首页 > 商机 > 【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究....

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

[2022-05-09 19:06:26] 编辑:溺爱和你 点击量:31
评论 点击收藏
导读:炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会!林晓明S0570516010001研究员SFCNo.BPY421黄晓彬S0570516070001研究员张泽S0570520090004研究员SFCNo.BRB322本文源自2022年5月8日发布的研报《基金收益来源、业绩规律与研 .....

炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会!

林晓明 S0570516010001 研究员

SFC No. BPY421

黄晓彬 S0570516070001 研究员

张泽 S0570520090004 研究员

SFC No. BRB322

本文源自2022年5月8日发布的研报《基金收益来源、业绩规律与研究框架》,对本文的完整理解请参见研报原文。

全文摘要

在构建基金组合时,资产配置、行业轮动和基金筛选三个环节每年都能贡献可观收益。基金作为一类投资产品囊括了部分资产配置和行业轮动的收益,但即便是行业主题基金,其内部基金之间收益差距也相对较大。另外我们发现A股公募权益基金业绩持续性弱,简单动量或反转策略难以选出绩优基金,因此需要依托基金绩效研究的系统性框架。我们基于海内外学术成果和华泰金工团队历史深度研究,提出基于基金特征的系统研究框架。

资产配置、行业轮动、基金筛选三个环节每年都能贡献可观收益

在构建基金组合时,我们认为资产配置、行业轮动和基金筛选三个环节都十分重要,且都有机会贡献等量齐观的投资收益。在大类资产层面,我们对2005年至2021年全球股票、债券、商品三大类的年收益进行统计,发现每年最优资产和最差资产的收益差距平均为71pct;在A股行业层面,每年表现最佳与最差的行业的收益差距平均为86pct;在基金产品层面,每年头部权益基金业绩高出尾部基金约57pct,同行业主题的基金中,半数行业内的基金收益差距超过28pct。

权益基金业绩持续性弱,简单动量或反转策略难以选出绩优基金

通过研究我们发现,我国公募基金业绩持续性较弱,且持续时长较短,简单的动量或反转策略难以选出绩优基金。首先基于交叉积比率法统计我国公募基金在季度、半年度和年度周期的业绩持续性,然后统计长期保持绩优的基金比例、历年业绩靠前和靠后的基金在之后每年的收益表现,实证结果表明:权益基金的业绩普遍难以长期保持绩优,且历年业绩靠前和靠后的基金在之后每年的收益并没有显著差别。同时简单基于基金历史业绩构建的动量或反转策略并不能前瞻性地选出未来的绩优基金。

基金绩效研究的系统性框架:基金特征决定了绩效,基金绩效反映了特征

西方学者在上世纪50年代开始不断丰富完善证券投资选择的定量方法,我们基于国内外研究理论以及华泰金工过去的深度研究,提出了基金绩效研究的系统性框架,认为基金特征和基金绩效密不可分,可以从基金经理、基金业绩持续性、基金其他特征标签来刻画基金的基本特征,然后采用合适的指标对基金绩效进行度量,最后对基金绩效进行归因分析,从而全面刻画基金的特征要素并依据特征筛选绩优基金。

风险提示:本报告不涉及证券投资基金评价,不涉及对具体基金产品的投资建议,亦不涉及对具体个股的投资建议;本报告内容仅供参考,投资者应结合自身风险偏好及风险承受能力,充分考虑指数编制规则、样本股变化、基金管理人的投资风格、投资策略、资产配置情况等各种因素可能对基金产品业绩产生的影响;投资者需特别关注指数编制公司、基金公司等官方披露的信息。

成功的资产配置、行业轮动、基金筛选都可贡献可观收益

全球资产配置之父加里·布林森曾说过:“从长远看,大约90%的投资收益都是来自于成功的资产配置。”一句话道明了在金融市场投资中资产配置的重要性。在A股市场中,众多投资者的一个切身体会则是“要选对投资赛道”,即对行业进行的有效判断能带来可观的收益。另外随着FOF和基金投顾等产品和业务的兴起,人们发现基金产品之间的收益差距也十分明显,基金筛选也成为了重点研究领域。因此本文首先对大类资产、行业主题和基金产品内部每年绩优标的和不佳标的之间的收益差距进行统计,并以此证明资产配置、行业轮动和基金筛选三个环节都可以贡献可观的投资收益。

