《融智FOHF研究之资产配置在私募基金中的解释研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《融智FOHF研究之资产配置在私募基金中的解释研究.docx（7页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。
1、融智FOHF研究之资产配置在私募基金中的解释研究研究中心刘有华资产配置主要是一种投资策略,一般来说,它是以投资者的风险偏好为基础，通过定义并选择各种资产类别、评估资产类别的历史和未来表现，来决定各类资产在投资组合中的比重，以提高投资组合的收益-风险比。过去四年时间，A股市场经历了多次风格转换，各个时间段，资产的收益特征不一样，资产配置显得尤为重要。资产配置是证券投资决策中的首要环节，分解和度量资产配置对基金收益的影响程度，有助于基金管理者深入了解基金业绩随时间变化，以及基金之间业绩差异的原因，确定自身在基金业中所处的位置,以便在今后的运作中扬长避短。那么目前市场上的私募基金中，资产配置对基金的
2、收益的解释度有多高呢？本文将对中国目前市场上的私募基金产品做研究分析，并和国外的研究结论相比较。结论显示，从解释度的结果来看，股票策略战略性资产配置对基金收益率的解释度为52.49%,复合策略为58.675,组合基金为46.86%。这一结论相对于BrinSon的93.6%而言，低了很多，相比于IbbOtSOn和KaPIan的40%而言，稍高一点。基金之间的资产配置解释度差异性分析结果显示，组合基金的解释度非常高，高达42.71%,其他两个策略较低。在基金收益率分解时，加入市场驱动因素之后，结果显示，接近一半的收益率归功于市场驱动，只有小比例可以由资产配置给解释，另外还有部分归功于基金经理的选股
3、能力和择时能力，即主动管理因素。一、国内外研究结论关于度量资产配置对基金收益的贡献，最著名的研究是由Brinson(BHB)发表的DeterminantSofPortfolioPerfOrmanCe”文章。文章认为基金的收益率是由政策性(POliCy)资产配置、市场时机选择(markettiming)、证券选择(SeCUrityselection)来加以解释。文章的结论为：基金总收益率里面，有93.6%可以由战略性资产配置解释，远远超过其它两个指标的解释程度，由此认为战略性资产配置是决定投资回报最重要的因素。IbbOtSOn和KaPlan(IK)在2000年发表的一篇文章认为：关于基金收益中有
4、多少可以被资产配置给解释的问题，很难进行单一的量化回答。他们的研究结果表明：在不同基金之间的绩效差异中，战略性资产配置可以解释40%o国内方面的研究，大多是券商或者部分学者，在十多年前基于公募基金的研究成果。比如申银万国证券研究所计算资产配置对总收益的贡献度，根据从2000年第一季度到2004年5月21日的数据，按季度分别分析了所有基金的市场资产配置的效果，结论是我国基金资产配置平均贡献率为72.77%0本文将基于私募排排网的八大私募基金策略体系，以股票策略、复合策略和组合基金为样本（宏观策略由于数据量较少，此次未做研究），探究中国私募基金现阶段资产配置的解释度问题。二、模型建立及结果首先，B
5、rinSOn认为基金的收益率可以分解为两部分，一部分是POliCyretUrn（战略性资产配置收益率）和ACtiVeretUrn（主动管理因素，即选股择时能力或者基金费用等等），表达式如下：1+7=（1+%）（1+AR）其中TR为某只基金产品在某段时间的累计收益率，PR为在某段时间内的战略性资产配置收益率，AR为主动管理收益率ACtiVeretUrn,战略性资产配置收益率是由于基金产品的资产配置所带来的收益率，Activereturn则是剩下的收益率。对于资产配置对基金收益率的影响程度，即基金产品中有多少能够被战略性资产配置给解释，这个问题，我们可以用基金的实际收益率TR,和这只基金的战略性资
6、产配置收益率的时间序列PR进行线性回归，得到模型的判定系数R2来计算。对于样本中全部的N只基金，重复N次回归，得到N个判定系数R2,其平均值可看作样本中所有基金的平均资产配置贡献度。那么首先我们需要计算出每只基金的战略性资产配置收益率序列。对于每只基金的战略性资产配置收益率序列，可以认为是在各个资产类别上的收益率相加，而资产类别的权重和为1。即存在以下的关系表达式：PRH=%七&+L+其中W为各个资产类别的权重，相加等于1,Rit为某个资产类别的市场收益率。为了计算每只基金的战略性资产配置收益率序列，需要得出每只基金在各个资产类别上面的权重Wio对于公募基金而言，可以根据产品的持仓数据来计算出
7、wi,而对于私募基金而言，只能采用RBSA(returnbasedstyleanalysis)的方法来计算。这里对于资产类别，我们采用沪深300、中证500、中证IOOO来分别代表大盘、中盘和小盘，用中证国债、商品指数和货币指数来代表债券、期货和现金这些资产类别。1、实证分析数据情况股票策略产品数据：产品成立时间在2013年12月底之前，未清算，且中间不能缺失净值。产品数量总共858只。取2014年1月至2018年4月的月度收益率复合策略产品数据：产品成立时间在2013年12月底之前，未清算，且中间不能缺失净值。产品数量总共608只。取2014年1月至2018年4月的月度收益率。组合基金产品数
