基金投资组合分析范文
时间：2023-10-13 20:40:04
基金投资组合分析篇1
本文引入数学函数的形式，对基金风格分析的体系框架进行了总结，提出对我国主动式偏股型基金的投资风格分析可分为资产配置、行业配置和个股选择三个角度，以及静态和动态等不同维度。之后，在分析框架下，对基金投资风格分析中的数据选取方法进行了说明，并采用以定期披露数据为基础的方式，对我国基金的行业投资风格变动度进行了实证研究。结果显示，行业投资变动度较高的基金收益率落后于变动度更低的基金。这一结果表明，频繁变换基金的行业投资风格，并不能改善基金的业绩，反而可能成为基金业绩落后的原因。
【关键词】
投资风格；sharp模型；资产配置；行业配置；个股选择
0 引言
1998年首批基金管理公司成立以来，我国证券投资基金行业不断壮大。截止2011年底，基金数量已超过1000只，并涵盖股票型、混合型、债券型、货币型等各类传统类型以及多种创新类型。数量和类型众多的基金为基金投资提供了多样化的工具，同时也对基金研究分析工作提出了更高的要求。
基金研究中，基础工作无疑是基金业绩分析。通过对基金历史业绩的研究，为选择基金提供基础依据，其背后的逻辑是历史业绩出色的基金有更大概率在未来取得更好的业绩。然而，在实际投资中，经常出现基金业绩缺乏稳定性的情况，使得不能简单的通过基金业绩分析来进行投资。
造成这一现象的原因是多方面的，其中风格对基金业绩的影响最值得关注。不同的投资风格之间难言优劣，但对于一段时期来讲，市场特征可能有利或不利于某种风格的基金，这种市场特征的变化，对基金阶段业绩的变化起到了重要的影响。由此可见，为更好的进行基金投资，对基金风格的分析至关重要。
1 基金风格分析文献回顾
对证券投资基金投资风格的研究，一直是证券投资学关注的焦点问题之一，国内外对此已经取得了不少的成果。
Sharp（1992）在多因素模型的基础上，采用基于收益率波动进行拟合的方法，建立了基金投资风格分析模型，该模型目前也被基金研究机构较为广泛采用。Sharpe在对一些基金业绩研究之后所认为，基金投资组合的收益97%取决于其投资风格，只有3%来自于对个股的选择。
曾晓洁，黄嵩，储国强（2004）运用Sharp的基于收益率的投资风格分析模型，对我国证券投资基金投资风格进行了实证研究，发现我国基金的投资风格趋于相同，而且实际投资风格与基金招募书里宣称的投资风格相偏离。
国内外的相关研究为我们考察基金的投资风格提供了很好的理论模型，并对了解基金风格与业绩之间的关系提供了依据。但我们看到，过去的研究仍存在一些不足。其中最主要的问题，就是对基金风格的角度较为片面，缺乏全面的视野和体系化的归纳。在本文中，我们将针对这一不足，对基金风格分析的方法体系进行总结，并结合具体数据进行实证分析。
2 基金投资风格分析体系框架
对于不同类型的证券投资基金，由于投资范围和投资目标存在较大差异，在进行基金风格分析时不宜统一处理。本文中，我们仅把主动式偏股型基金作为研究标的。
为了清晰的表现基金投资风格的体系，我们把基金的风格近似的看成函数形式：
其中代表某只基金，代表某段时期，则表示基金在时期的投资风格。
对于基金的投资风格，可以从个角度去分析，对应的就是维空间上的一点。一般来说，我们可以从基金的资产配置、行业配置、个股选择三个角度分析基金的投资风格，对应的就是以资产配置风格、行业配置风格、个股选择风格为坐标轴的三维空间中的一点。
对于基金投资风格函数中的时间变量，可以为最新的时间点或一段时期，也可以为历史上的一个时间点或一段时期。当为最新的时间点或一段时期时，表示基金当前的投资风格。更为常用的，我们经常需要分析在较长时期内的基金投资风格，此时，我们可以用来表示从历史上的到当前的一段较长时期内基金表现出来的整体投资风格。
无论是基金当前的投资风格还是基金较长时期内的整体投资风格，都属于静态投资风格，实际投资中，我们同样需要对基金的组合调整特征等动态风格进行分析。对此我们引入对函数求导的形式，来刻画基金的动态投资风格：
对于动态的投资风格来说，我们较少使用一次的变化情况作为分析基金动态投资风格的依据，实际上，我们更常分析的是较长时期内基金表现出来的动态投资风格
即表示较长时期内的基金动态投资风格，其代表的含义是基金在较长一段时期内的组合稳定度（也可以看成是组合调整速度，稳定度越低、相应调整速度越高）。与分为资产配置、行业配置、个股选择三个维度相对应，也同样是以资产配置风格、行业配置风格、个股选择风格的调整速度为坐标轴的三维空间中的一点，其在三个坐标轴上的坐标分别为仓位变动度、行业配置调整速度、重仓股变动度。
值得注意的是，我们采用数学函数的形式对基金投资风格分析框架进行说明，仅仅为了在逻辑上更加清晰的表现基金风格分析各角度之间的关系，而在实际计算中，所采取的计算方法并不一定依照上文所述的数学公式来进行推导。
3 基金投资风格分析的数据基础
在上文所述框架下，以在我国基金行业内可以取得的数据为基础，基金投资风格分析可以分为以收益率数据为基础和以定期披露的投资组合数据为基础两种方式。
3.1 以收益率数据为基础的投资风格分析
对于以收益率数据为依据的基金投资风格计算方法，我们采用sharp的收益率波动模型作为基础。Sharp模型的基础形式如下：
，。其中，
为维的一个二维矩阵，表示股票市场上类风格指数、债券市场指数、货币收益率指数共个指数在考察期内个样本段上的收益率时间序列。
为维列向量，表示基金在股票市场上类风格、债券市场、货币市场共类资产上待求的配置比例，且，。
为维列向量，表示基金在考察期内个样本段上的收益率时间序列。
而表示标准差。
待定的在考察期内的基金在各类资产上配置比例，也就是通过最优化方法，求得的使在限定条件下取得最小值的极值点。
根据求得的配置比例向量，我们得到了基金在考察期内模拟的投资组合情况，并由此作为基金投资风格分析的基础数据。
3.2 以定期披露的投资组合数据为基础的投资风格分析
在我国基金的信息披露体系中，季报及中报年报中有对基金投资组合情况的披露，可以作为我们进行基金投资风格特征分析的基础数据。
在基金季报中，关于基金投资组合情况的信息披露里，在对主动式偏股型基金风格分析过程中用到的数据主要有资产配置比例、行业配置比例、前十大重仓股名称及配置比例。在基金中报年报中，用到的数据主要为持股明细。
4 我国证券投资基金投资风格实证研究
在对我国证券投资基金投资风格的分析中，目前多数文献及主要基金研究机构多以收益率数据为基础，采用sharp模型对投资风格进行分析。本文中，我们尝试以定期披露数据为基础的方式，对基金投资风格问题进行实证研究。在分析角度上，我们从基金的行业配置入手，对行业投资风格变动度进行分析。
我们选择从2009年三季报至2011年三季报2年期间内9个报告期，以在考察期初已经结束建仓期、即在2009年一季度末之前设立的308只主动式偏股型基金作为分析样本。
从行业的成长与波动趋势出发，我们将行业分为周期、防御和成长三类。通过统计得到三类行业配置占总体配置的比例之后，我们设定的行业投资风格变动度划分标准为：
条件1、如果某只基金行业投资风格变动度大于15%，则该基金行业投资风格变动度为高；
条件2、如果某只基金行业投资风格变动度大于7.5%小于等于15%，则该基金行业投资风格变动度为中；
条件3、如果某只基金行业投资风格变动度小于等于7.5%，则该基金行业投资风格变动度为低。
其中，基金行业投资风格变动度的计算方法如下：
、、分别表示基金在第报告期时，周期、成长和防御三类行业的配置比例。
经上述分析，我们得到基金的行业投资风格变动度。由表1可见，行业风格变动度低、中、高三个组别内的基金数量分别为78、185和45只，样本中超过60%的基金期间行业风格变动度处于7.5%到15%之间。
将基金行业投资变动度与同期基金业绩进行分组比较，其结果如表2所示。可以看到：
1）行业投资变动度越高的组别，其组内基金收益率标准差越大，显示其组内基金业绩分化更为明显。但三组之间收益率标准差区别并不显著，并且可能受到组内样本数量的影响。
2）行业投资变动度越高的组别，其组内基金收益率无论从均值、最高值和最低值均落后于变动度更低的组别。
5 结论
本文针对基金风格分析研究中缺乏全面性和系统性的不足，引入数学函数这一形式，对基金风格分析的体系框架进行了总结。根据本文的总结，主动式偏股型基金的投资风格可分为资产配置风格、行业配置风格和个股选择风格三个角度，以及静态和动态等不同维度。
在基金投资风格分析的框架下，我们对基金投资风格分析中的数据选取和处理方法进行了说明。进一步地，我们以定期披露数据为基础的方式对我国证券投资基金投资风格问题进行了实证研究。
对我国基金行业投资风格变动度进行的分析显示，行业投资变动度高的基金收益率落后于变动度低的基金。由于没有进一步的统计验证，这一结果并不能证实更高的行业投资风格稳定性可以导致更好的业绩，但至少表明频繁变换基金的行业投资风格，并不能改善基金的业绩，反而可能成为基金业绩落后的原因。
【参考文献】
[1] Sharpe William F.Mutual fund performance.Journal of Business，1966，39：119-138
[2] Sharpe William F.Asset Allocation，Management Style and performance measurement.Journal of Portfolio Management，1992，18：7-19.
