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        基于VaR-Sharpe的主動型權(quán)益投資基金績效評價研究

        2023-10-27 21:58:38盛俊廖雋宇
        今日財富 2023年29期
        關(guān)鍵詞:績效評價基金

        盛俊?廖雋宇

        證券投資基金績效評價的核心是對于收益與風(fēng)險的綜合評價,在傳統(tǒng)的評價方法中大部分是通過貝塔系數(shù)或者標(biāo)準差的方法來評價風(fēng)險。而本文引入VaR來衡量主動型權(quán)益投資基金的風(fēng)險,運用VaR修正Sharpe指數(shù)的方法來綜合評價主動型權(quán)益投資基金的績效。本文實證結(jié)果表明,權(quán)益市場下跌的背景下,樣本的VaR值比傳統(tǒng)標(biāo)準差均更大,通過VaR修正的Sharpe指數(shù)絕對值的范圍區(qū)間精確程度更高,且部分基金修正后的Sharpe指數(shù)數(shù)值及排名變化較大,因此修正后的指標(biāo)更能有效識別主動型權(quán)益投資基金的下行風(fēng)險,同時研究發(fā)現(xiàn)了不同類型基金其風(fēng)險與收益特征有所不同。

        2022年主動型權(quán)益類基金投資者發(fā)生虧損情況較多,通過交流與統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),很多投資者習(xí)慣通過對比基金歷史業(yè)績?nèi)ヌ暨x具體投資標(biāo)的,特別是偏好關(guān)注某些業(yè)績評價指標(biāo)比如Sharpe指數(shù)。但是經(jīng)過研究對比發(fā)現(xiàn),在權(quán)益市場整體下跌背景下,很多傳統(tǒng)的基金績效評價指標(biāo)并不適用,比如Sharpe指數(shù)、Treynor指數(shù)和Jensen指數(shù)等。因此,國內(nèi)外也有諸多學(xué)者對Sharpe指數(shù)進行修正,比如通過引入VaR、SDR夏普比率等,最常見的是通過VaR進行修正。Kevin(2000)認為應(yīng)該調(diào)整Sharpe指數(shù)中的風(fēng)險的測評,而改用更加符合投資者需求的風(fēng)險衡量指標(biāo)。在我國也有許多學(xué)者做了相關(guān)研究,鄭麗青(2022)在基金績效評價中引入VaR進行應(yīng)用對比。顧雪松(2010)通過VaR修正Sharpe指數(shù)來對比不同類型基金,評價效果差異也較明顯。

        一、基于VaR的基金績效評價原理

        (一) VaR的定義

        VaR被稱為“風(fēng)險價值”。VaR一般用來測量風(fēng)險損失價值。其也可以被解釋為,當(dāng)置信度(風(fēng)險敞口)一定時,所構(gòu)建的投資組合若發(fā)生損失時的最大損失價值。

        VaR定義公式:

        上式描述的是事件發(fā)生的概率,△p代表的是該投資組合在持有期間,在一定置信度α下,該組合發(fā)生損失時的最大損失價值。

        (二)VaR的計算——歷史模擬法

        對于VaR的計算,本文選用歷史模擬法。歷史模擬法可以直接根據(jù)歷史的數(shù)據(jù)來進行因子分布的尋找。歷史模擬法可以通過以前的歷史數(shù)據(jù)來評價基金業(yè)績,從而反應(yīng)基金的發(fā)展軌跡。運用歷史模擬法的原因還在于其對于定價模型的依賴度更小,同時歷史模擬法也考慮了數(shù)據(jù)分布的厚尾現(xiàn)象。

        開放式基金在我國從出現(xiàn)到發(fā)展至今已有幾十年時間,對于基金每日報送的數(shù)據(jù)收集還是較為容易的,而每日結(jié)算和報送的制度也使得相關(guān)研究較為方便。所以,在本文的研究中,可以通過相關(guān)網(wǎng)站來獲得基金凈值數(shù)據(jù),然后采用歷史模擬法進行數(shù)據(jù)模擬,從而可以較為準確地得出VaR。

        (三)VaR對于Sharpe指數(shù)的修正

        通過引入VaR對Sharpe指數(shù)進行修正,最主要的是用VaR來替代Sharpe指數(shù)計算公式中的標(biāo)準差,因為VaR在給定的相應(yīng)置信水平下可以測量出投資組合發(fā)生下行風(fēng)險時所帶來的最大損失價值,因此可以對傳統(tǒng)的Sharpe指數(shù)進行修正。

        本文中設(shè)定修正Sharpe指數(shù)為,則由VaR進行修正的Sharpe指數(shù)公式為:

        上式中,對于只用VaR替換原來的σi,新修正Sharpe指數(shù)表示的是發(fā)生單位下行風(fēng)險時帶來的超額收益。

        二、實證研究

        (一)樣本選取和數(shù)據(jù)來源

        本文的樣本選取對象全部為權(quán)益類主動型投資基金,共24只。為了使研究更具可信度,選取了股票型基金4只、偏股混合型基金4只、平衡混合基金4只、偏債混合基金4只、靈活配置型基金4只、主動型量化基金4只。挑選標(biāo)準為根據(jù)上述類型基金的2022年年報進行篩選,將基金總資產(chǎn)從高到低進行排序,每種類型中同一基金公司的基金最多選1只,由此篩選前4名。本文對于選取的24只主動型投資基金評價時間區(qū)為:2021年12月31日至2022年12月31日,共244個交易日,日收益率數(shù)據(jù)243個。本文通過Wind金融終端獲取基金名稱、基金代碼、每日凈值以及相關(guān)分紅等數(shù)據(jù)?;鹗敲咳战Y(jié)算并且定期報送數(shù)據(jù),所以數(shù)據(jù)的獲取還是較為方便的。本文關(guān)于一年定期存款利率來自于中國人民銀行;上證綜合指數(shù)、深證成分指數(shù)與國債指數(shù)均來自于Wind金融終端。

