基金投资组合分析篇（1）

一、文献综述

目前我国基金市场主要是开放式基金，虽然封闭式基金存在的时间比开放式基金的时间长，但是一直没有较大的发展，封闭式基金的数目不多，目前只有60家①，与开放式基金相比，投资者投资于封闭式基金在存续期间不能申购和赎回，这样减少了基金净资产由于赎回而减少的压力，同时也缺少了由于赎回压力所造成的激励。由于开放式基金的申购赎回机制能够较好地满足持有人的流动性需求，因而基金市场主要是开放式基金呈现跨越式发展，目前文献对我国封闭式基金的资产组合合理性的研究较少，考察封闭式基金资产配置合理性可以反映我国封闭式基金的运行是否合理，是否给投资者带来合理的收益，对我国封闭式基金的发展有着重要的意义。

目前对于封闭式基金的研究主要方向有研究封闭式基金折价问题，如Pratt（1996）和Malkiel（1977），Lee ShlEifer和Thaler（1991），Constantinides（1984）等人的研究；基于行为金融角度考察封闭式基金的动量反转效应，如解为（2009）的研究；根据CAPM的基本原理，运用收益率指标、风险指标等业绩衡量指标来考察我国封闭式基金的业绩表现，如张姊媛（2009）的研究。

对于考察证券投资基金绩效的评价模型中外学者都有很多研究。Harry M.Markowitz（1958）的均值—方差模型从理论上解决了如何测定组合投资的预期收益与风险，如何以这两种指标进行资产分配的问题。Treynor（1965）、Sharpe（1966）和Michael C.Jensen（1968）以CAPM模型为基础分别提出了三个单因素绩效评价模型，基本思路是通过对基金收益进行风险调整，得到可以同时对收益和风险加以综合考虑的评价指标，即特瑞诺指数、夏普指数和詹森指数。以CAPM模型为基础的单因素评价模型只考虑了市场风险的影响，无法解释按照股票特征进行分类的基金组合收益之间的差异，于是出现更多的关于多因素模型的研究，多因素模型建立在套利定价理论上，以此为基础，Fama、French（1996）提出了关于绩效评价的三因素模型。已有的研究和实践表明，评价基金绩效必须考虑投资的收益和风险两个方面，从收益和风险两个方面综合评价投资组合构建的合理性。

以上的研究为我们提供了一定的理论基础，对考察封闭式基金从不同角度提出了不同的研究方法，但目前研究存在的不足是：很少有文献基于投资组合合理性去考察封闭式基金的业绩，对封闭式基金投资组合给予更基础性的研究，这里我们参考李学峰、曹小飞（2008）的研究，构建衡量风险与收益匹配状态的模型，对封闭式基金的投资组合合理性进行实证研究，同时将风险收益相匹配的“一般原则”与“最优原则”区分开。根据资本资产定价模型，一般原则是指证券的预期收益率与其所承担的系统性风险之间是正相关的，即投资的高收益将伴随较高风险，而较低的收益其所承担的风险也将较低；最优原则是指理性投资者具有不满足和风险厌恶的特点，即在一定风险下追求更高的收益，或是在一定收益下追求更低的风险，从而达到风险与收益的最优匹配。这样的模型设计能够科学地考察封闭式基金的业绩，对封闭式基金投资组合的特征进行评价。

二、研究思路及方法设计

（一）风险与收益指标的选定

本文选择系统性风险β作为表征风险的指标②。投资组合的β系数为βp，等于该组合中各股票β系数的加权平均：

其中为第i支股票的β系数；Xi为各股票市值所占组合总市值的比重。

如果投资组合的βp＝1，其系统性风险与市场风险一致；如果βp＞1，该组合的系统性风险即大于市场风险；如果βp＜1，则组合的系统性风险小于市场风险；βp＝0，则该组合无系统性风险。由于βp＝0的可能性很小，故可以忽略不计。

我们设定证券组合的收益用Rp表示：

Ri为组合中各股票的收益；Xi为各种股票的市值占该组合总市值的比重。

其中，t期的Ri由Rit表示，有：

其中，Pit为股票在t期的价格；Pi(t-1)为股票在（t-1）期的价格；Dit为t期分得的股利。

（二）投资组合合理性初判

1、基于一般原则③

一般原则是指投资组合的收益应该与其所承担的市场风险相匹配，根据β值的定义，市场组合的所有资产的加权平均β值必定为1。从而可得到投资组合与市场组合的β值关系式βpm：

对于收益方面的指标，用Rpm来表示投资组合的收益与市场基准组合收益的关系。关系表达式为：

在一般原则下，我们分为三种情况。情况1：βpm＜0而Rpm≥0；或βpm=0而Rpm＞0。其特征是，在所承担风险低于市场的前提下，获得了等于或高于市场的收益；或者在所承担风险等于市场的前提下，获得了高于市场的收益。这说明封闭式基金在这一时期获得了超过市场收益的超额收益，在同一风险水平下为投资者赚取了较高的收益，这是一个较好的状态。

情况2：βpm＞0且Rpm＞0；或βpm＜0且Rpm＜0；或βpm=0且Rpm＝0。其特征是，在承担风险高于市场的前提下，所得收益也高于市场；或者在承担风险低于市场的前提下，所得收益亦低于市场；或者在承担风险等于市场的前提下，所得收益等于市场。在这种状态下，高风险对应高收益，低风险对应低收益，能够较好的体现风险与收益匹配的一般原则。

情况3：βpm＞0但Rpm≤0；或βpm=0但Rpm＜0。其特征是，在承担风险大于是市场的前提下，所得收益等于或低于市场；或者在承担风险等于市场的前提下，所得收益低于市场。该种状态下，高风险对应低收益，不符合风险收益匹配的一般原则，该封闭式基金的投资组合是不合理的，属于较差的状态。

2、基于最优原则④

下面我们构造一个考察在给定的风险水平下投资组合是否获得了更高的收益的基准。首先将收益用风险进行调整，形成Rrp：

Rrp=Rp/βp（6）

其中，Rp为组合的收益；βp为组合的风险。

该比值的含义是：投资组合承受单位系统风险时的收益，代表收益率与系统性风险之间的对应关系。

然后，选择市场收益和风险作为比较的基准。构造指标Rrm：

Rrm=Rm/βm（7）

其中Rm为市场收益；βm为市场风险。由于市场总体的系统性风险βm为1，于是得到Rrm=Rm。这里，市场收益率Rm表示整个市场的风险与收益的对应关系。

最后我们构造出衡量在给定的风险水平下投资组合是否获得了更高的收益的基准MD：

当MD＞0时，说明在承担相同风险水平的状况下，投资组合的收益高于市场基准，在非有效的市场中符合风险与收益的最优匹配原则，这种情况是有利于投资者的，给投资者带来了更大的收益；当MD＜0时，说明在承担相同系统风险水平的状况下，投资组合的收益低于市场基准，未能满足最优原则，说明基金的投资组合存在不合理性。

三、封闭式基金资产组合合理性实证检验

（一）研究时期及样本的选取

本文采用的样本数据是成立在2004年之前，存续截止日在2011年之后的封闭式基金的数据，一共选取了26只基金，分别为：基金开元、基金普惠、基金同益、基金景宏、基金裕隆、基金普丰、基金天元、基金同盛、基金景福、基金裕泽、基金丰和、基金久嘉、基金鸿阳、基金金泰、基金泰和、基金安信、基金汉盛、基金裕阳、基金兴华、基金安顺、基金金鑫、基金汉兴、基金兴和、基金通乾、基金科瑞、基金银丰。

选择这26只基金在2005年第一季度到2010年第四季度这24个季度的数据⑤，这样选择的原因有：第一，2005年之前距离现在时间太远，而且股权分置改革在2005年以后取得较大的进展，有利于考察股票数据的统一。第二，研究选择的24个子期，正好经历了中国股市从低迷走向繁荣又走向低迷的过程，有利于综合考察封闭式基金分别在牛市和熊市的表现。

在考察单个基金数据时选取每季度各封闭式基金作为十大流通股的股票组合，以此组合代表封闭式基金投资于A股市场的组合。这种选取方式是由于作为十大流通股东的股票在封闭式真实的投资组合当中应该是举足轻重的，能充分代表基金投资组合的特征。

本文选定沪深300指数作为市场基准，沪深300指数选取沪深两市300只A股作为样本，覆盖了沪深市场六成左右的市值，具有良好的市场代表性。因而将沪深300指数定为本研究的市场组合，市场收益率Rm即为同时期沪深300指数的收益率。

（二）实证结果

首先，利用公式（1）、（2）计算得到各期各机构投资组合的风险和收益值，并计算各期市场基准收益率Rm，然后取Rp、Rm及βp平均值，利用公式（4）、（5）与公式（8）计算βpm、Rpm、MD值，对各封闭式基金在总考察期内的风险与收益匹配状态进行衡量，并根据一般原则和最优原则下的匹配状态进行投资组合合理性判定。

将基金在24个时期的数据汇总共有624的考察样本⑥，通过数据处理⑦，我们可以算出，基于一般原则的考察结果是，符合第一种情况的一共有311个，占总样本的49.81%；符合第二种情况的一共有310个，占总样本的49.68%；符合第三种情况的只有3个，占总样本的0.48%。⑧这说明在一般原则下，大多数封闭式基金均构建了较好的资产组合，取得了低风险高收益的成绩。

基于最优原则的数据统计表明MD＞0的样本共有427个，占总样本的68.43%，说明大多数封闭式基金在承担相同风险水平的状况下，投资组合的收益高于市场基准，即取得了超额收益，做到了“战胜市场”。

四、实证结果的进一步分析

基于一般原则的考察结果说明在一般原则下，大多数封闭式基金均构建了较好的资产组合，取得了低风险高收益的成绩。基于最优原则的考察结果说明绝大多数封闭式基金在承担相同风险水平的状况下，投资组合的收益高于市场基准，从这个角度来说，封闭式基金取得了“战胜”市场的投资回报。进一步分析MD值，1至24时期MD大于零的个数分别为：25、8、14、9、16、17、20、25、16、21、16、25、25、0、0、22、24、23、26、26、10、17、23、19。

从表中的统计数据可以发现有些季度（如第2，14，15等季度）封闭式基金普遍为负，结合市场收益率可以看出封闭式基金在市场行情不好的情况下的资产配置能力较低，但是大多数封闭式基金在市场行情较好的情况下资产配置能力较好，很少有出现绝大多数封闭式基金没有战胜市场的现象。

五、结论及启示

本文依据风险与收益相匹配的一般原则和最优原则，通过构建衡量风险与收益匹配状态的模型，考察了我国封闭式基金投资组合风险与收益的匹配状态，由此判断投资组合构建的合理性。通过以上的实证分析，我们可以看出，中国的封闭式基金在资产组合管理能力方面表现较好，大多数封闭式基金都能够在控制风险的情况下取得较好的收益，即能够战胜市场。

在对MD值结果的进一步分析可以看出我国的封闭式基金在市场行情较好的时候资产配置能力会有一定提高，而行情较差时资产配置能力则会降低。这说明我国封闭式基金在牛市中表现更好，其中原因可能是由于封闭式基金没有到期之前的赎回压力，在行情较好的情况下积极配置资产，取得超过市场平均水平的超额收益率；当市场行情不好的时候，封闭式基金并没有主动适应市场行情而调整资产组合配置。这也说明了封闭式基金由于没有持有人赎回压力而缺乏主动根据市场变化而调整资产配置的激励。

从整体上来看，考察我国的封闭式基金的资产配置能力得出较好的结果，这说明我国的封闭式基金具有较强的资产组合管理能力，能够为投资者带来较好的收益。我国基金市场上封闭式基金数目较少，可以适当鼓励增加一定的封闭式基金，增加基金市场产品的多样性，让投资者拥有更多地选择，满足不同流动性需求和风险偏好的投资者。

注释：

①参考wind数据库2010年的数据.