[3]张新，杜书明.中国证券投资基金业绩评价.金融研究，2002，（6）
基金投资组合分析篇2
关键词：分析 短线
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）09（c）-0252-02
2012年以来，以量化分析技术投资著称的量化基金表现得一枝独秀，逐渐从振荡市中脱颖而出。一季度，上证综指上涨2.88%，同期标准股票型基金平均业绩为0.31%，而按照Wind分类的13只量化基金，其平均业绩为2.92%，五行基金更是取得7.65%的正收益，在亚洲量化基金中排名第一，超越同期上证指数4.77个百分点。
美国私募基金复兴科技公司的第一支纯粹的量化投资基金—— 大奖章基金，从1988年3月成立至2008年的21年里，平均年度净收益高达36%，远远跑赢同期道指年均8.81%的涨幅，比索罗斯、巴菲特同期的业绩高出10%，原因：一是数学家基金经理；二是量化分析技术。
1 基本面分析量化分析是投资机构先后采用的2种投资技术
基本面分析，是分析员和基金经理通常采用研究财务报表，与公司高层会谈，与相关人员荷香业专家讨论等方式，对少数几家公司股票（约10到100只股票）进行非常深入的研究分析，来决定要投资哪些股票以及如何投资。在基本面分析分类中，会根据行业不同，有专员长期跟踪和深入研究其中一个行业，而这几名专员最后则会成投资这个行业的专家。在股票市场成立以来长期采用的较为传统的分析和投资方式就是基本面分析。基本面投资，通过企业内部财务报表的形式，来发现企业的潜在价值，以求企业得到稳定持续的高额收益，一旦买入，长期持有。
量化分析，借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时选股。量化分析员和量化基金经理，通常会同时研究全盘数千支股票，分析的方式也可以是基于公司基本面的，但是会强调量化财务指标。量化的指标（又称因子）也可以是其他更有特色的数据。从事量化分析投资的基金经理通常不去上市公司实地调研，而是将精力放在不断完善模型上，量化分析投资的模型是决定投资业绩的关键，投资模型始终处于绝密状态，不同市场设计不同的量化分析投资管理模型，在全球各种市场上进行短线交易。
2 量化分析技术获取超额投资收益之道
在变幻莫测的市场经济中，能否理性思考投资、不受情绪影响，将是成功的关键。而利用计算机的筛选得出的量化分析基金，不受投资中非理性因素影响，使投资更有计划行、纪律性、规律性，基金管理人要做到不贪婪、不恐惧、不放弃，不受情绪影响，以一颗平常心追求利益瘦小。
量化分析，有一套完整、科学的投资体系。严格的纪律性是量化投资明显区别于主动投资的重要特征。在量化分析基金的运作中，主观判断也会出现和量化分析模型相左的情兄，但会坚持量化分析投资的纪律，相信模型判断的长期稳定性，不会盲目去调整改变。与传统偏股型基金不同，量化分析基金采用独特的投资组合管理方式，渐进动态调整基金组合。这样不仅可以顺应瞬息万变的市场，还可以降低个股集中度，平稳投资业绩。因此，这种方式并不会产生传统意义的重仓股，也就大大降低了重仓个股的风险。
量化分析业绩，来自于量化分析模型批量选股的成功率大于失败率。量化分析的模型敏锐的“发觉”了开场环境的转变，自动调高了评估因子、预期因子及市场反转因子的权重，量化分析模型依此逻辑选择的股票大部分取得较好收益，提升了整体业绩。
3 量化分析技术创始人并非经济学家。
量化分析技术并非发端于华尔街，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。1970年代美国债券市场和股票市场全面崩盘，当时提出用量化分析方法管理投资组合的人是作家彼得·伯恩斯坦。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名远见的马克维茨，以该理论勉强通过博士答辩，到1990年10月，这些人中才有三位获得诺贝尔经济学奖。
2012年，美国伦斯理工学院金融工程硕士李炬澎，依据5000年中国古老的《易经八卦数理》研发立体数量模型分析微观经济，用超高频率政治外交词汇、交易数据、股票期权数据、公司债务数据来做个股分析，用《五行相克相生原理》来分析自然、社会、政治、人文如何影响宏观经济。比如用计算机分析新闻报道中天地雷风水火山泽8中自然天文现象与宏观经济关联程度，使五行基金取得亚洲量化分析投资行业第一名的业绩。
4 量化分析技术应用的载体是计算机软硬件技术的发展
马克维茨的投资组合现代金融理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算，1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33mim。夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”（单一指数模型），简化模型只用30s。1964年夏普又开发出资本资产定价模型（CAPM），不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”（APT），提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。
5 量化分析应用的关键是基本面分析无法快速精确处理丰富的金融产品和巨大交易量
1970年代以前，华尔街认为投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基本面分析师、基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意，1970年代初期，美国表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。
量化分析投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。仅有现资理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化分析投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如：机构投资者在市场中占据主导，随着社保基金和共同基金资产的大幅增加，成为市场上的主要机构投资者，专业机构管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，专业的投资管理人有能力和精力专注地研究、运用这些量化分析技术。
1970年代后期的Wells Fargo银行，率先用量化分析技术管理投资组合，投资高股息股票，用较少的风险获得了较大的收益，不用这些模型，不用电脑运算这些公式，会陷于困境。1980年代以来，面对数不胜数的各类证券产品和期权类产品，以及庞大的成交量，许多复杂的证券定价，必须靠大容量高速运算的电脑来完成。到2007年美国股市近一半的机构基金都是由量化模型来管理的。从2000年初到2007年全球量化分析基金市场连续8年表现远远超过其他投资方式。
6 量化分析在应对经济危机和突发经济事件中开拓前进
1987年10月大股灾，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股票直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。
