基金归因外部评价方法的模型总结

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1、外部评价方法的模型总结一.Jensen-aIpha模型为基础的基金业绩归因模型(一).基础的Jensen-aIpha模型基本思想是根据CAMP模型,在SML上构建一个由无风险资产与市场组合组成的基准投资组合,其系统风险与基金投资组合的相等,那么基金的实际收益率与基准投资组合的期望收益率之间的差值即可衡量绩效优劣。rr其中,p代表基金的实际收益率,f代表无风险收益率,p代表基金的系统风险,即beta系数,r代表基准投资组合的期望收益率,代表超额收益率,mp即衡量基金超额收益率的变量,且>0表示基金具有证券选择能力。p(二).在d

2、ensen模型基础上分离市场时机选择能力的T-M模型在Jensen模型的基础上做了完善,分离出市场时机选择能力。若基金经理发挥了时机选择能力,则当预测市场收益上涨时,增大投资组合中的β值;预测市场收益下跌时,减小投资组合中的β值。将Jensen模型中的分解为:p(rr)p12mf2rr(rr)(rr)ifi1mf2mfi其中r、r和r分别为基金收益、市场收益和无风险收益;为证券选择能力imfi指标,当>0时,表明基金经理有证券选择能力;为择时能力指标,当>0i22时,表明基金经理有择时能力

3、。(三).在Jensen模型基础上分离市场时机选择能力的H-M模型该模型通过在CAPM模型中引入一个随机变量来考察基金经理的市场时机选择能力。模型形式为:其中r、r和r分别为基金收益、市场收益和无风险收益,D是一个虚imf拟变量,当(rr)0时,D=1,否则D=0。为择时能力指标,当>0mf22时,表明基金经理有择时能力。(四).在APT定价理论基础上加入市场时机选择的C-L模型。在借助H-M模型的市场时机选择理论,考虑了市场在上升期、下降期的不同情况,形成了基于套利定价模型(APT)的C-L模型:其中表示市场在下降时的β

4、值,表示市场上升时的β值。此模型的核心12思想是检验上式中1是否显著不同于,即-0反映了基金具备正向的市221场时机选择能力。(五).F-S条件性模型该模型对引起β的时变性的背后因素进行进行细化分析,由于一些随时间而变化的各种公开信息如分红等对投资组合的影响客观存在,以往回归得到的系数涵盖这些时变性经济变量的信息,因此解释未来投资收益时会出现偏差。Ferson和Schadt提出了条件性绩效评估方法,即期望值以公开信息变量为条件性,在T—M二次回归模型的基础上加上了一个前一时点的公开信息的变量,形成了条件性回归模型:其中,

5、p、0和1与T-M模型中的含义相同,是加入了条件性。Z代表t-1了t-1时刻的公开信息参数,可用其预测t时刻基金收益率。(六)针对densen-alpha模型中数据频度进行改进的GII模型Goetzrnan,Ingersoll和Ivkovic认为基金经理进行有关市场风险方面决策的频率小于一个月,而T-M,H-M模型均以用月度收益数据为基础进行回归检验,这样可能会降低市场时机把握能力。他们使用基金和指数的日收益数据,对月度价值进行累计,以评估每日市场时机把握能力产生的月度价值。其中,Pmt代表累度超额收益率,rmi和rfi分别代

6、表每日的市场收益率和无风险收益率。则上式代表每日的市场收益率与无风险收益率中的最大值进行累乘,得出的月度累计值再减去月度收益率,即为每日时机选择的累度超额收益率。这里认为基金经理每日都会积极的进行操作,发挥选择市场时机的能力,在市场具有超额收益率时将头寸投于股票,反之将头寸投于无风险资产,这样每日选择结P果累积成月度收益值。此值与该月市场收益率的差值可得到mt,表示t月由每日把握市场带来的单位基金资产月度增加值。i为交易日,从而得到GII模型回归方程:rr(rr)Ppfp1mf2mtpp若2>0且显著,说明基

7、金经理具有择时能力。同时代表证券选择能力。二.多因素CAPM归因模型Fama和French按照CAPM的思路在单因素模型中加入了账面市值比和公司市值两个因素,给出了三因素模型,并对其进行了实证检验,发现拟合程度比较高。在学术界,有两个模型被广泛接受,一个是三因素模型,包括市场、低价值溢价和市价比溢价;另一个是四因素模型,包括上述的三因素并加上了惯性因素。表达式如下:rr(rr)SMBHMLp,tf,t1M,tf,t2t3ttrr(rr)SMBHMLPR1YRp,tf,t1M,tf,

8、t2t3t4tt这里表示每个因素收益率或者事后因素敞口的相关系数,SMB、HML、ittPR1YR分别是规模、市价比和惯性的加权组合、零投资组合以及因素模仿组合。t(具体因素以及构建方式可以实证时讨论决定)附一,固定收益组合的业绩归

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