我国封闭式基金价格、净值及股指实证分析

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1、我国封闭式基金价格、净值及股指实证分析 一、引言  目前我国证券市场上共有封闭式基金54只,规模为817亿份。在不长的发展时间里,封闭式基金的折价问题日益突出(折价是指基金单位市场价格低于净资产)。为了说明这一现象,笔者以基金规模为权重构建了封闭式基金加权平均折价时间序列图(见图1)。从图中可以看出,从2000-2005这5年时间里,除了2001年年中出现溢价交易以外,封闭式基金均处于折价交易状态;自2002年起,我国封闭式基金出现持续折价现象,并且折价幅度屡创新高;2005年,封闭式基金加权平均折价幅度一度超过40%。  实际上,封闭式基金折价并非我国独有,西方发达资本市场中也普遍存

2、在封闭式基金折价现象。Pratt首先在美国市场中发现了封闭式基金价格与净值的不一致性,Lee、ShlEifer和Thaler(1991)称这种现象为“封闭式基金折价之谜”。相关统计数据显示,美国的封闭式基金平均折价率为10%;而在英国,这一数字大约为5%。  二、文献综述毕业论文9  围绕封闭式基金折价之谜,国内外学者进行了大量理论和实证研究。早期的研究是建立在理论框架下,立足于有效市场理论进行的。研究认为市场摩擦或者基金自身一些独特风险因素,导致了基金价格暂时甚至长期偏离基金净值,并提出了包括净资产偏差假说、市场摩擦成本假说、资产流动性风险假说以及市场分割假说等相关理论。随着行为金融

3、理论的产生和发展,更多的研究运用非理性噪声交易者行为(irrationalbehaviorOfnoisetrader)解释封闭式基金折价之谜。Leeetal(1991)研究认为,个人投资者情绪是封闭式基金折价之谜的重要原因。当投资者们处于乐观情绪时,封闭式基金折价幅度减小甚至出现溢价;而当悲观情绪占主导时,折价幅度会进一步加大。  国内也有很多学者对我国封闭式基金折价问题进行了相关的实证研究。金晓斌等(2002)运用多变量逐步回归法,分析影响我国基金折价率大小的具体因素。他们发现基金规模大小、上市时间、分红情况以及集中投资度等因素对基金折价率具有显著的影响。该研究的缺陷在于运用回归方法

4、研究时间序列之间的关系时,没有考察原序列是否平稳。若原序列是非平稳的,尽管通过回归检验能发现序列之间的关系比较显著,也不能就此得出结论。因为基金折价率序列是一个非平稳过程,不能够简单地用回归的方法进行分析,这种回归事实上是“伪回归”(spuriousregression)。9  王擎(2004)将封闭式基金折价研究进一步深入,运用面板数据模型,间接对基金折价中的理性预期成份进行检验,然后对其中难以用理性预期观点进行解释的部分进行分析,从中揭示了投资者的噪声交易行为。但仍然存在对非平稳序列进行回归的问题。  闻岳春和周勇(2004)没有直接从分析基金折价的原因入手,而是从另一角度对封闭式

5、基金折价的动态变化进行研究。他们运用EG两步法检验封闭式基金价格与净值的因果性和协整关系,认为基金的折价率不是均值回归的,也就是说基金价格未必向其内在价值回归,从而试图从封闭式基金的折价率中套利的行为未必可取。该文为理解封闭式基金折价的动态演绎提供了新的视角,但也有不足之处:其一是仅考察了封闭式基金价格与净值的协整关系,范围稍显狭小;其二,运用EG两步法进行协整检验,要求样本量大,而该文中的样本量稍显不足,会出现小样本偏差。  本文在闻岳春和周勇(2004)的基础上作以扩展,将封闭式基金价格与净值两变量的单方程协整检验,即EG两步法检验,推广到基于多变量VAR模型的Johansen协整

6、检验。同时通过引入股指序列变量,用Jobansen检验分析基金价格、净值与股指这三者之间是否存在协整关系,并对检验结果进行讨论。9  二、我国封闭式基金价格、净值与股指之间动态关系分析  1.基金折价率定义  本文将封闭式基金折价率定义为:折价率=(基金单位市场价格—基金单位资产净值)/基金单位资产净值。即:Discountt=(Pt-NAVt)NAVt。在这里,Discount表示折价率,Pt表示基金单位市场价格,NAVt表示基金单位资产净值。由定义可以看出,当折价率为负时,基金处于折价交易状态,当折价率为正时,基金处于溢价交易状态。  2.股指与封闭式基金价格、净值之间的相关性分析

7、论文代写  封闭式基金的价格与净值均受到大盘的影响。首先,由于封闭式基金是在沪深A股市场上交易的,故其价格会受到系统性风险的影响,而系统性风险主要又体现为股指的涨跌;其次,封闭式基金资产的投资对象80%以上集中于股票市场,故其净值也应该与股指相关。故本文引入股指时序变量,分析三者之间的协整关系,推导出关于我国封闭式基金持续大幅折价的因果性结论。  3.数据选取与处理9  多数研究结果表明我国上证A股指数与深证A股指数体现出很强的相关性,笔者选取

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