历年最优和最差大类资产收益相差至少30pct,平均可达71pct

在大类资产层面,我们选择主要指数作为股票、债券和商品的标的,时间区间为2005年至2021年,采用每年年末收盘价计算各标的的年度收益率。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

首先我们绘制出上述所有大类资产年度收益的箱体图,横坐标为年份,纵坐标为标的年收益率,箱体的上下界为上四分位数和下四分位数,中间直线为中位数;上直线为上限,是非异常范围内的最大值,下直线为下限,是非异常范围内的最小值。上下限之外的是异常值点。

从整体上看,每年收益率最高与最低标的的收益率之差都在30个百分点以上,17个年度的平均收益率之差为71.42个百分点。这意味着若能够成功选出接下来一年内表现优异的资产,投资者将取得较为明显的超额收益。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

然后我们对股票、债券和商品这三大类资产内部进行收益统计并绘制箱体图。可以发现,在统计的17个年度中,股票资产内部的平均收益率极差为55.59pct,债券资产内部的平均收益率极差为6.40pct,商品资产内部的平均收益率极差为33.98pct。可见即便同属股票或商品资产,其内部不同国家、不同品种的标的收益差距依旧明显。债券资产波动相对更小,内部资产收益差距相对较低。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

不同一级行业持有一年,年平均收益相差可超过85pct

接下来我们采用同样的方法测算股票市场不同行业的收益差距,统计31个一级行业指数在2012年至2021年的年度收益率分布箱体图如下。2018年最佳与最差行业的收益差距最小,为35.02pct;2013年最佳与最差行业的收益差距最大,为149.68pct。每年表现最佳与最差的行业的收益率之差平均为85.52pct,电力设备、社会服务和食品饮料是经常成为获得领先收益率的行业。可见行业与行业之间的收益差距很大,选择正确的行业对获得更高的收益具有重要意义。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

半数行业内的头部基金和尾部基金年收益相差平均超过28pct

年收益前10%与后10%的权益基金平均相差57pct,债券基金平均相差也接近20pct

最后观察国内公募基金产品之间的收益差距,我们按照Wind开放式基金分类,将基金划分为权益类基金和债券类基金,对2012年至2021年十年间的公募基金年度收益率进行统计。其中,权益类基金包括股票型基金、混合型基金中的偏股混合型基金以及灵活配置型基金中股票市值占基金资产净值比超过50%的基金。由于灵活配置型基金的每年股票资产占比会发生变化,我们会通过每年的年报决定当年该基金是否计入权益类基金。权益类基金和债券类基金的年度收益箱体图如下。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

历年权益类基金累积数量为4824只,债券类基金数量为3528只。为了减少极端值带来的误差以及更贴近实际投资情况,我们将每年收益率首尾10%的基金作为最佳与最差基金的代表,计算它们的平均收益率并求差值,作为基金产品之间的收益差距。可以看到,近十年权益类基金投资的平均收益差距为56.85pct,但债券类基金投资的平均收益差距也达到了19.58pct。

值得关注的是,债券类基金接近20pct的收益差距远超过大类资产中债券6.40pct的收益差距。甚至在2014年债券类基金投资的收益差距为57.32pct,我们查证后发现,箱体图中众多收益率超过50pct的债券类基金中,超过九成为可转债基金。因此,债券类基金中不同品种、不同标的物所构成的基金产品可能会造就截然不同的投资收益,所以十分有必要对各类基金中的细分品种进行针对性研究。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

各行业主题基金内部收益差距半数超过28pct,TMT行业里头尾部基金收益差距较大

最后,我们针对权益基金进行细分统计,对2012年至2020年九年间的行业主题类基金年收益率进行统计。其中权益类基金的确定方式和上一部分相同,基金重仓行业则根据报告期末基金股票投资比例的第一名的一级行业名称确定,并要求该重仓行业投资市值占基金资产净值比超过30%,否则认为此基金无明显的行业主题偏好。同一基金的行业主题会随时间发生变化,因此各个行业包含的基金每年进行更新。

以2020年为例,电气设备行业的权益类基金内部收益差距较大,而通信、钢铁行业的权益类基金收益相当接近。这说明不同行业内部的基金收益差距存在差异。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

因此针对单一行业,我们将每年该行业下收益率首尾10%的基金作为最佳与最差基金的代表,并计算它们的收益率平均值之差,作为基金投资的收益差距。由于一些年份中不存在以某一行业为第一重仓行业的权益类基金,故统计结果中存在空值。

