组合，但由于我国沪、深两市的指数是分开计算的，而证券投资基金的股票或债券组合却包含了沪深两市上的股票和债券，此外，根据《证券投资基金管理暂行办法》的规定，证券投资基金投资于国债的资产比例不得低于20％。因而，无论用上证指数或深圳股指作为市场组合都不适当。本文拟用一个涵盖两市和国债的市场组合，其中40％随沪市变动，40％随深市变动，20％按年收益率4％投资于国债，即有：

式中Rm,t为市场组合月收益率，RHm,t为上证综合指数月收益率，RSm,t为深圳成分指数月收益率。

对于无风险利率，国外通常用一年期的国债利率或银行同业拆借利率来代替，但由于我国尚未实现利率市场化，且债券市场不发达，品种单一，从而本文将用同期一年期的定期储蓄存款利率（1.98％，利息税忽略不计）来代替无风险利率，并将之折现成月收益率。

3、投资绩效指标说明

（1）Treynor指数。Treynor指数是以单位系统风险作为基金绩效评估指标的，给出了单位风险的超额收益。计算公式为：Ti=(Ri－Rf)/βι，其中，Ti为Treynor绩效指标，R为i基金在样本期内的平均收益率，Rf为样本期内的平均无风险收益率。Ri－Rf为i基金在样本期内的平均风险溢酬，βι是i基金的β系数。较大的Treynor指数意味着较好的绩效。

（2）Sharpe指数。Sharpe指数把资本线作为评估的标准，它是在对总风险进行调整基础上的基金绩效评估方式。计算公式为：Si=(Ri－Rf)/σi，式中Si是Sharpe绩效指标，σi为i基金收益率的标准差，即总风险。

（3）Jensen指数。Jensen指数是建立在CAPM测算基础上的资产组合的平均收益，其结果为资产组合的α值，计算公式为：a=(Ri－Rf)－βi(Rm－Rf)，其中α是i基金与市场无关的平均回报率。若α显著为正，说明基金的绩效优于市场；反之，则劣于市场。若α不显著异于0，基金管理人员可根据风险调整投资组合。

Treynor和Sharpe指数均为相对绩效度量方法，能反映基金经理的市场调整能力，Jensen指数为绝对绩效度量方法，表示在完全相同的风险水平下，基金经理对证券价格的准确判断能力。Treynor指数只考虑了系统风险，而Sharpe指数同时考虑了系统风险和非系统风险，即总风险。Jensen指数只反映了收益率系统风险因子之间的关系，若非系统风险并未完全消除，Jensen指数可能给出错误信息。

三、实证分析结果

在样本期内，市场组合的平均收益率为0.0161，标准差为0.0348。从表1可以看出，12只基金中，在样本期内平均收益率为负数的只有基金普润，这说明中国证券业的整体绩效有所提高；高于市场组合收益率的只有基金金鑫、汉兴、汉博，这说明超过市场组合的基金毕竟是少数，而且这三只基金收益率的标准差高于市场组合的标准差。在所有的样本基金中，多数基金（7只）的风险低于市场组合，基金普润的标准差最大，说明其在样本期间的收益率波动最大；基金安信的标准差最小，说明其在样本期间的收益率波动最小。

β系数是用来测度市场风险的，或者说它是风险的相对测度，即个别资产相对于市场证券组合的测度。β系数是基金i对市场证券回报的回归直线的斜率，它表明当市场证券组合的回报每增加1％时，基金i回报预期增加的数量。?系数较大风险较大。β系数>1时，表明基金i的回报波动可能性加大。在表1中，基金普润、兴业、汉博的β系数大于1，说明市场组合每变化1％，这三只基金的回报将平均变化大于1％。大多数基金的?系数分布在0.54－0.85之间，说明各基金管理人在样本期间的运作总体上趋于稳健和保守，表现为各基金的系统风险均普遍低于大盘。

从表2来看，在所选取的12只基金中，只有基金普润的Treynor指数和Sharpe指数为负，说明其业绩是最差的，而基金泰和的Treynor指数和Sharpe指数都是最大的，说明其业绩相对最好。基金普润的Sharpe指数为负，这是因为它的平均收益率为负值。α值是某一时期的真实平均超额回报和已赚取的风险报酬之差，12只基金中有四只基金即安顺、安信、普润和兴业的α值为负，表明这些基金的业绩是劣于市场的，尤其是普润的α值显著为负，说明基金具有较强的投机性，只追求高风险带来的高收益而不关心资本的时间价值，这与其它几个指标得出的结论基本相似。

基金收益率论文篇（5）

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）30-0106-02

1 数据处理

通过整理2012年上海证券交易所综合指数和2012年国内表现优异的股票型基金的业绩的数据，计算出大盘指数的增长率，即为“大盘收益率”，也可以近似认为是市场平均收益率。同时，将10支业绩排名名列前茅的基金收益率做了处理，最终得出以下结果，见表1。

2 基本分析

首先，观察最后一列的变量――各基金该月平均收益率，将之与大盘的该月平均收益作比较，不难发现，在2012年的12个月中，5、6、7、8、10、11六个月份的各基金平均收益超过了大盘，占50%，而另外6个月则没有。

其次，在最后一行的月平均观察值这一栏，可以直观看出，华宝兴业新兴产业、德盛精选和富兰克林国海深化这三支基金在这一年中，平均收益水平并没有跑赢大盘。这三支基金在2012年的综合业绩都足以排进国内基金排行的Top10，然而却依然没有超过大盘，获取超额收益，有理由推论，2012年全国绝大部分基金经理人的业绩是没有跑赢大盘的。

其三，从中欧中小盘股票（LOF）收益率数据和大盘收益率数据，制出曲线图，如图1所示。

两组数据的变化趋势有着较高的相似性，只是大盘趋势变动在中欧LOF变动之前，中欧LOF随之发生变化。众所周知，LOF是交易性开放式指数基金，其收益预期变动与市场整体变动有着密不可分的联系。在上述10支基金中，中欧LOF的业绩是第二好的，这从侧面说明，基金经理人即使赚取超额收益，并不一定完全是取决于个人基金投资水平，也有可能是市场的因素。

以上三点说明，即使国内表现最为优异的基金也不一定能长期稳定的跑赢大盘。基金经理人的经理业绩并不能完全反应其投资能力，尤其是其投资业绩的稳定性和持续性更是令人怀疑。