1997年至1998年亚洲金融危机股市暴跌，量化分析投资的算法交易也起到了同样的坏作用。著名的长期资本管理公司，遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，也陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。
2007年8月金融危机中，许多量化基金出现巨额损失。其原因主要是几家大型对冲基金大量卖出它们的量化分析基金股票，去弥补其在其他投资方式上的损失。由于很大相同仓位的股票在很短的时间内被廉价卖出，从而加剧了很多投资指标的损失，尤其是价值和动量指标的损失。
2011年即使欧债金融危机发生，量化分析基金也再次表现优异，超过其他投资方式，虽然能否就此再度复兴仍属未知，此一趋势已不可逆转。
7 量化分析技术今后几年全球应用的热点在中国的A股市场
中国金融、资本、股市投资者结构很不合理，A股市场的专业投资机构持有市值的15.6%，而发达市场这一比例大致为70%。更为不合理的是交易结构，A股市场个人投资者持有市值占比26%，但却完成了85%的交易。根据Wind分类，目前我国市场上共有13只量化基金，包含11只普通股票型基金，1只指数基金和1只偏股混合基金。
中国现有的人才和技术都难以支持完全的量化分析投资，在缺乏国际化人才和成熟模型的情况下，经营业绩自然也差强人意。
量化分析今后几年全球热点在中国的A股市场。现在主要发达国家的股市很大程度上由量化基金所控制。为了寻找更高收益的市场，很多大型量化基金也开始大量投资于发展中国家市场，中国的A股市场是今后几年全球量化分析投资热点，所以近年来很多北美和欧洲的高层量化分析基金经理和分析员纷纷到中国大陆、香港和新加坡推广量化投资技术。这是国际国内的金融市场和投资者，都要面对的机会和挑战。
量化分析基金2002年才在中国刚刚起步，到2009年和2010年，才真正进入快速发展期，2010年末量化基金的总规模达到了779亿元。虽然规模有显著提升，但是与国外市场量化分析基金占共同基金总资产16%相比，国内量化分析基金还有非常大的发展空间。
量化分析投资依靠发现和捕捉到其他人没有发现的机会攫取超额收益，当一种有效的模型或者策略被许多人都采用时，往往它的效果就会大打折扣。现阶段中国市场上使用量化分析策略的产品不多，这也给开拓这个领域的先行者提供了广阔的空间。
基金投资组合分析篇3
依靠我们的合理组合与有效的风险控制来获得不低于预期的低风险收益，并且依靠长期有效地坚持，在长期的投资之中使时间的威力发挥作用，将复利的作用发挥到最大。本文以货币基金为代表的无风险资产和股票基金为代表的风险资产进行有益的组合，从而达到可控的保本基金组合的功效，试图达到鱼与熊掌兼得的效果。
把好选择这道门
选择受益于城市化、工业化和老龄化等中国趋势点的上市公司股票进行投资，促使基金资产充分分享社会经济发展的收益。从中长期看，中国经济正处于强劲增长趋势，具有工业化、城市化和老龄化等中国趋势点，受益于中国趋势点的上市公司在未来将获得广阔的成长空间。通过深入研究来精选投资于那些受益于中国趋势点的上市公司股票以充分分享经济增长的成果。中国趋势点分析、品质分析、持续增长分析是股票选择的前提。从中长期看，只有受益于中国趋势点的、并具有良好品质和持续增长性的上市公司股票才具有良好的投资价值。在证券市场投资工具欠完备的情形下，动态资产配置与分散投资法是降低总体投资风险与取得合理投资回报的有效手段；采用风险管理工具监控和准确跟踪投资组合风险。
主动投资管理模式
基金组合采用主动投资管理模式，在积极主动和深入的宏观研究分析和判断的基础上，结合基金管理人自主开发的主动式资产配置模型进行一级资产配置，以配置基金总资产在股票、固定收益证券的比例；参考选时模型判断市场走势而决定是否调整投资组合或以固定收益证券抵押融资适当扩大固定收益证券的投资规模以争取更好的收益，但以不超过基金资产净值的25％为限；采用基于投资组合保险策略开发的资产再平衡模型，控制整体投资组合的可能损失。
基金组合采用“自上而下”的主动投资管理策略，在充分研判中国经济增长趋势、中国趋势点和资本市场发展趋势的基础上，深入分析研究受益于中国趋势点的持续增长的上市公司证券，以期在风险可控的前提下实现投资组合的长期增值。固定收益证券投资使用利率预期策略、收益率曲线策略和久期策略进行组合管理。
追求收益是根本
基金组合为追求绝对收益，以战胜一年期活期存款利率为投资目标的基金产品。因此，基金组合的投资操作应以争取投资收益为首要目标；一年期活期存款利率是一个相对稳定的基准，在有效控制基金跟踪误差的大前提下，基金的收益风险特征将会呈现一个长期稳健增长的势态。由此，在基金运作过程中，风险控制乃为实现投资目标之关键所在，基金管理人应在控制风险最小的前提下追求收益。
此外，将本基金组合定位为追求绝对收益的产品的目的，是让基金管理人对资产配置有更大的主动权和灵活性。在投资的过程中，基金管理人必须严格遵循风险管理的限制，系统化地管理对各类资产的投资，特别是控制风险资产的投资进程。基金管理人将相对较大部分的基金资产投资于固定收益类的货币市场基金，以获取相对稳定的利息收益，然后在市场形势有利的时候，再逐步加大对相对高风险、高收益的股票基金的投资比例，以提高基金组合的收益，并应在适当的时机实现股票基金的投资收益。相反，在市场存在较大的下跌风险时，本基金组合可以进行灵活转换从而全面回避风险资产的投资，而主要通过固定收益类的货币市场基金的投资获取一定的收益。
基金组合也要掌握风险控制
由于基金组合将以基金年度为周期调整基准底线的风险控制水平并不间断地考察基金的投资绩效，在每个投资周期内，通过对固定收益类货币市场基金和股票基金的投资比例的动态调整，争取到基金能够在承担较低风险的基础上获取高于银行存款利率的收益。
以数量化模型为基础的资产配置策略和严格的风险控制是基金争取绝对收益的重要工具。估值合理是基金选股的核心要求。采用市净率（P/B）、动态市盈率（PEG）、动态市售率（PSG）、市现率（P/C）等估值指标并参考国际估值分析方法综合评估入选的上市公司股票，选取估值相对低的上市公司股票。而以投资组合保险技术（CPPI）和VAR值跟踪为基础的资产再平衡模型则是降低风险的关键。
典型案例
以长信基金的一只基金，基金组合1000万，周期一年时间为例，保证投资组合能获得不低于银行活期税后利息0.576%的收益，其中保本组合即货币基金部分为a1，风险组合即股票基金部分为a2，按照货币基金现有年收益率为2.2%，风险组合止损比例上限为5%，那么有：
a1+ a2=1000
a1×（1+0.022）+ a2×（1-0.05）≥1000×（1+0.00576）
所以保本组合的货币市场基金份数a1 为774.4万份，风险组合的股票基金份数为225.6万份。在合适的时机进行股票基金的申购，在基金净值未触及止损比例上限5%的时候坚决持有。若触及止损，长信基金将在综合分析后市走势的基础上与客户进一步沟通下面的投资决定：是继续持有还是斩仓出局。这样的投资策略至少可以保证客户一年以内不低于银行活期存款利息的收益。
按照现有长信银利股票基金(519996)年33.58%的收益，和长信利息收益货币基金（519999）年2.2%的收益计算，以上投资组合年收益率：
（774.4×（1+0.022）+225.6×（1+0.3358））÷1000 =1.093
即以上保本组合在去年一年可获得8%的回报，相信在今年大盘向好的有利情势之中可以获得更好的回报。
基金投资组合分析篇4
【关键词】证券投资基金 投资策略 投资风格
