基于风格调整的开放式基金业绩评价实证研究

在应用RBSA分析法和Gruber模型分析法对样本基金进行风格识别的基础上,求得Lobosco 和Gruber风格调整业绩.实证结果表明,风格调整业绩评价结果基本令人信服;我国开放式基金投资风格存在很大的趋同性,保守而积极,持有相当比例的现金资产,主要投资于大盘和中盘成长型.     

基于DEA方法的开放式基金业绩评价的实证研究

随着我国基金业的不断发展,基金业绩评价方法也不断多样化,本文主要运用数据包络分析方法,对我国开放式证券投资基金业绩评价做了如下研究：首先运用DEA基本原理建立基金评估模型,再对2009—2011年30只开放式基金发展情况进行Malmquist生产率指数分析,发现影响DEA有效性的因素主要有运营费用、收益率标准差、持股集中度,最后根据问题提出了一些建议.     

基于多元统计分析的开放式基金业绩评价

用多元统计中的因子分析和聚类分析方法,对我国开放式基金在2005年的业绩进行综合评价.实证研究表明股市处于熊市时基金能战胜市场,在一定程度上体现了专家理财能力;同时,还发现对基金细分后能更合理更公正地评价基金业绩.     

中国大数据基金的业绩评价与对比分析

随着金融科技的迅速发展，大数据技术与证券投资的结合日益紧密，大数据基金应运而生，且越来越受到行业的重视。本文遴选18只大数据基金和6只投资结构类似的传统型基金，利用2018年4月1日到2020年3月31日相关数据从收益水平、风险状况、风险调整后收益、业绩归属能力对大数据基金进行考察，运用主成分分析法进行综合评价，并与传统型基金进行了对比分析。研究表明，与传统型基金相比，在考察期内，大数据基金的业绩表现更好，其中，被动指数型基金在各项指标上的优势更为明显，而主动管理型基金的优势相对较弱。     

开放式股票基金业绩的实证研究与评价

应用T-M和H-M的单因素和三因素模型,对我国23只开放式股票型基金2003年10月至2005年7月的业绩进行了实证研究;并就基金的选股、择时能力对模型的敏感性,基金选股、择时能力的相关性进行了检验.结果发现,开放式股票型基金具有较强的选股能力,但却有一定的负的择时能力;基金经理偏向于发掘“超速成长”型公司股票,以期在整个“熊市”背景下,获得超额收益率,实现对投资者业绩的承诺.     

基金经理人相对业绩激励契约

阐述了基金经理人激励契约模型的假设,分析了基金经理人的投资决策和委托人设计激励契约的机制.在较宽松的假设基础上,建立证券投资基金的委托 代理关系的激励契约模型,给出激励契约最优解的一阶条件,将模型推广到投资人为风险回避型的情况;并揭示在一定条件下,相对业绩报酬结构是对基金经理人的最优激励契约.     

我国证券投资基金净值业绩与价格业绩特征的实证比较分析

分别采用基金的股价和净值计算基金的收益率,运用风险调整指数等国内外比较公认的绩效评估方法对我国证券投资基金进行了全面的实证研究和比较分析.结果表明,用净值计算的基金收益普遍优于同期市场基准组合收益,与基金股价计算的收益背离严重;对基金投资能力、基金经理选股能力和择时能力的实证分析得出了与价格法下基本对立的结论.     

开放式基金规模变动的计量模型与实证分析

应用面板数据(Panel Data)计量方法对中国四大类开放式基金规模变动的外部影响因素进行研究,并以股票型基金为例,对9只股票型基金的规模变动因素进行了分析．结果显示：在基金分类层面上．区间收益率、分红次数、国债全价指数和A股指数波动率与开放式基金规模变动显著相关;对于单只基金,除上述4个变量以外,基金份额总数和分红金额对基金规模变化也有显著影响．比较两个层面的分析结果发现：分类基金模型比单只基金模型具有更高的解释力度,而且投资者在选择基金类别和选择具体基金时对成本指标和风险指标的解读有所不同．     

经理人激励机制的设计——基于业绩评价的分析

经理人激励机制的设计要基于企业的业绩评价,经理人激励的潜在业绩基础主要分为会计业绩和市场业绩评价基础,本文从这两方面阐述了经理人激励机制设计的内容、特点及作用。此外,还应在前两种业绩评价基础之上综合运用相对业绩指标、非财务指标等完善业绩评价体系,以使经理人的激励契约设计更加完备。     

对我国开放式基金绩效评价体系的几点思考

一、建立我国开放式基金绩效评价体系应遵循的具体原则 1同类基金之间进行比较 我国的投资基金已经开始具有不同的投资风格，这种分化是为了迎合投资者不同的风险需求。不同投资风格的基金并不具有完全的可比性，而且由于投资者群体的细分，专注于某一投资风格的投资者也并不在意其他投资风格基金的业绩表现。因而在进行基金绩效评价时，应当首先将基金按照不同的投资风格分类。比较的范围应局限在同类基金内部。     

基于AHP和TOPSIS方法的基金绩效评价研究

提出了包含基金收益、风险、成长性、经理人能力、二级市场表现、费用等要素的基金绩效综合评价指标体系,应用基于AHP和TOPSIS的综合性方法,确定了指标权重,对15种基金进行了实证研究.结果表明该方法具有重要的经济应用价值.     

