摘 要

投资组合的资源配置效率是一个时常收到关注的问题，而基金是投资组合的一种常见形式，如何识别基金的效率是人们长久以来关注的焦点。在国外，20世纪就已经有学者以营利作为标准。后来大致可以分为三个阶段：资本资产定价模型（CAPM）为主导的单基准评价、套利定价理论(APT)为主导的多基准评价、数据包络分析（DEA）为代表的无基准评价模型。

由于不用的评价模型和方法具有各自的优缺点，因此，本文将会使用DEA和随机前沿分析（SFA）同时实施研究分析，并严格审查它们的效率值是否有显著性差异。而DEA和SFA方法的输入和输出因子将会由因子分析法得出，因子分析法的主要作用就是将各个初始指标进行降维处理。实证研究的大致思路如下：首先本文会使用因子分析法对原始的诸多指标进行合理的简化，并由此获取公共因子；然后将公共因子分别做为输入和输出指标两组数据，并计算两种方法各自的效率值；最后通过对两种方法的效率值进行配对T检验以判别它们之间是否有显著性差异。

关键词：投资组合，因子分析法，数据包络分析，绩效，随机前沿分析

Abstract

The efficiency of portfolio is a popular and hot topic, and as fund is a common kind of portfolio, the efficiency of fund is a long-lasting issue. In 20th, some scholars regarded the profit as the standard of efficiency overseas. As it developed, there were three stages. The first one is single-standard model which was lead by CAPM, the second one was APT, the last one was DEA.

Because different models have their own advantages and shortcomings, then this article would use the DEA and SFA simultaneously, and detect whether there are differences between the results of two methods. Since the input and output factors of DEA and SFA are produced by the factor analysis method whose main function is to lower the dimension of original indexes. The main scheme of this article is that we would use factor analysis method to simplify the indexes and get common factors first, then input factors into DEAP and frontier software and compute the efficiency values of two methods, detect if there is distinct difference between therm by paried T-test in the end.

Key Words:portfolio, factor analysis method,DEA(data envelopment analysis),SFA(stochastic frontier analysis)

目 录

摘 要 I

Abstract II

1绪论 1

1.1选题背景 1

1.1.1证券投资组合绩效的内涵 1

1.1.2证券投资组合的国内外研究现状 1

1.2研究目的和意义 1

1.3研究方法与框架结构 2

1.3.1研究方法 2

1.3.2框架结构 2

2因子分析法与DEA相结合的基金绩效评价模型的构建 3

2.1因子分析法与DEA相结合的基金绩效评价模型 3

2.1.1模型的构建 3

2.1.2DEA模型综合评价的步骤 4

2.2评价指标体系的构建 4

2.2.1评价指标体系构建原则 4

2.2.2指标体系的选择依据及构建 4

2.3市场基准组合和无风险收益率的选择 5

2.4样本选取与数据来源 7

2.5各指标计算结果与分析 8

2.5.1基金成长性指标的计算结果与分析 8

2.5.2风险调整的绩效指标的结果与分析 9

2.5.3基金的集中度指标计算结果 10

2.5.4基金费用指标和规模变化率计算结果 11

2.5.5基金择时选股能力指标计算结果与分析 11

3.DEA和SFA模型实证结果及分析 13

3.1因子分析法结果 13

3.2DEA模型的结果与分析 17

3.2.1数据的处理 17

3.2.2DEA模型的结果 18

3.2.3参考集合分析结果 19

3.2.4投影分析结果 20

3.3SFA模型实证结果与分析 21

3.3.1模型的构建 21

3.3.2结果与分析 21

3.4DEA—SFA效率值配对T检验 23

4结论与展望 25

4.1实证研究的主要结论 25

4.2政策建议 25

参考文献 26

附录 28

1绪论

1.1选题背景

1.1.1证券投资组合绩效的内涵

证券投资组合是指：有投资人或金融机构所持有的股票、债券、衍生金融产品等组成的集合。投资组合的目的在于分散风险。

绩效评价是采用特定的的评估方法、数量指标和评估标准，以此实现对分析对象是否达到其所需要达到的目的进行评判，并综合考察其实现程度和实现所付出的代价的一种综合考量方法。

而证券投资组合的绩效评价也有异曲同工之妙，排除不确定的成分，对目标主体（基金经理）的能力进行鉴定，而投资组合的目标就是高收益和低风险，预算的话主要有成本，但是这里更广泛，可以包含一切对投资组合有影响的因素。因为本文主要以基金作为投资组合的代表，所以主要的目的是评判基金的效率。

1.1.2证券投资组合的国内外研究现状

20世纪60年代，学者们就迫不及待地对投资组合绩效评价进行研究，1952年，马科维茨提出投资组合理论^[20]。紧接着，1966年夏普提出了CAPM模型，再往后有Treynor（1965）^[23]、sharp（1966）^[22]、Jensen（1968）^[19]提出了三大风险调整的收益指数，并且分别以他们的名字命名。1997年，modigliani提出M²测度^[21]。至此，单基准测量基本走到尽头。由于单基准指标的种种不足，1976年，由Ross正式提出套利定价理论，以此为基础，1933年Fama三因素模型横空出世，1995年Carhart四因素模型更进一步^[13]。1972年，Fama提出将基金经理的能力分为两块，择时和选股能力^[18]。由此引出了Treynor和Mazuy（1966）的T-M模型^[16]，和Henriksson和Merton（1981）的H-M模型对择时和选股能力进行度量^[17]。SFA模型则是由Aigner，Lovellamp;Schmidt（1977）^[12]，和Meeusenamp;van den Broeck（1977）各自独立提出的参数方法。1978年由著名统计学家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes提出无基准评价的DEA模型^[14]。而国内的基金发展时间较晚，期间较短，并未有自己独立的评价体系^[9]，更多的是借鉴。2001年，胡昌生发表了关于挂牌基金基于收益与风险的绩效评价的文章^[1]，那是中国基金刚刚起步^[7]，仅有28只。同年，王庆石，肖俊喜发表了基于单指标（Jensen、sharp指数等）和多指标（PCM）比较的绩效评价相关文章。2003年，倪苏云、攀登吴、冲锋发表了基于遗传算法的基金绩效评价研究^[2]。2005年，钱建豪发表了基于DEA方法的我国开放式基金的评价研究^[3]。2009年，朱波、宋振平开展了基于SFA效率值的我国开放式基金绩效评价研究^[4]。2015年，顾婧、任珮嘉、徐泽水进行了基于直觉模糊层次分析的创业投资引导基金绩效评价方法研究^[5]。