ABSTRACT

This paper utilizes the multi-factor model to identify risk factors of long-only equity hedge funds in China. These factors cover asset based style factors, liquidity factor, sentiment factors and macro factors. In addition to the conventional OLS model, this paper also employs Stepwise and LASSO regression models to select the subset of effective factors for each hedge fund sample. The results show that these factors can explain over 50% of the return variations of most long-only equity hedge funds in terms of adjust R²s with different sets of effective factors. Meanwhile, from the perspective of statistical significance (|t| > 2), about 88%, 64% and 41% of long-only equity hedge funds are characterized mainly by the asset-based style factors, sentiment factors and macro factors respectively, whereas about 13% of hedge funds are explained significantly by the liquidity factor.

Keywords:Hedge Fund, Performance-Attributed Factors, Return, Trading Strategy

中国股票多头私募证券投资基金的 风险因子研究

赵羲¹，张文骜¹，洪毅²

¹上海交通大学中国金融研究院，上海

²西交利物浦大学数学科学系，江苏 苏州

收稿日期：2019年1月2日；录用日期：2019年1月18日；发布日期：2019年1月25日

摘 要

本文利用多因子模型来甄别影响中国私募证券投资基金行业中股票多头基金业绩的风险因子。这些因子包括资产风格因子、流动性因子、市场情绪因子和宏观因子四类。除了经典OLS模型，本文还采用Stepwise和LASSO模型为每个基金样本选取有效因子组合。研究结果表明这些因子对大部分股票多头私募证券投资基金产品业绩的解释度(Adj R²)超过50%，而且不同基金的有效因子组合存在差异。同时，从统计显著性(|t|>2)来看，股票多头私募证券投资基金业绩受资产风格因子、市场情绪因子和宏观因子三类因子影响的样本比例分别为88%、64%和41%，而只有13%左右基金受流动性因子影响。

关键词 :私募证券投资基金，业绩解释因子，收益，交易策略

Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言

中国私募证券投资基金近年来快速发展，截至2018年11月底，备案的中国私募证券投资基金管理人达到8,966家，备案基金产品数量达到36,053只，资产管理规模达到2.26万亿人民币¹，私募证券投资基金行业已成为我国构建多层次资本市场的一个核心支柱，同时私募证券投资基金作为一类重要资产，为居民财富的有效管理提供了新渠道和工具，因而受到众多投资者的青睐。由于中国资本市场的基本特征(如受宏观政策影响较大)和所处发展阶段(股票市场产品发行持续增加而提供风险对冲工具的衍生品市场则发展相对缓慢)等原因，目前主流的私募证券投资基金一般采用股票多头交易策略，这些基金的管理规模在整个私募证券投资基金行业占比达到80%以上。因此，本文通过实证分析来甄别影响股票多头策略私募证券投资基金的风险因子，并以此来剖析私募证券投资基金产品的业绩风险特征，为投资者进行有效资产配置方面提供有益参考。

基金业绩风险因子相关研究一直是基金研究领域的热点问题。这方面研究从20世纪90年代初开始一直持续到现在，其研究方法主要采用归因分析的方法，但不同学者采用的因子模型有所区别。Sharpe (1992) [1] 最早采用多因子模型对美国公募基金做业绩归因，Fung和Hsieh (1997) [2] 首次提出把Sharpe (1992) [1] 的因子模型扩展到美国对冲基金(在中国这类基金被称为“私募证券投资基金”)对其进行业绩归因。Fung和Hsieh (1997) [2] 认为对冲基金的收益来自于所投资的资产收益、策略和杠杆，作者通过主成份分析提取能够解释对冲基金收益差异的前5个主成份，并构建与每个主成份相关性最高的对冲基金组合，以此作为风格因子。Fung和Hsieh (2002) [3] 进一步提出基于资产的风格因子，采用可交易资产构建对冲基金的风格因子，而Fung和Hsieh (2004) [4] 则完善了这一分析框架，确定了7个基于资产的风格因子，其中股票资产风格因子采用市场(标准普尔500指数)和规模因子，固定收益资产风格因子采用10年国债收益率和信用利差，而趋势跟踪资产风格因子采用基于债券、货币、大宗商品等资产的回顾式期权。其研究发现这些因子可以解释超过90%的股票多空、固定收益及期货投资基金(CTA)等不同策略基金的收益和风险来源。