从下表中可以看出,大多数行业内部基金之间存在明显的收益差异,如电气设备、计算机、非银金融和电子,近九年平均收益差距在40pct以上,半数行业的平均收益差距在28pct以上。同行业主题的头部基金和尾部基金,收益差距平均为26.86pct。收益差距大与收益差距小的行业相对稳定,例如TMT行业,包括电子、计算机、电气设备和信息服务,头尾部基金收益差距较大。这提示我们在基金收益差距较大的行业里,我们需要更细致地去筛选出绩优基金。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

除此以外我们还发现,随着公募基金产品数目的增多,同一行业内部的基金收益差距有逐渐增大的趋势。如下图所示,在电子、医药生物、农林牧渔、国防军工、食品饮料与传媒行业里,权益类基金的收益差距从2012年的20pct左右,提升至2020年的70pct。在2018年A股大幅度下跌,行业整体不景气,故收益差距较小。我们认为,随着基金数量的增长,行业中表现优异的基金收益会更大幅度地超越市场平均。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

权益基金业绩持续性弱,简单动量或反转策略难以选出绩优基金

业绩具有持续性的公募权益基金占比较低,业绩持续时长较短

前文我们可以看到,成功的基金筛选可为投资者带来可观的收益。而在基金评价与筛选环节,我们需要重点关注基金业绩水平的持续情况。基金业绩的持续性是指前期业绩较好的基金在未来一段时间内的业绩也会相对较好,而前期业绩较差的基金在未来一段时间业绩也会相对较差。假如基金业绩具有持续性,则投资者就可利用过去的业绩表现来预测未来的表现,从而给未来的基金投资决策提供参考信息和指导。

海内外学者采用多种方法对基金业绩持续性开展研究

基金的历史业绩是否具备预测能力一直是基金领域的研究热点。基金的历史业绩对接下来基金表现的预测能力与有效市场假说相悖,因此对业绩持续性研究也是学术界检验市场有效性的方式之一。被国内外学者用于研究基金业绩持续性的方法包括了Spearman秩相关系数检验法、横截面分析法、Kendall协同系数检验法、交叉积比率法等。

1)Spearman秩相关系数检验法由Sharpe在1966年第一次应用于研究基金业绩持续性,也是第一个被广泛运用于基金业绩持续性检验的方法。Spearman秩相关系数检验法是一种常用的检验两个有序随机变量之间相关程度的检验方法,其受极端值影响程度较小。Carlson(1970)、Hendricks, Petel and Zeckhauser(1993)、吴遵和方兆本(2004)等人均使用此方法进行过基金业绩持续性的研究。

2)横截面分析法由格林巴尔特和蒂特曼提出,假设基金收益率服从正态分布,将样本期划分为长度相等的两个子期间,分别为评价期与持有期,检验一个评价期内的超额收益是否与后续的持有期内的超额收益有正相关关系。

横截面分析法中的原假设为系数项b=0,如果基金业绩在两个评价期间有持续性,那么显著大于0,若显著小于0,那么说明基金业绩在前后期出现了反转。横截面分析法较多地被用于检验基金业绩持续性,Hendricks, Petel and Zeckhauser(1993)、倪苏云、肖辉和吴冲锋(2002)、李雪峰、陈曦和茅勇峰(2007)等均使用此方法进行过基金业绩持续性的研究。

3)Kendall协同系数检验法在1970年由Altman和Schwartz应用在基金业绩持续性研究。Kendall协同系数检验法将整个样本期划分为M个时间段,在每个时间段上都对基金业绩进行排序,我们令Ri,j表示第j只基金在第i个时间段上基金业绩的排名,则

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

W=0表明基金业绩的排名关系没有稳定性,说明基金业绩不具有持续性。当样本基金的数量足够大时,统计量服从自由度为的卡方分布。利用Kendall协同系数检验可以考察基金业绩在多期上是否有持续性,这是Spearman秩相关系数检验和横截面分析法所难以做到的。

4)交叉积比率法不需要基金收益正态性假定,适用性较强,是目前国内外持续性评价中应用较广泛的方法。交叉积比率法将评价期分为多个等长度期间,分别将各个评价期的基金按业绩指标从大到小排列,将每一期间收益率位于同类基金中位数以上的基金定义为赢家“W”,将收益率位于同类基金中位数以下的基金定义为输家“L”,连续两个期间均列入赢家则为 WW,第一阶段为赢家且第二阶段为输家为 WL,第一阶段为输家且第二阶段为赢家为 LW,连续两个期间均为输家为 LL。交叉积比率公式如下:CPR=(WW*LL)/(WL*LW)