②参考李学峰，曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索，2008(4).

③参考李学峰，曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索，2008(4).

④参考李学峰，曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索，2008(4).

⑤数据来源于wind数据库.

⑥这里将数据汇总是为了考察封闭式基金整体的情况，综合反映封闭式基金能否进行较好的资产配置，并不是对于单只基金进行分析.

⑦数据处理所使用的软件是MATLAB和EXCEL.

⑧限于篇幅，具体的数据如果读者需要可以向作者索取.

参考文献

[1]Harry M.Markowitz.1952.Portfolio Selection[J].Journal of Finance(7).

[2]William F.Sharpe.1966.Mutual Fund Performance[J].Journal of Business(39).

[3]Woochan Kim，Shang-Jin WEi.Offshore Investment Funds:Monsters in Emerging Markets.NBER，1990.

[4]李学峰，曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索，2008(4).

[5]李学峰，张茜.我国证券投资基金投资管理行为成熟性研究[J].证券市场导报，2006(10).

基金投资组合分析篇（2）

一、影响可转债投资价值因素

成交量、正股涨跌幅、纯债价值、到期收益率、转股溢价率、纯债溢价率、平价低价溢价率、剩余期限、债券余额、转股价值、主题评级、债券评级、久期以及凸性都可以来分析可转债债券的投资价值。这里特别突出久期和凸性的影响。久期和凸性可以用来计算该债券在利率风险下的抗风险能力，一般来说一个风险较小的债券拥有较大的凸性和较小的久期。

二、数据分析

下面是2012年8月16日数据（久期，凸性，转股溢价率，纯债溢价率）：

（1）石化转债4.4223.070.14620.0822

（2）工行转债3.9519.340.02870.1286

（3）中行转债3.7116.550.21170.0332

（4）国投转债4.3523.240.18290.1618

（5）国电转债4.9029.200.12110.224

（6）唐钢转债0.320.392.1537-0.006

（7）川投转债4.5023.860.40050.0888

（8）新钢转债0.981.800.5239-0.0108

从转股溢价率进行可转债投资规律分析：转股溢价率=（转债当前价格-转换价值）/转换价值×100%，转股溢价率一直是可转债风险重要的衡量标准，更是其产品能在“股”与“债”之间取得优势的关键。如果该指标正值越大，转股亏损越高。转债溢价率指纯债溢价率和转股溢价率，纯债溢价率昭示转债价超过纯债价值的程度，以提示债性的强弱。假设全部转债平均转股溢价率40%，较上期提高3个百分点，转债市场股性有所下降，债性支撑加强。从到期收益率角度看，目前有唐钢、中行、石化三个品种到期收益率为正，债性将对未来转债价格构成强有力支持。

三、运用股票组合以及可转债各影响因子（转股溢价率、纯债溢价率、久期、凸性）分析以上8种可转换债券的投资价值

（一）石化转债

石化转债凸性良好，受利率风险影响较小，但纯债溢价率和过去相比有所上升，故债性减弱，从此层面讲风险比过去升高，但到期收益率和正股走势尚可，故绝对风险不是太大，但近期转股溢价率走低，可以考虑暂时稳定仓位或减少仓位.

（二）工行转债

由于其股性较强（转股溢价率比较低，纯债溢价率相对较高），其走势和正股股票接近，最近行情看跌，因此可以减少仓位。

（三）中行转债

应该买入，注意其博弈条款，最近转股价格有所下降，所以对价格具有修正作用。

（四）国投转债

国投转债的凸性较大，对于利率风险的规避能起到一定作用，且电力公司一向转债业绩看好，国投电力股票近日行情看好，转股溢价率较为平稳，且相对其他可转债较低，故走势随股票上涨趋势明显，故应增持。

（五）国电转债

国电转债自发行以来，行情一直看好，和国投转债相似，所处行业具有行业优势，国电电力股票价格相对平稳，但成交量最近低迷，近期没有国投转债走势强劲，凸性良好，短期不会有太大震荡，转股溢价率较低，纯债溢价率较高，故股性较强，建议维持仓位，待机而动。

（六）唐钢转债

唐钢转债债性较强（转股溢价率：2.1537转债溢价率：-0.0061今日涨）可以重仓买入，这种债性强的可转债债券风险也相对较小，久期只有0.32，债底保护充分，纯债价值很高。

（七）川投转债

经历了年初的强势增长，近期价格有所回落，川投能源股票价格比较平稳，转股溢价率有所上涨，可是价格却略微走低，所以并不是说一定要债性强的可转债走势良好，还要结合相应正股价格具体分析，川投转债处于股性债性的平衡位置，未来走势还要看纯债溢价率和转股溢价率的变动趋势，因为股票价格上涨，转股溢价率下跌，反而不利于该可转债行情，目前投资风险较小，建议适当增持。

（八）新钢转债

建议增持仓位，其久期较短，利率风险较低，8月20日有息，故有利息税，为了避税可以暂时出来，带利息税征缴后可再入仓，此种债券债性较强，债底保护充分，纯债价值很高，最近指导方向应该增持债性强的债券。

四、精选个券策略

基金应采用基本分析以及技术分析分析相关上市公司的市盈率、成长能力、市净率、负债水平、现金偿债能力、资产重置价格、运营能力以及现金流贴现值等。其中债券久期和凸性可以用来计算该债券在利率风险下的抗风险能力，一个风险较小的债券拥有较大的凸性和较小的久期。

五、投资建议

可减持石化转债、工行转债，增持唐钢转债、新钢转债、川投转债、国电转债、中行转债以及国投转债。未来正股修复将利于转债的表现，注重转债的期权价值。关注绝对价格相对不高而正股弹性较大的转债品种，利用新券发行上市机会优化组合结构，股票方面，自上而下精选个股，以绝对收益为导向。

六、总体评述

由于前期股票市场大跌，转债市场中多只转债又面临下修转股价的良机，转债下跌幅度有限。因此，无论是转债市场还是股票市场可能最坏的时间已经过去，从大类资产配置的角度分析，目前债券资产仍相对安全，受益于转债质押功能的实现，同时转债正股估值水平不高，强股性转债估值较低，未来权益市场波动给转债品种的收益提供了空间。相比而言，股指出现深度调整后，正股对转债负面影响的风险得以释放。当前大部份转债分别获得纯债价值或转换价值的有力支撑，因此供给压力不会对转债形成明显的冲击。分析要注意条款博弈，最近一段时间转债要严控久期，为了规避利率风险要缩短久期，低等级转债要注意其风险，由于已基本无太大下行风险故转债未来可能有所反弹。

参考文献 

基金投资组合分析篇（3）

【关键词】

投资风格；sharp模型；资产配置；行业配置；个股选择

0 引言

1998年首批基金管理公司成立以来，我国证券投资基金行业不断壮大。截止2011年底，基金数量已超过1000只，并涵盖股票型、混合型、债券型、货币型等各类传统类型以及多种创新类型。数量和类型众多的基金为基金投资提供了多样化的工具，同时也对基金研究分析工作提出了更高的要求。

基金研究中，基础工作无疑是基金业绩分析。通过对基金历史业绩的研究，为选择基金提供基础依据，其背后的逻辑是历史业绩出色的基金有更大概率在未来取得更好的业绩。然而，在实际投资中，经常出现基金业绩缺乏稳定性的情况，使得不能简单的通过基金业绩分析来进行投资。

造成这一现象的原因是多方面的，其中风格对基金业绩的影响最值得关注。不同的投资风格之间难言优劣，但对于一段时期来讲，市场特征可能有利或不利于某种风格的基金，这种市场特征的变化，对基金阶段业绩的变化起到了重要的影响。由此可见，为更好的进行基金投资，对基金风格的分析至关重要。

1 基金风格分析文献回顾

对证券投资基金投资风格的研究，一直是证券投资学关注的焦点问题之一，国内外对此已经取得了不少的成果。

Sharp（1992）在多因素模型的基础上，采用基于收益率波动进行拟合的方法，建立了基金投资风格分析模型，该模型目前也被基金研究机构较为广泛采用。Sharpe在对一些基金业绩研究之后所认为，基金投资组合的收益97%取决于其投资风格，只有3%来自于对个股的选择。

曾晓洁，黄嵩，储国强（2004）运用Sharp的基于收益率的投资风格分析模型，对我国证券投资基金投资风格进行了实证研究，发现我国基金的投资风格趋于相同，而且实际投资风格与基金招募书里宣称的投资风格相偏离。

国内外的相关研究为我们考察基金的投资风格提供了很好的理论模型，并对了解基金风格与业绩之间的关系提供了依据。但我们看到，过去的研究仍存在一些不足。其中最主要的问题，就是对基金风格的角度较为片面，缺乏全面的视野和体系化的归纳。在本文中，我们将针对这一不足，对基金风格分析的方法体系进行总结，并结合具体数据进行实证分析。

2 基金投资风格分析体系框架

对于不同类型的证券投资基金，由于投资范围和投资目标存在较大差异，在进行基金风格分析时不宜统一处理。本文中，我们仅把主动式偏股型基金作为研究标的。

为了清晰的表现基金投资风格的体系，我们把基金的风格近似的看成函数形式：

其中代表某只基金，代表某段时期，则表示基金在时期的投资风格。

对于基金的投资风格，可以从个角度去分析，对应的就是维空间上的一点。一般来说，我们可以从基金的资产配置、行业配置、个股选择三个角度分析基金的投资风格，对应的就是以资产配置风格、行业配置风格、个股选择风格为坐标轴的三维空间中的一点。

对于基金投资风格函数中的时间变量，可以为最新的时间点或一段时期，也可以为历史上的一个时间点或一段时期。当为最新的时间点或一段时期时，表示基金当前的投资风格。更为常用的，我们经常需要分析在较长时期内的基金投资风格，此时，我们可以用来表示从历史上的到当前的一段较长时期内基金表现出来的整体投资风格。

无论是基金当前的投资风格还是基金较长时期内的整体投资风格，都属于静态投资风格，实际投资中，我们同样需要对基金的组合调整特征等动态风格进行分析。对此我们引入对函数求导的形式，来刻画基金的动态投资风格：

对于动态的投资风格来说，我们较少使用一次的变化情况作为分析基金动态投资风格的依据，实际上，我们更常分析的是较长时期内基金表现出来的动态投资风格

即表示较长时期内的基金动态投资风格，其代表的含义是基金在较长一段时期内的组合稳定度（也可以看成是组合调整速度，稳定度越低、相应调整速度越高）。与分为资产配置、行业配置、个股选择三个维度相对应，也同样是以资产配置风格、行业配置风格、个股选择风格的调整速度为坐标轴的三维空间中的一点，其在三个坐标轴上的坐标分别为仓位变动度、行业配置调整速度、重仓股变动度。

值得注意的是，我们采用数学函数的形式对基金投资风格分析框架进行说明，仅仅为了在逻辑上更加清晰的表现基金风格分析各角度之间的关系，而在实际计算中，所采取的计算方法并不一定依照上文所述的数学公式来进行推导。