3 单因素方差分析

将“基金经理人业务能力”作为一个变量，则每个基金的收益率都是一组实验数据，设定“H0：各组均值之间没有显著差异”，进行方差分析，一次判断每个基金经理人的平均业务能力是否有着显著差异。选取表1中业绩最好的四个基金和大盘，依次将“大盘收益率”、“中欧LOF”、“上投摩根”、“景顺长城”、“新华行业周期转换”定义为“1”、“2”、“3”、“4”和“5”输入SPSS，得出下列结果，见表2。

总体来说，P值大于0.05，接受原假设，也即四个基金公司与大盘的收益情况并没有显著地不一样。根据本文的前提假设，得出结论：基金经理人的业务水平并与大盘之间没有非常显著的差异，不能肯定地说，好的基金经理人就一定有比大盘或是比其他基金经理人更为突出的表现，见表3。

表3运用了LSD检验，展示了在置信度为95%的条件下，每个基金公司（大盘）两两之间的相互比对，最低的P值也达到了0.698，该表更进一步证明了上述观点。

4 多元回归分析

上投摩根是2012年业绩最好的股票型基金，为研究以其基金收益率与累计净值、单位净值增长率、选股能力alpha值、平均收益率排名和上证综合指数之间的关系（各项数据均为2012年1～9月的半月数据，见附录），设变量Y为“平均收益率排名”，依次将“累计净值”、“单位净值增长率”、 “基金收益率”、“选股能力alpha值”和“上证综合指数”设为X1，X2，X3，X4，X5，并将2012年1月上半月定义为1，下半月定义为2，以此类推直至9月上半月为17，建立回归模型：

Yt=β0+β1X1t+β2X2t+……+β5X5t+ut；t=1，2，3......16，17

在此，我们设置置信度为85%，由回归结果：

①t检验和p值分别见表4。

由上表我们看出，上投摩根的收益率排名，与基金的累计净值、单位净值增长率、基金收益率、上证综合指数有着显著的联系，其中基金收益率和上证综合指数是最为重要的两个因素，说明大盘本身对于一支基金的收益也有很大的影响。然而，令人不解的是理论上作为与收益密切相关的选股能力对其排名的影响却并不显著。

②整个方程的F检验值为18.67382，p值为0.000048，通过检验；拟合度R-squared为0.894605，调整的拟合优度Adjusted R-squared为0.846698，均比较高；DW检验结果Durbin-Watsonstat

为1.636886，不存在自相关，综上，方程可以说明问题。

5 格兰杰因果检验

由于上述分析中，对选股能力α值的无法解释，我们进一步做格兰杰因果检验，验证选股能力和基金排名是否存在因果关系，方法同上将排名和选股能力数据输入Eviews，选取滞后期为2，得出结果见表5。

可以看到，平均收益率是选股能力的格兰杰原因；而选股能力不是平均收益率的格兰杰原因，可能原因是基金经理人的业绩并不一定是其选股能力即投资决策能力的必然因素。

6 结 语

根据上面的计量回归分析我们可以得出这样一个结论，那就是基金业绩的走势并不具有长期性，在短时间内维持较高增长幅度和增长速度的基金，从长期来看可能平均收益率未必能够稳稳超越大盘。

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[5] 吴启芳，陈收，雷辉.基金业绩持续性的回归实证[J].系统工程，2003，（1）.

[6] 肖奎喜，杨义群.我国开放式基金业绩持续性的实证检验[J].财贸研究，2005，（2）.

基金收益率论文篇（6）

一、引言

私募股权投资在当今世界经济中占有非常重要的地位。据统计，2006年全球私募股权筹资总额达到$432 000M。2008年全球私募股权基金管理的资产规模已达到$1 000 000M 。

近年来，中国的私募股权投资取得了巨大发展。可以说，中国已成为亚洲最为活跃的私募股权投资市场。2008年，中国的私募股权投资案例607个，投资金额$4 210M。2009年，由于金融危机的影响，投资规模略有下降，投资案例数下降为477个，投资金额$2 701M 。

对于如此巨大的私募股权投资行业，外界对此了解却不是很多。特别是，由于数据的缺失对这个行业的投资回报以及风险所作的定量研究更是屈指可数。

Vissing-Jorgensen and Moskowitz （2000）首先意识到研究私募股权市场的重要性，因为私募股权市场与公共股权市场规模相当，有时甚至比公共股权市场还要大。他们经过研究发现：私募股权市场在当时看来是高度集中，77%的私募股权被富有个人所拥有。但是，由于私募股权投资分散性较差，因此在1989―1998年间其回报比公共市场指数的回报低2%到3%，而在1964―1998年间与市场指数持平。

Kaplan and Schoar （2003）研究了私募股权合伙企业的业绩。在所考察的样本期间，扣除费用后的基金的平均回报与S&P500的回报大至相当。经过计算，他们得到结论：样本中私募股权基金的平均内部收益率为19%。

Phalippou and Gottschalg（2006）选择1 328只私募股权基金作为样本对其回报进行研究，结果表明Kaplan and Schoar （2003）的结论过于乐观。的结论是：样本中基金的平均内部收益率比S&P500指数低3%，约为15%。

Ljungqvist and Richardson（2003）认为，以前的研究有两个局限性，一是数据太少、不够全面，二是所用的回报指标有缺陷。因此，他们在文章中加大了数据量，而且调整了回报指标的定义。他们用了美国某个大机构投资者1981到1993年间所投资的73只私募股权基金的数据，通过分析，他们得到结论：对于并购基金，平均内部收益率21.83%；对于风险基金，平均内部收益率只有14.08%。总体来讲，样本中的私募股权基金的内部收益率比S&P500高出约5~8个百分点。

Cendrowski， Martin， Petro， and Wadecki（2008）应用汤姆森VentureXpert数据库中的数据考察了创业基金和并购基金的回报。经过分析，得出了如下结论：在1985―2007年间，创业基金、 并购基金以及市场指数的回报分别为19.9%、19.7% 和13.8%，标准差分别为41.6%、16.7%和16.3%。

总结以前这些研究，可以得出私募股权投资的回报并不像人们预计的那样高。在很多时候与股市指数的回报相差无几。在有的研究中，也报告说私募股权投资的回报比市场指数的回报高出5~8个百分点。

中国的私募股权投资取得了很大发展，那么中国私募股权投资回报如何？目前，国内这方面的研究很少，本文应用创业板IPO数据试图研究中国创业投资及私募股权投资的投资回报，并与国际上的研究进行对比，得出的结论非常惊人：尽管中国私募股权投资的规模还没有欧美国家大，但作为一个新兴市场，其投资回报却数十倍于发达国家。