证券投资基金是一种利益共存、风险共担的集合证券投资方式，即通过发行基金份额，集中投资者的资金，由基金托管人托管，由基金管理人管理和运用资金。人们平常所说的基金主要就是指证券投资基金。证券投资基金作为一种现代化的投资工具，主要具有以下三个特征：集合投资，基金是这样一种投资方式：它将零散的资金巧妙地汇集起来，交给专业机构投资于各种金融工具，以谋取资产的增值；分散风险，以科学的投资组合降低风险、提高收益是基金的另一大特点；专业理财，基金实行专家管理制度，这些专业管理人员都经过专门训练，具有丰富的证券投资和其它项目投资经验。证券投资的划分标准很多，按投资标的分类，证券投资基金可以分为：债券基金、股票基金、货币市场基金以及混合型基金。我国的债券投资基金虽然起步较晚，但是近年发展迅速，为我国资本的完善发挥了重要作用。同事也为中小投资者拓宽了投资渠道，促进了证券市场的稳定与发展。
一、证券投资基金股票投资的投资风格实证分析
对股票型基金的风格分类有两种分类方法：第一是事前分类，即按照基金的招募说明书的投资目标和投资策略分类，也就是基金公司和基金经理自己宣称的风格，所谓的名义风格。一般来说基金都会将自己所属的基金风格体现在基金的名称当中，比如易方达积极成长基金，上头摩根成长先锋等等；二是事后分类，即基于基金公布实际投资组合分类，这种分类方法是按照基金实际投资的组合和绩效判断其风格归属。这里采用事前分析，本文选取截至2013年底处于上市的股票型基金58 只和封闭式基金30只股票型开放式基金为样本，将样本基金按照成长型、平衡型、价值型进行归类，详见表1。
表1 样本基金事前基金风格情况表
统计结果显示，股票型开放式基金的投资风格则较为集中，从基金数目来看和从基金规模来看，平衡型开放式基金规模占比最高，各占2/3 左右，成长型基金相对较少占比近1/3，价值型基金最少。封闭式基金的投资风格也比较集中，60%的封闭式基金其投资风格为平衡型，占全部基金规模的近74%。可见，随着基金业的发展，尤其是开放式基金的出现，基金产品的投资风格设计渐趋改变，各基金公司开始向其他细分市场扩展，通过差异化的投资风格，传递不同的投资理念，来满足不同细分市场的投资者的需求。
二、我国投资基金股票选时选股能力的实证分析
选股能力，评价基金经理正确选择证券的能力。选时能力，评价基金经理恰当选择投资时机的能力。对基金择时能力和选股能力评价方法的基本思路是：一般采用资本资产定价模型为基准和出发点，将投资基金的择时能力和选股能力明确分离和准确量化，然后进相关评价和能力分析。本部分的实证选择的是特雷诺（Treynor，J）和玛泽（Mauzy，K）提出的T-M模型。
（1）T-M模型简介。1966年由Treynor和Mazuy共同提出，用于对基金经理的时机选择与证券选择能力的评估。认为具备时机选择能力的基金经理应能预测市场走势，在多头时，通过提高投资组合的风险水平以获得较高的收益，在空头时降低投资组合的风险。从而CAPM特征线不再是固定斜率的直线，而是一条斜率会随市场状况变动的曲线，该曲线相应的回归模型简称为T-M模型。公式如下：
根据二次市场超额收益模型：R-Rf=α+β×（Rm-Rf）+γ×[（Rm-Rf）2]+ε。
其中：R为基金复权净值收益率序列数据的算术平均值；Rf为当前银行一年定期存款税前收益率（折算到用户设定的计算周期）；Rm为标的指数收益率序列数据的算术平均值。通过该模型回归后得到的α表示了基金经理的选股能力，γ表示了基金经理捕捉市场时机的能力，即选时能力。
（2）选时选股能力的实证分析。样本集与样本期间的选取，本次实证研究扔选取2012年9月到2013年前成立的所有非指数型开放式股票基金（25只）为样本，样本数据为2013年到2014年1月截至52周前每周的复权净值。无风险收益率的选择以一年定存利率（税前）为准，一年期定期存款的利率是2.25%。市场基准的选择上证综合指数。
（3）回归结果如表2所示。
表2 样本基金择时择股能力实证数据表
（4）对于实证结果分析。样本基金之中25 只基金的α值均为正值的有20只，表明绝大部分基金在一定程度上均具有选股选择能力在T-M模型下的选时能力，我们可以从大部分基金的γ 值为负得出，样本基金的选时能力不强。
三、结论总结
本文从投资风格与选时选股两个方面实证分析了我国基金的投资策略进行了实证分析。分析结果表明各基金的投资风格具有一定的差异，股票型开放式基金的投资风格则较为集中，封闭式基金的投资风格相比开放式更集中。对于选股选时能力的分析表明绝大多数基金具备一定的择股能力，但尚不具备择时能力。我国证券投资基金的发展还处于快速发展的阶段，制度不完善、产品相对不成熟包括基金经理的投资理念也处于发展阶段。本文关于投资策略的研究仅是证券投资基金很小一个方面，由于个人能力有限还有诸多不足兴许还有错误，但求自己的研究工作能为该研究在实践方面的发展提供一些新思路。（作者单位：西南民族大学）
参考文献：
[1]熊胜君，杨朝军.中国证券投资基金投资风格变化原因分析[J].哈尔滨商业大学学报（自然科学版），2005，（12）.
[2]曾晓洁，黄高，储国强，基金投资风格与基金分类的实证研究[J].金融研究，2004，（3）.
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[4]丁志国.证券市场有效性研究[D].吉林：吉林大学，2004.
[5]贾祖国.有效市场与证券投资组合管理的理论研究和实证分析[D].上海：复旦大学，2004.
[6]周东生.中国股票市场有效性与投资决策研究[D].大连：大连理工大学，2005.
基金投资组合分析篇5
关键词：积极配置型基金；积极组合管理能力；市场波动
中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：1007-4392（2011）04-0012-03
配置型基金，就是在基金投资组合中既包括股票，也包括债券和货币市场工具的投资基金。其特点是不同投资品种之间可以按一定比例搭配，由基金公司根据市场情况在基金合同规定的范围内动态调整配置比例。根据晨星（中国）最新公布的基金评价标准，股票投资占比小于70％，同时固定收益类产品占比小于50％的配置型基金为积极配置型基金，其余的为保守配置型基金。
利用积极型投资组合管理策略，投资者往往能获得超额收益，因而研究积极型投资组合管理理论、评价基金的积极组合管理能力不但具有深化投资组合理论的学术价值，还具备评价基金投资绩效的实用价值。
一、理论基础
投资组合存在两种管理方式：一是消极型投资组合管理（以下简称消极组合管理）方式，二是积极型投资组合管理（以下简称积极组合管理）方式。在强有效或半强有效的市场中，投资者的最佳策略是消极组合管理策略；而在弱有效或无效市场中，投资者的最佳策略是积极组合管理策略。
随机游走理论、有效市场理论是消极组合管理的理论基础。它们很好地揭示了竞争使价格围绕价值作随机游走的现象，并清楚地说明了证券市场上价格波动不可预测的原因。但Grossman-Stiglitz悖论（1980）指出，即使在有效的市场上也一定间断地、不可预期地存在市场失效点。Flood和Ramachandran（2000）的研究进一步指出，这些偶尔的市场失效点可以给积极组合管理者提供盈利的空间。李学峰（2010）的研究更深入地揭示了消极组合管理理论的致命缺陷是未能考虑交易对手的存在及交易信息的不对称性。在此背景下，国内外的机构投资者多采用积极组合管理策略。
积极组合管理理论主要涉及了积极型头寸，积极型收益和积极性风险。积极组合管理就是通过构造积极型头寸，获得积极型收益的投资组合方式。李学峰、郭羽、谢铭（2009）在积极组合管理理论的基础上设计了适用于非有效市场的指标S，用来比较研究我国开放式基金和封闭式基金的积极组合管理能力。王婧彬（2010）将研究对象具体化，主要讨论了我国开放式基金的积极组合管理能力。本文继承了李学峰、郭羽、谢铭和王婧彬的研究，在结合基金评级的基础上，进一步讨论我国积极配置型基金的积极组合管理能力。