3 基金投资风格分析的数据基础

在上文所述框架下，以在我国基金行业内可以取得的数据为基础，基金投资风格分析可以分为以收益率数据为基础和以定期披露的投资组合数据为基础两种方式。

3.1 以收益率数据为基础的投资风格分析

对于以收益率数据为依据的基金投资风格计算方法，我们采用sharp的收益率波动模型作为基础。Sharp模型的基础形式如下：

，。其中，

为维的一个二维矩阵，表示股票市场上类风格指数、债券市场指数、货币收益率指数共个指数在考察期内个样本段上的收益率时间序列。

为维列向量，表示基金在股票市场上类风格、债券市场、货币市场共类资产上待求的配置比例，且，。

为维列向量，表示基金在考察期内个样本段上的收益率时间序列。

而表示标准差。

待定的在考察期内的基金在各类资产上配置比例，也就是通过最优化方法，求得的使在限定条件下取得最小值的极值点。

根据求得的配置比例向量，我们得到了基金在考察期内模拟的投资组合情况，并由此作为基金投资风格分析的基础数据。

3.2 以定期披露的投资组合数据为基础的投资风格分析

在我国基金的信息披露体系中，季报及中报年报中有对基金投资组合情况的披露，可以作为我们进行基金投资风格特征分析的基础数据。

在基金季报中，关于基金投资组合情况的信息披露里，在对主动式偏股型基金风格分析过程中用到的数据主要有资产配置比例、行业配置比例、前十大重仓股名称及配置比例。在基金中报年报中，用到的数据主要为持股明细。

4 我国证券投资基金投资风格实证研究

在对我国证券投资基金投资风格的分析中，目前多数文献及主要基金研究机构多以收益率数据为基础，采用sharp模型对投资风格进行分析。本文中，我们尝试以定期披露数据为基础的方式，对基金投资风格问题进行实证研究。在分析角度上，我们从基金的行业配置入手，对行业投资风格变动度进行分析。

我们选择从2009年三季报至2011年三季报2年期间内9个报告期，以在考察期初已经结束建仓期、即在2009年一季度末之前设立的308只主动式偏股型基金作为分析样本。

从行业的成长与波动趋势出发，我们将行业分为周期、防御和成长三类。通过统计得到三类行业配置占总体配置的比例之后，我们设定的行业投资风格变动度划分标准为：

条件1、如果某只基金行业投资风格变动度大于15%，则该基金行业投资风格变动度为高；

条件2、如果某只基金行业投资风格变动度大于7.5%小于等于15%，则该基金行业投资风格变动度为中；

条件3、如果某只基金行业投资风格变动度小于等于7.5%，则该基金行业投资风格变动度为低。

其中，基金行业投资风格变动度的计算方法如下：

、、分别表示基金在第报告期时，周期、成长和防御三类行业的配置比例。

经上述分析，我们得到基金的行业投资风格变动度。由表1可见，行业风格变动度低、中、高三个组别内的基金数量分别为78、185和45只，样本中超过60%的基金期间行业风格变动度处于7.5%到15%之间。

将基金行业投资变动度与同期基金业绩进行分组比较，其结果如表2所示。可以看到：

1）行业投资变动度越高的组别，其组内基金收益率标准差越大，显示其组内基金业绩分化更为明显。但三组之间收益率标准差区别并不显著，并且可能受到组内样本数量的影响。

2）行业投资变动度越高的组别，其组内基金收益率无论从均值、最高值和最低值均落后于变动度更低的组别。

5 结论

本文针对基金风格分析研究中缺乏全面性和系统性的不足，引入数学函数这一形式，对基金风格分析的体系框架进行了总结。根据本文的总结，主动式偏股型基金的投资风格可分为资产配置风格、行业配置风格和个股选择风格三个角度，以及静态和动态等不同维度。

在基金投资风格分析的框架下，我们对基金投资风格分析中的数据选取和处理方法进行了说明。进一步地，我们以定期披露数据为基础的方式对我国证券投资基金投资风格问题进行了实证研究。

对我国基金行业投资风格变动度进行的分析显示，行业投资变动度高的基金收益率落后于变动度低的基金。由于没有进一步的统计验证，这一结果并不能证实更高的行业投资风格稳定性可以导致更好的业绩，但至少表明频繁变换基金的行业投资风格，并不能改善基金的业绩，反而可能成为基金业绩落后的原因。

【参考文献】

[1] Sharpe William F.Mutual fund performance.Journal of Business，1966，39：119-138

基金投资组合分析篇（4）

养老基金投资绩效评价体系，是科学应对老龄化挑战、科学管理庞大的养老基金投资的实践需要。目前，全球面临严峻的人口老龄化挑战。中国尤其面临“未富先老”、特殊的4-2-1家庭人口结构，养老基金投资管理具有特别的重要性和迫切性。国际上养老金制度已经形成了包括公共养老金、企业年金、职业年金、个人养老储蓄的多支柱体系，积累了庞大的养老基金并进行市场化投资运营。我国养老基金主要包括基本养老保险体系社会统筹账户基金、养老保险个人账户基金、全国社会保障基金、企业年金。2009年全国社会保障基金储备近8000亿元，社会保险基金节余达1.77万亿元、其中养老保险基金节余达1.25万亿元，企业年金基金达2533亿元。只有尽快建立科学的养老基金投资绩效评价体系，才能客观、公正、科学地评估养老基金投资业绩、指导养老基金投资政策、完善养老基金制度和监管，进而控制养老基金投资成本、降低养老基金投资风险、提高养老基金投资收益。没有科学的系统的养老基金投资绩效评价理论和方法，养老基金政策评价、投资管理业绩评价、委托人的权益评价就没有基本的准则。养老基金投资绩效评价体系，是对共同基金投资绩效评价理论的重大发展。养老金理论方面，丹尼斯.E.罗格、杰克·S·雷德尔、弗兰克·J·法博齐、约翰·Y·坎贝尔、路易斯·M评价体系。养老金的实践当中，基金评价公司晨星(Morn-ingstar)公司和标准普尔Micropal公司等分别形成一套完善的共同基金业绩评价体系，美国投资公司协会就共同基金投资推行了全球投资评价标准（GIPS）。一些专业机构如翰威特、美世、路透等开发了一些适用的养老基金分类比较方法和比较基准，但系统的形成行业共识的养老基金投资绩效评价体系还有待建立和完善。

我国的系统的养老基金投资绩效评价体系也在建立和探索当中。国内学者杜书明、陈收、胡立峰等对共同基金绩效评价做了系统的研究，银河、天相、晨星中国等分别在实践上形成了共同基金投资绩效评价的可行方法。由于我国的养老基金尚处于发展初期，其投资绩效评价理论和实践还在探索中。理论上郑秉文、杨长汉、许星剑等人只是做了一些初步的或者某一支柱的探讨，实践中社保基金没有形成行业共识的绩效评价体系。企业年金虽然路透中国、中国养老金网等探索性地开发了“中国企业年金指数”，但系统的成熟的养老基金投资绩效评价体系还在探索中。在我国养老金领域，大量金融、经济、社会保障及公共管理方面的学者，都高度意识到了养老基金投资绩效评估的重要性，从不同的角度提出了养老基金投资绩效评价的重要性和理论研究的方向。大量的金融投资机构、养老金监管部门、养老金委托人和受益人，迫切需要系统的养老基金投资绩效评价理论进行科学指导。

二、建立养老基金投资绩效评价体系的主要内容

（一）养老基金投资组合选择与资本资产定价理论

养老基金区别于一般基金的典型特性是它的长期性。在长期性特点下，养老基金的投资组合特征、资本资产定价模型、绩效评价模型都显著区别于一般的共同基金。养老基金对风险的判断不同于短期投资者，个人稳定的工作收入可以视作一种无风险资产，因而其退休前对长期性的权益类资产有更大的投资偏好。匹配这种偏好，在长期里，股票等权益类资产的安全性和收益性都大于债券等固定收益类资产。在长达几十年甚至上百年的时间周期里，货币市场和固定收益市场的投资工具的平均收益率远远低于股票的平均收益率，看似安全的货币类资产和固定收益类资产的投资，在长期里不但不能战胜通货膨胀、保值增值，反而有可能使养老基金面临贬值的风险。只有股票和其他权益类投资工具，在长期才有战胜通货膨胀、取得长期较高投资收益的可能。在收益目标方面，其对财富的评价不是出于自己的短期心理效应，而是一定风险基础上适合的收益水平以保证退休后预期生活水平的稳定的现金流。在投资限制方面，共同基金完全以投资效率为目标，而养老基金投资政策受到政府的严格限制。所以，需要针对养老基金的收益风险特征，构建适合养老基金特点的投资组合选择理论和资产定价理论，作为养老基金投资绩效评价的基础。在此基础上，根据养老基金投资的风险收益特征，系统构建养老基金投资绩效评价有关的基金分类方法和标准、业绩基准、风险调整收益分析模型、归因分析模型，形成相对完整的养老基金投资绩效评价体系。

（二）养老基金分类方法

分类比较是共同基金也是养老基金行业通用的比较方法之一。同行比较，是绩效评价最直观最实用的方法之一。但是，如果具有不同风险收益特征的基金进行比较，面临的最大问题是基金之间具有不可比性。只有在科学的分类基础上，才能进行科学的分类比较。按照养老基金投资组合的风格分类，养老基金的投资组合可以分成激进型投资组合、保守型投资组合、稳健型投资组合等。按照养老基金投资对象分类，养老基金的投资组合可以分成股票型投资组合、债券型投资组合、混合型投资组合等。按照养老基金投资策略分类，养老基金的投资组合可以分成积极型投资组合和消极型投资组合。按照养老基金投资范围分类，养老基金的投资组合可以分成国内投资组合和海外投资组合。只有相同类型的养老基金投资组合，其投资收益绩效评价才具有可比性。

（三）养老基金投资业绩基准

养老基金投资业绩基准一般分为两大类：第一种业绩基准是绝对指标。已知参加养老金计划的职工平均到退休的年限、现在可投资的金额、在未来可投资的金额、退休所需的平均金额，可以计算出需要每年多少的投资收益率来满足委托人的投资目标，此即绝对基准指标。第二种业绩基准是相对指标，即指数。指数反映了选定的若干证券的综合表现水平，也是最常见的一种投资业绩基准。养老基金投资的资产配置有法定的比例限制，不同的养老基金投资组合有不同的投资风格和类型，需要采用定制投资基准。定制投资基准应有助于理解某一特定的养老基金的投资目标和风格，它可以是几个市场通用指数的加权和，也可以对单个市场通用指数各组成部分的权重进行调整

。

（四）养老基金投资风险调整收益模型

运用经典风险调整收益率评估方法，可以在风险的基础上，对投资收益率进行客观衡量。特雷诺指数、夏普指数、詹森指数三大经典风险调整绩效衡量方法及信息比率、M2测度等基金的绩效衡量方法，需要根据养老基金的风险收益特征，调整这些方法的收益率、方差、系统风险等指标，才能运用于养老基金投资的风险调整收益绩效衡量。夏普、特雷诺指数计算的是单位风险带来的超额收益，是比率值。詹森系数计算的是基金经理积极管理产生的系统性风险报酬以外的超额收益，是差异值。在对基金绩效评价排序时，不同计算方式可能得出不同结论。另外，采用不同的风险度量标准也会对基金绩效排名造成影响，统一个养老基金投资组合，用不同的指数进行风险同质化收益评价，可能会有不同的结论。比如詹森和特雷诺指数使用贝塔系数度量风险，仅考虑养老基金投资组合的系统风险，而夏普指数使用标准差度量风险，标准差度量的是基金面对的全部风险包括系统性风险和非系统性风险。系统性风险很高时，养老基金投资组合更加吻合市场走势。非系统性风险可以通过构建投资组合来分散投资来降低。如果非系统性风险降为0，那么养老基金投资组合将获得市场平均收益。而许多养老基金经理往往会通过重配某些行业或某些股票的方式，通过承担较高非系统性风险，采取积极投资管理策略，谋求超越市场的收益。

