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我国FOF基金投资前景分析

2020-05-08乔雨刘伟国

博鳌观察 2020年1期
关键词:收益率基金资产

乔雨 刘伟国

内容摘要 基金常常作为资产配置中的一部分,如何选择适当的基金对于资产配置的表现会有很大的影响。自从2016年揭开FOF基金的大幕以来,各方投资机构就开始了紧急地布置各自的FOF基金产品。尽管FOF基金增长势头强劲,但和大盘相比较,表现却不尽人意。作为新兴的基金产品,国内对于FOF基金的研究一直停留在理论阶段。在这样的背景下,如何从众多的基金中选取FOF基金的子基金以及资金分配比例一直存在许多争议。文章借助SCM模型选取FOF基金的子基金,并确定对应的资金分配比例。利用Carhart四因子模型对拟合FOF基金的绩效进行分析,得出FOF基金可以获得超越市场平均收益水平的结论。

关键词 FOF基金 基金累计净值 SCM模型 Carhart四因子模型

1 研究背景及文献回顾

自2016年6月17日,中国证监会对《公开募集证券投资基金运作指引第2号—基金中基金指引》公开征求意见开始,在我国金融市场上就揭开了公募FOF基金的序幕。FOF基金也逐步成为资产配置的重要考察对象。截止到2019年底,我国基金共有6398支,其中封闭式基金有812支,开放式基金有5586支。如何在信息不完备、方法数据未能及时更新等众多问题的影响下,选择合适的基金进行资产配置,成为困扰众多金融市场投资者的一个难题,而FOF基金的出现,为解决这一难题提供了可行的渠道[1~4]。

国内研究方面:学者程刚和张孝岩根据Carhart四因子模型,对我国混合型开放式基金的投资绩效进行实证分析,发现在添加动量因素之后,在对基金绩效进行衡量时具有较强的解释力,因此,认为四因子模型在衡量我国基金绩效时具有一定的适用性;学者丁鹏认为随着信息的不断传递,投资者根据相应的信息,选择投资或撤出某一策略从而导致不同类型策略收益率的资金容量的变化,但无论怎样变化,风险度不变是其核心,而且考察一个实际的资产配置,完整的分析体系应当包括收益率、风险度和资金容量。

国外研究方面:1970年,夏普·威廉在《资产配置:管理风格和绩效测量》中写道:人们普遍认为,资产配置的最终结果在很大程度上直接表現为投资者投资组合回报的差异,一旦确定了一套资产类别,就必须确定投资者整个投资组合的每个组成部分对其回报变动的风险敞口,可以汇总此类信息,以确定投资或整体有效资产组合。1990年,布莱克认为对于投资组合回报的变化,资产配置是主要的问题所在,但是市场时机似乎并没有那么重要,低迷的宏观经济环境明显与高风险资产种类的低收益率相联系[5~8]。

2 样本选择和实证设计

2.1 FOF子基金选取

在构建FOF基金时,采用基金月累计净值增长率作为基金的月收益率。为了研究FOF基金在熊市和牛市的表现情况,样本时间选择从2015年5月29日到2019年12月31日,数据来源主要来源于晨星基金网、国泰安数据库以及瑞思统计数据库,初步选取子基金:光大保德信国企改革主题股票(X1)、华夏上证50ETF联接A(X2)、汇添富成长多因子量化策略股票(X3)、汇添富中证主要消费ETF联接(X4)、嘉实逆向策略股票(X5)、嘉实先进制造股票(X6)、嘉实新消费股票(X7)、前海开源主题精选股票(X8)。

2.2 确定FOF基金子基金的权重

由于选取的基金均为股票型基金,各个策略之间的相关系数均为正数,不必剔除其中某个策略,利用Eviews确定的策略池的绝对相关系数矩阵结果如表1所示[9,10]。

根据权重,确定的各个策略的权重如下:

(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8)=(9.44%,16.75%,10.45%,

13.91%,10.35%,9.57%,11.61%,17.92%)。

3 基于Carhart四因子模型的绩效分析

3.1 确定Carhart四因子模型各因素

Carhart四因子模型公式表示为:Rp-Rf=αp+βMKTMKT+βSMBSMB+βHMLHML+βMOMMOM+ε,在这个模型中重点关注的是αp,αp代表基金的超额收益率,若αp>0则表明基金的表现优于市场平均水平。Carhart四因子模型中各因素数据主要来源于是申万风格指数收益率。考虑到选择的基金类别均为股票型基金,市场组合的平均收益率参照沪深300指数月收益率,无风险利率则参照一年定期存款利率,而其他数据来源于申万风格指数中的大、小盘股指数月收益率,高、低市净率指数月收益率,绩优、亏损股指数月收益率。以2015年5月29日至2016年4月29日为例,如表2所示[11~13]。

3.2 确定回归系数

利用软件Eviews,对于各个系数进行多元回归,回归结果如表3所示。

根据多元回归结果可知,αp=0.0072,αp>0,因为αp正负表示基金整体是否可以取得超越市场基准的超额收益,所以可以得出基金整体的投资表现要优于市场平均水平的结论,这说明与市场平均水平相比,拟合的FOF基金整体的收益率水平要明显更好一些。

4 结论

实证分析的主要目的在于验证使用SCM模型确定的权重是否有效以及拟合FOF基金的收益率能否超越市场水平。通过分析得出了以下结论:

(1)对于拟合FOF基金的实证检验,得出拟合FOF基金αp>0的结果,这说明其超越了市场平均收益水平,也就是说都取得了超额收益。这意味着在进行投资时,FOF基金是一种比较好的选择,可以带来良好的投资回报[14]。

(2)资产配置的出发点都是寻求将资金赋予在表现情况良好的资产上,以此获得超额收益,投资经理设计FOF基金的过程中,除了需要考虑这一点之外,还需要考虑整个FOF基金的收益情况。SCM模型以各个策略相关系数为出发点,剔除与整体策略呈负相关的策略,确定资金的分配比例,总的来说,SCM模型也为资产管理提供了相应的视角。

(3)随着我国对基金限制逐渐减少,基金品种势必会增加、规模也会随之扩大,不论是对基金经理还是个人投资者而言,想要达到分散风险、获取超额收益的目的,仅仅依靠单支或几支基金很难达到理想效果。以此确定的FOF基金与主要指数基金相比,确实体现出较高收益水平和较稳定的业绩波动。随着我国老龄人口数量不断增加,养老模式下的FOF基金也逐渐浮出水面,从而为FOF基金自身的规模增长扩展了空间。

(第一作者系煙台大学文经学院  讲师)

(本文由山东省人文社会科学项目“新旧动能转换背景下区块链金融对山东省实体经济的影响及风险研究”(19ZCJJ04)支持)

【参考文献】

[1]丁鹏.FOF组合基金[M].北京:电子工业出版社,2017.

[2]刘凯.FOF基金的发展趋势与实证研究[D].兰州:兰州大学,2016.

[3]付江媛.FOF基金风险评估及管理研究[D].上海:华东理工大学,2018.

[4]甄超.FOF基于风险平价理论的资产组合研究[D].北京:首都经济贸易大学,2017.

[5]李艳.公募FOF的策略研究与应用 [D].杭州:浙江大学,2018.

[6]刘建桥.公募FOF中常用量化方法以及相关模型的实证研究[D].济南:山东大学,2017.

[7]蔡文捷.基于风险平价策略的大类资产配置实证研究[D].杭州:浙江大学.2017.

[8]蔡良达.量化方法研究——基金选择模型[D].成都:西南财经大学,2012.

[9]朱志伟.最优化资产配置方法模型研究[D].武汉:华中科技大学,2004.

[10]杜春越,韩立岩. 家庭资产配置的国际比较研究[J].国际金融研究,2013(6):46-57.

[11]好买基金研究中心. 从养老金角度看FOF的基本投资策略[J].中国信用卡,2017(11):23-24.

[12]肖星池,冉博文,吕斓琪,等.中美FOF发展对比分析及对中国的启示[J].现代经济信息,2016(7):141-143.

[13]杜迎辉.FOF(基金)发展及应用研究[J].金融理论与实践,2008(9):75-77..

[14]刘成楠.浅谈公募FOF产品对公募基金公司的影响[J].经贸实践,2016(13):34-35.

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