基于VaR-Sharpe模型的投资基金绩效评价之金融学研究

来源: www.yczhwj.com 作者:vicky 发布时间:2019-03-05 论文字数:35565字
论文编号: sb2019022112402625027 论文语言:中文 论文类型:硕士毕业论文
本文是一篇金融学论文,本文根据量化投资基金的定义,把是否通过量化模型的计算来进行投资决策和投资管理作为分类依据,并借鉴 Wind 数据库的分类标准,将投资基金分为量化投资基金。
本文是一篇金融学论文,本文结合效率市场理论、投资组合理论、资本资产定价理论等三大理论,首先回顾了夏普指数、特雷诺指数、詹森指数等传统的基金绩效评价方法,客观分析传统基金评价方法的优势与局限性;其次,在传统夏普指数的基础上,创新性地引入 Va R 指标取代标准差来刻画基金风险,构建了基于 Va R 指标的夏普模型(以下简称 Va R-Sharpe 模型),弥补了传统的基金绩效评价方法无法准确识别基金下方风险的不足;再次,本文运用 Va R-Sharpe 模型,对近年来国内40 只基金绩效进行实证分析,从基金收益、风险及绩效等角度将量化投资基金与传统投资基金进行对比分析;最后,本文运用失败频率检验(Kupiec's POF Tests)来验证模型的科学性与分析结果的准确性,并结合模型结果提出建议。

第一章  绪论

1.1  研究背景与研究意义
1.1.1  研究背景
所谓量化投资,是指采用数学模型并利用计算机技术去实现投资理念和策略的过程;而量化投资基金,则是指利用数学、统计学、信息技术等量化投资方法建立数量模型,并通过数量模型的计算来寻找投资机会,并以此作为最终投资决策进行资产管理的投资基金。本文根据量化投资基金的定义,并借鉴 Wind 数据库的分类标准,将投资基金分为量化投资基金与传统投资基金两类。量化投资基金的投资方法与传统投资基金注重基本面投资和技术投资的投资方法有着根本的区别,它注重利用数据挖掘技术、统计技术等处理数据,以得到最优的投资组合和投资机会,其特点在于纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化等。
我国首支量化投资基金成立于 2004 年,随着人工智能、大数据等技术的应用和发展以及金融市场的不断完善,量化投资基金逐步走进国内投资者的视野。依据 Wind 数据库相关数据统计,截至 2017 年 12 月,我国公募基金市场共有量化投资基金 167 只。虽然量化投资基金越来越被重视,相关产品的发行量也愈来愈多,但是当下国内量化投资基金发展仍处于起步状态。这种状态主要表现在三个方面:第一,量化投资基金产品的规模不大,根据 Wind 数据库显示,截至 2017年底,我国公募基金市场主动量化投资基金的实际发行规模为 836.61 亿元,占所有基金产品的 3.2%;第二,量化类产品往往采取较为单一的投资策略,在大多数时候没有多元化的量化策略的支撑;第三,当下的大多数量化产品的业绩差距较大,同时业绩不够稳定和持久。因此,很多投资者对量化投资基金仍持谨慎态度。
另一方面,量化投资基金作为近年金融市场的新生事物,具有较大的发展空间,吸引了大量学者与基金研究人员对其进行研究。目前对于量化投资的研究依然较为火热,如国泰安金融学院以及上海交通大学安泰管理学院等院?;ǚ咽偻蜃式鹂枋笛槭?,进行量化投资研究,并且开设了量化投资相关的高级研修班,为国内量化投资的市场的发展提供了良好的学术和实战环境。然而,与传统投资基金相对完整、成熟的研究体系不同,目前学术界针对量化投资基金特别是基金绩效评价方面的相关研究仍不够深入,大部分停留在理论研究层面,缺乏针对量化投资基金系统、成熟的绩效评价方法的研究。
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1.2  研究目标与研究内容
1.2.1  研究目标
目前,量化投资基金作为金融市场的新生事物被广泛关注,但学术界关于量化投资基金绩效评价体系的相关研究仍不够深入,缺乏针对量化投资基金与传统投资基金绩效的对比研究,使得部分投资者在决策时缺乏依据,从而导致一定程度上的盲目投资。并且,传统的基金绩效评价方法仍存在无法准确描述风险的缺陷,有待进一步优化和完善。故此,本文通过多方面的深入研究,希望实现以下目标:
(1)以有效性市场理论、投资组合理论和资本资产定价理论等三大理论为基础,引入 Va R 方法对传统基金绩效评价方法之一的夏普指数进行改良优化,构建基于 Va R 指标的夏普模型(下文简称 VaR-Sharpe 模型),弥补了传统 Sharpe指数采用标准差来刻画基金风险的缺陷,以期提高基金绩效评价方法的科学性。
(2)利用本文构建的 VaR-Sharpe 模型,通过实证分析,分别测算了传统投资基金和量化投资基金样本的收益率和风险指标,并针对量化投资基金与传统投资基金的超额收益、风险大小及基金绩效情况进行详细对比,进而为不同风险偏好的投资者提供科学、客观的选择建议,以提高基金投资的有效性。
1.2.2  研究内容
本文的研究内容安排如下:
第一部分,绪论。该部分主要阐述本研究的相关背景、研究思路、研究目标、学术价值、现实意义及本文的创新点。
第二部分,文献综述。该部分主要是对传统投资基金、量化投资基金及基金绩效评价相关文献进行梳理,在此基础上,对相关文献进行研究评述,旨在总结出相关研究的剩余空间,为本文找准研究的创新方向。
第三部分,基金绩效评价相关理论及评价基准选择原则。该部分首先回顾了有效性市场理论、投资组合理论和资本资产定价理论这三大理论,在此基础上阐释这三大理论与基金绩效评价的关联性以及绩效评价指标的选择标准。
第四部分,我国传统投资基金与量化投资基金投资特点与投资方法对比。从基金特点及基金投资方法等角度,总结了两种基金投资特点的共异性及投资方法的优劣性,为后文模型的构建以及结合模型阐释评价结果奠定基础。
第五部分,模型构建及两种投资基金的绩效对比分析。该部分是本研究的实证分析核心部分。首先,该部分简要介绍了夏普指数、特雷诺指数及詹森指标三种传统的绩效评价方法,在三大理论的指导下,综合传统评价方法的优点与不足,改良构建了同时适用于传统投资基金与量化投资基金绩效评价的基于 Va R 指标的夏普模型(以下简称 VaR-Sharpe 模型)。其次,分别选取了 2014 年 1 月 1 日到 2017 年 12 月 31 日的 20 只量化投资基金和 20 只传统投资基金的数据,利用VaR-Sharpe 模型展开实证分析,并根据实证结果进行对比研究,找准我国量化投资基金与传统投资基金的超额收益与风险情况差异。
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第二章  文献综述