8、据：产品成立时间在2015年12月底之前，未清算，且中间不能缺失净值。产品数量总共147只。取2016年1月至2018年4月的月度收益率。2、RBSA资产配置结果对于上面给出的6个基准指数，对于不同策略的所有私募产品，运用RBSA的方法，每只基金在各资产类别上，都可以得到一个权重Wio根据每只基金的wi,计算出战略性资产配置收益率的时间序列PRto下表是不同策略RBSA模型的结果：表1：三大策略RBSA结果资产类别基准Averageallocation股票策略Averageallocation复合策略Averageallocation组合基金大盘沪深30026.23%14.36%26.09%中
9、盘中证50019.16%32.05%4.69%小盘中证100014.82%30.35%3.60%债券中证国债7.52%4.61%10.29%期货商品指数3.15%1.56%2.27%现金货币指数29.12%17.08%53.05%从上面的结果来看，股票策略和组合基金仍旧比较偏好于大盘股，而复合策略，比较偏中小盘股。接下来，根据每只基金计算出来的战略性资产配置收益率的时间序列PRt,和区间内的真实累计收益率做线性回归，模型如下：TRi,=a+Rl,+对于三个不同的策略下的N个基金，用相同的方法，分别计算出N个回归的结果，得到N个方程的R2(R-square),以此作为战略性资产配置对基金收益率的
10、解释度量。模型结果汇总如下表：表2：三大策略纵向回归分析结果股票策略复合策略组合基金同归系数Rsquare同归系数Rsquare回归系数Rsquare均值1.064052.49%1.014058.67%1.119446.86%中位数0.995358.44%1.001363.60%1.004246.73%标准差1.289626.33%0.046616.13%1.709426.32%最大值24.703789.25%1.513283.68%21.633494.17%最小值-9.38250.00%0.81471.99%-0.36750.13%从模型回归的结果来看，三个策略的回归系数基本在1到Ll之间，
11、接近于1,而且回归系数的P值也是非常显著的。从解释度的结果来看，股票策略战略性资产配置对基金收益率的解释度为52.49%,复合策略为58.675,组合基金为46.86%0这一结论相对于BrinSon的93.6%而言，低了很多，相比于IbbOtSOn和Kaplan的40%而言,稍高一点。3、基金之间资产配置解释度上面的结论,我们用的是某段时间区间里,各个基金的时间序列所作的分析,针对每个单独的基金所作的研究，是一个纵向的研究结果。那么各个基金之间绩效的不同，有多少能够被资产配置的差异性给度量，对于这个问题，我们把每只基金的时间序列的数据转化为横截面数据。数据按照复利折算，转化公式如下：TRi=W
12、+7)(1+7)LQ+TRJ-1PRi=+PRii)(1+PRi2)L(1+PRil)-1T为区间的时间长度，N只基金得到N个横截面数据，然后对N这个TR和PR做横截面的线性回归，计算书模型结果，得到方程的R2(R-square),以此作为基金之间战略性资产配置对基金收益率的解释度。具体模型结果如下：表3：三大策略横向回归分析结果回归系数Pvalue是否显著R-square股票策略1.26302.2e-16显著8.03%复合策略0.53030.0105显著1.08%组合基金1.90022.2e-16显著42.71%从上面的结果来看，虽然3个策略的回归系数的结果都是显著的，但是差异性较大。股票策
13、略的回归系数为1.26,比较接近于1,但是R-square只有8.03%；复合策略的系数为0.53,远低于1,R-square只有1.08%；组合基金的R-square高达42.71%,解释度非常高。上海财经大学在2004年用国内的公募基金做了类似的研究，结果显示开放式基金之间，有58%可以由资产配置给解释，而封闭式基金则只有5%可以由资产配置解释。三、资产收益率分解上面的基金分解，是基于BrinSOn的分解方式，认为基金的收益率主要是来自两个方面，一个是政策性资产配置(Assetallocationpolicy),另外一个是主动管理(Activemanagement),但是忽略了市场上涨或者
14、下跌对基金收益率影响因素。IbbOtSon和KaPlan在研究这个问题时，加入了市场因素，认为市场因素对基金的业绩解释度比较大。接下来,我们仍然基于上述三个策略的私募基金数据，把基金的收益率分解为3个部分，第一部分为市场驱动因素，第二部分为资产配置.，第三部分为主动管理，即基金经理的选股择时能力等等。即存在如下的分解式：TRLM“+(PRll-Mil)+(TRit-PR”)其中Mit为市场基准指数收益率的时间序列。这里为了得到三个因素的解释度，需要分别建立三个线性回归模型，分别为:TRit=aaxMit+itTRil=b0+*(PRLM”)+%TRLCO+q(TRMj+跖每只基金都根据上述三个
15、模型计算一次，计算3N次，最后统计每次结果的R-SqUare数据，作为各个因素解释度的判定。模型的结果统计见表4：表4：三大策略各因素解释度结果股票策略复合策略组合基金市场驱动解释度30.77%33.69%42.48%资产配置解释度11.62%11.75%36.78%主动管理解释度51.99%42.73%52.54%交互影响因素解释度5.62%11.83%-31.80%总计100%100%100%把三个策略的结果做成柱状图，并和BrinSOn(BHB)、以及H日&IK(IbbotSOnandKaplan)做所的权益类基金结果对比，对比图如下：marketmovementexcess-marketassetallocationpolicyactivemanagementinteractioneffect从结果来看，加入了市场驱动因素之后，资产配置解释度下降幅度较大，但是市场驱动因素的解释度也并不是特别高，三个策略分别为30.77%,33