（五）养老基金投资业绩归因分析

基金投资组合分析篇（5）

中图分类号：F831.2

文献标识码：A

文章编号：1006－1428(2011)02－0070－06

一、引言

对冲基金是指以有限合伙形式组织的可以利用卖空、财务杠杆等策略投资各类金融产品的私募基金。1949年，阿尔弗雷得・琼斯(Afired Jones)创立了世界上第一只对冲基金。他采用了两种投机工具：卖空和杠杆。通过卖空一揽子股票的方法对冲市场价格下跌的风险，达到控制市场风险的目的，并利用杠杆放大股票多头头寸所获得的利润。因此就可以使个股的选择和投资组合的业绩更紧密地联系在一起。从理论上说，经验丰富的基金经理按照这种思路，可以创建一个无论在牛市还是在熊市都能获取正收益的投资组合。

由于传统上对冲基金很少对外披露信息，外界对其知之甚少，这给它蒙上一层神秘的色彩。真正让人大开眼界、引起人们广泛关注是以索罗斯为代表的对冲基金在1998年亚洲金融危机中的非凡表现。东南亚金融危机后，国际对冲基金开始迅速成长为特殊的另类机构投资群体。它们不断开发和利用与传统和共同基金不同的投资策略，力求在各种市场条件下都能获得较高的收益，从而形成了与传统投资工具所不同的风险收益结构。虽然经历了长期资本管理公司倒闭事件的重创，对冲基金业仍凭借其独特的投资策略、运作机制和业绩，极大地吸引了世界各国的机构投资者和富裕的个人投资者。因为对冲基金有着诱人的回报，所以近年来对冲基金发展很快，尤其是欧美市场(见图1与图2)。在互联网泡沫破灭的2000年底以及2007年开始的“次贷”危机，欧美股市大跌，大量投资者从股市中脱身，大量资金进入对冲基金。因为对冲基金投资策略非常灵活，它不但可以大量买入即持有多头，它还可以在手头没有该种股票时卖空操作。这样在股市整体向下走时，进行空头操作也可以获取大量利润。

根据《对冲基金情报》公布的最新调查结果，截至2009年10月，全球对冲基金管理的资产规模已达2.65万亿美元，对冲基金总数超过10000只。对冲基金的活动区域非常广泛，以往以纽约和伦敦为中心，以欧美市场为主的局面正在发生变化，对冲基金亚太地区、拉美地区和非洲地区的资产配置逐步增加。

对冲基金的迅速发展的背后是广大投资者的追捧和市场工具的完善，然而随着越来越多的投资者进入对冲基金领域以及传统投资对冲基金的方式逐渐暴露种种问题，投资什么样种类的对冲基金及运用什么样的方式将对冲基金整合到原有的投资组合中去以取得最好的效果就成为很多投资者和和学者研究的重点。

实际上，我国的金融监管当局已经注意到了对冲基金在亚洲地区的活动并且进行了一定的前期研究和准备(刘明康，2005)，只是由于我国金融业分业经营以及跨部门监管的制约，使得对于对冲基金的主动监管停留在较低的水平。从理论界看，由于对冲基金信息不透明，而且官方尚没有建立起权威的对冲基金数据库，因此，理论界一直在苦苦探索各种思路和方法去分析对冲基金的配置和收益。

Sharp(1992)建立了一个包括票据、长期债券、公司债券、成长性股票和价值型等市场指数在内的12个要素模型，以分析共同基金的资产分布和收益。他发现绝大多数基金的业绩都可以用这一模型进行解释。bung和Hsieh(1997)发现了单纯采用Sharp的模型不能很好地解释对冲基金的业绩，他们以Sharp的模型为基础，引入美国股票、非美国股票、美国债券、非美国债券等8个市场要素，根据对冲基金的投资策略不同，将基金样本组对比，得出了相对较好的分析结果。Agarwal和Naik(2004)认为Fung和Hsieh的方程拟合结果不好，主要原因是传统的均值――方差分析和线性假设，不能很好地利用收益数据解析对冲基金的要素敞口，他们引入了期权因素，并用VAR方法扩展了均值――方差方法的分析框架，纠正了均值――方差对于对冲基金收益分布的尾部风险的低估。Brealey和Kaplanis(2001)的研究证明对冲基金的收益数据只能部分显示基金的要素敞口，而且这些要素敞口分布不具有连续性。

对于对冲基金的运作策略，现有的文献研究很少。Cerend(2002)分析了从1987～1996年十年的时间里，各种对冲基金投资策略的数量特征和性质特点，认为各种策略之间及其与传统的资产类型之间相比存在不一致性：有些风险因素相对而言为对冲基金所特有，如卖空、杠杆率、流动性以及有限责任合伙企业结构。风险通常与收益是成比例的，因此要确定预定的目标，揭开风险之谜至关重要，解决办法就是各种因素的融合。科里兰认为从传统的权益投资得到暂时的高收益率是不会让人们放弃投资对冲基金，因为从长远看，传统的投资收益率必定会下降。

通过对于国外学者的研究进行回顾，我们发现大多数研究集中于对冲基金的风险与收益测度，对于对冲基金的资产配置研究少之又少，也许是数据难以获取的原因。本文借助于笔者在摩根坦斯利获取数据的优势，突破了对冲基金配置研究的传统方法，将视角延伸到最新前沿领域，提出了新的投资组合分析框架。

二、对冲基金的传统的投资方式及其存在问题

传统的对冲基金经理凭借着各自明确的一套战略战术，将运作深入到资本市场的每一个角落。有的遵循各种传统的长期投资观念，在整个市场或特定的板块中寻找投资目标。有的充分利用卖空机制降低基金的系统风险，或直接从股价下滑中获利。也有的以短期利润为主要目的，根据基础面或技术面的分析来判断各种证券的短期走向。有的研究世界各国的经济状况，在货币和商品期货市场中操作。还有很多以各种套利手段为主的专业化基金，它们用复杂的数学模型在股票、企业债和国债等市场中寻找各种套利机会，现代金融市场中任何衍生产品都是它们的交易工具。由于对冲基金的投资活动不受限制，使得基金经理能充分采用各种投资策略来获取收益。当前，对冲基金常用的投资策略主要是卖空、对冲或套期保值、套利、杠杆和买卖金融衍生工具。金融衍生产品交易的主要特点是可以采取保证金交易，即投资者只需缴存交易金额一定比例的保证金，即可买卖实际金额远大于保证金的金融衍生产品。

由于对冲基金管制相对宽松，它可以采用多种策略，除进行买空、卖空操作外，还可以进行杠杆操作，而且没有收益区间的限制。传统的资产管理公司，客户为了避免大的损失，往往会做’出一些硬性规定，如

损失不能超过10％，而这样的限定在对冲基金中相对宽松或几乎没有。

正是在这样宽松的管制下，对冲基金经理可以充分施展他们的手脚，捕捉市场上的机会。由于它的高回报，对冲基金往往被认为是纯粹的a(超额收益的制造者，即对冲基金的收益全部来自基金经理个人的能力)而没有β(风险溢价)的成份。所以在这种传统的观点下，在构建投资组合时，对冲基金被单独列在一边，投资者会把绝大部分资本交给专业资产管理公司投向股票市场与债券市场，而把一小部分(比如说10％)投向对冲基金，在这种情况下来获取对冲基金高回报，即便全亏了，也就10％，还能承受。

这种传统的分割的投资方式会导致风险的增大。由于对冲基金的种类很多，这样任意投资一只或几只对冲基金，有时不但不能增加整个投资组合的回报，反而使整个组合的风险徒增。而且投资各基金的比重多少才合理710％显然不是一个令人满意的答案，例如股市红火时是10％，一旦股市进入熊市，这一比例若还是10％就不合理，显然要高于10％。

三、新的投资组合方法――理论分析

(一)分析框架

为了克服传统的投资于对冲基金资产组合构架存在的不足，本文提出了新的投资组合方式，其框架如下：

从图3可以看出，新的投资组合方式不但考虑了投资者的偏好，而且增加了投资者的灵活性。如果股票市场是你的重心，那新的投资组合方式是：选择投资股票指数的方式进入到股市。与此同时购入长短仓股票基金，空头股票基金，股票市场中性基金。投资到股指的资产与这一类的对冲基金接合到一起构成投资组合的核心。另外再购入采取其它策略的对冲基金，如可转换债券基金，危机债券基金，新兴市场基金，全球宏观基金等以分担风险。

如果你主要的投资领域在债券市场，则你可以自行购入债券，另再构入互为补充的长短仓债券基金，固定收益套利基金。如果为了再分担整个投资组合的风险，再构入一些其它基金。

如果房地产是你的最大的投资兴趣所在，则你可以购买房地产指数，另再投资长短仓房地产基金。

(二)比较与分析

1　投资股票指数与投入到专业资产管理公司的成本比较。

投入到专业的资产管理公司这种传统方法通常要付出昂贵的拥金。专业资产管理公司通常会收取所管理资产的1％至1.5％的管理费。但如果你将资产投资一些股票指数上，情况会不一样。如市场上就有基金公司专门拟合标准普尔500指数、纳斯达克等指数。这些基金会按照这些指数的构成，严格按比例购入股，并作定期调整。从而使基金的收益与大盘几乎没有差别。投资到这样的指数基金，收取的费用相对较低，大约在0.05％到0.1％点之间。在如今的欧美金融市场，投资这些指数基金已相当容易。

由此可见，两种方式的投资成本相差很大，而且从实践看，在扣除了管理费用及其它一些费用后，平均收益超过大盘的资产管理公司的比例不超过20％。而且考虑到我们还将投资到对冲基金，所以在新的投资组合架构中，选择投资低成本的股指以取向高成本的资产管理公司。

2　为何将对冲基金与指数基金有机结合在一起。

为了更好理解这一点，我们需先看看这些对冲基金所采取的策略。长短仓股票基金采用的策略是买入被市场低估的股票，卖空被高估的股票。它能积极捕捉股票市场上的机会，且不要求市场中性特征，即没有做出长短头完全对冲掉这样硬性规定。

市场中性基金则是同时做多头与空头，并要求两者能完全对冲掉。而专做卖空的基金，则主要关注那些被高估的股票，在互联网泡沫破灭期间。这些基金大行其道，在股市暴跌时，几乎每家都攫取了高额利润。

由此可见，以上三种基金主要捕捉股票市场上的机会，如让这三种基金与股指基金结合到一起，则无疑将是一种非常有效的投资组合。在一个并非完全有效的股票市场上，加入一些针对非有效成份的套利基金。将使你手中持有的投资组合变得更为有效，更为合理。

我们再从另一方面阐述将对冲基金加入到传统的股票市场的合理性。从表1中可以看出，除长短仓股票基金外，其他对冲基金的收益与股市的收益相关度很低。其中空头股票基金和商品交易顾问基金更具有负的相关系数，无疑让这些相关度很低的资产组合起来更有吸引力，会大大降低整个资产组合的风险。

3　对冲基金并不仅是a(超额收益)而更多的是β(风险溢价)。

传统的观点一直认为对冲基金是一个纯粹的a，即对冲基金的收益完全取决于对冲基金经理的技能，而与市场风险无关。所以在投资组合构建时，对冲基金被另列在一边，处于从属的地位。但是我们不能认为一只基金是对冲基金，就可以将无风险利率作为衡量它的收益的标准。

要想把无风险利率作为衡量它的收益的标准必须满足两个条件：一是这个基金面临的市场风险(βm)为零：另一个条件为资本资产定价模型完全适用于对冲基金。

第一个条件显然是不成立的，对绝大多数对冲基金来说，它们都或多或少面临着市场风险。拿长短仓股票基金来说，在绝大部分时间里，都持有不是净空头就是净多头，其必然面临着市场风险。专做卖空的基金更是面临着市场风险，当市场向低位走时，它就盈利，一旦市场走高，它就要亏损。新兴市场基金，全球宏观基金，兼并套利基金等也都面临着市场风险。如新兴市场基金主要投资于巴西、印度这样的新兴市场，由于这些国家金融市场欠发达，不能实现自由套利和随时变现，市场风险较大。我们再看看第二个条件。