其中WW、LL、WL、LW分别为该基金在样本期内所有相邻期间。中为双赢、双输、先赢后输、先输后赢的数量,且要求 WL、LW 均不为 0。CPR的取值范围为(0, +∞),若整体上基金业绩没有持续性,则WW,WL,LW和LL的数目应该各占基金样本总数的1/4,此时CPR应该约等于1。当WL和LW个数占据基金总数绝对优势时,CPR越趋近于0,说明业绩持续性越不明显;当WW或LL个数占据基金总数绝对优势时,CPR越趋近于+∞,说明业绩持续性越强。

国内公募权益基金业绩持续性较弱且持续时长较短,提高了基金筛选的研究难度

接下来我们把所有Wind开放式公募权益类基金作为研究对象,计算2015年1月1日到2021年12月31日期间各基金的CPR数值并统计分布。在确定基金业绩表现的“输赢”样本时,若基金在连续6个周期长度里的业绩情况为“WLLWWL”,我们会将其视作5个样本,对应“WL,LL,LW,WW,WL”,以此类推。另外由于计算CPR需要基金一定时长的业绩数据,因此基金在成立时间大于2年,且至少有超过CPR计算所需要的4个周期长度后才纳入统计。

首先以各基金季度业绩为周期长度计算CPR数值。通过统计我们发现,大多数基金的CPR值位于之间,即“连赢连输”的数目不如“输赢交替”,但为了更细致地观察CPR分布情况,我们对CPR数值取对数后进行展示:

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

根据4160只基金连续季度业绩表现计算的CPR值取对数后的分布图如上,有如下规律:

1) 剔除左右异常值之后的ln(CPR)整体呈钟形分布,38.17%的基金ln(CPR)>0,对应CPR>1,即“连赢WW*连输LL”的数目多于“输赢交替WL*LW”。

2) ln(CPR)为-∞代表CPR值为0,即该基金没有出现过“连赢WW”或“连输LL”的情况,这种基金数目占比为10.64%。

3) ln(CPR)为+∞代表CPR值为+∞,对应分母为0,即该基金没有出现过“输赢交替WL或LW”的情况,这类基金数目占比为0.72%。

4)灵活配置型基金数目占所有基金的46.51%,但在CPR>1的1588只基金中灵活配置型基金仅占比41.75%,股票型和偏股混合型占比变化相对较小。说明灵活配置型基金的业绩持续性或更弱。

另外值得一提的是,由于CPR计算时将“连赢WW”和“连输LL”都视作业绩持续,因而计算的CPR结果即便数值较大,也可能是“连输LL”数目较多所导致。进一步统计我们发现,“连赢WW”数目多于“连输LL”数目的基金占比为45.31%,在CPR>1的基金中,该数值为45.21%,说明基金的CPR数值较大时,“连赢WW”数目并没有显著变化,“连输LL”也可能是基金的CPR数值较大的原因。

接下来,我们再以基金连续半年度业绩表现计算CPR值,同样取对数后展示分布情况。图中总共展示了3480只基金的ln(CPR)值,其中有54.11%的基金ln(CPR)>0,对应CPR>1;20.17%的基金ln(CPR)为-∞,对应CPR=0;7.64%的基金ln(CPR)为+∞,对应分母WL*LW无限接近于0。总体来看,基金在半年度的业绩持续性或强于季度。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

根据3480只基金连续半年度业绩表现计算的CPR值取对数后的分布图如上,有如下规律:

1) 54.11%的基金ln(CPR)>0,对应CPR>1,即“连赢WW*连输LL”的数目多于“输赢交替WLLW”。

2) ln(CPR)为-∞代表CPR值为0,即该基金没有出现过“连赢WW”或“连输LL”的情况,这种基金数目占比为20.17%。

3) ln(CPR)为+∞代表CPR值为+∞,对应分母WLLW为0,即该基金没有出现过“输赢交替WL或LW”的情况,这类基金数目占比为7.64%。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

根据1698只基金连续年度业绩表现计算的CPR值取对数后的分布图如上,有如下规律:

1) ln(CPR)的分布中有较多的取值为-∞和+∞的异常值,剔除左右异常值之后ln(CPR)的分布没有明显规律。

2) ln(CPR)为-∞代表CPR值为0,即该基金没有出现过“连赢WW”或“连输LL”的情况,这种基金数目占比为52.06%,超过一半。

3)ln(CPR)为+∞代表CPR值为+∞,对应分母WL*LW为0,即该基金没有出现过“输赢交替WL或LW”的情况,这类基金数目占比为15.90%。

除了上述观察各基金CPR的变化情况,我们也可以观察基金业绩持续性随时间变化的情况。在每一个时间截面,我们统计连赢WW、连输LL、输赢LW和赢输WL的基金数目,并以此计算该时间截面CPR数值,最终得到每个时间截面上的CPR数值并连成线。我们同样以季度、半年度和年度为周期长度计算CPR随时间变化的情况。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

根据以季度、半年度和年度为周期长度计算CPR随时间变化的情况图,我们发现如下规律:

1) 由于股市风格变换等因素,CPR随时间变化的走势波动较剧烈,季度与半年度CPR走势图抖动较为明显。

2) 将各时间段WW、LL、WL、LW数据汇总,计算总体的CPR数据后,得到以季度为周期的CPR平均值为1.019,以半年为周期的CPR平均值为1.848,以一年为周期的CPR平均值为1.133。以半年为周期的CPR平均值高于以季度为周期和以年度为周期的CPR平均值,印证基金整体或在半年度上更具持续性,但持续性仍较弱。

从各基金ln(CPR)值的分布情况观察,权益类基金大多没有表现出明显的持续性,且在持续性较强的基金中,业绩表现持续优异的基金并不显著多于业绩表现持续较差的基金。另外我们注意到,虽然权益类基金在半年度的业绩持续性或强于季度,但整体持续性并不明显,持续性较强的基金数目占比不高。

权益基金难以长期保持绩优,前一年绩优并不能保证未来依旧表现良好

为了进一步探究权益基金的业绩能否长期保持绩优,接下来我们将从以下两个角度进行实证方面的研究:

1)统计长期保持绩优的基金比例;

2)统计历年业绩靠前和靠后的基金在之后每年的收益表现。

绝大多数权益基金难以长期保持绩优

首先,我们计算权益基金每年的复权单位净值增长率在同类基金的百分比排名,然后统计这些基金排名在前1/4的年份数量占其运作总年份数量的比例,记为该基金业绩名列前茅的年份占比。接着我们判断每一只基金业绩名列前茅的比例是否超过了50%、70%和90%。对于同一年成立的基金,我们将业绩名列前茅的比例超过50%、70%和90%的基金数量求和,并除以该年份成立的总基金数量,得到能长期保持绩优的基金比例。上述统计方法的示意图如下:

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

我们将统计的结果汇总如下表。从统计结果中可以看出,没有任何一只2010年成立的基金能够在其12年的运作期内获得6年以上业绩前1/4的成绩,而2011年成立的基金也仅有5.08%的比例能够在其11年的运作期内获得6年以上业绩前1/4的成绩。

我们分别从横向和纵向两个方面对统计结果进行对比分析,认为绝大多数的权益基金并不能长期保持绩优:

1)从横向来看,表中的数值从左至右逐步减小,这说明基金要在越长的期间保持绩优是越困难的。当要求基金绩优的年份比例为50%以上时,大部分年份都只有不到10%的基金能满足这一要求。而当对绩优的年份比例要求增大到70%和90%时,能够在更长期间保持绩优的基金比例则会进一步下降,且这些比例在大部分早期年份下降至0。

2)从纵向来看,表中的数值从上至下呈现逐步增大的趋势,这说明运作期越长的基金要做到在大部分年份都保持绩优是越困难的。最近几年成立的基金虽然更容易满足长期绩优的要求,但这更多是由于其运作年份较少、参与业绩排名的次数较少造成的。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

历年业绩靠前和靠后的基金在之后每年的收益表现没有显著差别

接下来我们探讨历年业绩靠前和靠后的基金在之后每年的收益表现情况。我们将业绩靠前定义为基金在该年的复权单位净值增长率位于同类基金的前1/4水平,业绩靠后则定义为基金在该年的复权单位净值增长率位于同类基金的后1/4水平。观察时间为2010年至2021年,观测方法的计算示意图如下:

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

我们按照上述计算示意图的做法,分别统计2010年至今历年业绩靠前和靠后基金的收益表现情况,把上述各年业绩前1/4和后1/4的基金在之后每年的收益分位数的均值进行汇总展示如下。举例来说,对于2010年收益排在前1/4的基金,首先获取它们在2011年至2021年每年的收益率,同类基金按收益率排序后得到基金的收益分位数,然后分别统计2010年的绩优基金在其他年份中收益分位数的均值。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

统计结果表明,大部分年份的收益分位数均值都在50%附近,其中业绩前1/4的基金对应的收益分位数均值为49.84%,业绩后1/4的基金对应的收益分位数均值为48.87%。由此我们可以认为,某年业绩排在前1/4的基金,在之后的年份中,平均业绩仅能处于中等水平,而某年业绩排在后1/4的基金,在之后的年份中,平均业绩也能处于中等水平。

接下来我们仅观察基金在次年的收益表现,也即对于2010年收益排在前1/4的这些基金,计算它们在2011年收益分位数的平均值。其余年份和收益排在后1/4的计算方法类似。我们把历年的业绩前1/4和后1/4的基金在次年收益分位数的均值呈现如下:

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

考虑到业绩前1/4和后1/4的基金在每年的业绩表现存在相关性,我们对两组数据进行配对t检验,备择假设为:业绩前1/4和后1/4的基金在次年的收益分位数之差不为0。配对t检验的结果如下:

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

从检验结果可以看出,业绩前1/4和后1/4的基金在次年的收益分位数之差在5%的置信水平上并不显著偏离于0,即历年业绩靠前和靠后的基金在次年的收益并没有显著差别。这也表明,若简单地根据历年业绩对基金进行选择,最终的业绩表现也将几乎没有差别。

等权配置前一年业绩靠前或靠后的基金,策略净值收益无显著差别

前文的分析和论证表明,业绩表现较优的基金的收益通常比业绩表现较差的基金高出许多。若我们能够准确地筛选出未来业绩表现较优的基金,那么持有这些基金的长期收益将会比随意配置基金的收益可观许多。一个简单的基金筛选方法是:选出每年业绩表现在特定区间的基金,并在次年持有这些基金。接下来我们基于这一方法,对我们考察的权益类基金分别按照以下三种策略进行回测:

1)统计每年业绩表现靠前的1/4的基金,在次年等权配置;

2)统计每年业绩表现在中部的1/2的基金,在次年等权配置;

3)统计每年业绩表现靠后的1/4的基金,在次年等权配置。

回测时间统一为2011年1月1日至2021年12月31日,暂不考虑手续费和交易费等。下面我们对比了三种策略的归一化净值曲线和风险收益表现。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

我们将三种策略在这11年的收益率分别进行配对t检验,以探究这三种策略在每年的收益率是否存在显著差别。配对t检验的结果如下:

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

虽然从整体上来看,每年等权配置前一年业绩靠前的基金,其年化收益率略优于等权配置业绩位于中部和靠后的基金,但是从配对t检验结果中可以看出,三组检验的p值均大于0.1,说明三种策略在每年的收益率并没有显著差别。

由此看来,基于历史业绩这一简单方法构建的三种动量或反转策略均未能前瞻性地筛选出未来的绩优基金,这也启示我们不能简单地根据基金的历史业绩来判断未来的业绩表现。

权益类基金需要依托框架体系以客观评价绩效并进行优选

基金评价是一项系统工程,产学界自1950s开始在多个领域展开研究

自1952年Markowitz提出投资组合理论,首次给出了证券投资的选择的定量方法,西方学者在此后的几十年不断丰富完善相关的理论研究。证券投资领域的研究从单因素静态向多因素动态模型发展。从最早的CAPM模型,到Fama-French三因子模型、加入动量因子的Carhart模型,再到Fama五因子甚至其他更加复杂的多因子模型,都对投资组合的研究产生了深远影响。

在基金绩效评价上,1965年Treyno率先将风险因素考虑进来,定义单位系统风险所获得的超额收益为特雷诺指数,一定程度上克服了仅以收益率为标准的基金绩效评价的缺陷。1966年Sharpe提出如今被广泛应用的夏普比率,以衡量单位总风险的超额收益,解决了不同风险程度基金之间的绩效比较的困难。1968年,Jensen把基金的实际收益率和CAPM模型得出的收益率进行比较,定义剔除系统性风险后获得的超额收益为Jensen指数。由于波动率度量风险时无法区分有利波动和不利波动,期间很多学者对风险度量方式加以改进,1991年Sortino比率被提出,它将夏普比率中的波动率替换为下行标准差,随后M2、M3测度相继在1997年、2000年被提出。