二、研究设计

（一）样本选择

本文以清科研究中心《创业板VCPE支持企业投资回报分析（截止2010-02-11）》（以下简称清科报告）中的数据为基础经过整理得到本文的数据样本。在上述分析报告中，作者选取从2009-10-30到2010-02-11之间在创业板上市的64项被VC/PE机构支持的投资作为研究对象，计算了VC/PE机构这64项投资的回报倍数。可以说，这是当前讨论中国VC/PE投资回报的为数不多的文献之一。

（二）研究思路

首先，本文将利用清科报告中的数据对报告中的64项投资计算其VC/PE投资的内部收益率指标，然后对内部收益率指标做描述性统计分析，计算出反应数据集中趋势的平均值、中位数、上四分位数、下四分位数等指标以及反应数据离散程度的极差、四分位差、标准差等，进而分析这些指标的特征并与欧美市场上的同类数据作对比，得出相应的结论。

假设对64项VC/PE投资全部在发行之初或者上市当日退出。如果按发行价退出，则计算的内部收益率称为按发行价计算的内部收益率，简称发行价内部收益率IRR；如果按上市首日收盘价退出，则称为按上市首日收盘价计算的IRR，简称收盘价内部收益率IRR。

接下来，考察内部收益率与初始投资规模的关系，建立内部收益率与初始投资的回归分析模型，计算两者之间的相关系数，进而得出相应结论。

（三）模型假设

假设1：发行价内部收益率IRR与初始投资规模负相关。

假设2：收盘价内部收益率IRR与初始投资规模负相关。

国外很多文献曾经论及此问题。在文献中，作者通过考察欧洲收购基金和美国收购基金的具体数据，得出结论：内部收益率资本加权平均值与基金规模负相关。那么，对于中国的创业投资和私募股权投资来说，是否也存在或者不存在这样的关系呢？因此提出这两个假设予以验证。

（四）模型建立

本文以发行价内部收益率IRR和收盘价内部收益率IRR作为因变量，以初始投资规模作为自变量，通过MATLAB统计分析工具箱进行回归模型的参数估计，假设检验等，最后得出实证研究结论，以验证本文所提出的假设。

因变量：发行价内部收益率IRR------Y1

收盘价内部收益率IRR------Y2

自变量：初始投资额---------X

发行价内部收益率IRR与初始投资额关系的回归分析模型如（1）式所示：

Y1 = B0 + B1*X + E1 （1）

收盘价内部收益率IRR与初始投资额关系的回归分析模型如（2）式所示：

Y2 = B'0 + B'1*X + E2 （2）

其中B0、B'0为常数项，B1、B'1是自变量系数，E1、E2为随机项。

三、实证结果与分析

（一）内部收益率计算

在清科报告中，作者根据64项投资的上市数据计算了VC/PE的投资回报倍数。投资回报倍数是该报告中唯一用来衡量投资回报的指标。另一重要的内部收益率指标该报告没有计算。另外，该报告也没有对投资回报作任何分析，只是在Excel表中列出而已。

本文首先利用MATLAB提供的内部收益率计算函数Xirr对所有64个样本计算了投资回报的内部收益率IRR指标。

笔者的计算基于如下假设。假设对64项VC/PE投资全部在发行之初或者上市当日退出。事实上，原报告在计算回报倍数时也采用了这一假设。这样，对每一项投资我们就计算得到了两个IRR，一个是基于发行价的内部收益率，一个是按上市首日收盘价计算的内部收益率。当然，可以预见，一般来讲发行价内部收益率要低于收盘价内部收益率。原因是，收盘价要比发行价高，而且实际情况是收盘价要比发行价高很多。

在原数据中，有时投资时间多于一个，而且有的时间只有年月，没有日期。在这种情况下，本文采取了如下合理的假设。只有年月，没有日期的情况下，假设投资发生在当月的中旬，即15日。投资时间多于一个时，假设投资按总额平均分配。例如：原数据给出的投资时间和投资额分别为：2006-12、2007-02和173 770 181，则假设该投资分别发生在2006-12-15和2007-02-15，投资额分别为：173 770 181的一半，即86 885 090.5。

在所有64个样本中，有三个样本似乎是奇异样本。

这三个样本的原始数据和计算后得到的内部收益率数据如表1所示：

第一个样本按首日收盘价计算的IRR高达28 012.65%！第二、第三个样本即使是按发行价计算的IRR也高达187 112.87%。按首日收盘价计算的IRR，更是达到9 021 108.05%。由于太过巨大，这样的结果太令人不可思议了。造成这一结果的原因，笔者认为是投资时间和上市时间太近了。恐怕这在世界其他市场上也不大可能遇到这样的情况。因此，本文将这三个奇异样本剔除，剩余的样本数变为61。

在61个样本中，按投资机构的类型可分为创业投资机构（VC）50个和私募股权投资机构（PE）11个。

（二）描述性统计分析

本文对61个样本计算了发行价内部收益率和收盘价内部收益率，然后对计算结果进行了描述性统计分析，其结果如下表所示：

从表2可以看出：所有样本的均值为385.03%和929.29%，中位数为175.45%和204.99%。这比欧美市场上两位数的相同指标至少高出20倍。上四分位和下四分位也同样高出欧美同类指标20多倍。当然，分散程度也很高，意味着风险也较大。这说明，中国作为创业投资与私募股权投资的新兴市场具有高回报、高风险的特征。

如按VC和PE来划分，描述性统计分析结果如表3和表4所示。

从表3和表4可以看出：PE投资回报整体上要比VC投资回报高，当然分散程度也大。与欧美市场相比，PE投资回报高出40~100倍，VC投资回报高出20~40倍。同样说明中国的创业投资和私募股权投资的高回报特征。

表5是对PE样本、VC样本和所有样本分别计算的按发行价计算的IRR和按上市首日收盘价计算的IRR的资本加权平均值。这些数字同样说明，中国的创业投资和私募股权投资具有很高的回报。

以上的计算没有扣除任何费用和附属权益，是内部的毛收益率。那么，扣除费用和附属权益以后情况如何呢?