        (二)收益率計算

        (1)無風(fēng)險收益率的計算

        對于無風(fēng)險收益率的計算,本文采用的是以一年期的定期存款利率作為無風(fēng)險收益率。因為我國的短期國債市場沒有那么發(fā)達,并且大多數(shù)人的貨幣型資產(chǎn)都是通過儲蓄的方式存在,所以本文把一年期定期的存款利率作為無風(fēng)險利率。在本文的研究考察期,從官方網(wǎng)站查詢信息,中國人民銀行所公布的一年期定期存款利率為 1.50%,因此將得到的一年期定期存款利率除以365天得到的每日平均風(fēng)險收益率是0.0041096%。

        (2)基金收益率的計算

        在計算基金收益率時,需先消除收益波動的非對稱性,因此金融資產(chǎn)的收益率一般采用對數(shù)收益率。利用上述的對數(shù)收益率的好處,即通過取對數(shù)的方式可以使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn),同時也不會改變數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系。除此之外,采用對數(shù)收益率還削弱了數(shù)據(jù)的異方差性以及共線性,這樣的話有利于計算,有利于直接觀察收益率。收益率本身是一個復(fù)利相關(guān)的概念,如果對于收益率的計算直接使用普通數(shù)據(jù),則很難直觀清晰地體現(xiàn)出收益率的變化。

        (3)基準組合的構(gòu)建

        本文研究的是主動型權(quán)益基金,在構(gòu)建基準組合時只考慮股票和債券。基于研究對象特點、各市場容量情況及參考以往研究經(jīng)驗,本研究中,對于股票權(quán)重設(shè)定為80%;對于債券組合的權(quán)重設(shè)定為20%。在債券組合權(quán)重的選取上,本文選取中證全債指數(shù)收益率。所以對于上證指數(shù)收益率、深證成指收益率以及中證全債指數(shù)收益率三者所占權(quán)重分別為40%∶40%∶20%。以上三種指數(shù)收益率均采用對數(shù)收益率得到。

        (三)歷史模擬法計算VaR

        運用歷史模擬法來計算VaR,其計算步驟如下:①將各樣本基金和基準組合的日收益率數(shù)據(jù)都分別按照從小到大的順序排列。②用1減本文設(shè)定的置信水平,1-α得到分位數(shù)5% ;③再用本研究觀察的交易日數(shù)去乘上一步得到的分位數(shù),通過取整后再加一,也就是[243*5%]+1=13;④通過這種方式得到位置點上的收益率一般為負數(shù),因此需要將其取絕對值。所以,通過歷史模擬法確定把第13位數(shù)值的絕對值作為計算出的VaR。

        (四)修正的Sharpe指數(shù)績效評價

        將上述步驟中計算得到的VaR、日平均收益率以及日平均無風(fēng)險收益率代入到本文上述給出的修正模型公式,從而可以得到通過修正模型計算得來的基金績效評價結(jié)果。本文運用研究期間前243個數(shù)據(jù)樣本進行探究,通過上述方法得到修正模型以及傳統(tǒng)模型結(jié)果,見表1。

        三、實證結(jié)果分析

        (一)修正后的Sharpe指數(shù)與傳統(tǒng)Sharpe指數(shù)比較

        通過計算以及上表得到的結(jié)果顯示,修正后的Sharpe指數(shù)比傳統(tǒng)的Sharpe指數(shù)的數(shù)值絕對值更小。樣本基金及市場組合的VaR比相應(yīng)的標(biāo)準差都高,說明市場下行風(fēng)險比傳統(tǒng)測算出的整體上下波動相對更高。同時,發(fā)現(xiàn)股票型和偏股混合型基金排名變化較大。2022年股票市場整體處于下跌趨勢,大部分主動權(quán)益基金取得負收益,因此通過加入VaR來修正Sharpe指數(shù),在下跌市場背景下具有一定意義。

        (二)不同類型樣本基金比較

        不同類型樣本基金的風(fēng)險與收益特征不同,通過比較不同類型基金的日平均收益率發(fā)現(xiàn),偏債混合型基金的日平均收益率絕對值與VaR值都明顯低于其他類型基金。比如偏債混合型基金日平均收益率絕對值區(qū)間為0.00003~0.00056,VaR區(qū)間為0.00363~0.01171;而股票型基金的日平均收益率絕對值區(qū)間為0.00062~0.00123,VaR區(qū)間為0.02732~0.03481。因為偏債混合型基金主要配置收益穩(wěn)定、風(fēng)險以及波動偏小的債券型資產(chǎn),因此無論從收益率絕對值角度還是以VaR為代表的波動性角度都低于其他類型基金。其他基金的日平均收益與VaR的絕對值,整體介于偏債混合型基金與股票型基金之間。

        (三)樣本基金與市場組合比較

        在各類型基金中,不論是傳統(tǒng)的評價指數(shù)還是修正后的評價指數(shù),樣本基金的績效評價排名大部分都比市場表現(xiàn)要好。市場組合排名在17位,處于整個樣本基金排名的中后段,說明主動型權(quán)益投資基金作為資產(chǎn)投資組合的金融類產(chǎn)品,其風(fēng)險收益匹配以及整體績效方面都取得了不錯的效果。因此,可以考慮通過配置相應(yīng)基金的方式去參與權(quán)益市場投資。

        (作者單位:1廣發(fā)證券股份有限公司珠海分公司;2廣州外國語學(xué)校)

        作者簡介:盛俊,1995年5月出生,男,漢族,江西省宜春市人,本科。研究方向:證券投資。

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