2.1  传统投资基金的研究
当前,学界对传统投资基金的研究已经相对成熟,学者从不同角度分析了我国传统投资基金的发展前景、绩效持续性及基金绩效的影响因素。
在我国传统投资基金的业绩表现方面。晏艳阳、席红辉(2003)研究发现,自我国推出第一只开放型基金华安创新以来,基金的业绩表现一直成为投资者所广为关心的问题,他分别选取了 9 只封闭基金、3 只开放基金,选取 2001 年 12月到 2002 年 12 月作为评价期间,从基金的绩效、市场时机选择能力和证券选择能力三方面进行综合比较。得到的结论是:现在我国市场基金总体上优于市场基准。但是也有研究持相反的观点,张新、杜书明(2002)在剔除新股配售政策对基金净值影响后,用夏普比率、特雷诺比率、詹森阿尔法等分析指标,对 22 只证券投资基金及其等权基金组合在 1999 年至 2001 年的绩效、择时能力、风险分散程度以及资产配置情况进行了分析,结果表明:新股配售政策对基金净值增长率的平均贡献率在 1999 年和 2000 年分别达到了 47.4%、30.9%,在剔除新股配售的影响后,我国的基金并没有取得超过基准指数的收益,没有表现出优异的选股能力和择时能力,这和大部分发达国家市场是一致的。
在我国传统投资基金的业持续性方面。部分研究认为基金业绩在中长期表现出持续性,并且个人投资者通过投资于业绩良好的基金,相比于自己进行投资,风险更低,收益更高,说明基金业对股市具有稳定作用(庄云志、唐旭,2004)。这与吴启芳、汪寿阳、黎建强(2003)的研究结论一致。该研究选取了 1999 年1 月至 2003 年 6 月的数据,通过回归计算和投资组合模拟,用相对基准、绝对基准以及不同的收益率计算方法,对封闭式基金的业绩持续性进行实证分析,并通过对时间的细分,分析不同时间业绩的相关程度,增大取样频率并进行统计假设检验,消除数据的重叠性。他们研究的结果表明:在中长期,封闭式基金的业绩有一定的持续性,但是不同基准和计算方法的选取对结论的影响很大。若计算期比持有期长,各指标的规律性相对更强;而预测期较长,各指标的规律性则相对变弱。倪苏云、肖辉、吴冲峰(2002)在业绩持续性度量方面,用基于横截面回归的方法进行了实证研究。结果表明,基金业绩的持续性在市场的不同阶段呈现出不同的特点,在市场单边上升时,基金业绩持续性不明显;而在整个取样区间内(包括上升和下跌),新基金业绩持续性不但更差,而且还出现亏损的现象。这表明新基金尽管前期业绩较好,但在下跌时的抗风险能力较差。
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2.2  量化投资基金的研究
相对于传统投资基金,当前学界对量化投资基金的研究还比较少,部分研究在对比了传统投资基金和量化投资基金的绩效后,肯定了量化投资基金的发展前景。如许红伟、吴冲锋、张翔(2013)对量化投资基金的业绩评价和业绩归因进行了分析,他们选择了修正的夏普比率、詹森指标、信息比率和索丁诺比率等指标,选取 2010 年 5 月到 2012 年 3 月的实际数据,对各种基金进行业绩评价,在HM-FF3 中展开研究。通过研究发现,在选取的时间段内,传统的公募基金、私募基金以及券商集合理财等的收益和风险都没有量化对冲产品表现理想,这在某种程度上反映出量化对冲产品的发展潜力。王涛(2014)在研究量化投资基金相对于传统基金的发展潜力时,结合银华深证 100 指数分级证券投资基金经理周毅关于量化投资的观点,进行了系统的论述。他认为量化基金要发展,需要高水平的量化队伍,也要结合当前市场需求挖掘量化对冲发展因素,如信托等,同时进行机制创新。从总体上看,现阶段我国量化对冲的整体环境还是比较理想的。
但是,对于量化投资基金的发展前景,也有学者研究得出了相反的结论,针对量化投资基金风险展开了研究。结合 2014 年底我国的大蓝筹股票“疯牛”行情,曾雯璐、董铮铮(2015)对相关人员进行了走访,并对结合走访结果和我国市场现状以及我国量化对冲的环境进行了分析,结论是:我国的量化对冲基金投资发展仍然处于初级阶段,整体形势不容乐观,一方面,杠杆相对较低,这在一定程度上可以降低绩效的损失;但另一方面,我国的目前对冲衍生工具仍然匮乏,这在某种程度上会加大对冲的风险。
部分研究探讨了量化投资基金绩效优于传统投资基金的原因。如王博(2011)认为,与传统基金经理相比,量化对冲的方式在总体上选股、择时的能力可能并没有表现出明显的优势,量化投资基金绩效优于传统投资基金的原因,可能是由于考察基金内部具体的选股、择时能力时,量化投资基金表现更为出色,这是量化投资基金的特点决定的。
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第三章  投资基金绩效评价的理论基础与理论借鉴 ........................... 12
3.1  投资基金绩效评价理论概述 .......................12
3.1.1  有效性市场理论 .......................12
3.1.2  投资组合理论 .................................13
第四章  我国投资基金的投资特点和方法分析 ................................... 17
4.1  传统投资基金和量化投资基金的投资特点对比 ..............17
4.1.1  传统投资基金投资的特点 .....................17
4.1.2  量化投资基金投资的特点 ....................17
第五章  VaR-Sharpe 模型构建与投资基金绩效评价实证分析 ........... 24
5.1  研究方法选择与模型构建说明 .............................24
5.1.1  传统的三大基金绩效评价方法 .......................24
5.1.2  传统基金绩效评价方法的局限性分析 ....................26

