我国债券型基金择时能力实证研究

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1、我国债券型基金择时能力实证研究第13卷第3期2011年5月东北大学(社会科学版)JournalofNortheasternUniversity(SocialScience)V01.13.No.3MaY2011我国债券型基金择时能力实证研究金秀,于莉(东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110819)摘要:选取12只开放式债券型基金作为研究对象,采用Sharpe投资风格分析法,通过分析债券型基金管理者的现金与债券之间转换能力,债券期限匹配能力,年度投资组合调整能力对其择时能力进行研究.研究结果表明:南方宝元,天治

2、财富增长的现金调整值为正数,故基金管理者具有现金与债券之间转换能力;南方宝元,兴业转债以及天治财富增长的短期债券调整值为负数,长期债券调整值为正数,故基金管理者具有债券期限匹配能力;南方宝元,兴业转债以及天治财富增长的年度投资组合调整均值都是正数,故基金管理者具有年度投资组合调整能力.关键词:债券型基金;择时能力;Sharpe投资风格分析法;投资组合中图分类号:F830.91文献标志码:A文章编号:1008—3758(2011)03—0230—06一,问题的提出随着我国证券市场的不断发展和完善,我国证券市

3、场投资基金的规模日趋扩大,基金数量越来越多,风格差别越来越大,投资者投资基金时可选择范围变得更大,选择难度也加大,因此投资者越来越须要依据基金的表现来作出投资决策.在近期市场大幅震荡行情下,债券型基金受到投资者的青睐,债券型基金管理者的管理水平成为投资者关注的焦点.市场时机把握能力即择时能力是衡量基金管理者管理水平的重要指标.目前,关于股票和混合型基金的择时能力研究较多,研究债券型基金较少,因此研究债券型基金的择时能力,为投资者提供科学的投资决策依据具有现实意义.Treynor等首先提出带有一个二项式的模

4、型(T—M模型),用以分析基金管理者的择时能力【lj.Bello,Henriksson等对T—M模型进行改进,提出了H—M模型【j.Chang等对H—M模型进行改进,提出了带有两个虚拟变量的模型来分析基金管理者的选股能力和择时能力J.Blake等对基金管理者的择时能力进行了研究,发现Sharpe投资风格分析法得到的基金投资组合比例与基金投资组合报告具有高度的一致性,指出Sharpe投资风格分析法可以用来研究基金管理者的投资策略_5J.Boney等也采用Sharpe投资风格分析法来研究债券型基金的择时能力,

5、并对基金择时能力的鲁棒性进行了检验_6J.迟国泰等利用H—M模型检验了最新时期内中国开放式基金的市场时机把握能力和证券选择能力,得到了对应不同择时能力贡献的投资收益_7j.魏先华等提出了检验基金管理者波段时机选择能力模型_8J.Busse提出了波动择时能力模型_9J.马超群等引入收益择时因子,改进了Busse波动择时模型H.本文在文献[6]的基础上,通过研究债券型基金管理者的现金与债券之间转换能力,债券期限匹配能力,年度投资组合调整能力对其择时能力进行分析.基金投资组合模型及检验1.Sharpe投资风格分

6、析法本文采用Sharpe(1992)-次规划技术求解在观察期内基金的投资组合,从而评价基金管理者的择时能力.通过运用这个技术,可以求解不同收稿日期:2010—11~24基金项目:国家自然科学基金资助项目(70771023);沈阳科学技术计划资助项目(F10—193—5—55).作者简介:金秀(1963一),女,辽宁辽阳人,东北大学教授,博士生导师,主要从事金融工程及金融风险管理研究.第3期金秀等:我国债券型基金择时能力实证研究231债券市场条件下基金资产配置比例的数值,进而根据债券型基金管理者的现金与债券

7、之间转换能力,债券期限匹配能力,年度投资组合调整能力对其择时能力进行研究.在观察期内,由带有线性约束的二次规划问题求得每一只基金的投资组合比例:min[var(一∑b巧rj,)](1)=1,—k-,s.t.bo=1,0≤6≤1Vj=1其中,.为基金i在观察期t内的总收益,b为基金i在观察期t内对指数的持有比例,r为指数在观察期£内的总收益.2.确定资产类别因素模型Sharpe投资风格分析法的关键是确定一组能够代表基金投资资产类别的指数.债券型基金大部分资产配置于不同期限的债券和票据.根据债券的期限,中证债

8、券系列指数划分为短期(1年期以下)债券指数,1~3年期债券指数,3~7年期债券指数,7~10年期债券指数以及10年期以上债券指数.票据指数划分为短期(1年期以下)票据指数和1~3年期票据指数,建立因素模型来构造基金的投资组合【1lJ:T"itbibrt七bib0103irb0103t七bi,b03077'b0307,£+bi,b0710rb0710,£+6,%ng1%lo"g,f+bl,泖r聊,£+b,0103叭03,£+ei

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