二、模型设计
（一）符号说明
本文主要使用的符号如表1所示。
（二）模型建立
基于积极组合管理理论和上述的相关文献，可设计如下积极组合管理能力的评价模型：
Ri,j,k为个股的积极型收益，表示第i只基金所持有的第j只股票在第k个考察期间内的收益率ri,j,k与同期整个股票市场收益率rm,k的差值，即：
Ri,j,k=ri,j,k-rm,k（1）
用沪深A股流通市值加权市场指数计算rm,k，而对于个股收益率ri,j,k，可通过公式（2）计算：
ri,j,k=（期末股票复权价格-期初股票价格）/ 期初股票价格 （2）
Hi,j,k为个股的积极型头寸，表示第i只基金所持有的第j只股票在第k个考察期间内的市值占整个投资组合总市值比例的均值hi,j,k与同时期这只股票的流通市值占整个股票市场总流通市值比例的均值hi,j,k之差，即：
Hi,j,k=hi,j,k-hi,j,k（3）
其中，hi,j,k可从基金公告的持股明细中获得，而
hi,j,k=（期初该股票流通市值占沪、深两市A股总流通市值的比例+期末该股票的流通市值占沪、深两市A股总流通市值的比例）/ 2
定义Si,j,k为个股的积极投资评价指标：
Si,j,k=Hi,j,k*Ri,j,k（4）
若Si,j,k为正，则说明基金持有该股票“多头寸”的同时获得了积极型收益，或者说明基金持有该股票“缺头寸”的同时避免了积极型亏损（负的积极性收益），从而表明了基金对该只股票的积极管理有效。反之，则表明基金对该只股票的积极管理无效。
相应的，定义Si,k表示第i只基金在第k个考察期内的积极投资评价指标：
定义Si表示第i只基金在整个考察期内的积极投资评价指标：
市场基准组合的指标为：Si,k=0且Si=0。
同样地，我们可以知道，当Si,k>0或Si>0时，说明整体上看基金积极组合管理有效，且它们的值越大，基金经理的积极组合管理能力越高。当Si,k
综上所述，我们可以计算出各只基金的积极投资评价指标，并与同期市场基准组合的指标进行比较，以此评价积极配置型基金的积极组合管理能力。
三、实证研究
（一）样本的选取
本文中2007年12月31日至2010年12月31日沪深A股流通市值加权市场指数、总流通市值、个股的复权收盘价格及其流通市值均取自沪深证交所、RESSET金融研究数据库和CCER经济金融数据库。
样本基金是从晨星网的基金筛选器中选取的，选择的基金类型为激进配置型基金。为保证所研究的基金在进入考察期时已完成建仓并且投资过程连续，所选取的基金的成立日期均在2008年1月1日之前。在此基础上，根据晨星三年评级结果，本文从一星、二星、三星、四星、五星这5类基金中分别选取4只基金，共20只积极配置型基金作为研究样本。
由于前十大重仓股在基金投资中占有很大比例，基本能代表其持仓状况，故本文以基金每半年持有的前十大重仓股为主要研究对象，据此衡量基金的积极组合管理能力。各基金的半年持仓明细可从其半年报和年报中获得。
（二）实证结果
本文以半年作为一个考察期，首先收集了6个考察期内沪深A股流通市值加权市场指数，并计算出rm,k，结果如表2所示。
其次，收集了各基金前十大重仓股的复权收盘价，计算出各期的收益率ri,j,k，并根据公式（1）进一步计算出各股的积极型收益Ri,j,k。
再次，收集了各基金前10大重仓股占基金投资总市值的比例和各股的流通市值占整个股票市场总流通市值比例，并分别计算出hi,j,k、hj,k以及积极型头寸Hi,j,k。
最后，计算出各只股票的积极投资评价指标的计算结果如表3所示。
四、对实证结果的分析
（一）整个考察期内积极配置型基金积极组合管理能力分析
从表3的最后一列可以看出：在整个研究区间内，绝大多数积极配置型基金的积极投资指标都为正。这表明多数被考察的积极配置型基金在整个考察期内均有较高的积极组合管理能力。这个结果也表明我国证券市场并非是强有效市场，采取积极的资产组合管理策略就可能获得显著的积极型收益。
（二）市场环境对积极组合管理能力的影响分析
由表3可以统计出各考察期内积极投资评价指标Si,k小于0的基金数量，结果如表4所示：
从表4中可以看出，2008年和2010年基金的积极组合管理能力普遍较好，但2009年积极组合管理能力较差的基金数量有明显增加。为了更准确地衡量不同市场环境下积极配置型基金整体的积极组合管理能力是否不同，我们采用单因素方差分析来进行检验。
设单因素方差分析的零假设为在各考察期内，所有基金值的算术平均值相同，即基金的积极组合管理能力没有时间趋势上的变化，并选择显著性水平为α=0.05，方差分析的结果为：F=4.748804，p值为0.00056。因为p
2008年和2010年基金的积极管理能力普遍较好，而2009年表现较差的原因可能有以下几点：一是金融危机导致2008年股市大跌，而2010年全年股市震荡，基金经理对此已有较清晰、明确的认识，故而在择时和择股方面易有正确的选择；二是经历了2008年的熊市后，2009年股市开始复苏，但基金经理对后市的反转认识不足，他们没有预料到2009年牛市的出现，导致了其资产组合的配置较为保守，没有获得积极型收益。
（三）不同级别基金的积极组合管理能力的比较分析
首先，计算在整个考察期内不同级别基金积极投资评价指标的算术平均值，结果如表5所示：
从表5看出，随着晨星评级的提高，基金的积极组合管理能力水平也就越高，两者呈明显的正相关关系，基金的晨星等级与其积极投资评价指标Si的Spearman相关系数高达1，故可认为晨星评级越高的基金其积极组合管理能力的平均水平也就越高。
下面，为了进一步分析不同级别基金的积极组合管理能力存在差异的原因，本文计算了各年度不同级别基金的积极投资评价指标Si,k的算术平均值，结果如表6所示：
由表6可知，2009和2010年晨星评级较高的基金其积极投资评价指标都明显高于晨星评级较低的基金。由于2009年和2010年是市场发生反转和震荡的时期，因此，晨星评级较高的积极配置型基金在面临剧变的市场环境或震荡的市场环境时，其积极组合管理能力要明显高于晨星评级较低的基金。
五、结论与启示
本文以2007年12月31日至2010年12月31日作为考察期间，研究了我国不同评级的20只积极配置型基金的积极组合管理能力。
研究结果显示，从整体上看，积极配置型基金均显示出较强的积极组合管理能力，但市场环境会对基金的积极组合管理能力产生一定的影响。本文还发现：晨星评级越高的基金其积极组合管理能力的平均水平也就越高，在市场发生反转或震荡时，这种能力便能得到更充分的体现。
我国积极配置型基金整体的积极组合管理能力较高，有战胜市场组合的能力，是良好的投资品种。但是，积极配置型基金的积极组合管理能力还不稳定，会受到市场环境（尤其是市场发生反转时）的影响，投资者可以通过市场发生反转或震荡时基金的表现，更进一步地判断基金的积极组合管理能力。
参考文献：
[1]李学峰、周爱民，《投资管理》[M].北京：机械工业出版社,2010。
[2]李学峰、郭羽、谢铭，《我国证券投资基金的积极资产组合管理能力研究》[J]，《金融发展研究》,2009。
[3]王婧彬，《我国积极配置型基金积极组合管理能力研究》[J]，《中国证券期货》，2010。
[4] Richard C. Grinold, Ronald N. Kahn. Active Portfolio Management [M]. USA: McGraw-Hill, 1999.