R1－Rf=β×(Rm-Rf)+a+ε

其中：

Rt=投资组合的回报率

Rf=无风险收益率

Rm=市场收益率

a=超额收益率

ε=统计误差

在上面等式中，仅有第二项非正常收益代表a。然而现在许多研究显示对冲基金不仅面临传统的股票市场或债券市场的风险，而且面临其它类型的风险如成长型与价值型价差的风险，小盘股与大盘股价差的风险(这一点A市场尤其明显)，以及股价波动率的风险、信用价差的风险、债券收益波动率的风险。对于一些从事外汇、石油、黄金市场的基金。它们还将面临汇率变动的风险、商品价格波动的风险。

因此，第一，第二个条件都不满足，这样对冲基金并不是纯粹的a，而更多的是β。我们认为，对冲基金的收益用下式表达似乎更为合理：

RHedgeFunds=a+βTradilional+βAltmatives

即对冲基金的收益来源于三部分：其一为a即对冲基金经理的技能；其二为βTraditional即传统股市及债市的风险溢价；其三为βAltematives即其他风险溢价。

所以对冲基金并不仅是a(超额收益)而更多的是β(风险溢价)，从这点上也证明了将对冲基金放人到投资组合核心中的理由，即我们不光要挖掘对冲基金的a(超额收益)，我们更要充分利用它的β(风险溢价)

4　对冲基金分担资产组合风险的分析。

由于各对冲基金采取的投资策略不一致及投资邻域不一致，所以各基金分担整个组合的风险也不一样。我们选用1997年1月至2005年12月间法国EDHEC(风险与资产管理中心)的对冲基金指数并计算各对冲基金与同期标准普尔500指数及雷曼兄弟债券收益的相关系数，从计算结果来看，股票市场中性基金，股票卖空基金，长短仓对冲基金，商品交易顾问基金及可转换债券基金与股票收益的相关性最低，而固定收益套利基金，事件驱动基金，股票市场中性基金，与债券收益的相关性最低。

所以在构建投资组合时，如投资的重心在股市，则除了选择与股票相关的三只基金外，还可选商品交易顾问基金和可转换债券基金作为整个资产组合核心以外的另类投资以最大程度的分担风险。同理，如投资的重心在债券市场，则可优先选事件驱动基金及股票市场中性基金作为整个资产组合核心以外的另类投资。

四、新的投资组合――优化及实证

(一)优化方法

考虑到一些投资组合优化技术对预期收益率又非常的敏感，而且对冲基金的收益率又往往不完全服从正态分布。所以我们对各资产投资比例的分配应遵循两个原则：其一是既然对收益率完全准确的预测做不到，那我们就尽量通过风险最小化获得一个合理有效的投资组合，而不是通过在某一确定收益率下，进行风险最小化获得的投资组合。其二是既然对冲基金收益率并不完全服从三态分布，那么在优化过程中对风险的测评就不能局限于收益率的波动，而应考虑更多。

因为我们构建投资组合的目的就在于最大程度地分摊风险。各资产比例的份额可以通过投资组合的风险价值(VaR)最小化获得。VaR是比收益率波动更适合反映投资组合的风险。考虑到对冲基金的收益率并不完全服从正态分布，所以我们采用了VaR的拓展式-Cornish-Fisher extension来替代：

VaR(1－a)=－(u+δ*za)

za=za+1／6(za－1)S+1／24(za－3za)(K－3)－1／36(2za－5za)S2

这里，za是一个考虑了收益率分布的偏度和峰值后的Z值(这里用到了Cornish-Fisher extension)

S=偏度系数

K=过度峰值(excess kurtosis)

(二)实证分析

为了检验新投资组合方法的合理性，我们选取2001年1月至2008年12月的标准普尔500指数以及EDHEC的对冲基金指数构建投资组合并进行实证。在此投资组合优化过程中，我们选取前4年的数据作为样本，来进行投资组合的构建，确定下一年各资产投资份额。依此类推，每4年一个滚动，这样我们就可以确定2004，2005，2006，2007及2008年各年度的各资产的投资比例。

由于对冲基金还处于发展的初始阶段，一些重要的数据还不能及时获得，现在所能获取的有效的信息仅是月度的数据。而每周的对冲基金收益率都很难获得，更别说每天的数据了，所以在优化时我们设定持有的传统资产(标准普尔500股票)不低于50％的总份额。除此之外，不再设定任何其它限制，表4是进行VaR最小化后获得的各资产最佳份额。

从表4中我们也能看出，在以股市为中心的投资组合的构建中，长短仓股票基金，股票中性市场基金，买空股票基金这3支基金占有相当大的份额，它们理应与标准普尔有机结合在一起并占据核心位置，运算结果也显示此两者相加的平均比重超过八成。

从图4可以看出，在传统的投资组合中加入对冲基金的益处。对冲基金大量分摊了风险，它使整个投资组合的收益利率波动维持在5％左右，而同期整体股市波动率达到了15％。从图5中我们可以看到投资组合的收益率波动相当平缓。而这正是很多机构投资者所梦寐以求的，对一些保险公司养老金公司来讲，在此种情况下，他们能更好地确定现金流。

五、结论和启示

以投资股票指数取向高成本的专业资产管理公司，同时将对冲基金与指数基金有机地结合在一起，使用VAR进行优化的新的投资组合构架方法有效地克服了传统投资组合架构的不足。

同时从实证分析的结果来看，新的投资组合方法的确取得了良好的效果，不但有效地降低了整个资产组合的风险，而且提高了整个组合的收益。

应该看到，获取更多的有关对冲基金收益的有效数据还比较困难，如在上文中的实证分析中，我们仅用了月度的数据，如果用的是每周的数据甚至是每天的数据，我们的资产组合的优化结果将更令人满意。

基金投资组合分析篇（6）

中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）09（c）-0252-02

2012年以来，以量化分析技术投资著称的量化基金表现得一枝独秀，逐渐从振荡市中脱颖而出。一季度，上证综指上涨2.88%，同期标准股票型基金平均业绩为0.31%，而按照Wind分类的13只量化基金，其平均业绩为2.92%，五行基金更是取得7.65%的正收益，在亚洲量化基金中排名第一，超越同期上证指数4.77个百分点。

美国私募基金复兴科技公司的第一支纯粹的量化投资基金—— 大奖章基金，从1988年3月成立至2008年的21年里，平均年度净收益高达36%，远远跑赢同期道指年均8.81%的涨幅，比索罗斯、巴菲特同期的业绩高出10%，原因：一是数学家基金经理；二是量化分析技术。

1 基本面分析量化分析是投资机构先后采用的2种投资技术

基本面分析，是分析员和基金经理通常采用研究财务报表，与公司高层会谈，与相关人员荷香业专家讨论等方式，对少数几家公司股票（约10到100只股票）进行非常深入的研究分析，来决定要投资哪些股票以及如何投资。在基本面分析分类中，会根据行业不同，有专员长期跟踪和深入研究其中一个行业，而这几名专员最后则会成投资这个行业的专家。在股票市场成立以来长期采用的较为传统的分析和投资方式就是基本面分析。基本面投资，通过企业内部财务报表的形式，来发现企业的潜在价值，以求企业得到稳定持续的高额收益，一旦买入，长期持有。

量化分析，借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时选股。量化分析员和量化基金经理，通常会同时研究全盘数千支股票，分析的方式也可以是基于公司基本面的，但是会强调量化财务指标。量化的指标（又称因子）也可以是其他更有特色的数据。从事量化分析投资的基金经理通常不去上市公司实地调研，而是将精力放在不断完善模型上，量化分析投资的模型是决定投资业绩的关键，投资模型始终处于绝密状态，不同市场设计不同的量化分析投资管理模型，在全球各种市场上进行短线交易。

2 量化分析技术获取超额投资收益之道

在变幻莫测的市场经济中，能否理性思考投资、不受情绪影响，将是成功的关键。而利用计算机的筛选得出的量化分析基金，不受投资中非理性因素影响，使投资更有计划行、纪律性、规律性，基金管理人要做到不贪婪、不恐惧、不放弃，不受情绪影响，以一颗平常心追求利益瘦小。

量化分析，有一套完整、科学的投资体系。严格的纪律性是量化投资明显区别于主动投资的重要特征。在量化分析基金的运作中，主观判断也会出现和量化分析模型相左的情兄，但会坚持量化分析投资的纪律，相信模型判断的长期稳定性，不会盲目去调整改变。与传统偏股型基金不同，量化分析基金采用独特的投资组合管理方式，渐进动态调整基金组合。这样不仅可以顺应瞬息万变的市场，还可以降低个股集中度，平稳投资业绩。因此，这种方式并不会产生传统意义的重仓股，也就大大降低了重仓个股的风险。

量化分析业绩，来自于量化分析模型批量选股的成功率大于失败率。量化分析的模型敏锐的“发觉”了开场环境的转变，自动调高了评估因子、预期因子及市场反转因子的权重，量化分析模型依此逻辑选择的股票大部分取得较好收益，提升了整体业绩。

3 量化分析技术创始人并非经济学家。

量化分析技术并非发端于华尔街，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。1970年代美国债券市场和股票市场全面崩盘，当时提出用量化分析方法管理投资组合的人是作家彼得·伯恩斯坦。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名远见的马克维茨，以该理论勉强通过博士答辩，到1990年10月，这些人中才有三位获得诺贝尔经济学奖。

2012年，美国伦斯理工学院金融工程硕士李炬澎，依据5000年中国古老的《易经八卦数理》研发立体数量模型分析微观经济，用超高频率政治外交词汇、交易数据、股票期权数据、公司债务数据来做个股分析，用《五行相克相生原理》来分析自然、社会、政治、人文如何影响宏观经济。比如用计算机分析新闻报道中天地雷风水火山泽8中自然天文现象与宏观经济关联程度，使五行基金取得亚洲量化分析投资行业第一名的业绩。

4 量化分析技术应用的载体是计算机软硬件技术的发展

马克维茨的投资组合现代金融理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算，1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33mim。夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”（单一指数模型），简化模型只用30s。1964年夏普又开发出资本资产定价模型（CAPM），不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”（APT），提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。

5 量化分析应用的关键是基本面分析无法快速精确处理丰富的金融产品和巨大交易量

1970年代以前，华尔街认为投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基本面分析师、基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意，1970年代初期，美国表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。

量化分析投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。仅有现资理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化分析投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如：机构投资者在市场中占据主导，随着社保基金和共同基金资产的大幅增加，成为市场上的主要机构投资者，专业机构管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，专业的投资管理人有能力和精力专注地研究、运用这些量化分析技术。

1970年代后期的Wells Fargo银行，率先用量化分析技术管理投资组合，投资高股息股票，用较少的风险获得了较大的收益，不用这些模型，不用电脑运算这些公式，会陷于困境。1980年代以来，面对数不胜数的各类证券产品和期权类产品，以及庞大的成交量，许多复杂的证券定价，必须靠大容量高速运算的电脑来完成。到2007年美国股市近一半的机构基金都是由量化模型来管理的。从2000年初到2007年全球量化分析基金市场连续8年表现远远超过其他投资方式。

6 量化分析在应对经济危机和突发经济事件中开拓前进

1987年10月大股灾，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股票直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。

1997年至1998年亚洲金融危机股市暴跌，量化分析投资的算法交易也起到了同样的坏作用。著名的长期资本管理公司，遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，也陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。

2007年8月金融危机中，许多量化基金出现巨额损失。其原因主要是几家大型对冲基金大量卖出它们的量化分析基金股票，去弥补其在其他投资方式上的损失。由于很大相同仓位的股票在很短的时间内被廉价卖出，从而加剧了很多投资指标的损失，尤其是价值和动量指标的损失。