学术界同样对基金经理的能力检验进行持续研究,1966年提出的T-M模型在CAPM模型基础上增加一个二次项来衡量基金的选股和择时能力。1981年Henriksson和Merton在T-M模型基础上提出H-M模型,将择时能力定义为基金经理通过预测市场收益与无风险收益之间差异,以调整投资组合系统风险的能力。Chang等人在1984年在H-M模型基础上区分了市场上涨和下跌两种情况,并提出C-L模型,之后还有J-K模型等用以检验基金经理选股和择时能力的模型问世。

基金业绩持续性也是学术界的热门研究领域,但不同学者做出的研究结论却大相径庭。即便认为存在业绩持续性,对于持续期长度也众说纷纭。主流的方法一般包括:秩相关检验、交叉积比率法、横截面回归系数法、R/S分析和数据包络分析DEA等等,前文已有所涉猎。

在基金绩效归因方向,即基于基准组合对投资组合的表现给予解释、挖掘超额收益的来源,并用它们来评价基金经理的主动管理决策,学术界也有许多讨论。Fama 在1972年发表的《投资业绩的组成部分》首次全面深入研究了绩效归因分析。在Fama这篇具有开创性意义的论文之后,研究者们又提出了很多其他收益归因模型,目前可以将这些收益归因模型分成两大类:基于持仓和交易数据的归因模型和基于收益率的归因模型:

1)基于持仓和交易数据的归因模型的基本原理是,首先构造一个投资基准组合,然后利用实际投资组合的仓位及其与基准组合的偏离程度、仓位变动等信息来对基金进行绩效归因。这个领域的重要文章是1986年Brinson,Hood和Beebower发表的《投资组合业绩的决定因素》。这篇论文主要提供了用于分解总投资组合收益的一般框架,除去由基准组合得到的基准收益,还将投资组合的超额收益分解成三个部分:资产配置收益、股票选择收益和交互收益。

2)基于收益率得到的收益归因模型,主要原理是以基金收益率序列作为因变量,不同绩效因子序列作为自变量进行回归得到收益归因。这类模型中的代表之一是Sharpe风格归因模型。还有包括Fama-French三因子模型等在内的多因子模型。

3)还有一类绩效归因模型,其主要原理是根据基金的实际持仓及持仓风格改变基准组合,其代表有DGTW模型,它会根据被评估的基金组合来选取合适的基准组合,并根据基准组合构建出时间特征和选择特征。时间特征用于衡量基金经理是否成功地根据这些特征确定投资组合权重,选择特征则衡量经理是否能够在具有相同特征的股票中挑选出表现优于平均的股票。

进入21世纪,围绕基金绩效评价的研究依然层出不穷。例如同时用因子模型和特征调整方法对基金业绩进行调整来计算基金的真实α以便更好预测基金未来的超额收益;用bootstrap方法研究基金超额收益来源于运气还是实力;采用动量、Carhart 四因子、费率、主动份额、行业集中度等指标对基金样本外表现进行了全面考察。另外还有关于基金资金流、费用、基金经理背景、基金交易行为模式等相关研究也浩如烟海。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

华泰金工团队在过去两年也持续深耕基金评价领域,并形成了多篇深度研究报告以探讨基金筛选流程、基金选股择时能力、业绩持续性、绩效归因和特定类别金融产品评价等。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

2020年8月21日华泰金工发布《基金评价及筛选全流程研究框架》,系统罗列了各类常用的绩效评价指标,并从基金分类、基金绩效评价、绩效归因、定性调研等角度给出了参考方法和案例。

2020年7月23日华泰金工发布《基金选股择时能力的定量分析法》,报告采用 T-M、H-M 和C-L 模型来对国内多类公募基金业绩进行归因分析,结果发现国内公募基金普遍具有正向选股能力,灵活配置型基金的择时能力较强。采用Bootstrap 抽样法对普通股票型基金超额收益进行分析后发现,大部分基金的超额收益主要来源于实力而非运气,且α越高,运气成分越少。规模、存续期和基金风格对选股实力也有一定影响。从净值回归的角度定量刻画了国内权益类公募基金的选股择时能力。

