中国开放式基金全要素生产率实证分析.pdf

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1、20l1年第l0期s。i。dT点臻R。mh文章编号：1000—7695(2011)l0—0043一o4中国开放式基金全要素生产率实证分析杜子平，何辉，张勇(1．天津科技大学经济与管理学院，天津300222；2．天津市房地产开发经营集团，天津300050)摘要：运用基于DEA方法的Malmquist生产率指数法对我国开放式基金的全要素生产率进行实证分析。结果表明：开放式基金的全要素生产率总体上有较大下降，其中技术水平和纯技术效率同时出现下降，而规模效率略有提高；债券型基金在评价期间表现最优，年均全要素生产率保持增长，而股票型和混合型基金则不同程度地出现下降。关

2、键词：开放式基金；全要素生产率；Malmquist指数；DEA中图分类号：F831．48文献标识码：AEmpiricalStudyonTotalFactorProductivityofChina’SOpen—endedFundDUZiping，HEHui，ZHANGYong(I．SchoolofEconomicsandManagement，TianjinUniversityofScienceandTechnology，Tianjin300222，China；2．TianjinRealEstateDevelopmentManagementGroupCo．Led

3、，Tianjin300050，China)Abstract：EmpiricalstudywasmadeonthetotalfactorofChina’Sopen—endedfundwiththemethodofMalmquistPro-ducfivi~IndexbasedonDEA．1’I1eresultshowsthat：thetotalfactorproductivityforthefunddecreasedslighⅡywithama-jotdecreaseinbothtechnicalchangeandpureeficiencychangeandas

4、lightincreaseinscalechange．eperformanceofthebondfundkeepsthebeststateduringtheevaluation，andtheannualaveragetotalfactorproductivitymaintainsincreas-inggrowth．However，theannualaveragetotalfactorproductivityoftheequityfundandmixedfunddeclinedatvaryingde-grees·Keywords：open—endedfund；

5、totalfactorproductivity；Malmquistindex；DEA随着基金市场的快速发展，基金数量的不断增生产率的角度，分析投资基金组合管理效率的变化多，市场信息的13益复杂化以及投资者需求的逐渐特征，并研究效率变化的根源。多样化，如何识别基金绩效，选择适合自己的基金，1研究方法与理论成为投资者面临的一个重要问题。Murthi、Choi和Desai(1997)⋯首次将DEA模型应用到基金业绩评1．1DEA方法理论价中，建立DEPI效率指标。Gregofiou等(2005)JDEA是使用数学规划模型评价具有多输入、多考察美国对冲基金在1997

6、年到2001年的相对业绩，输出决策单元间相对有效性的一种非参数方法。建议使用DEA方法进行研究。杨大楷、蔡锦涛Charnes、Cooper和Rhodes1978年提出评价决策单(2008)用DEA方法评价我国开放式基金业绩，并元相对有效性的数据包络分析方法(DEA)的第一进行初步的Malmquist指数(Malmquist，曼奎斯特，个模型，即CCR模型。Banker、Chames和Cooper在后面的文章中用M来表示)分析。但之前的研究1984年将CCR模型规模收益不变的假设延伸到规模主要集中在静态DEA模型，因为当在DEA模型中收益可变，进一步将技术效率

7、分解为纯技术效率和加人时间因素时，会造成各期的生产前沿面不同，规模效率，得到BCC模型。BCC测度的是纯技术效使得各期缺乏纵向比较的基准。为解决这个问题，率(PTE)，包含在CCR模型测度的技术效率(TE)本文采用基于DEA方法的M指数来刻画2006年至中，由TE／PTE得到规模效率(sE)。由于DEA方2008年我国开放式基金绩效的动态变化，从全要素法只适用于横截面数据，在描述决策单元绩效的动收稿日期：2010—10—28．修回日期：201l—O1—12基金项目：国家自然科学基金项目“时序非线性相依Copula分析建模及金融领域应用研究”(71071111

8、)，“动态Copula模型的构建及其在金融领域的应用