我国证券投资基金绩效的分析

　　基金的产生已有200余年的历史，现代成熟的基金绩效评估方法出现在20世纪中叶。特雷诺指数、夏普指数和詹森指数构成了现代衡量基金绩效的三大指数，时至今日仍得到广泛的应用。近年来，数据包络法（DEA）等非参数方法被运用到投资基金的绩效评价中。Murthi等人（1997）首次将DEA用到了基金业绩的评价上，随后，Holod和Lewis（2011），Premachandra等人（2012）都对这个问题进行了深入研究。

　　我国证券市场开放较晚，国内对基金绩效的研究起步也比较晚，但数据包络分析方法在基金绩效的评价中也被国内学者采用。钱建豪（2005）采用DEA方法对我国证券市场的开放型基金进行了研究。张屹山（2010）用四种不同的DEA模型考察我国证券市场上54只开放型基金，提出了分别适用于牛市和熊市的不同的DEA分析模型。李学峰等（2009）用数据包络法（DEA）和詹森指数对我国证券市场200多只基金进行分析，发现DEA模型能提供不良基金改善的具体方法。王赫一（2012）用基于规模收益可变的超效率DEA方法对我国开放型基金在牛市和熊市的表现进行了研究。本文将同时运用参数方法和非参数方法进行基金绩效的分析，并将下行风险引入到基金绩效的评价中，考察我国证券投资基金在牛市和熊市不同市场走势下的绩效情况。

　　二、基于DEA的投资基金绩效评价方法

　　在基金绩效衡量中，主要有参数方法和非参数方法。参数方法是指将基金的业绩直接用一个数值表示出来，并根据数值的大小比较基金业绩的优劣，常见的参数方法有特雷诺指数、夏普指数、詹森指数和RAROC方法。而数据包络分析方法（DEA）则是进行基金绩效评估的一种优良的非参数估计方法。

　　DEA首先提出用于评价相同部门间相对有效性的方法，即C2R模型。将其引入到基金绩效的分析中，不需要对基金收益率的分布和投资者的偏好做出假设，使之比传统方法的假设条件更低。

　　在DEA法度量基金绩效时，本文用到了下行风险度量法――LPM法。LPM（Lower Partial Moment）法是指低端部分矩的风险度量方法。这种方法认为，只有当实际所得低于人们预期的收益时，才会发生风险。因此，对风险的度量应该只考虑低于预期收益的部分，计算公式为：

　　LPMk（μR）=（μ-R）kdF（R）

　　其中，μ为人们预期的收益，R为实际的收益，k为LPM的阶数。可以看到，LPM的风险判断方法与大多数人的直觉一致，人们在投资时稳定收益为正时，不会考虑到投资存在的风险，只有当收益低于预期时，人们才会认为发生了风险。显然，当样本数量足够大时，LPM法估算出的风险能够与实际的期望值相吻合。

　　三、数据选择与处理

　　（一）数据选择

　　基金的数据选择包括市场时段选择、基金样本选择、市场收益率的选择和无风险收益率的选择几个方面。

　　1.市场时段选择

　　本文选择的研究时段是2008年4月1日至2013年10月1日。在所选时间段内，我国股市经历了多次牛市、熊市和振荡期，优秀的基金经理有很多时机可以把握，为自己的基金带来优良的业绩。

　　2.基金样本选择

　　截至2013年10月1日，我国证券市场上共有1 677只开放式基金，200只封闭式基金，138只货币型基金和102只理财型基金。本文选择开放式基金作为研究对象，且以股票型基金和混合型基金为主。为了充分考察市场上不同类型基金的业绩，原则上一个基金公司选择一只基金，但为了对比需要，特地选择了嘉实基金公司的两种不同类型基金和大成基金公司的两只同类型基金，研究它们的业绩是否有差异。为了使研究结论科学有效，本文所选基金都成立于2008年前。所选基金及其投资风格分类来自天天基金网（http：//

　　fund.eastmoney.com）。

　　3.市场收益率的选择

　　对市场收益率的选择将直接影响基金绩效的评价，本文选用沪深300指数和中信国债指数加权得到市场收益率。计算方法是：市场收益率=0.8×沪深300指数收益率+0.2×中信国债指数收益率

　　4.无风险收益率的选择

　　按照国内惯用做法，本文选取一年期定期存款利率作为无风险利率，我国一年期定期存款利率数据来自http：//data.bank.hexun