由于没有有关费用和附属权益的信息，因此以下讨论是在一些假设下作出的。

假设管理费用按初始投资的2%收取，收取时间与初始投资时间一致；附属权益按扣除初始投资后的余额的20%收取，时间与上市时间或变现时间相同。

在这些假设下，再重新计算IRR，然后对得到的IRR再做描述性统计分析，得出的结果如表7、表8所示。

从表7和表8可以看出：扣除费用和附属权益以后PE投资回报整体上还是要比VC投资回报高，当然分散程度也大。与欧美市场相比，扣除费用和附属权益以后PE投资回报高出25~70倍，VC投资回报高出15~30倍。同样说明中国的创业投资和私募股权投资的高回报特征。

（三）内部收益率IRR与初始投资关系的回归分析

本文运用MATLAB统计工具箱建立内部收益率IRR与初始投资关系的回归模型，以验证上文提出的研究假设是否成立。模型中的内部收益率IRR为扣除费用和附属权益之前的数值。

首先，建立模型（1）。以发行价内部收益率IRR为因变量，以初始投资为自变量进行回归。经过整理，得出结果，如表9、表10所示。

其次，建立模型（2）。以收盘价内部收益率IRR为因变量，以初始投资为自变量进行回归。经过整理，得出结果，如表11、表12所示。

由表9可知，拟合优度衡量指标R平方的值为0.0017，调整R平方值为-0.0152，表明拟合性很差。F值0.1015，对应p值为0.7511，说明回归方程在5%的水平上整体不显著。再计算因变量与自变量之间的相关系数，发现其值很小，为0.041448，说明发行价内部收益率与初始投资几乎无相关关系。表10说明回归系数也没有通过显著性检验。假设1不成立。

由表11可知，拟合优度衡量指标R平方的值为0.0047，调整R平方值为-0.0122，表明拟合性很差。F值0.2756，对应p值为0.6015，说明回归方程在5%的水平上整体不显著。再计算因变量与自变量之间的相关系数，发现其值很小，为0.06819，说明收盘价内部收益率与初始投资也无相关关系。表12说明回归系数也没有通过显著性检验。假设2不成立。

综上所述，根据创业板IPO数据计算的中国创业投资和私募股权投资的投资收益与初始投资的规模无相关关系。

如果用扣除费用和附属权益以后的内部收益率IRR作为因变量，用初始投资作为自变量，则可得到类似的回归参数，因此所得到的结论与上相同。

四、结论

本文应用中国创业板IPO数据，在作出一定假设的前提下，计算了中国创业投资和私募股权投资的投资回报，得出如下结论：在不考虑费用和附属权益的前提下，中国创业投资（VC）的平均内部收益率在289%~627%之间，中国私募股权投资（PE）的平均内部收益率在822%~2 302%之间。如果考虑费用和附属权益，则中国创业投资（VC）的平均内部收益率在227%~474%之间，中国私募股权投资（PE）的平均内部收益率在583%~1 570%之间，分别比欧美市场的类似指标高出15~30倍和25~70倍。这一指标体现了中国作为一个私募股权投资的新兴市场其投资回报具有很大的吸引力。这也可以从一个侧面解释为什么近年来中国私募股权投资业的发展如此之快。

尽管国外有文献论述了内部收益率与基金规模的负相关关系，但是利用本文的数据没有得出类似结论。无论是用发行价内部收益率，还是收盘价内部收益率都得出了内部收益率与初始投资不相关的结论。而且扣除费用和附属权益之后也得到了相同结论。

【参考文献】

［1］ 清科研究中心， 创业板VCPE支持企业投资回报分析（截止2010-02-11）［Z］.

［2］ Harry Cendrowski， James P. Martin， Louis W. Petro， and Adam A. Wadecki， Private Equity: History， Governance and Operations， John Wiley & Sons， Inc，2008.

［3］ Guy Fraser-Sampson， Private Equity as an Asset Class［J］. John Wiley & Sons，Inc，2007.

［4］ Steven Kaplan and Antoinette Schoar， Private Equity Performance: Returns， Persistence and Capital Flows， MIT Sloan Working Paper No. 4446-03，November，2003.

［5］ Alexander Ljungqvist and Matthew Richardson，The Cash Flow， Return and Risk Characteristics of Private Equity，NYU，Financ Working Paper No. 03-001，

基金收益率论文篇（7）

[DOI]1013939/jcnkizgsc201536069

1前言

随着余额宝、P2P 等名词的出现，互联网金融一度成为人们热议的话题，相关研究层出不穷。与以往文献中笼统的描述性分析相区别，本文将重心仅仅聚焦于互联网基金产品。以余额宝为代表的互联网基金，既继承了基金产品的优势，可以自主选择更有竞争力的收益率；又继承了互联网产品低边际成本的优势，其增加一个新投资者的成本低于多数传统基金。本文收集了大量第一手数据，旨在探究余额宝与传统基金及银行存款在收益率和规模方面的相互影响，进而发掘余额宝对传统资金供给市场定价的影响。此外，通过分析余额宝收益率和规模的相关关系，我们还可以对其资金定价加以客观评价，并为余额宝未来的定价调整提出建议。

2正文

21余额宝与银行存款的相互影响

211余额宝利率与银行存款利率的相互影响

余额宝的性质是货币市场基金，受制于银行间资金市场利率的影响，因此其利率的下跌是必然的。通过2004―2013年货币基金规模与收益的对比发现近年来的货币基金收益利率整体偏高，近达到峰值。除此之外，余额宝推出时接近年底，各大银行为了在年底的时间点满足存贷比的监管指标考核，压缩贷款规模，增加储蓄存款，造成市场资金面紧张从而抬高了银行间市场利率，为余额宝的收益率高企提供了条件。就余额宝目前的利率来说，收益即使回落，也比往年的平均收益高。而最终披着余额宝外衣的货币市场基金必然回归正常的4%左右收益率。

212余额宝与银行存款收益的比较

假设我们有 10 万元，分别计算银行活期、定期、余额宝的收益。

银行活期：

年利率收益 100000×035%=350 元

银行定期：

一年利率收益100000×3%=3000 元

两年利率收益100000×375%=3750 元

三年利率收益100000×425%=4250 元

五年利率收益100000×475%=4750 元

余额宝收益=（余额宝资金/10000）×基金公司当天公布的每万份收益。

投资10 万元，每天大约收益：10×13920=1392 元。

365 天收益：1392×365=50808 元。

由此可分析，余额宝的收益远远大于银行活期的收益，至少是10倍以上。保守估计，得出结论：余额宝一年的收益大概介于银行三年定期与五年定期之间。

213余额宝规模与银行存款规模的相互影响

本文的前述分析发现，余额宝的收益很大，至少是银行活期存款收益的 10倍以上。那么余额宝的发展对银行存款规模是否有影响呢？从直观上而言，确实如此。但是通过数据的调查分析，我们发现事实并不是这样。