基金投资组合分析篇6
我国政府对养老基金的投资管理一直采取限制性措施，《国务院关于建立统一的企业职工基本养老保险制度的决定》严格限制了养老基金的投资方向和投资比例，提出结余养老金除留足两个月的支出费用外，其余只能存入银行或购买国债，不允许投资其他金融工具。但是随着养老金需求额的逐年增加和人口老龄化的压力不断加剧，我国养老金的支付压力愈来愈大。中国老龄工作委员会在2010年7月13日的《2009年度中国老龄事业发展统计公报》显示:截至2009年末，全国60岁以上老年人口已达到1．6714亿，占总人口的12．5%;80岁以上无劳动能力人口更是在1899万的基础上每年以100万的增幅“跑步前进”。然而养老基金运营却存在诸多问题:一方面，由于养老金的投资渠道单一、投资比例受到严格限制、CPI(居民消费物价指数)持续攀升等原因，养老基金面对不断缩水的窘境;另一方面，由于制度不完善和企业负担重等问题，目前企业年金参与率不到2%，企业年金仅占退休收入替代率的1%。再者，个人账户“空账”运行问题严重。2010年7月，中国社科院世界社保研究中心主任郑秉文在中国和拉美养老金制度国际研讨会上透露，中国养老金“空账”规模已达1．3万亿，养老保险基金将面临巨大的支付压力。在养老基金投资方面，受限于资本市场的发展水平和养老基金投资对安全性和流动性的极高要求，大部分养老基金投资于银行存款、国债等低风险低收益的金融工具，严重限制了多元化投资方式的利用。而且我国养老保险体制尚未健全，还没有顺利走过转轨时期，制度改革带来的改革成本和目前支付缺口给财政带来的隐性债务危机，也给养老基金的增值提出了较高要求。然而我国养老金的投资历程表明，养老金与资本市场的结合不仅时间短，而且投资比例也相对较小，再加上资本市场的波动性和不完善性，导致养老基金的投资模式难以形成有效的、系统的管理模式和运行体系，从而导致较低的养老基金投资回报率。面对如此严峻的挑战，我们必须竭力从筹集、运营、支付等整个流程中实现养老金的保值增值，研究更有效的投资运营模式，加快积累养老金实质资本额，减缓养老保险体系巨大的缺口问题。
二、我国养老保险基金各组成部分的投资运营现状
我国养老保险体系由基本养老基金、个人账户基金、企业年金和全国社会保障基金四部分组成。在基本养老保险基金方面，《中国统计年鉴2010》的数据显示，2009年的基本养老基金收入为11490．8亿元，结余从1995年的429．8亿元增加到12526．1亿元。但是这部分基金是国民最基本的养老保障，所以国家规定这部分基金在留足两个月费用后，结余部分只能存入银行或购买国债。然而如果严格执行这种规定，以一年期银行存款利率作为银行存款收益率(若有利率调整，则以天数为权重进行加权平均)、以五年期国债票面利率作为国债收益率来计算养老基金的投资收益率，在排除通货膨胀影响的情况下，基本养老基金的投资收益从2004年开始就进入了负增长阶段。2004年一年期存款利率为2．03%，五年期国债票面利率为3．06%，通货膨胀率为3．9%;2008年的一年期存款利率为3．93%，五年期国债票面利率为5．98%，通货膨胀率为5．9%;2010年一年期存款利率为2．28%，五年期国债票面利率为2．53%，通货膨胀率为3．3%①。基本养老金产生了严重的缩水现象。个人账户基金方面，由于我国养老保险制度从国家统筹现收现付制模式向统账结合模式转变过程中，为填补当年养老金发放空缺，过多地使用了个人账户基金，导致个人账户基金积累的名存实亡，造成严重的“空账”运行问题。为缓解这一突出问题，我国自2000年开始推行“做实个人账户”改革，并取得了一些成效。2010年5月6日全国社保基金理事会公布的年度报告显示，个人账户空账运行问题已得到了初步缓解，2009年末个人账户基金增至439．59亿元②。目前这部分基金以及中央财政对个人账户的补助基金都交予了各地区社保基金理事会投资运营，其投资收益率和社保基金的收益交融在一起。根据数据分析，个人账户基金的投资管理成效并不乐观，上海市的平均实际收益率仅为0．22%，其他省份可见一斑。所以，如果延续现在的个人账户投资管理模式，个人账户基金很难达到保值增值的效果。近年来企业年金规模的发展也不容小觑，企业年金已经从2000年的191亿元增值到目前的2525亿元，在过去四年平均每年增加461亿元。据专家预测，到2030年我国养老基金总规模有望达到15万亿元，届时中国将成为世界第三大企业年金市场③。企业年金作为补充性养老保险基金，对安全性和流动性的要求较之基本养老基金略低，投资限制相对较小，相关文件也将企业年金的投资运营权交予了各地社会保险经办机构或企业自身，资金的投资方向也有所放松，允许购买保险公司的团体保单、委托信托证券公司等机构投资于流动性良好、风险较低的金融产品，这就有助于充分利用投资组合提高投资收益水平。然而现实情况是:目前我国企业年金的银行存款和国债占总投资额的80%以上，投资于金融产品的基金份额还不足20%，严重制约了企业年金投资收益的提升。据统计，企业年金的平均收益率2000年只有2．79%，中部地区还不足1%;虽然从2006年第四季度开始，企业年金的投资收益率有增长的趋势，甚至在资本市场一片大好的2007年达到24．5%，但受金融危机冲击，2008年又下滑到－1．83%。这也说明企业年金投资受市场波动影响较大，虽然多元化投资有利于实现养老金的保值增值，但目前缺乏良好的风险规避机制，极易引起收益大幅波动。全国社保基金是为了应付老龄化高峰的挑战、填补当期养老金支付缺口而存在的，这部分基金的支出比例较低，大部分用于积累，这一特点使其有利于进行长期投资。全国社保基金在2010年已增至6927．73亿元，其投资政策相对宽松，投资渠道除了债券、银行存款和股票外，还包括资产证券化产品、证券投资基金、各种金融衍生工具以及海外投资等。随着多元化投资策略的实施，全国社保基金的收益也不断提高，特别是投资环境较好的2007年，投资收益率高达38．93%，收益额为1129．2亿元。同时我们必须认识到，相对于发达国家，我国社会保障基金的投资收益率还是偏低，离支付压力的增加所要求的收益率水平还有一定差距，而且我国养老金投资受资本市场波动性的影响过大，必须找到合理的规避市场风险的投资组合和投资工具，才能更好地实现养老基金规模的稳步增长。总体来看，目前我国养老基金运营管理模式在保障养老基金安全性和流动性方面取得了一定成效，但与国际收益水平相比还相差甚远，而且跟不上我国经济发展步伐，没能充分享受我国整体经济增长所带来的成果。根据蒋斌等人的研究，只有养老基金账户长期收益率不低于长期通货膨胀率与工资增长率之和时，才能使个人账户达到理论上设计的28%的替代率或支付额度，目前的收益显然达不到。而且目前的经济形势和人口老龄化带来的冲击迫使养老金采取能带来更高收益率的投资手段，以保证未来的支付能力。由于我国资本市场尚不成熟，投资环境尚不规范，急需建立有效规避风险的投资机制，找出有效的投资组合和资产配置比例。
三、利用多目标投资组合模型分析养老金投资组合管理模式
养老基金投资组合的建立必须遵守安全性和流动性的基本原则，同时兼顾收益性和社会效益。本文以这三种投资工具为分析对象，建立投资组合模型，分析不同投资比例下养老基金的投资收益和面对的风险。
(一)指标的选取和计算
考虑到养老金投资注重长期收益的特点，本文选用1998年至今13年的数据。以一年期存款利率作为银行存款收益率，年内有利率调整的，以天数为权重进行加权平均。以五年期国债的票面利率作为债券收益率。股票收益率的确定以上证综合指数和深证综合指数为计算依据，采用多期加权平均的方法:先利用每天的收盘价计算环比增长率，然后相加得出当月股票收益率，依据每月的股票收益率计算每月的环比增长率，然后计算上证综指和深证综指的股票年收益率。截至2011年3月18日，根据上海交易所公布的沪市证券总市值为188783．67亿元，深证交易所公布的深市总市值为90627．24亿元，所以沪市和深市的股票收益率再以0．676和0．324为权重进行加权平均，最终得出股票的投资收益率。然后利用SPSS软件对三种投资工具的投资收益率进行分析，得出三类投资工具的平均投资收益率、方差、标准差，如表1所示。对三种投资工具进行相关性分析，得出数据如表2所示。可知银行存款投资收益和国债投资收益正相关，和股票投资收益率负相关;国债投资收益和股票投资负相关。
(二)建立多目标投资组合模型