2011年即使欧债金融危机发生，量化分析基金也再次表现优异，超过其他投资方式，虽然能否就此再度复兴仍属未知，此一趋势已不可逆转。

7 量化分析技术今后几年全球应用的热点在中国的A股市场

中国金融、资本、股市投资者结构很不合理，A股市场的专业投资机构持有市值的15.6%，而发达市场这一比例大致为70%。更为不合理的是交易结构，A股市场个人投资者持有市值占比26%，但却完成了85%的交易。根据Wind分类，目前我国市场上共有13只量化基金，包含11只普通股票型基金，1只指数基金和1只偏股混合基金。

中国现有的人才和技术都难以支持完全的量化分析投资，在缺乏国际化人才和成熟模型的情况下，经营业绩自然也差强人意。

量化分析今后几年全球热点在中国的A股市场。现在主要发达国家的股市很大程度上由量化基金所控制。为了寻找更高收益的市场，很多大型量化基金也开始大量投资于发展中国家市场，中国的A股市场是今后几年全球量化分析投资热点，所以近年来很多北美和欧洲的高层量化分析基金经理和分析员纷纷到中国大陆、香港和新加坡推广量化投资技术。这是国际国内的金融市场和投资者，都要面对的机会和挑战。

基金投资组合分析篇（7）

一、引言

证券市场上，不同证券的收益波动之间常存在显著的关联性，资产价格或收益在某种经济或心理因素支配下的共同变化称为协同性(Comovement)。协同性经常出现在一些具有共性的证券中，如小公司股票、指数样本股、封闭式基金等。传统理论认为价格协同性反映了基础价值的协同性。基础价值协同性观点能解释一些价格共同变化的现象如行业块板效应，但是某些证券的基本面根本不相关，为什么其价格会协同变化呢?传统理论难以给出令人满意的解释。学术界将具有相似属性和收益表现的资产特征称为风格，将按照风格而非单个证券配置资产的投资组合管理方法称为风格投资。协同性与风格投资的关系在国内还是一个全新的课题。本文的目的在于通过理论分析和实证检验，对中国证券市场的协同性进行较为系统的探讨，论证风格投资是产生协同性的重要原因。

二、文献综述

(一)国外文献　关于协同性的根源，传统理论以Fama的有效市场假说和Sharpe的资本资产定价模型为代表。在资本资产定价模型中，市场因素是影响所有证券及投资组合收益率的唯一因素，即系统性风险因素。这一理论假定投资者是理性的，或者由于套利的存在使得噪声交易者(非理易者)无法对证券价格产生影响。在有效市场中，证券价格等于其基本价值。因此，证券间价格协同性源于基础价值的协同性(或基本面协同性)。但实证研究表明，基础价值协同性并不是协同性的唯一根源，基本面不相关的资产也能产生协同性。经验证据表明风格和行业是影响证券及投资组合收益率的重要因素。Sharpe(1992)对美国证券市场上的共同基金1985年到1989年间每月的业绩表现进行研究，发现大约90％的投资组合收益都来源于某种投资风格，只有10％的收益来源于个股选择。尽管共同基金所持有的个股不同，但具有类似风格的基金在一段时间内的收益相关性强，风格对投资组合的收益起决定性的作用。

国外学者从不同角度提出各种不同于基础价值协同性的观点。一方面，Vijh(1994)、Fama(1995)、Barberis和Shleifer(2003)等基于指数调整事件研究风格投资与收益协同性；另一方面，更多文献从封闭式基金折价的角度实证分析了协同性产生的原因。封闭式基金折价是指基金的交易市价低于其单位资产净值。Lee，Shleifer和Thaler(1991)对美国市场上封闭式基金折价的研究发现，不同基金的折价之间高度相关，这说明各封闭式基金的折价之间存在一个共同的因素，这一共同因素或者来自基本面，或者来自行为因素，或者二者兼有。然而，由于各封闭式基金所持有的证券组合的构成一般是不同的，即各封闭式基金相互间的基本面是不相关的，因此基本面协同性理论无法对这些协同性提供合理的解释。Lee，Shleifer和Thaler进一步提出基于偏好的协同性观点：封闭式基金的基本面可能并不存在相关性，但其折价也会随个人投资者需求偏好的变化而产生协同性，即相同的个人投资者的情绪变化对所有基金的影响应该是相同或相似的。按照这一理论，某一组特定的投资者(如个人投资者)所持有和交易的证券之间一般都会存在协同性，因为它们都受到相同的投资者情绪变动的影响。Fama和French(1995)研究收益率的三因素模型，发现某些证券的收益协同性与基础价值协同性无关。Froot和Dabora(1999)研究“孪生股票”Royal Dutch和Shell，它们有相同的现金流但交易地点不同，Royal Dutch在纽约交易，Shell在伦敦交易。Royal Dutch与纽约交易的股票收益相关，Shell与伦敦交易的股票收益相关，即协同性与交易地属性相关，其结论支持Fama和French的观点。Barberis和Shleifer(2003)提出协同性的类别理论(Category)：投资者对现金流相关的资产进行分类，然后按类别水平分配资金。类别理论能解释现金流相关的股票存在协同性的原因，但无法解释为什么现金流不相关的资产也存在协同性。Barbefis，Shleifer和Wurgler(2005)总结已有的研究成果并进一步提出风格投资协同性理论：除基本面因素外，投资者的交易行为也会通过引发对某些证券需求的相关变动，促使证券价格或收益协同变化，风格投资产生协同性。风格投资包括类别、偏好等几种情况，风格投资协同性理论对基本面协同性理论做出补充和修正，丰富了协同性理论，使之更为系统，从而能够更好地解释证券市场上各种协同性的来源和性质。综合国外研究成果，协同性的各种观点可概括为两种不同的理论：基础价值协同性与风格投资协同性。

(二)国内文献　国内对协同性与风格投资关系的研究尚处于起步阶段。宋威、苏冬蔚(2007)基于指数调整事件提出风格投资是收益协同变化的重要原因，本文拟从封闭式基金折价的角度研究协同性与风格投资的关系。相对西方封闭式基金的历史，我国封闭式基金刚刚起步。虽然我国封闭式基金存在的历史不长，但基金的价格也呈现出明显的折价现象。章早立(2001)和汪光成(2001)从定性的角度分析了我国封闭式基金折价的原因，由于缺乏实证研究，他们的分析更多基于一种推测而无法确定导致基金折价的真正因素。上海证券交易所综合研究报告(2002)运用多变量逐步回归分析方法，发现基金规模、上市时间、分红情况以及集中度等因素对基金折价率具有显著影响，但并没有解释清楚基金折价形成的原因。张俊喜，张华(2002)从行为金融角度，认为投资者情绪是导致我国封闭式基金折价的原因，并找到了相应的证据，但解释并不充分。因为投资者情绪只是使基金定价出现某种“共同运动”，可能共同地推高基金价格出现溢价，也可能共同地压低基金价格出现折价，也可能使价格不停地在溢价折价间进行变换。王擎(2004)从折价形成机制的角度剖析我国封闭式基金折价形成的原因，指出折价的形成既包含噪声成份又包含理性预期成份，但更主要体现为噪声交易。武珊(2006)基于行为金融的理论框架，从投资者情绪的角度对我国封闭式基金的折价现象进行了实证分析，并对投资者情绪的多样性和差异性进行初步研究。国内文献系统地研究了封闭式基金折价的相关性，但尚未深入地探讨协同性的根源及协同性与风格投资的关系。为此，本文首先对2001年至2007年的中国封闭式基金的折价进行统计分析，然后构建基金折价指数及投资者情绪的替代变量，对封闭式基金折价的相关性及投资者情绪多样性进行实证检验，并对基金折价与投资者情绪进行相关性分析。结论表明，中国证券市场上不仅存在协同性，而且协同性表现出较强的风格投资特征，因此风格投资是产生协同性的重要原因。

三、研究设计

(一)研究假设　根据LST(1991)的推论，假如投资者情绪影响了封闭式基金折价，那么这些情绪应该分布于整个封闭式基金市场，而不是针对单独一个或几个基金。由此，所有封闭式基金的折价率应该存在高度的相关性。另外，由于不同的封闭式基金投资组合各异，因而基金基本面因素也会有所不同，根据折价的传统理论解释，如果是基金的基本面因素主导了基金的折价，那么不同的基金折价之间应该表现出相当的差异性，相反，如果检测到不同基金折价之间存在高度的相关性，那么可以断定基金的基本面因素不是基金折价的主导因素。为此，本文提出两个假设：

假设1：在投资者情绪影响下封闭式基金折价具有协同性

假设2：在中国封闭式基金市场中存在不同类别的投资者情绪

(二)样本选取和数据来源　中国封闭式基金原有54只，近几年先后有15只封闭式基金的封闭期到限或转为开放式基金。为了从整体上把握我国封闭式基金折价的统计特征，本文选择了我国现有的全部39只封闭式基金作为研究样本。Weiss(1989)和Peave(1990)指出基金上市后25周为IPO期，而在IPO期间基金溢价有逐步变小的趋势，为了消除IPO期间数据的影响，所有基金的折价均从其首次交易6个月后算起到2007年7月20日结束。另外，在进行基金折价的协同性分析时，为了便于数据比较需要选择相同日期。为此，时间窗口选择为2003年3月7日到2007年7月20日，每只基金包含的样本数量为217个。

本研究数据采用周五基金收市价，基金价格来源于中信证券分析系统，基金净值等权重数据来自全景网络信息系统(www，p5w，net)，数据处理用EXCEL及SPSSl3计量分析软件。

其中，wit表示t时期基金i的权重系数，由该基金的单位资产净值决定，nt为t时期包含有价格和净值数据的基金数量。

(5)投资者情绪。由于投资者情绪很难定量测度，只能间接验证，本文用剔除了样本基金的价值加权折价指数作为投资者情绪的替代变量。

四、实证分析

(一)我国封闭式基金折价的相关性分析　本文选择了我国现有的39只封闭式基金的周数据作为样本，利用Pearson相关系数来衡量基金折价之间的相关性，见(表1)。

表1中显示封闭式基金之间的Pearson相关系数的分布统计。结果表明，39只封闭式基金折价的相关系数大于0，7的共有618个，占总数741的83.4％，而且相关系数在0.9以上的共有365个，占总数的49.26％，双尾t-检验在1％水平上统计显著，说明基金折价的正相关关系十分显著。实证结果表明，假设1成立，即在投资者情绪影响下封闭式基金折价具有协同性。

(二)关于投资者情绪多样性的实证检验　如果假设2成立，即在中国封闭式基金市场中存在不同类别的投资者情绪，则按折价幅度分类的封闭式基金折价率相对于整体而言具有更强的相关性。 按照折价幅度对39支样本基金进行分组，同一组内的基金拥有较为接近的折价幅度，不同组内的基金具有差异性较大的折价幅度。因为折价幅度是投资者情绪强弱的直接表现，所以通过分组可以获得同一组内的基金拥有更为相似的投资者情绪，不同组基金间的投资者情绪存在较大的差异性。

按照各个封闭式基金周折价数据的算术平均值，将39支样本基金分为五类，从第一类到第五类折价幅度依次增加，分别为组一、组二、组三、组四、组五，对应基金数量分别是7个、10个、9个、7个、6个。在对39支样本基金按照折价率大小进行分组的基础上，分别计算每个组内基金折价率之间的相关性，统计结果见表2。表2各组内基金折价率之间相关系数分布统计与整体基金折价率之间的相关系数分布统计结果相比：(1)各组内基金折价的相关系数分布更为集中。整体基金折价的相关系数分布在区间(0.6，1)之内，而组一和组二内基金折价的相关系数分布在区间(0.7，1)，组三内基金折价的相关系数分布在区间(0.8，1)，组四和组五内基金折价的相关系数分布在区间(0.9，1)。(2)各组内基金折价的相关性更加显著。统计显示，除第一组和第二组内约有25％的基金相关系数分布在0.7到0.8之间外，其余各组内基金折价率之间相关系数均大于0.8。全部组的相关性都通过假设检验，而且零相关的双尾检验值都为零，即各组内基金折价之间不相关的可能性基本为零，说明各组内基金折价率的相关性统计相对于整体基金折价的相关性统计而言更加显著。实证结果表明：按折价幅度分类后，同类基金折价率之间相对于整体而言具有更强的相关性，因此假设2成立，即在中国封闭式基金市场中存在着不同类别的投资者情绪。

