吳娣 喻文琴 王明宇
摘 要:本文梳理了國(guó)內(nèi)研究基金績(jī)效評(píng)價(jià)的傳統(tǒng)理論,共選取12個(gè)適合用來(lái)分析ETF業(yè)績(jī)的指標(biāo)進(jìn)行因子分析。選取的111只樣本基金是在2004—2017年發(fā)行,并延續(xù)到2020年的上市股票型ETF。因子分析得出當(dāng)前的ETF基金研究指標(biāo)可分成三類,分別是收益因子、抗風(fēng)險(xiǎn)能力因子和管理能力因子。根據(jù)這三類指標(biāo)將樣本聚成7類,研究得出大部分的上市股票型ETF基金都具備良好的分散風(fēng)險(xiǎn)能力,各類基金績(jī)效之間相差較大。
關(guān)鍵詞:ETF基金;業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià);因子分析在;實(shí)證分析;因子分析
中圖分類號(hào):F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2021)01(b)--04
ETF作為金融市場(chǎng)上進(jìn)行資源配置的主要被動(dòng)型投資工具,對(duì)于投資理念的轉(zhuǎn)變意義深遠(yuǎn),影響著市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變化與投資者行為。從2004年至今,ETF基金市場(chǎng)已經(jīng)成為我國(guó)金融市場(chǎng)的有利補(bǔ)充。在開(kāi)放式基金研究領(lǐng)域里,中國(guó)學(xué)者提供了不同的研究理念與視角,但總體上對(duì)ETF的研究還處于初級(jí)階段,需要更系統(tǒng)的評(píng)價(jià)體系?;诖耍敬窝芯客ㄟ^(guò)因子分析模型,為投資者展現(xiàn)了ETF基金市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀,為監(jiān)管提供監(jiān)管ETF市場(chǎng)的思路,從而有助于形成一個(gè)更為科學(xué)、健康的ETF市場(chǎng)。
1 理論基礎(chǔ)及指標(biāo)構(gòu)建
1.1 國(guó)內(nèi)外學(xué)者理論研究綜述
國(guó)外學(xué)者在20世紀(jì)提出了三大經(jīng)典收益評(píng)價(jià)指標(biāo):Sharpe在1964年提出資產(chǎn)定價(jià)模型,并發(fā)展出超額收益率。Treynor在1966年引入系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)提出風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益指標(biāo)特雷諾指數(shù)。Jensen在1968年提出風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益的超額收益率。此后學(xué)者轉(zhuǎn)向擇時(shí)能力、持續(xù)性方面研究。Treynor與Mazuy(1966)首次將基金經(jīng)理的擇時(shí)能力量化,提出T-M模型。Henriksson與 Merton(1981)在T-M模型中加入市場(chǎng)環(huán)境變量,創(chuàng)造出H-M模型。
國(guó)內(nèi)的基金績(jī)效評(píng)價(jià)研究發(fā)展較為緩慢,主要是借鑒國(guó)外較為成熟的理論與指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究。曾忠東等(2010)研究得出ETF組合相對(duì)傳統(tǒng)指數(shù)投資,對(duì)標(biāo)的指數(shù)的跟蹤誤差最小,能更好使套利的成功率最大化。張崢等(2012)認(rèn)為雖然ETF二級(jí)市場(chǎng)具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,并造成ETF的異常折溢價(jià),但其認(rèn)為此類異常折溢價(jià)并不是真正的套利機(jī)會(huì),證明上證50ETF定價(jià)效率高。劉偉等(2009)從金融高頻數(shù)據(jù)的角度進(jìn)行研究ETF套利,發(fā)現(xiàn)ETF交易量和價(jià)格變化具有周期性, 開(kāi)盤(pán)階段ETF交易價(jià)格波動(dòng)大, 市場(chǎng)流動(dòng)性好, 套利機(jī)會(huì)較多, 套利成本較小。
1.2 基金評(píng)價(jià)指標(biāo)
目前學(xué)術(shù)界提出的基金評(píng)價(jià)方法種類繁多,經(jīng)過(guò)系統(tǒng)梳理,將主要的評(píng)價(jià)指標(biāo)匯總, 如表1所示。
2 ETF基金績(jī)效評(píng)價(jià)的實(shí)證分析
2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源