根据以上对资产配置模型的分析，我们选择多目标投资组合模型来分析中国养老基金投资。R表示养老金投资组合收益率;σ2表示投资组合的方差，即投资组合风险;ρij表示投资工具i、j之间的协方差;用γ1、γ2、γ3分别表示银行存款收益率、国债投资收益率和股票投资收益率;σ1、σ2、σ3分别表示银行存款投资风险、国债投资风险和股票投资风险;用x1、x2、x3分别表示银行存款投资比例、国债投资比例和股票投资比例，其中x1+x2+x3=1。由于养老基金投资具有一定的比例限制，所以100%≥x1≥10%，100%≥x2≥40%，40%≥x3≥0。根据多目标投资组合模型有:MaxR=γ1x1+γ2x2+γ3x3(1)Minσ2=∑ni=1∑nj=1ρijxixjσiσj(2)其中γ1=0．02683，γ2=0．037562，γ3=0．12255;σ1=0．009082，σ2=0．01328，σ3=0．474016;ρ12=0．828805，ρ13=－0．19731，ρ23=－0．04581。利用SPSS和Excel等数据分析软件分析可以得出如下结果:随着银行存款比例的下调和股票投资比例的上升，投资收益率逐渐提高，但风险也逐步增加;在目前的限制条件下，投资收益率分布在0．03402和0．070484之间，所承担的风险介于0．000132和0．035822之间;当银行存款投资比例为10%、债券投资比例为50%、银行存款比例为40%时，收益率达到最大值。如此的平均收益率高于历年的平均通货膨胀率0．01523，但远不能达到1998年来国内生产总值增长率修正值0．08942的水平。这组数据表明，在目前限制条件下，养老金的投资可以实现保值的目标，但增值率较低，不能享受我国经济发展所带来的成果，说明养老金投资还有较大的增值空间。在已有数据的基础上，根据目前养老金投资比例的限制，进一步探索分析，可以得出如下结果:当银行存款比例为10．08%、债券投资比例为27．62%、股票投资比例为62．30%时，养老基金投资收益率将达到GDP增长速度，收益率为0．089428，此时面临的风险为0．087，是养老基金较难承受的。所以在我国目前资本市场发展情况下，这种投资比例还难以实现，但可以作为养老基金投资优化的趋势。
四、研究结论
基金投资组合分析篇7
关键词：证券投资基金；资产配置；配置效率
中图分类号：F830 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2015）07-0210-02
证券投资基金属于当前社会经济发展过程中一项重要的金融产品与金融工具，更是世界上发达国家金融系统之中的重要金融力量。仅资产规模程度情况而言，相对于国债、企业债券以及上市公司的股票等形式的金融证券投资产品，投资基金的规模更大，影响力也更高，这种情况主要在美国表现最为明显。有效发展证券投资基金能够促进国际证券行业发展，为稳定国际证券交流市场具有重要意义。与此同时，资产的证券化发展趋势形成是市场经济环境的重要走向。
一、证券投资基金资产配置概述
我国证券市场发展水平与速度不断加快，并为证券基金发展程度提升提供了更加有力的支持。金融市场当中发行的金融基金产品种类与数量的逐渐递增也进一步的扩展了基金市场规模。并在此基础上形成了一个相对完成的金融产品产业链条。将多种基金类型进行分类，形成了基于风险水平的基金产品线。
证券投资基金的发展对促进我国金融证券市场良好稳定发展提供了重要力量。并对推动市场不断发育成熟起到了重要作用。加强证券投资基金资产配置研究具有重要重要意义。
与此同时，需要注意的是我国证券市场发展过程中存在速度较快与市场变化相对复杂。证券投资基金本身属于新兴市场产品，其优势与弱点特征可能会存在一定时间。另外，我国股票市场当中存在较大风险，投资基金主要针对股票市场以及债券市场两种环境当中，而股票市场的风险性相对较高，非系统性的风险指数则比较低，造成了我国证券市场想要实现分散化的资产投资则比较困难。因此，证券投资基金规避风险能力比较差。
综合我国投资证券基金的市场情况进行分析，证券投资基金上存在比较弱的抗风险能力。因此，针对不同证券行情与基金种类进行分析，资产配置产生的绩效程度存在差异性。
证券投资基金发展过程中资产配置应当结合资产类别形成的收益以及投资人产生的风险偏好情况作为因素进行分析。并在此基础上形成具有风险程度的最优组合。相对应的资产投资基金运作者能够结合实际情况，运用相对应的资产配置方案完成对现有资产的配置。不同类型的配置策略能都需要结合一定的理论基础，并表现出一定的行为特征，甚至产生差异性的支付模式。这种证券投资基金资产配置因此能够在不同的市场环境当中发挥作用。
也因此通过健全资产配置相关实施方案能够达到对市场进行预见性判断。这个过程中其核心内容为形成资产配置的原则以及实施方案。
通过对上述中理论内容进行分析，我国在对证券投资基金相关工作进行研究的过程中应当加强对资产配置方面的管理与重视。这是因为资产配置能够对基金市场发展起到关键性作用。
二、资产配置
（一）资产配置理论以及实证分析
上个世纪50年代初有Markow创造的资本资产组合研究理论内容当中就已经出现了有关现代资产配置方面的相关内容。但是这个过程中人们将侧重点仍然放在均值已经方差产生的针对全部投资人的相同风险资产组合问题当中。在现实生产经营的过程中，基于相关影响因素的约束，针对不同的资产投资人，尤其是长期、短期投资人产生的投资组合则不能够时间相同的。因而造成的对风险情况的评估与判断也不尽相同。资产组合方式理论在这种环境当中具有局限性特征。资产配置理论研究构成中，美国哈佛大学一大批研究学者对长期资产配置问题做了较为深入的研究。这个过程中坎贝尔等人对风险因素当中的变动权益溢价等概念与风险内容进行研究。与此同时，相关的金融学专家也认识到了有关资产组合方式产生的理论内容具有先导性特点。
一些经济学者联合起来构建起了一个长期投资者资产配置组合实证模型，通过这个模型学者们最早能够模拟投资者决策产生的影响条件与环境。莫顿融合了上述中的理论与实证经验开创性的创造了有关理解投资机会随时间发生比那话的一般性框架内容。Brinson等人采用了基准回报对美国共同基金产生的总回报进行了序列回归分析，其产生的结果显示了资产配置能够准确的表现基金总回报情况，其结果为91.5%。换言之，学者们可以断定采用基金总回报解释基金积极管理效果两者之间明显较小。针对基金之中的总回报以及时间序列归回分析则存在一定的关联。
而针对采用资产配置回报数据分析表示资产总回报的R2值，经济学者Surz则认为其具有基金管理者信任水平。
假设基金经理拥有高或者是低的基金管理能力，因此其也就能够形成高或者是低的信任程度。这种情况与喜好赌注以及既定购买发生偏离了。因此能够造成时间序列产生总回报效果相对比较好。而Lbbotson学者则通过94只平衡基金以及58只老虎基金完成对上述理论的证实。面对基金产生的投资回报波动情况，超过90%以上的基金会通过资产配置完成说明，这其中产生的基金回报存在差异性，但是40%左右可以通过资产配置进行说明。其中超过了100%的回报水平能够基于配置回报水平被说明。通过上述的实践证明，发现证券投资基当中的资产配置属于绩效结果的重要影响因素。
（二）证券投资基金的资产配置类型分析
1.战略性资产配置
采取战略性资产配置的主要条件与背景是基金投资目标性质与所在国家所从属的法律环境。这些决定了基金资产配置的资产类型部分，以及相关类型存在的比重情况。
基金投资管理工作的重要内容就是战略性资产配置部分。这种性质的资产配置可以被解释成为是长期资产配置决策的内容。也就是属于一种能够通过基金作为资产形成的长期可选择正常比例风险与收益控制。
通常情况下，战略性资产配置多属于基金投资目标当中的基本保障。结合基金绩效情况进行分析，采取这种资产配置能够有效凸显出基金风险与收益权衡评估，并通过一定的方式完成资产配置与风险、收益结合。
2.动态性资产配置
基于战略资产性配置基础上形成的针对资产配置比重进行的一种动态管理内容。从管理内容方面看主要包括是否结合市场情况完成对资产的配比调整，除此之外还包括适时调整相关问题。动态资产配置中并不存在长期所有资产配置比重调整，这个过程中主要指的是长期市场变化机械比重调整方案内容。这种机械性的内容主要体现的是建立在动态资产配置基础上的策略，以及在这种策略基础上形成的具有战略性、恒定组合战略以及组合保险战略以为的资产配置。
3.战术性资产配置
这项资产配置类型主要针对的是相对较短的时间范围内完成对资产收益预测获利的一种策略。其针对的是中期以及短期利益，这个过程中，长期资产配比会发生偏离，进而形成收益。战术性资产配置策略主要属于一种积极策略内容，基于短期风险以及长期收益特征进行分析，其形成预测能力强弱直接关系到战术性资产配置的实际效果。这种资产配置往往都会偏重于客观分析而不是主观判断。通过回归分析以及最优化分析能够形成相对准确的价格内容。换言之，战术性资产配置需要通过对未来资产相关价格信息进行衡量，进而达到实现价值的预期效果。
（三）证券投资基金资产配置效率情况
战略性资产配置效率，主要是针对长期投资回报率过程中目标有效性。通常情况下投资人员会对风险以及通货膨胀进行分析，将投资目标作所产生的投资回报率作为投资目标实现依据。资产配置主要以投资目标为基础，对不同类型资产组合以及配置比例进行分析。不同资产类别收益率存在一定不同，且风险性也不同，直接造成资产配置比例差异，进而形成差异化资产配置绩效，这对是否能够实现最初投资目标有着直接影响，即战略资产配置效率直接关系到投资目标实现情况。