由下表发现，余额宝的规模变化率呈递增趋势，然而，银行存款规模率几乎不变，这说明余额宝的快速发展对银行存款规模几乎无影响。原因如下，首先，单纯从余额宝目前备付金规模来看，即使备付金全部转入到余额宝，对商业银行的活期存款影响微乎其微。

22余额宝与其他货币基金的相互影响

221余额宝与其他货币基金利率的相互影响

网上一直有传言说，互联网金融的发展，尤其是余额宝的快速增长，会干扰市场利率，冲击中国的金融市场。直观上说，余额宝作为货币基金的一个重要组成部分，整体货币基金利率水平的变化会影响余额宝的利率变化。余额宝应当是货币基金市场的跟随者，而不是领导者。为了验证这一因果关系，下面用格兰杰因果关系检验方法进行求证。

建立余额宝与货币基金的格兰杰因果关系检验模型：

YEBt=α0+ni=0α1×HBt-1+nk=1βk×YEBt-k+μt-kHBt=β0+ni=0λ1×HBt-1+nk=0ξk×YEBt-k+μ2t

通过格兰杰因果检验的结果分析得出货币基金是余额宝的格兰杰原因，因为余额宝是整个货币基金市场的一部分，余额宝是市场利率的跟随者，而不是决定者。说余额宝会干扰市场利率、冲击中国的金融市场是没有调查的空穴来风。

222余额宝对其他货币基金的规模上的影响

我们初始假设是余额宝的“吸金论”。随着余额宝的出现以及不断蓬勃壮大，其他货币基金的规模将会出现下滑趋势，即余额宝和其他货币基金是相互挤对的关系。然而我们根据数据两者的规模走势可以清晰地看到，余额宝自身的规模增长十分迅猛，但其他货币基金也呈现出上升的趋势。

余额宝的出现激发了大众的理财意识的大爆炸。我们最初的余额宝“吸金论”已经暗自假设了货币基金的零和游戏大前提。而实际上余额宝带来的影响远远不只是一只货币基金，可以说是改变了行业的生态，让互联网金融进入普通人们的生活中。

23余额宝对其他传统基金的影响

货币基金与股票基金、债券基金等在收益和风险上都有着较大差异。虽然它们都属于基金类投资产品，但针对的是不同类型的投资者。从理论层面讲，这类传统基金对于投资者而言风险更大，由技术壁垒造成的信息不对称更明显，因此这类基金产品新增一个投资者所需边际成本相对较高，相应的他们的客户群也锁定为单笔投资额较高的资金供给者。传统基金普遍采取价格歧视，设置了较高的起购门槛。而与余额宝类似的工银货币只有 001 元的起购额，也就是没有任何门槛的。基于上述理由，我们推测余额宝与非货币基金之间的替代性较弱，竞争关系不强，余额宝的出现对其定价和规模不会有太大影响。

从上图可以看出，余额宝万份收益的变动与其他基金的变动几乎没有任何相关性，从2013年5月30日余额宝推出以来二者走势时而同升同跌，时而相互背离。这三种基金的万份收益基本上都围着零轴上下波动，在余额宝推出前后无论是收益的平均值还是波动率均没有显著差异，这说明余额宝的推出并没有影响非货币基金的定价，二者的相关性并不强。

但从规模的角度出发二者却有明显的相关性，股票、债券、混合基金在余额宝推出后规模都出现了急剧的下滑，期末明显低于期初，与此同时，余额宝的规模却持续增长。最能体现二者相关性的是涨跌的幅度，余额宝成立初期，尚处于推广阶段，知名度不高，规模增速较缓，同期的非货币基金规模下降幅度也较小；到了2014年一季度，余额宝已经为大众所熟知，收益率也维持在较高水平，吸引了大笔资金，规模迅速膨胀，非货币基金则相应的经历了大幅缩水；最后，2015年二季度由于余额宝收益率节节败退，其规模增速也明显下降，基本与2015年3月末持平，此时非货币基金行情开始复苏，股票基金和混合基金的规模均有所回升。上述规模变动说明其他货币基金与余额宝具有一定的替代性，这与之前收益率数据所得的结论相左。其可能原因是，在投资渠道相对缺乏的中国，不同种类的基金具有相当的替代性，这种相关关系之所以无法在收益率层面有所体现，可能是因为不同基金的资产配置和投资标的区别较大，定价在很大程度上取决于资金需求市场价格变动。

3展望

从推出至今余额宝的收益率波动较为频繁，规模则始终处于上升趋势。尤其是2014年年初至今，余额宝收益率始终处于下降阶段，其规模却仍旧有增无减。这说明即使余额宝的收益已然不尽如人意，人们也并没有更多可替代的投资渠道。银行存款利率较低，而股票、债券市场又不尽完善。以余额宝为代表的货币基金在中国的兴起并非偶然。但这并不意味着余额宝可以就此高枕无忧，虽然2014年第二季度的规模绝对量在增加，但增速随着收益率的下降而放缓，呈现出逐渐饱和的态势。收益率的下降在很大程度上是受到货币市场（资金需求方）的影响，这一点可能超出了基金产品本身的控制范围，但余额宝要实现长期稳定的规模或利润增长，还需要更具优势的定价。以上分析表明其竞争对手不仅来自同类的货币基金，还来自股票基金、债券基金。只有让投资者享受到更高的收益率，才能在同类产品中独占鳌头，与其他类型产品相抗衡。提高收益率的一条可行方法是发挥其互联网方面的优势，降低运营管理成本。

4结论

互联网金融的兴起不仅仅颠覆了原先的传统方式，更是督促了金融机构的一次自我革新。其中，余额宝以它的简单方便、低门槛高收益率等特点，更是激发了国内民众的“理财”意识，散户们纷纷加入其中，分得一瓢}。星星之火，可以燎原。

这种新型的商业模式大大降低了交易成本，让传统模式感受到了巨大的压力。至于这份压力能否变为推动社会进步的动力，最重要的是要在规范市场行为的基础上充分发挥互联网公司的创造力，以倒逼传统金融机构通过改革来重塑竞争力。要是监管机构一味地保护银行利益，只会浪费这次难得的发展机遇。至于余额宝的前途发展到底如何，谁也说不好。如果它的存在能帮助我国加快推进利率市场化，激发金融机构的创新活力，那正如马云所说：“能推动历史，余额宝死了也光荣。”

参考文献：

[1]赵伟，梁循互联网金融信息量与收益率波动关联研究[J].计算机技术与发展，2009（12）.