(三)基金折价与投资者情绪的相关性分析 投资者情绪是难以度量的变量，因此考虑用替代变量。按照投资者情绪理论，既然投资者情绪主导了基金折价，两者存在正相关关系，那么基金折价率本身就是投资者情绪的度量，为此，本文将验证“投资者情绪”对特定基金折价的解释力与相关性。

本文采用价值加权折价率(VWD)来替代基金的整体情况，在分析某一基金折价率与VWD的关系时，本文将该基金剔除在VWD的组成基金之外，即用该基金之外的所有基金作为组成基金构造价值加权指数，代替投资者情绪，检验该基金与投资者情绪之间的关系。这样，39只封闭式基金就分别对应39个剔除了自身的价值加权折价指数序列。为此，本文通过回归分析，检验折价指数对非指数组成基金折价率的解释力，然后通过Pearson相关系数检验两者的相关关系(见表3)。回归方程为：DISit=αi+βiVWDt

(4)

基金投资组合分析篇（8）

马丁可利中国基金成立于1992年4月28日，并于1992年7月10日开始在美国纳斯达克交易所上市交易。基金类型为契约型封闭式，原始基金单位总份额8,000,000份，单位净值12美元，总市值1.1亿美元。现基金管理人为马丁可利资产管理公司，故称为马丁可利中国基金。机构投资者投资组合的构建过程一般会包括如下几个步骤：首先进行整体资产类型的配置，即进行风险资产和无风险资产的分配；其次是对资产子类的分析选择，包括从地域、行业等多种角度进行；再下面是对单个资产的分析，比如对股票、债券或基金等投资品种的价值分析；最后基于前面分析的基础上，确定进入投资组合各资产的权重。因此，本节将按照这个过程分别从资产配置、股票配置等方面探析马丁可利中国基金投资组合的结构特征。同时，由于马丁可利中国基金选择于2005年4月建仓中国A股市场，因此我们将相应选取其2005～2007年的投资组合数据进行分析。

（一）马丁可利中国基金整体资产配置特征马丁可利擅长选股。因此，在其资产配置结构中，股票资产占了最大比重。从2002～2007年，马丁可利股票资产平均配置比例高达90.7%，常年居高不下；而第二项包含现金、外币存款的其他资产配置较为稳定，平均比例为5.7%，由于马丁可利中国基金属于封闭式基金，因此其不必像开放式基金一样为了应对投资者赎回而保持相对较高的现金头寸；第三项对中国非上市公司的直接投资则显现逐年下降的趋势，从2002年的7.6%到2005年的4%再到2007年的1.4%，这是因为同股票投资相比，对非上市公司的投资具有更大的风险和更低的流动性，然而作为一种风险投资，如果投资得当，那么其受益将相当可观[3]。因此马丁可利中国基金在直接投资部分的比例虽然在逐年降低，但依然为其在投资组合中保持着固定的位置。

（二）马丁可利中国基金股票资产配置特征

1．平均值横向比较。马丁可利中国基金股票组合股（含H股）第一，占45.98%，其次是台股26.07%；第三是A股18.88%，再下面依次是N股，S股，B股，英股（图1）。2．变化趋势观察（以排名前5位的市场为对象）。从2005年至2007年，马丁可利中国基金港股配置逐渐减少，台股稳步增加，A股自2005年4月进入后就增势迅猛，但又显现较大波动，H股和B股相对稳定（图2）。分析：

（1）从宏观经济层面，中国经济的快速稳定成长为马丁可利持续投资中国市场奠定了坚实的物质基础。中国自1996年以来国内生产总值就始终保持高速增长，平均增幅接近10%，一方面，中国在经济发展的过程中需要更多的资本来促进经济。另一方面，也增强了对外来资本的吸引力。而马丁可利更是这些外来资本中的先行者，2003年QFII制度出台，马丁可利便已闻风而动，但由于当时受到QFII制度中对外来机构投资者资产必须达到100亿额度的限制而未能如愿，到了2005年，马丁可利资产已突破100亿美元，同时，2005年市场也开始逐步显现转暖的迹象，此时，具备多年A股市场投资经验的马丁可利早已嗅到这个即将来临的牛市契机，因此，在2005年6月，马丁可利中国基金就专门针对中国A股市场开始了新一轮的扩募，并准备将筹集的1亿美元全部注入中国资本市场。

（2）从市场角度，资本市场的交易规模是马丁可利进行资产配置考虑的关键因素。图3是马丁可利投资中国的3个主要市场的历年成交额情况，从中我们可以发现台湾证券市场成交额最大，交易量稳定，因此马丁可利在该市场的资产配置基本维持在一个稳定的水平，而港股市场后劲十足，成交额逐年放大，从2002年到2005年，增长了130%，正是这个巨大成长潜力吸引了马丁可利对港股市场的青睐，结合图2和图3，我们可以看到港股成交量成长的最旺点时也正是马丁可利配置港股最高点处。再看中国A股市场，从2001年至2005年，其成交额基本介于港股和台股之间，同二者相比，它没有像台股市场那样拥有充足的成交额，也尚缺乏港股市场旺盛的成长潜力，因此，马丁可利到2005年4月前都一直未对中国证券市场进行资产配置。

（三）马丁可利中国基金A股配置特征2005年4月，上证指数还在低点徘徊，而马丁可利这时就已经开始抢滩登陆了，图4中我们将通过结合上证指数在2005～2007年的走势和当时市场背景来观察马丁可利中国基金的A股配置特征。分析：2005年，上证指数尚处于1100点的相对较低水平，但此时中国股市已经过了2001～2004年熊市的酝酿，市场气候已开始显现回暖迹象，2005年6～7月份监管层为刺激市场，再推利好组合，拟实施：允许上市公司回购、允许上市公司买基金、动员其他机构入市、实行股息税税收优惠、成立投资者保护基金、批准商业银行成立基金公司等六项重大举措。加上上市公司股权分置改革第二批试点的顺利推进和人民币汇率制度改革，中国股市层面的不确定性大为降低，市场成交量放大。这个时候，马丁可利看准机会，开始于2005年4月及时建仓A股市场，并随着上证指数水平的逐渐升高而不断加仓，这从趋势图中可以较好地反映出来，从2005年1月到2007年3月期间，两者之间的趋势线显现了很强的一致性。2007年10月，上证指数飙升到了5954的最高点，这个时候，马丁可利更是急剧减仓，其配置比例从2007年10月的19.4%陡降到2007年11月的9.7%。

二、马丁可利中国基金投资组合有效性的分析

投资组合构建中最后的落脚点就是为各资产确定合适的权重，而现资组合理论对此给出了一个科学的最优答案，并已广泛应用于西方机构投资者的投资决策中。那么，马丁可利作为西方成熟机构投资者的代表，是否在构建投资组合的过程中也依照现资组合理论进行最优决策呢？为此本节将选取马丁可利中国基金2007年的A股配置数据，应用Markowitz的投资组合理论模型对其进行考察。本文采用资产配置的实证研究方法，以股票月收益率数据为样本，运用Markowitz均值方差模型对马丁可利中国基金2007年度A股股票进行重新配置形成理论组合，比较理论组合与马丁可利中国基金实际组合风险（标准差）的大小，同时给出Markowitz均值方差模型下理论组合的有效前沿，从而验证马丁可利中国基金投资组合的有效性。具体方法如下：

1.依据马丁可利中国基金年报数据确定马丁可利中国基金A股组合权重，并假定组合持有期至少一年（实际情况与假定相差并不大）。同时假定股票收益率为月收益率，并根据上市公司实际情况对股票收益率进行复权处理，统一为复权后的月收益率。

2.根据上述权重和个股收益率计算出马丁可利中国基金投资组合的收益率和风险，作为比较的基准。

3.根据中国证券市场实际情况，在卖空限制的前提下，以马丁可利中国基金投资组合的收益率为给定收益率，运用Markowitz均值方差模型计算出理论组合的权重和风险，并给出由有效组合构成的有效集。需要说明的是，在马丁可利的投资组合中，并没有包含有债券部分，因此，我们依据Markowitz均值方差模型计算的理论组合是在给定收益率情况下风险最小化的有效组合，并不是包含有无风险资产的最优切线组合。

4.比较通过Markowitz均值方差模型计算出的理论组合与马丁可利中国基金投资组合以及同期市场组合的差异，判断理论组合和实际组合风险（标准差）的大小。依据上述过程，我们可以构造出马丁可利中国基金的A股股票组合的有效前沿，结果发现马丁可利中国基金的投资组合并未落在Markowitz均值方差模型计算的有效集上。同Markowitz理论组合相比，在收益率都等于9.7%的情况下，马丁可利中国基金的投资组合风险为9.6%，而理论组合的风险只有8.4%，风险降低了1.2%；而当风险同为9.7%的时候，马丁可利中国基金的投资组合的收益率是9.7%，而理论组合的收益率则提高了1.8个百分点，达到11.5%。这说明马丁可利中国基金投资组合并不是最有效组合，在相同的收益下，它承担了更多的风险；而在相同的风险下，也损失了更多的收益。总之，马丁可利中国基金投资组合虽然未落在有效前沿上，但也没有偏离有效集太远，而且其收益风险特征也优于同期的市场组合，因此我们仍然认为其是较为理想的投资组合。

三、马丁可利中国基金投资策略总结基于上述对马丁可利投资组合构建中各个环节特征的分析，本章对马丁可利中国基金投资策略归纳如下：

1.马丁可利对中国整个经济形势进行研判，在看好中国经济持续向好的情况下，马丁可利将集中投资于与宏观经济联系密切的上市公司与非上市公司；而如果宏观经济出现衰退，市场风险增大，马丁可利将转而进行具有保值作用的债券类资产的投资。

基金投资组合分析篇（9）

把好选择这道门

选择受益于城市化、工业化和老龄化等中国趋势点的上市公司股票进行投资，促使基金资产充分分享社会经济发展的收益。从中长期看，中国经济正处于强劲增长趋势，具有工业化、城市化和老龄化等中国趋势点，受益于中国趋势点的上市公司在未来将获得广阔的成长空间。通过深入研究来精选投资于那些受益于中国趋势点的上市公司股票以充分分享经济增长的成果。中国趋势点分析、品质分析、持续增长分析是股票选择的前提。从中长期看，只有受益于中国趋势点的、并具有良好品质和持续增长性的上市公司股票才具有良好的投资价值。在证券市场投资工具欠完备的情形下，动态资产配置与分散投资法是降低总体投资风险与取得合理投资回报的有效手段；采用风险管理工具监控和准确跟踪投资组合风险。

主动投资管理模式

基金组合采用主动投资管理模式，在积极主动和深入的宏观研究分析和判断的基础上，结合基金管理人自主开发的主动式资产配置模型进行一级资产配置，以配置基金总资产在股票、固定收益证券的比例；参考选时模型判断市场走势而决定是否调整投资组合或以固定收益证券抵押融资适当扩大固定收益证券的投资规模以争取更好的收益，但以不超过基金资产净值的25％为限；采用基于投资组合保险策略开发的资产再平衡模型，控制整体投资组合的可能损失。