2020年10月15日华泰金工发布《基金业绩持续性的规律与策略构建》,发现国内公募基金业绩具备一定持续性,且持续性与市场环境相关。报告对国内普通股票型、偏股混合型、灵活配置型三类公募基金的业绩持续性进行实证研究后发现:基金在半年度频率下的持续性明显强于年度,即短期持续性较强,长期持续性较弱。且基金在半年度频率下的业绩持续性并非在所有区间内都显著为正,而是与市场风格和市场环境的稳定性密切相关。具体而言,在主导风格稳定的牛市环境下,持续性显著为正;市场风格切换频繁的震荡市环境下,持续性较差;在主导风格发生切换的熊市环境下,持续性不显著或显著为负。对国内公募基金的业绩持续存在与否、存在多久问题进行了深入的讨论和分析。

2021年2月20日发布的《Brinson绩效归因模型原理与实践》和2021年4月10日发布的《债券基金业绩归因之Campisi模型》聚焦于基金绩效归因,分别对权益类基金和纯债类基金的绩效归因方法进行探讨,详细比较了Brinson模型的两种超额收益分解方案和六种多期归因算法在股票型和偏股混合型基金上的应用,以及Campisi模型在对债券组合归因时的具体操作流程和参数评估方法,最后分别采用Brinson和Campisi模型在公募基金上进行实证研究。

2021年4月28日发布的《基金经理评价小软件使用与分析实例》系统地汇总了基金和基金经理的背景信息、风险收益指标、投资风格、业绩贡献等数据,并进行了软件可视化的展示。通过基金经理定量评价和基金经理多因子筛选两个小软件,从选股择时能力、风险收益属性、换手率、投资风格和行业投资偏好等多个角度为投资人直观提供基金经理画像,并提供多指标综合打分定量筛选基金经理的功能。

2022年2月9日发布的《绝对收益策略基金业绩归因与评价》则是根据绝对收益策略这种产品类型的特征,构建了基于绝对收益目标与市场风险免疫特征的绝对收益基金评价策略以评价基金业绩。我们对基金业绩进行滚动回测考察“免择时”、平均收益/风险考察“绝对收益”,得到各类回测指标后,再分别进行收益能力排名、风险控制能力排名,综合考虑基金的收益能力与风险控制能力,最终得到总评分从而优选基金。

依托学界成果和历史研究,构建权益类基金绩效评价体系

本文试图结合前人的研究成果,并根据国内公募基金发展的实际情况,构建基金绩效评价的整体性框架。围绕基金绩效,首先需要明确我们以什么标准来评判基金的优劣,即基金绩效度量的问题。然而从前文的研究可以发现,历史业绩并不能简单地代表未来,基金的业绩持续性是需要重点研究的一环,我们需要厘清中国市场里的公募基金是否存在业绩持续性?哪些基金更可能存在业绩持续性?业绩一般能持续多长时间?

然后需要对基金绩效的影响因素加以探讨,找出其中关键的或者在特定市场环境下能发挥预测作用的影响因素。其中最为重要的一个因素便是基金经理的研究,因此需要单独进行列示。有关基金经理,我们需要充分了解每一位基金经理的选股择时能力、标签、投资风格、擅长领域等等信息,这些都可能会对其所管理的基金业绩产生重大影响。

除此以外,基金规模、费率、治理结构等等也都可能是影响基金绩效的因素,这在海外已有相关研究,但在国内是否适用仍值得讨论。最后各个环节部分又会相互影响和关联,例如我们从基金业绩归因中可以获知基金经理的能力,基金经理擅长的投资行业又会反映在基金绩效的各类评价指标上。我们需要依托一个全方位的框架来分析基金各个维度的信息并对未来业绩做出判断预测。

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

本报告对历史数据进行梳理总结,历史结果不能简单预测未来。指数历史表现仅作为案例说明,不构成对指数及具体基金产品的投资建议,成份股介绍仅用于展示指数特色及编制思路,不构成对具体个股的投资建议。报告不涉及证券投资基金评价业务,所涉及到的基金产品信息均为公开客观信息。投资者应结合自身风险承受能力,充分考虑各种因素对基金产品业绩产生的影响,根据自身情况自主做出投资决策并自行承担投资风险。

免责声明与评级说明

【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架

公众平台免责声明

反弹行情下的专属投资礼包!投资VIP权益、188元现金红包,100%中奖>>【华泰金工林晓明团队】基金收益来源、业绩规律与研究框架海量资讯、精准解读,尽在本站财经APP
热门搜索:
网友评论
本文共有 0人参与评论
用户名:
密码:
验证码:  
匿名发表

投稿咨询