基金收益率论文篇（8）

中图分类号： F830.91文献标识码： A文章编号： 1009-055X（2013）03-0035-07

多空头股票（Long/short Equity）对冲基金主要投资于股票市场， 多数情况下也会根据股票价格决定机制对冲系统风险， 即既有多头投资， 也有空头投资； 并且， 此类基金也常常运用期货和期权对冲其认可的系统风险。不同的是， 此类多空头股票对冲基金并不保持零风险敞口， 它会根据其对市场整体走势的判断， 有时是多头风险敞口， 有时维持空头风险敞口。此类对冲基金的投资策略的样性还表现在， 它既可以实行价值投资， 也可以实行成长性； 既可以投资小市值股票， 以可以投资大市值股票。

一、 数据来源及其特征

目前， 全球公认的最有权威的对冲基金数据库有三个， 分别是： TASS （CSFB/Trement Hedge Fund Index简称TASS）； HFR（Hedge Fund Research Index ， 简称HFR）和MAR/hedge Index（简称MAR）。这三家非官方的对冲基金专业研究机构的数据对对冲基金的真实状况都有一些偏差， 但是， 有一点共识的是， 由于TASS数据库所披露的数据是唯一根据对冲基金样本的管理资产总量为权重得出的加权平均数据， 学术界较多地认为TASS数据库公布的月度数据更具有代表性。

本文在随后的数据分析中， 除了特别说明了来源的数据外， 一般都采用TASS数据库公布的对冲基金数据， 即CSFB/Trement Hedge Fund Index。本文选用了自TASS数据库创立伊始1994年1月至2005年12月共144个月度数据。由于对冲基金在此期间异常活跃， 分析该时段的对冲基金走势显得更有现实意义： 既有利于投资者充分认识到对冲基金在波动频繁的市场里的所表现出的风险和收益等方面本质特征， 又有利于监管机构正确认识对冲基金在危机期间对系统风险的真实影响。[1]

二、 参照物

为了正确反映对冲基金的收益和风险特征， 本文选择了股票和债券等两个传统投资工具和方法的时间序列数据作为参照物进行比较， 以发现对冲基金的历史表现与传统投资方法的量化差异。[2]

（一）标准普尔500指数（S&P 500）

本文在比较对冲基金的风险收益时， 用标准普尔500指数来代表全球（美国）股票市场的整体风险和收益， 通过比较对冲基金指数和标准普尔指数之间的差异， 来分析对冲基金的收益和风险特征。

（二）摩根司丹利全球债务指数（MSCI World Sovereign Index）

本文采用摩根司丹利债务指数来代表全球债券投资市场的整体风险收益水平， 通过计算和分析对冲基金风险收益水平和摩根司丹利债务指数的差异来发现对冲基金收益风险特征。

（三）无风险收益率（Risk free Rate）

本文采用一年期美国国债的收益率水平作为无风险收益率指标， 为了简化计算， 我们取1994-2005年的算术平均值， 经计算得出无风险收益率为年4.398%。

三、 对冲基金从事多空头股票套利的形式

指数套利（index arbitrage）。该股票套利形式是指对冲基金可以买入某一指数证券的同时， 卖出另一种指数类证券； 也可以买入某一时期的指数产品（通常是期货）的同时， 卖出另一时期的指数产品。对冲基金还有一种指数套利的方法。这种做法是， 根据某一市场指数构成的股票成分， 买入一揽子成分股票的同时， 卖出或卖空该指数期货， 以构成对冲系统风险的投资结构。在这种投资组合里， 买入的成份公司股票， 通常是那些基金经理认为被市场低估的股票。

股利追逐（dividend capture）， 严格意义上讲， 股利追逐的投资组合并不是标准的多空头股票套利， 但是， 由于这种单边投资的时间非常短暂， 人们通常也将其近似地归类为多空头股票套利。

股票价格反映地是预期股利的时间价值， 因此理论上股利发放前后的股价都应该一致地反映这种时间价值关系。通常， 股利的发放一般遵循这样的程序： 在较早的时间公布分红除权日（the ex-dividend date）， 在除权日的稍后时间根据除权日的股东名册实行红利发放， 这一时间通常称之为红利发放日（the dividend payment date）。由于各投资者的所得税率不一（例如在美国， 普通投资者的所得税率为35%， 而养老金和捐赠基金的所得税率为零； 而离岸基金的所得税率几乎都是零。）， 使得即将分红派息的股票的价格在除息日临近的时的价格下降的幅度大于除息价和税后利息之和。如此， 对冲基金便可以在除息日买入该公司股票， 待次日开盘后不久抛出。这样的隔日交易就构成了对冲基金的股利追逐套利。

这一类对冲基金一般专注于某一地区的股票， 比如欧洲市场或者美国市场的股票； 有的则选择专注投资于某一行业， 比如IT产业， 或者金融服务产业的股票。多空头股票对冲基金投资组合的股票的行业和地区集中度通常都比其他对冲基金要高。

四、 多空头股票投资组合风险敞口的特点

多空头股票对冲基金构建投资组合主要投资特点为： 在某一类股票群当中找出失衡的比价关系， 买入比价偏低的股票， 卖空比价偏高的股票。

尽管在决定卖空数量的过程中， 基金经理的却需要根据贝塔（β）系数的大小决定其对冲比例， 但是， 多空头对冲基金并不刻意保持其投资组合的零风险敞口， 而是根据市场的整体走势， 适度保持其投资组合的风险敞口， 即：

在整体市场走势呈上扬态势时， 尽可能使其投资组合保持净多头风险敞口， 以便在未来股票市场整体趋势上升时获得多头盈利； 如果市场下跌， 对冲基金将要承受一定的损失。

在整体市场趋势呈下降态势时， 尽可能使其投资组合保持净空头风险敞口， 以便在未来股票市场整体趋势下跌时获得空头盈利。当市场上升， 对冲基金将要承受一定的系统风险。[4]

由于没有完全对冲股票市场的系统风险， 显然， 多空头股票对冲基金的风险敞口要大于股票市场中性对冲基金。但是， 由于此类对冲基金仍然有相当比例的风险对冲， 总的来说， 这种基金还是属于低风险敞口。

五、 实证分析及结果

在分析过程中所运用的主要指标体系包括收益率分析、 收益率分布特征分析和相关性数据分析三大类。以下， 以多股票对冲基金全行业数据序列数据分析为例来陈述本文的主要分析方法。