自2004年第一只ETF——華夏上證50ETF誕生以來(lái),經(jīng)過(guò)近年來(lái)的爆發(fā)式增長(zhǎng),ETF基金產(chǎn)品市場(chǎng)不斷豐富。鑒于ETF基金數(shù)據(jù)的易得性與研究數(shù)據(jù)的有效性,本次研究選取2004—2017年成立的且在考察期間正在運(yùn)行的股票型ETF基金產(chǎn)品。經(jīng)過(guò)篩選,共選取111只上市股票型ETF基金產(chǎn)品作為研究對(duì)象。
基金樣本來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)、RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫(kù),并借助EXCEL2016和SPSS19.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算。
2.2 對(duì)所選取的ETF指標(biāo)進(jìn)行因子分析
2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
首先, 需要對(duì)各組數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,以消除各類指標(biāo)之間單位等方面的差異影響。
其次,需要對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)一步檢驗(yàn)與度量,以檢驗(yàn)各變量進(jìn)行因子分析的可行性。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。
由表2可知,巴特利球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為2410.0250,在α等于0.05的顯著性水平下,拒絕零假設(shè),認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣之間具有顯著差異,根據(jù)度量標(biāo)準(zhǔn)判斷原有變量適合進(jìn)行因子分析。
2.2.2 因子分析
因子分析是以較少的獨(dú)立因子反映原有變量的絕大部分信息,是降低維度的重要手段,其使用的前提為所選變量之間存在相關(guān)關(guān)系。
借助因子分析方法,可以將所選取的12個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)歸類為3類主因子,經(jīng)過(guò)計(jì)算得出其總特征值大于1,初始特征值累積率以及旋轉(zhuǎn)后的累積貢獻(xiàn)率都近似80%,說(shuō)明這3類主因子對(duì)樣本數(shù)據(jù)的解釋效果較好,可以作為研究的主成分。
將這12個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分成三類,可以比較直觀地分析出不同類別基金之間的差異。第一類因子包括Calmar、Sharpe、Sortino、 Treynor、Jensen和信息比率,這6類指標(biāo)主要解釋了基金的收益水平,稱其為收益因子A1;第二類因子包括Beta、下行風(fēng)險(xiǎn)、年化波動(dòng)率和跟蹤誤差,這4類因子主要解釋了基金的風(fēng)險(xiǎn)水平,稱其為抗風(fēng)險(xiǎn)因子A2;第三類主要包括選時(shí)能力、折溢價(jià)率,稱為管理能力因子A3,如表3所示。
2.3 聚類分析
借助多元統(tǒng)計(jì)分析方法——聚類分析,可以將不同事物中所包含的個(gè)體依據(jù)事物特性進(jìn)行分類,即聚類的原則是同一類別具有較高的相似性,不同類別中的個(gè)體差異性很大。接下來(lái)對(duì)A1、A2、A3這三個(gè)因子進(jìn)行聚類分析,具體過(guò)程如下。
2.3.1 確定聚類數(shù)目——碎石圖
如圖1所示,由于類的凝聚,類間距被逐漸拉大。類間距在聚成9類之前增大幅度較小,呈山峰狀,但到7類之后,類間距迅速拉大。根據(jù)類間距越小,相似程度越高的原則,本次研究認(rèn)為將上述指標(biāo)聚成7類為宜。
2.3.2 各類基金的因子得分情況
通過(guò)SPSS19.0軟件計(jì)算可以得到各類基金的因子得分情況,具體結(jié)果如表4所示。
經(jīng)過(guò)對(duì)各類因子得分情況的進(jìn)一步觀察分析,可以將目前基金市場(chǎng)上的基金歸結(jié)為以下幾種類別,如圖2所示。
第一類屬于收益能力良,抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱,管理能力良;第二類屬于收益能力憂,抗風(fēng)險(xiǎn)能力良,管理能力弱;第三類屬于收益能力良,抗風(fēng)險(xiǎn)能力優(yōu),管理能力弱;第四類屬于收益能力優(yōu),抗風(fēng)險(xiǎn)能力良,管理能力弱;第五類屬于收益能力憂,抗風(fēng)險(xiǎn)能力憂,管理能力優(yōu);第六類屬于收益能力弱,抗風(fēng)險(xiǎn)能力憂,管理能力優(yōu);第七類屬于收益能力弱,抗風(fēng)險(xiǎn)能力良,管理能力優(yōu)。
2.3.3 實(shí)證結(jié)果及分析