中国证券投资基金投资风格变化原因分析

以我国证券投资基金为研究对象,实证检验我国证券投资基金投资风格变化的原因.研究结果表明：市场预期是基金投资风格转变的主要原因,其次是前期的业绩压力,最后才是基金经理调整.文章分析认为,这种结果主要是基金业绩评估机制,市场上存在的板块轮换现象以及基金管理机制造成的.     

证券投资基金绩效评价研究

在综合分析证券投资基金绩效评价的基础上,根据我国市场特点初步构建了基金业绩评价指标体系．应用传统的单指数评价方法、因子分析法和数据包络分析法对我国2002年前设立的39只基金在48周内的业绩表现进行实证研究,完成了对基金业绩的评价与排序,并分析了几种评价结果的相关性与存在差异的原因．     

对基金投资的比较分析

根据2000年12月31日的基金公告,利用Markowitz有效边界理论,在不允许卖空的市场条件下,对6个基金在股票市场上的行业组合的日投资收益率情况分别进行了分析,给出了对基金业绩进行评估的一种方法.     

基金绩效评估模型及其在中国的应用

证券投资基金业绩评估是当今西方国家证券界非常时兴的一项工作.它主要包括评估与比较不同投资基金的投资表现,正确评价投资基金的回报及其承担的风险,并根据评估结果对投资基金进行业绩排序,投资基金业绩评估是评价投资基金管理人运作绩效并据以派发管理酬劳的依据,也是投资者     

基于统计分析的绩效评价方法研究

对绩效进行评价,指标的层次结构及其权重的确定直接影响评价指标体系的实用性和评价结果的客观性与科学性．为确保分析结果客观、科学,在分析了层次分析法分层和权重确定时存在不足的基础上,提出一种新方法．首先,运用统计分析中的因子分析方法,为指标进行分层归类;其次,根据因子分析中子因子在主因子上的载荷,确定各个子因子在其主因子上的权重值;再次,根据子因子在其主因子上的权重值,并结合各主因子在总目标（一级指标）上的贡献率,确定出各个子因子在总目标上的权重值;最后,通过实例证明了方法的实用性．     

投资基金业绩评价与市场效率研究

通过证券投资基金的业绩评价来判断市场效率的高低是衡量一个证券市场是否有效的一种方法,利用西方基金业绩评价的多种指标对中国新基金在最近一年内的业绩进行评价,得出中国新基金在证券市场系统性风险比较大的情况下普遍取得了超越市场的业绩。中国证券市场的弱势有效性是保证中国证券投资基金取得较好业绩的前提。在实证研究的基础上,提出要提高中国证券投资基金的运作效率,必须提倡基金的规范运作和法制化管理。     

RAROC方法在证券投资基金绩效评估中的应用

介绍了基于VaR的证券投资基金绩效评估方法——RAROC方法，通过该方法对基金投资绩效的分析来揭示投资风险，并对基于RAROC的绩效评估方法与传统的指数评估方法(夏普指数法、特雷诺指数法及詹森指数法)进行比较分析．结果表明：引进VaR风险度量模型，把经风险调整后的绩效评估方法RAROC应用到投资基金绩效评估中，能更客观、准确地反映证券投资基金的绩效。     

证券投资基金业绩的随机占优检验

将随机占优引入基金业绩评估,发现:如果投资者只关心收益率,则基金与市场指数业绩不存在明显优劣关系,如果投资者同时兼顾收益与风险,则基金优于市场指数.总之,没有充分证据表明基金明显劣于市场指数表现,现有的主流评估方法可能低估了基金经理的投资能力.     

Ratio K: a New Way of Metering and Evaluating the Risk and Return of Stock Investment

Although widely used, both the Markowitz model and VAR (Value at Risk) model have some limitations in evaluating the risk and return of stock investment. By the analysis of the conceptions of risk and return, together with the three hypotheses of technological analysis, a novelty model of metering and evaluating the risk and return of stock investment is established. The major indicator of this model , risk-return ratio K, combines the characteristic indicators of risk and return. Regardless of the form of the risk-return probability density functions, this indicator K can always reflect the risk-return performances of the invested stocks clearly and accurately. How to use the model to make optimum investment and how to make portfolio combined with clustering analysis is also explained.