夏普模型投资风格分析.doc

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1、Sharpe模型基于基金收益率时间序列所做的投资风格分析(Return-BasedstyleAnalysis)基金投资风格(StyleAnalysis)，是指将基金资产在各种不同股票之间进行配置的投资战略或投资计划。国外在20世纪70年代发现了基金投资风格的划分，并逐渐认识到不同投资风格的基金在相同的市场环境中表现不同，具有不同的风险收益特征。通过风格分析可以匹配投资者不同的风险偏好特征，降低投资者的投资选择成本，便于准确评价基金业绩等作用。目前，通行的是按照基金投资对象的规模和成长性来做基金风格划分，这样至少可以划分为2个维度——规模维度(大盘、中盘

2、、小盘)和风格维度(价值、成长、平衡或混合)。目前基金风格划分方法主要有两种，一种是基于基金持有的投资组合特征，一种是将基金历史收益与某些可观测因素联系起来做回归分析，每个因素代表某个特定风格，将各个因素的估计回归系数作为基金风格的测度。前者称为基于投资组合的风格分析(Portfolio-BasedStyleAnalysis，简称PBSA；或Holding-BasedStyleAnalysis，简称HBSA)；后者将基金历史收益与某些可观测的风格因素联系起来做回归分析，将各个因素的回归系数作为基金风格的测度，称为基于收益的风格分析(Return-Bas

3、edstyleAnalysis；简称RBSA)。RBSA的代表方法是Sharpe多因子模型风格分析法。Sharpe多因子风格识别模型Sharpe在“资产配置：风格管理和绩效评价”一文中提出了多因素模型，并使用该模型釆1985-1989年基金月度收益数据，分析了美国开放式基金的风格情况，开创了风格分析的先河。该模型的一般形式为：Ri=bi1F1+bi2F2+⋯+binFn+eist:j=1nbij=1,bij≥0,j=1,2,⋯n其中Ri为证券投资基金的收益，F1、F2、⋯、Fn为各风格资产的收益率，bi1、bi2、⋯、bin为基金资产组合对各类风格资产

4、的敏感度也即基金投资组合在不同风格资产上的配置比例。bi1、bi2、⋯、bin中数值最大的那项对应的风格资产便是基金的投资风格。ei是不能为风格资产所解释的部分(non-factor)—般被认为是基金经理选股和择时能力的收益。可以用R2=1-VAR(ei)VAR(Ri)作为衡量风格资产对基金收益贡献的指标。该模型的思想就是求得R2最大时，基金在各风格资产的敏感系数，这是一个二次规划问题，可以表示为：minVAReist:j=1nbij=1,bij≥0,j=1,2,⋯n对不同时间段估计模型，得出敏感度可以判断基金的投资风格是否改变，可以判断基金是否发生了

5、风格漂移。风格资产的选择需满足：（1）互斥性：某种风格证券不能同时包含在不同风格指数成分股中；（2）应该囊括基金经理所有可选的风格投资策略；（3）不相关性：各风格资产收益率相关性较小，若相关性大，那么需满足风格资产收益率标准差不同这样的条件。在有关风格指数种类的选择问题上。JohnG．Gallo，LarryJ．10ckwood(1997)通过比较3到5种风格指数的Sharpe风格分析法，发现四种风格指数(大盘价值，大盘成长，小盘价值和小盘成长)的模型分析效果最佳。Wind数据库里的分析默认的指数就是这四种。实例分析：国富中小盘(450009.OF)Wi

6、nds数据库分析：投资目标：本基金投资具有较高成长性和良好基本面的中小盘股票，力求在有效控制风险的前提下，获得基金资产的长期稳定增值。投资风格分类：大盘平衡风格型基金。基于夏普模型的风格分析结果：日期大盘价值(399373.SZ)大盘成长(399372.SZ)小盘价值(399377.SZ)小盘成长(399376.SZ)中债总财富指数(037.CS)R²2010-12-3100091.468.540.862011-03-3100080.5819.420.82011-06-30032.3120.123.524.090.842011-09-30040.250

7、37.4822.270.912011-12-31053.38035.8610.770.952012-03-31030.53054.1615.310.892012-06-30019.7067.6212.680.842012-09-3023.7311.3048.2116.760.922012-12-3128.0526.77034.5910.590.942013-03-31011.48054.6233.90.612013-06-30052.92015.1331.950.682013-09-30046.6726.89026.440.772013-12-3103

8、9.818.5527.4414.210.672014-03-31032.9315.2948.7