（二）收益率分布特征

绝大多数金融投资领域的学者们认为， 仅仅收益率和标准差指标并不能准确、 全面的反映投资组合的风险和收益特征。为了更精准地反映对冲基金收益和风险特征， 通常的做法是对投资组合的收益率分布的多次幂特征数值进行逐步计算。[6]95-101

均值（Mean）， 反映的是投资收益率的算术平均数； 方差（Variance）， 表示的是样本数据平均偏离其均值的程度； 偏度（Skewness）， 反映的是样本收益率分布是偏离其均值的左边， 还是右边。如果偏度数值为负值， 表明样本收益率在均值左边， 即小于均值的几率更大； 如果偏度数值为正值， 表明样本收益率落在均值的右边， 即大于均值的几率更大。毫无疑问， 投资者欢迎偏度大于零的投资组合， 拒绝偏度小于零的投资组合。

（三）与股票、 债券市场收益率的相关关系

通过对历史收益率的分布特征的分析， 能够发现对冲基金和股票市场走势， 和债券市场走势的差异性， 同时， 还可以发现这种时间序列的分布与正态分布的差异性。但是， 对冲基金和所有投资者一样， 都是投资于股票， 债券， 其他固定收益证券及相应的衍生工具， [8]股票市场和债券等固定收益市场的变动肯定在一定程度上影响着对冲基金的变动。为了测度这些变量之间联动变化的关联性， 本文选用了以下几项金融市场分析指标。

1. 24个月滚动相关系数

下图反映的是多空头股票对冲基金收益率与股票、 债券市场指数收益率的滚动相关系数的关系。

通过图5， 可以发现， 多空头股票对冲基金的收益率和股票市场的走势具有稳定的正相关性， 其相关系数的变动值最低为0.18， 出现在1996年下半年， 正是全球金融市场比较稳定的时期； 最高为0.83， 出现在俄罗斯国债危机和长期资本管理公司崩盘期间， 国际金融市场最为动荡的时期。另一次高度相关性时期出现在2005年下半年， 正是全球石油价格疯涨时段。我们基本可以初步做出这样的结论： 股票市场越动荡， 对冲基金和股市的相关性就越大。[9]

六、 结论

根据以上分析， 本文得出以下结论：

多空头股票投资组合具有低风险敞口的特点。这种套利属于最典型的套利方式， 对冲基金在股票市场买入的多头和卖出的空头数量进行对冲， 尽可能使投资组合的风险敞口为零。

在整体市场走势比较明确的市场， 很多对冲基金并不介意适度的风险敞口， 因此， 他们在构建投资组合时不一定要保持零风险敞口， 而是适当保持多空头相抵后净多头或者净空头。很可能是， 在牛市保持一定的多头敞口， 即多头头寸大于空头， 以期在牛市获得更大的盈利； 在熊市保持一定的空头敞口， 即多头头寸小于空头， 以期在下跌的熊市获得更大的盈利。

多空头股票对冲基金全行业平均收益率高于代表传统投资工具的标准普尔指数和全球债券指数收益率； 多空头股票对冲基金收益率的时间序列不服从正态分布， 其三维和四维的分布特征表明其历史收益率虽然出现异常波动的概率较低， 但一旦出现， 损失很大； 多空头股票对冲基金收益率与传统投资工具的股票、 债券市场收益率之间没有明显的相关性， 多空头股票对冲基金能够抵御市场系统风险， 在上涨和下跌的市场条件下都能够获得绝对收益。

从风险、 收益这两个方面分析， 多空头股票对冲基金是很有成效的一种投资策略。多空头股票对冲基金的整体表现好于股票市场指数和债券市场指数的表现， 对冲基金并不比传统投资工具更“危险”。

参考文献：

[1]陈舜， 刘东辉.刻意卖空投资策略在对冲基金中的运用及投资收益对比分析[J].南方金融， 2009（8）： 57-60.

[2]陈舜， 邱三发， 凌洪.对冲基金风险收益特征的实证分析[J].财经科学， 2006（9）： 21-28.

[3]Edward I Altman.Distressed Securities： Analyzing and Evaluating Market Potential and Investment Risk[M]. Maryland， USA： Beard Books， 1999.

[4]易纲， 赵晓， 江慧琴.对冲基金， 金融风险与加强监管[J].国际经济评论， 1999（1）： 16-23.

[5]Manju Punia Chopra.Persistence & Survivorship Bias in Mutual Funds： An Indian Experience[M].Saarbrucken， Germany： LAP Lambert Academic Publishing AG & Co KG， 2012.

[6]Andrew W Lo .Hedge Funds： An Analytic Perspective[M].New Jersey， USA： Princeton University Press， 2010.

[7]宋磊， 严明.基金： 国际优价飙升的始作俑者？[M].国际石油经济， 2005（4）： 7-10.

基金收益率论文篇（9）

[中图分类号]F224 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）30-0029-03

1 引言与文献综述

金融市场风险的管理一直是政府当局和投资主体机构的焦点。尤其是近20年来爆发的一系列全球性金融风险灾难性事件进一步告诉了我们关注金融市场风险的重要性。长期以来，金融风险管理都是以有效市场假说为基石的金融理论展开的，这个理论的前提条件是假设收益率序列服从正态分布，然后根据收益的分布特征来测度金融市场的风险值。

风险值是目前应用最广泛的金融市场风险度量方法，它能给出在一定时间间隔内金融资产可能发生的最大损失的估计值：Pr（rt≤VaRt（））=。其中rt表示收益率，表示置信度。基于分位数的VaR 忽略了给定分位数以外的尾部特征，因此存在一些不足。

对于金融市场的管理者与投资主体来说，关注出现概率小的极端事件风险的发生具有现实性意义，因为这类风险很可能导致投资者破产，甚至引发经济崩溃、社会动荡。就金融收益分布而言，其尾部就代表着这一类风险，从而必须对此进行建模分析。

余炜彬、范英（2007）引入VaR的极值理论对世界原油现货市场的价格风险进行研究。在对WTI 和Brent原油现货市场的实证研究中将极值理论的阈值模型与簇值方法相结合，对阈值u和模型参数的估计方法提出了改进，取得了较为理想的VaR估计结果。

魏宇（2006）通过对我国上证综指和标准普尔500指数的非条件与条件收益率以及收益波动率的分布分析，指出正态或t分布等对称分布均不能准确刻画其收益分布的统计特征，而EVT能有效描述市场的极端波动和风险状况，并认为运用极值理论和VaR 测度的金融收益风险值具有较高的精确度。