基金组合采用“自上而下”的主动投资管理策略，在充分研判中国经济增长趋势、中国趋势点和资本市场发展趋势的基础上，深入分析研究受益于中国趋势点的持续增长的上市公司证券，以期在风险可控的前提下实现投资组合的长期增值。固定收益证券投资使用利率预期策略、收益率曲线策略和久期策略进行组合管理。

追求收益是根本

基金组合为追求绝对收益，以战胜一年期活期存款利率为投资目标的基金产品。因此，基金组合的投资操作应以争取投资收益为首要目标；一年期活期存款利率是一个相对稳定的基准，在有效控制基金跟踪误差的大前提下，基金的收益风险特征将会呈现一个长期稳健增长的势态。由此，在基金运作过程中，风险控制乃为实现投资目标之关键所在，基金管理人应在控制风险最小的前提下追求收益。

此外，将本基金组合定位为追求绝对收益的产品的目的，是让基金管理人对资产配置有更大的主动权和灵活性。在投资的过程中，基金管理人必须严格遵循风险管理的限制，系统化地管理对各类资产的投资，特别是控制风险资产的投资进程。基金管理人将相对较大部分的基金资产投资于固定收益类的货币市场基金，以获取相对稳定的利息收益，然后在市场形势有利的时候，再逐步加大对相对高风险、高收益的股票基金的投资比例，以提高基金组合的收益，并应在适当的时机实现股票基金的投资收益。相反，在市场存在较大的下跌风险时，本基金组合可以进行灵活转换从而全面回避风险资产的投资，而主要通过固定收益类的货币市场基金的投资获取一定的收益。

基金组合也要掌握风险控制

由于基金组合将以基金年度为周期调整基准底线的风险控制水平并不间断地考察基金的投资绩效，在每个投资周期内，通过对固定收益类货币市场基金和股票基金的投资比例的动态调整，争取到基金能够在承担较低风险的基础上获取高于银行存款利率的收益。

以数量化模型为基础的资产配置策略和严格的风险控制是基金争取绝对收益的重要工具。估值合理是基金选股的核心要求。采用市净率（P/B）、动态市盈率（PEG）、动态市售率（PSG）、市现率（P/C）等估值指标并参考国际估值分析方法综合评估入选的上市公司股票，选取估值相对低的上市公司股票。而以投资组合保险技术（CPPI）和VAR值跟踪为基础的资产再平衡模型则是降低风险的关键。

典型案例

以长信基金的一只基金，基金组合1000万，周期一年时间为例，保证投资组合能获得不低于银行活期税后利息0.576%的收益，其中保本组合即货币基金部分为a1，风险组合即股票基金部分为a2，按照货币基金现有年收益率为2.2%，风险组合止损比例上限为5%，那么有：

a1+ a2=1000

a1×（1+0.022）+ a2×（1-0.05）≥1000×（1+0.00576）

所以保本组合的货币市场基金份数a1 为774.4万份，风险组合的股票基金份数为225.6万份。在合适的时机进行股票基金的申购，在基金净值未触及止损比例上限5%的时候坚决持有。若触及止损，长信基金将在综合分析后市走势的基础上与客户进一步沟通下面的投资决定：是继续持有还是斩仓出局。这样的投资策略至少可以保证客户一年以内不低于银行活期存款利息的收益。

按照现有长信银利股票基金(519996)年33.58%的收益，和长信利息收益货币基金（519999）年2.2%的收益计算，以上投资组合年收益率：

基金投资组合分析篇（10）

相关工作人员应当清醒的认识到这样一个方面的问题：对于我国而言，在各项改革事业横向发展与纵向延伸的背景作用之下，承载着整个现代经济社会安全保障与减震关键作用的社会保障问题备受各方工作人员特别关注与重视。更为关键的一点在于：社会保障制度功能的实现往往需要以社会保障基金的高效运转为基础，这也就使得社保基金成为了研究并不断完善社会保障制度的根本所在，有关社保基金投资管理的成败更是直接体现着社会保障制度的成败，其重要意义是可想而知的。本文试针对以上问题做详细分析与说明。

1. 我国社保基金投资管理现状分析

自2001年以来，社保基金理事会就负责着对我国社保基金的全面管理。在相当长的一段发展时间内，我国社保基金投资主要集中在存款以及债券这两个方面。然而现阶段，在全球经济一体化建设进程不断加剧与城市化建设规模持续扩大的背景作用之下，全国性社保基金投资领域正呈现出持续扩大趋势。与此同时，新型投资工具的出现于引入使得社保基金能够以更为丰富且多样的方式进行投资领域。简单来说，从宏观角度上来看，我国社保基金投资的扩展在某种程度上来说扩大了局部性投资的整体性风险，与此同时也在某种程度上提高了局部性投资的整体性收益。

2. 我国社保基金投资管理存在的问题分析

自2008年世界范围内的次贷危机不断蔓延以来，全球资本市场既有不稳定问题使得我国现阶段有关社保基金的投资行为面临着极为严峻的挑战。在这一发展背景作用下，我国社保基金投资所面临的风险因素与问题包括如下几个方面。

2.1我国社保基金投资管理存在的投资组合风险及问题分析：对于我国而言，结合我国现阶段《全国社保基金投资管理条例暂行办法》的相关标准与要求，在针对社保基金投资行为进行管理的过程当中，存款与国债投资的比例应当始终保持在50%比例以上。与此同时，企业债券以及金融债券投资的比例应当始终保持在10%比例范围以内，其他类型的股票投资以及证券投资基金相关投资比例同时也应当严格控制40%比例范围以内。从这一角度上来说，现阶段全国性社保基金所配备的投资渠道仍旧比较窄，与此同时资产投资的集中性问题仍然比较凸显。总的来说，加大的资产投资比例变动幅度使得我国现阶段社保基金投资的组合无法较为真实与有效的针对风险因素进行合理预防与控制。

2.2我国社保基金投资管理存在的操作风险及问题分析：对于我国而言，现阶段社保基金投资管理所面临的操作风险主要是指社保基金在进行投资操作过程当中，受到社保基金投资行为相关工作人员对整个市场经济发展形式以及资产价值判断失误以及信息数据失效因素影响而最终致使社保基金投资失误的问题。相关实践研究结果表明：社保基金投资行为的运作往往需要大量具备专业知识与实践经验的人才进行专业性操作，这对于现阶段整个社保基金投资所处不稳定市场的实际情况而言同样如此。

3. 我国社保基金投资管理的优化措施分析

鉴于近年来我国社会保障基金的投资现状，全国社保基金在2012年度应当针对投资风险予以更为合理的控制，对于股票投资行为应当继续保持审慎性原则，在此基础之上合理增加投资产品，并针对投资结构进行合理调整，其目的在于逐步缩小固定收益产品的投资比例。以上主流思想均在不同程度上体现了我国社保基金长期以价值投资、长期投资以及责任投资为准则，始终落实安全至上、风险控制的投资理念。基于对我国社保基金投资理念的遵循，结合当前我国社保基金投资管理的实际情况，笔者认为针对我国社保基金投资管理的优化应当落实在对风险因素的合理规避上。具体而言，可从如下几个方面入手。

3.1对于社保基金管理而言，优化的关键在于以加强监管的方式合理规避社保基金投资行为过程中可能存在的风险问题：基于对监督管理的强化，要想最大限度的规避社保基金投资行为实施过程中所出现的风险问题，相关工作人员应当重点关注的问题具体表现在如下几个方面。

3.1.1首先，社保基金投资管理应当着眼于对运行独立的专业监督管理机构的构建：运行独立的社保基金监督管理机构及部门需要在日常工作中负责定期向社会大众针对社保资金的筹集与运用情况进行规范且即使的公式，确保社会公众以及各类型新闻媒体对于包括养老保险基金及各类社保基金的监督管理作用能够得到充分且有效的发挥，这在很大程度上也有效抑制了地方部门或个人以行政名义进行社保基金挪用的违法行为，从而确保了社保基金投资的安全性与完整性。

3.1.2其次，社保基金投资管理应当着眼于对社保基金投资信息披露制度的构建：通过构建信息披露制度的方式，全社会范围内的社保基金的运营以及管理状况均能够以一种相对公开化且透明化的方式所呈现，从而使得社会大众能够明确各个时间段内社保基金的投资、收支、收益以及亏损情况。

3.1.3再次，社保基金投资管理应当充分遵循安全性、收益性以及流动性的顺序展开相应的监督管理工作。社会大众普遍将社保基金简单理解为“养命钱”。从这一角度上说，社保基金自身所具备的安全性特征是极为关键的。换句话来说，在针对社保基金进行投资管理的过程当中，安全性应当始终是第一位的投资原则。更为关键的一点在于：相关部门机构在针对我国社保基金进行投资行为的过程当中，必须采取强制性的方式将一部分社保基金投资于安全等级较高的固定收益证券当中（例如国债等）。与此同时，对于风险性资产的投资应当是中采取分散投资方式，借助于此种方式合理控制风险因素，并且还应当在社保基金投资组合中针对风险度水平较高的金融工具投资比例予以严格控制。

3.1.4最后，社保基金投资管理应当针对既有行政法规加以严格执行：相关部门机构及工作人员在针对社保基金进行投资管理的过程当中，应当针对现阶段已有的行政法规加以严格执行，加大对社保基金投资过程中所出现的违规、违纪及违法问题的惩处力度，特别是对于基本社会保险基金的投资行为而言，监管力度应当不断强化与落实，确保这部分社保基金能够在投资过程当中安全保值与增值。

3.2对于社保基金所涉及到的投资领域而言，优化的关键在于以分散投资的方式合理降低社保基金投资过程中的风险因素：大量的实践研究结果向我们证实了一个方面的问题：分散性投资是确保设备现阶段社保基金投资安全以及投资收益合理的关键所在。具体而言，应当重点关注如下几个方面的问题。

3.2.1首先，社保基金投资管理应当借助于投资组合最有理论实现对市场风险因素的有效防范：从现阶段社保基金的投资管理组合角度上来说，除结合我国现阶段相关政府部门机构借助于强制性措施实现对基金资金投向的规范以外，社会保障基金管理工作人员还应当结合市场发展实际以及自身实际情况进行自主性决策，在此基础之上针对最优化投资组合予以合理选取，进而获取最高的投资效益。

3.2.2其次，社保基金投资管理应当借助于分散投资方式实现对市场风险因素的合理降低：分散投资方式应当如何在社保基金投资管理优化过程当中发挥其应用优势呢？笔者认为，其重点应当关注如下几个方面的问题：①.社保基金投资管理应当积极拓宽海外投资渠道：相关工作人员应当针对整个国际市场范围内富有国际投资经验与业绩稳健的专业性投资公司进行管理与专门运行。投资公司的选取可以采取招标竞争的方式，吸引国际范围内知名基金管理公司参与社保基金投资管理的竞标作业；②.社保基金投资管理应当积极参与金融衍生品的投资行为：我国现阶段社保基金投资渠道较少，且社保基金投资行为保值增值实现难度较大的最主要原因在于我国现阶段市场经济的发达水平较低，可供投资的产品较少，无法在有限的对象选取范围之内构建最为优化的投资组合。从这一角度上来说，社保基金的投资管理应当参与开发市场最具潜力投资品种和金融衍生工具。实践表明：投资组合分散风险的能力会伴随着社保基金投资渠道的增多而呈现出较为显著的增长趋势，由此也使得社保基金投资状态的保值及增值能力有效提升。

结束语

综上所述，本文基于对当前形势下我国社保基金投资管理发展现状的分析，从投资组合风险以及操作风险这两个方面简要分析了我国社保积极投资管理过程中存在的问题与风险因素，在此基础之上从加强监督管理力度以及践行分散投资方式这两个方面入手，详细阐述了我国社保基金投资优化的具体措施与方式。总而言之，本文针对有关我国社保基金投资管理相关问题做出了简要分析与说明，希望能够为今后相关研究与实践工作的开展提供一定的参考与帮助。

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