1.资产混合变化效率，主要是针对不同类别资产长期权重目标改变的有效性。资产混合变化效率要进行必要的效率考察，以实现对其组合绩效影响分析。该资产配置实际权重和目标权重之间的差异性能够直接体现资产管理人资产混合变化效率。
2.主要资产类别内部投资效率，主要是对资产管理人对资产类别业绩的考察，即对其是否高于基准值业绩或低于基准值业绩。通过微观层次对资产管理人的资产类别选择进行对比，并通过对比方式考察资产管理人的实际绩效与市场标准之间的差异，同时也能够对从事相同类别资产的管理人进行业绩比较，更全面衡量资产管理人相对表现。
三、我国资本市场中证券投资基金资产配置分析
结合我国当前证券投资环境实际情况进行分析，我国市场环境当中的基金可以根据投资标的以及风格进行几个层次的分析，分类包括几个类型：股票型、平衡型、债券型、货币市场以及保本基金等几个类型。这其中股票型基金由于与股票市场行情两者之间关系比较密切，为此，本文结合2013年至2014年时间段的多只股票情况进行资产配置分析。
上述中的股票型基金主要分为两种类型，分别为封闭式股票基金以及开放式股票基金，针对封闭式基金通过回归分析能够获得资产配置权重分析结果。这个过程中以为先进资产回报率往往是不变的，为此，在论文当中所设置的现今资产所得权重比率为5%。并能够通过这项数据完成对股票资产部分以及债券资产部分的完整回报估计。
资产配置中的股票以及债券资产部分内容形成的标准差皆可以表示为3.9%，因此可以发现其波动性相对比较小。达到5百分位点股票资产权重共占据57.2%。达到95百分位点的股票资产权重则占据68.8%。通过上述数据内容可以发现，封闭式基金资产配置产生的差异性效果并不明显。需要注意的是基金配置过程中产生的差异性相对较大，这意味着封闭式基金往往采用的是长期资产配置机制。
而开放性的基金资产配置权重截面则显示了一段时间的实际资产配置权重情况。
通过对权重分析，计算产生的平均值则能够分析出权重截面特征。通过上述数据情况可以发现，开放式基金股票资产以及债券资产等存在标准差7.3%、6.2%、4.8%。这种情况可以发现，因为开放式基金资产配置中差异性相对较大。由此可以证明，开放式基金相对于封闭式基金更加具有资产配置价值。
综上所述，作为资产管理中关键性内容，证券投资基金资产配置对实现资产管理具有总要作用。相关理论研究与实践都趋于成熟，并在此基础上取得了一定成果。近些年，我国在发展证券投资基金方面的速度较快，并形成了一定规模的市场力量。资产管理需要结合资产配置的作用。通过设置相对更加科学合理的资产配置系统才能够更好的促进我国证券投资基金发展。在世界资本市场当中，中国证券市场对世界经济发展有着举足轻重的作用，加强资产配置管理具有重要意义。
参考文献：
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[4] 崔志伟，鲍亦群.我国股票型开放式基金资产配置效率研究[J].当代经济，2010（2） ：124-125.
基金投资组合分析篇8
一、基金绩效比较分析方法和指标的选取
传统的基金业绩评价理论是上世纪60年代产生的。继Terynor于1965年提出特雷纳指数评价指标后，Sharp和Jensen也分别在1966年提出夏普指数和詹森指数，构成了资产组合业绩评价的三大经典理论和方法。这些业绩评价的传统方法都是以马柯威茨（Markowitz）模型和资本资产定价模型（CAPM）为理论基础的，其认为投资者都是讨厌风险，根据资产收益率的均值和方差来选择有效资产组合，以获得期望效用的最大化。在具体的实现过程中，各评价方法分别从不同的角度出发，选用不同的风险指标对资产组合的相关收益指标进行调整。
本文进行基金业绩评价是为分析某只基金在一定投资风格下的绩效表现，设定投资者选择该只基金作为其全部风险投资，这时，基金组合的非系统风险一般不能得到充分分散，因此在进行评价时，要用全部风险来对其收益进行调整，在这种情况下，只有夏普指数是合适的选择。另外，收益和风险是基金业绩评价中的两个最基本要素，一般用平均收益率和收益率标准差来衡量。下面我们对此分别作出说明。
(一)收益率
基金收益指基金本期末资产净值同上期相比的增加或减少，一般我们所说的基金收益常指基金净值的相对收益，即收益率。收益率的计算方法较简单，可用以下公式表示：
其中，V1、V2 分别表示某一时间段的期初净值和期末净值。
本文中，我们通过平均收益率衡量基金的收益或业绩表现。具体方法是根据样本基金每周公布的净值计算平均周收益率（R）。
(二)标准差
标准差(δ)是衡量风险的一种方法，它反映了基金收益相对平均水平的波动程度，标准差越高，风险也越高。标准差在数值上是一个统计变量，表示为方差（Var（R））的平方根，公式是：
其中，N是评价期间的周数，
（三）夏普指数
夏普指数是由诺贝尔奖金获得者Sharp W.F.于1966年提出的。他认为，按照有效市场理论，证券的价格已经充分反映了所有的信息，人们将精力放到发现错误定价的证券上是徒劳的，因此，投资者应致力于如何去分散非系统风险，从而在收益一定的情况下，使得总风险最小。夏普指数的计算公式为
其中为 基金i的夏普指数，为基金i在样本期内的平均收益率， 为样本期内的平均无风险收益率， 为基金i收益率的标准差，即基金投资组合所承担的总风险。
夏普指数在几何上是基金组合与无风险利率连线的斜率，其值反映了基金单位风险所获得超额收益的大小，夏普指数越大，说明基金经风险调整后的业绩表现越好。
二、样本基金及研究期间
本文主要选择2001年12月31日～2003年12月31日我国证券市场上10只证券投资基金(其中包括7只封闭式基金和3只开放式基金)的季度投资组合公告作为考查对象。对此需要作如下说明：
(一)研究期间
2001年12月31日至2003年12月31日这段时间，我国证券市场的走势属于比较典型的箱体整理，在经过大盘熊市和牛市的洗礼后，基金管理人投资理念趋于成熟，基金投资风格在整体上处于理性调整期，证券投资基金在大市盘整阶段的操作手段显现得较为明显，能够较好地反映基金管理人的投资风格。另外，本研究期间，包括了我国较早期设立的3只开放式基金公告的两年完整投资组合数
据，有助于本文将开放式和封闭式基金都纳入分析范围。
（二）样本基金
本文选取的基金简称和代码如下：华夏成长（000001）、华安创新（040001）、南方稳健（202001）、基金同盛（184699）、基金金泰（500001）、基金兴和（500018）、基金景宏（184691）、基金普丰（184693）、基金泰和（500002）、基金汉兴（500015）。以上10只基金分属九家基金管理公司，基金单位总份额都超过20亿份，其基金契约中告示的投资风格大多数相异，体现了我国证券投资基金现有的投资风格情况。
当然，本文选取的样本基金数目较少，不同投资风格的基金绩效评定可运用以上方法进行类似核算分析，而在实务操作中，样本基金选取应是待评定的目标基金。
三、评价结果及分析
各指标统计运算使用Excel软件完成，基金周收益率按各基金管理公司网站公布的基金净值数据（2001年12月31日～2003年12月31日期间除去节假日共99周数据）计算得出。夏普指数的无风险收益率是采用研究期间一年期定期银行存款利率， 即1.98％，1999年11月1日开始征收利息税20％后，一年期实际利率为1.98％×0.8，周利率为年利率除以52周的值，等于0.0003046。
通过统计运算，得出各指标结果如表6－3。
表6－3基金绩效指标统计核算表
(数据统计期间：2001年12月31日～2003年12月31日)
从夏普指数和平均收益率来看，基金同盛、南方稳健、基金泰和的业绩较好，而基金兴和、基金汉兴的市场表现欠佳。结合基金投资风格，我们认为，在样本期间，采取混合型管理模式进行成长与价值复合型投资、高集中度、激进的投资风格较为合理。影响基金业绩的因素是多方面的，如市场环境的客观因素、基金管理人的主观因素等，设定各基金所处其他影响因素一致，单从投资风格的角度分析，以上核算结果可以解释为，业绩优先的三只基金比较好地平衡了主动投资与被动投资、成长型投资与价值型投资各自优势和不足，确立了合适的基金投资风格。
从衡量风险的标准差指标来看，标准差越大表示收益风险越大。基金兴和、基金同盛的平均周收益率标准差排在前列，这与它们激进的投资风格特征相对应，而三只开放式基金的标准差较小，原因是开放式基金在样本期间偏好固定收益，追求稳健型投资风格。
由以上投资风格对基金绩效影响的实证分析，可得出，基金管理人应对其投资风格的形成和确立加以管理，以适用市场行情，求得超越市场表现的业绩。