一些学者运用GARCH簇模型以及随机波动SV模型与EVT模型结合对风险测度进行建模分析，取得了良好的效果。田新时和郭海燕（2004）采用极值理论对上证指数180的VaR值进行度量，并与GARCH 模型进行对比和后验测试，发现采用极值广义帕累托方法估计的值波动率最小，是厚尾分布高分位点风险预测最稳健的方法。高莹，周鑫（2008）在综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾特征，尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响的基础上，运用极值理论（EVT），建立了GARCH-EVT模型，计算了上海证券市场综合指数的动态VaR，说明GARCH-EVT模型能很好地解决波动集群性和厚尾现象。

然而，GARCH-EVT模型的局限性在于它不能很好地捕获条件波动率的长记忆特征，因此一些学者在GARCH-EVT模型的基础上提出了刻画金融收益波动率长记忆性的FIGARCH模型，与EVT模型相结合来为基础展开实证研究。

本文以大陆新兴股票市场与成熟市场为对比进行研究，引入FIGARCH模型来捕获金融收益条件波动率的长记忆特征，针对存在厚尾分布的收益率序列引入EVT模型对其尾部进行建模，然后利用似然比率LR对风险进行稳健性检验，实证考察该模型的准确性与精度。

基金收益率论文篇（10）

一、引言

由“输配分离”的电力体制改革趋势可见，未来电网公司将以政府核准的输配电收入为主要收入来源，电网投资将产生新的补偿机制，以往可研中通过电价调整进行投资弥补的方法，失去了对投资决策的参考价值。因此，为更符合电网经营实际，对于没有明确电价政策的电网工程，借鉴基于准许收入测算输配电价的方法，以企业当前盈利水平开展项目经济效益的测算。

电网经济预测评价中，对于电量增长率的测算是根据往年的增长率来制定，这种方法的测算没有考虑到售电量随时间的变动情况，不能体现数据变动的规律，因此本文使用统计模型对售电量进行预测，从而推导出更加可靠的电量增长率。

二、电网工程可研财务评价体系

1、单位电量内部收益

单位电量内部收益是计算项目运营期收入的关键因素，本文借鉴输配电价形成机制和理论准许收入相关理论，提出了各电压等级单位电量内部收益的测算方法。具体测算步骤为：依据总输配电资产及各电压等级资产的理论准许收入，计算各级资产理论准许收入所占的比重；计算各电压等级的变电站年平均负载率，并除以各电压等级对应的标杆负载率，计算各电压等级负载率所占的比重；按照理论准许收入比重占70%、负载率比重占30%的原则，计算各电压等级资产的综合分摊权重；将项目投资主体财务报表中的总输配电净收入依据各电压等级资产的分摊权重计算出各电压等级分摊的输配电净收入；利用各电压等级分摊的输配电净收入除以各电压等级输配电量，计算得出各电压等级的单位电量内部收益。

2、售电量增长率测算

售电量增长率是项目可研财务评价的重要参数，用于测算项目运营期的售电量。售电量的预测是通过对历史数据进行观察，使用统计模型（灰色模型与回归模型）进行分析，得到预测的售电量，最后通过预测的售电量测算平均的售电量增长率。运用统计分析的方法，可有效增加电量增长率预测的准确性与可靠性。

3、可研财务效益评价体系

本文选择财务净现值、财务内部收益率、静态投资回收期、总投资收益率四个指标作为项目可研财务评价指标。为计算这四个指标，需要构建整个的财务报表体系。具体步骤为：依据项目投运第一年预计的输配电量和未来项目运营期内的电量增长率计算项目运营期内各年的输配电量；用每年的输配电量乘以项目所属电压等级的单位电量内部收益，计算出项目运营期内各年的输配电净收入；预测项目运营期内各年的各种成本费用；利用财务评价模型，编制项目运营期各年的相关预测报表，计算项目财务净现值、财务内部收益率、静态投资回收期、总投资收益率等指标；将这四个指标与评价标准进行对比，评价项目在财务上的可行性。

盈利能力指标是反映项目在建成后财务盈利能力和价值创造能力的指标，主要包括资本金财务净现值、资本金财务内部收益率、静态投资回收期、总投资收益率四个指标。

（1）资本金财务净现值

该指标是指按电力行业的基准收益率，将项目计算期内各年的净现金流量折现到建设期初的现值之和。它是反映项目生命期内投资盈利能力的动态评价指标。计算公式如下：

其中，CI为项目实际的或根据实际情况重新预测的年现金流入量；CO为项目实际的或根据实际情况重新预测的年现金流出量； 电力行业基准收益率（一般可选取五年期国债利率）；n为计算期年数。

此指标大于0，说明项目在财务上是可行的，否则不可行。当多方案比较时，财务净现值越大的方案相对越优。

（2）资本金财务内部收益率

该指标是指项目计算期内各年净现金流量现值累积为零时的折现率，是反映项目在设定的计算期内全部投资的盈利能力的相对指标。计算公式如下：

其中：CI为现金流入；CO为现金流出； 为第t年的净现金流量； 投资财务内部收益率；n为计算期年数。

其判断公式如下：

（资本金财务内部收益率-行业资本收益率）/行业资本收益率*100%

当内部收益率大于或等于行业资本收益率或设定的折现率（一般可取4.1%），时，项目在财务上是可行的。

（3）静态投资回收期

该指标是指项目累计净现金流量等于零的年份，也就是在累计净现金流量由负值转向正值之间的年份。此指标通过对比项目静态投资回收期与行业基准回收期的差异，来分析项目的可行性。计算公式如下：

行业基准回收期-静态投资回收期

其中，静态投资回收期（年）=累计净现金流量出现正值的上一年份数+（出现正值上一年累计净现金流量的绝对值/出现正值年份的净现金流量）；

行业基准投资回收期可选该固定资产的折旧年限，也可按行业基准收益率推算投资回收期。

当静态投资回收期小于行业基准投资回收期时，项目在财务上是可行的，否则不可行。

（4）总投资收益率

该指标是反映项目投资盈利能力的静态指标。计算公式如下：

年均息税前利润/总投资-行业平均总投资收益率

若年总投资收益率大于行业平均总投资收益率（一般可选取3%），项目在财务上是可行的，否则不可行。

四、结论

本文以单位内部收益、电量增长率为基础，建立了电网工程项目可研财务评价体系，完成了可研财务评价模型搭建，为电网工程项目可研财务评价夯实了基础。同时该模型也存在着一些需要改进的地方，因此需要在深入电网工程研究的同时持续优化完善模型。

参考文献：