在聚類分子中,第五類基金的因子得分均值為4.2066,為第一階梯ETF,主要包含廣發(fā)中證全指信息技術(shù)ETF、南方中證500信息技術(shù)ETF、易方達(dá)滬深300非銀ETF,其抗風(fēng)險(xiǎn)能力貢獻(xiàn)最大。第二、六、七類ETF基金為第二階梯ETF,其管理能力貢獻(xiàn)最大,第一階梯與第二階梯ETF占樣本數(shù)量共達(dá)12%,第一類歸為第三階梯ETF,占樣本數(shù)據(jù)的50%。這個(gè)現(xiàn)象符合客觀規(guī)律,即尖端產(chǎn)品只占市場(chǎng)數(shù)量的少數(shù)。
從七類基金的F得分可以看出,市場(chǎng)中ETF基金產(chǎn)品業(yè)績(jī)相差較大,出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是因?yàn)楦欀笖?shù)標(biāo)的日益多元化,使得我國(guó)ETF基金績(jī)效出現(xiàn)分化。
另外,從聚類分析的研究中會(huì)發(fā)現(xiàn)基金管理能力對(duì)其業(yè)績(jī)同樣會(huì)產(chǎn)生較大影響,而在因子得分中體現(xiàn)并不顯著。這說(shuō)明在市場(chǎng)中具有更專業(yè)素質(zhì)的投資者會(huì)比普通投資者獲得更佳的收益,這是否違背了ETF消極管理的思想,需要在接下來(lái)的研究中進(jìn)行反復(fù)驗(yàn)證。
3 結(jié)論與建議
ETF基金的規(guī)模雖然在2019年出現(xiàn)小幅攀升,但相對(duì)于公募基金的占比仍未突破6%,顯現(xiàn)出很大的成長(zhǎng)能力。通過(guò)對(duì)以往學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)的證券市場(chǎng)是弱有效性的市場(chǎng),這就為基金類產(chǎn)品的成長(zhǎng)創(chuàng)造了契機(jī)。而ETF基金具備便捷分散風(fēng)險(xiǎn)、收益穩(wěn)健的特性,是理想的消極管理工具,符合我國(guó)證券市場(chǎng)的投資環(huán)境。相比其他投資工具,ETF基金在一定意義上節(jié)約了投資者的機(jī)會(huì)成本。從目前ETF基金的超額收益情況來(lái)看,在ETF基金的長(zhǎng)期投資活動(dòng)中,投資者可以獲得市場(chǎng)平均收益。
本次研究基于12個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的因子分析模型,經(jīng)過(guò)處理,共得到三類因子,分別是收益因子、抗風(fēng)險(xiǎn)因子、管理能力因子。在對(duì)擇時(shí)能力指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析中,發(fā)現(xiàn)45.95%的基金擇時(shí)能力為負(fù),不具備擇時(shí)能力。在對(duì)樣本基金進(jìn)行聚類的過(guò)程中,得出優(yōu)良基金種類只占樣本數(shù)目的12%,大部分的ETF基金具備良好的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。說(shuō)明ETF基金是一種優(yōu)良的分散風(fēng)險(xiǎn)品種,投資者可以通過(guò)購(gòu)買(mǎi)ETF基金提高總資產(chǎn)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。
綜上所述,基金投資公司可以多借鑒國(guó)外成熟市場(chǎng)的管理方法,并結(jié)合自身的投資技巧加以提高基金經(jīng)理的專業(yè)素質(zhì),從而有利于基金市場(chǎng)的穩(wěn)定健康發(fā)展。目前我國(guó)ETF基金成長(zhǎng)環(huán)境良好,然而市場(chǎng)中不斷涌現(xiàn)的創(chuàng)新產(chǎn)品,使得投資風(fēng)險(xiǎn)聚集,監(jiān)管者應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)整個(gè)市場(chǎng)的管控,嚴(yán)加控制ETF產(chǎn)品上市資質(zhì)。同時(shí),市場(chǎng)應(yīng)該規(guī)范基金運(yùn)作,優(yōu)化退市淘汰機(jī)制,并向個(gè)人投資者普及投資知識(shí),引導(dǎo)投資者理性投資,不斷優(yōu)化基金產(chǎn)品,提高投資效率。
本次研究中只是概括性地探討了整個(gè)市場(chǎng)ETF基金績(jī)效現(xiàn)狀,對(duì)于其評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建給出大致方向,并在一定程度上為投資者提供了投資ETF基金的參考。在不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境中,對(duì)ETF基金績(jī)效評(píng)價(jià)模型的構(gòu)造還需要不斷深入研究。
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