第五章  VaR-Sharpe 模型构建与投资基金绩效评价实证分析

5.1  研究方法选择与模型构建说明
5.1.1  传统的三大基金绩效评价方法

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第六章  研究结论与建议

6.1  研究结论
本文将投资基金分为量化投资基金与传统投资基金两类。量化投资基金作为一种新生事物具有较大的发展潜力。但由于量化投资基金在中国发展时间较短,许多投资者对量化投资基金缺乏了解,导致投资者盲目投资或者无法在量化投资基金与传统投资基金之间做出合理的选择,这在一定程度上造成了投资者的损失。因此,研究量化投资基金与传统投资基金的绩效对比是十分必要的。
本文在对基金的相关理论进行分析之后,基于典型性、可得性和持续性原则选取了 2014 年 1 月 1 日到 2017 年 12 月 31 日量化投资基金与传统投资基金的收益率,利用 Va R-Sharpe 模型分别计算两种基金的绩效,并对其绩效结果进行对比分析,得出如下结论: 
6.1.1 传统投资基金绩效更优
量化投资基金在获得更高收益率的同时伴随着更高的风险,而传统投资基金对风险控制得更好,所以整体绩效表现更好。所以,传统投资基金更适应目前的中国市场,暂时具有更好的绩效,而量化投资基金相对而言更适合特定的投资者。
第一,从基金获得的收益与面临的风险来看,在收益度量指标中,量化投资基金收益率的均值、首位、及中位数均高于传统投资基金,说明量化投资基金的收益率普遍优于传统投资基金;从风险度量指标来看,传统投资基金 Va R 指标的均值、末位均低于量化投资基金,说明目前我国量化投资基金所采用的模型和算法仍不够成熟,还未完全适应我国证券投资市场,对风险的预测与规避程度不足。而传统投资基金是依据基金经理个人投资策略作出投资决策,在面临风险时能够更及时地作出止损决策,在一定条件下的最大损失值要比量化投资基金小。
第二,从基金绩效来看,传统投资基金的 VaR-Sharpe 值的均值高于量化投资基金,因此可以在一定程度上说明,受到我国金融市场成熟度及量化分析手段发展水平等因素的制约,使得目前量化投资基金在获得更高的超额收益时面临更大的风险。而传统投资基金由于发展时间较长,基金经理对我国金融市场适应度更高,从而致使目前传统投资基金的 Va R-Sharpe 值优于量化投资基金。但可以预见的是,随着金融市场的不断成熟、量化分析工具的不断完善,未来量化投资基金将具有较大的发展空间。
参考文献(略)

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