除上述资产风格因子外，流动性风险因子被发现是影响资产价格和基金业绩的一个重要因子。Pastor和Stambaugh (2003) [5] 发现股票预期收益与其对市场总体流动性的敏感度有关。Brandon和Wang (2013) [6] 发现管理能力强的对冲基金具有更好的业绩，但这种超额收益很大程度上来自于承担了更多的流动性风险。

另一方面，投资者情绪也对资产价格和基金业绩产生重要影响，这方面研究最早可以回溯到上世纪30年代，而到本世纪初又有一些重要发现。Baker和Wurgler (2006) [7] 发现美国股票市场情绪的大幅波动对一些估值较为主观且难以套利的股票收益影响更大，比如小市值股票、刚上市股票、高波动股票、不分红股票、极高成长性股票等。Baker、Wurgler和Yuan (2011) [8] 发现除美国之外，加拿大、法国、德国、日本、英国股票市场中也有类似的现象。胡昌生和池阳春(2012) [9] 对中国15个市场情绪变量对比分析发现大多数单一变量都能在一定程度上反应投资者情绪，但都不完整。该文对其中4个主要指标进行分析，结果显示换手率和新开户数是非理性情绪指标，而封闭基金折价率和消费者信心指数是理性情绪指标。Chen，Han和Pan (2015) [10] 用情绪因子解释对冲基金的收益差异，发现对情绪因子暴露大的对冲基金的后续收益高于情绪因子暴露小的对冲基金。

此外，研究发现宏观因子也可以用于解释资产收益。这方面研究始于上世纪八十年代末。Fama和 French (1989) [11] ，Keim和Stambaugh (1986) [12] ，Campell (1987) [13] 等提出了一系列对于股票和债券市场回报具有解释和预测力的宏观经济指标，如美国国债利率，信用利差，股息率，利率结构等等。Bali 等(2011) [14] 认为宏观经济周期影响资产价格变化，因此提出用宏观经济指标解释和预测对冲基金的收益差异，发现违约风险溢价和通货膨胀率可以有效预测对冲基金的收益差异。Avramov等(2011) [15] 以宏观经济变量(特别是信用违约利差和波动率指标)为基础预测对冲基金业绩，并以这种预测构建对冲基金组合产生样本外超额收益。Avramov等(2013) [16] 进一步发现信用违约利差、分红收益率、波动率指数和整体资金流等四个宏观变量可以有效解释和预测对冲基金的收益差异。

当前，中国证券投资基金的业绩风险因子研究也主要集中于归因研究，但主要体现在公募基金领域，如沈维涛和黄兴孪(2001) [17] 应用国外基金业绩评价中普遍采用的风险调整指数法、T-M模型和H-M模型。李红权和马超群(2004) [18] 尝试采用JensenAlpha、T-M、H-M等模型对公募证券投资基金的绩效表现进行衡量。屠新曙和朱梦(2010) [19] 在Fama-French框架内对证券投资基金的业绩进行归因分析。郑琳(2013) [20] 采用Brinson模型从资产配置，个股选择和交互角度进行对公募证券投资基金进行业绩归因。

由于中国私募证券投资基金起步较晚和信息披露不规范等原因，针对私募证券投资基金业绩的风险因子研究比较匮乏，本文的研究成果填补国内当前该领域的不足。此外，本文在统计方法方面亦做出贡献。大多数文献做业绩归因都是基于经典OLS模型，采用同一组因子去解释所有基金样本收益，然而即使相同策略类型的不同基金在投资方法也存在一定差异，因此应该选取不同因子组合来解释不同基金。为弥补以上不足，本文对私募证券投资基金样本做业绩回归分析时，分别采用OLS，Stepwise和LASSO方法，针对不同基金选取因子组合，并综合对比三种方法的结果，以加强检验结果的可靠性。

2. 数据

2.1. 私募证券投资基金样本数据

由于私募证券投资基金产品通常采用数据“主动”报备的方式，这就导致了基金产品信息披露不规范，而且数据提供商在收集整理过程中也容易出现数据不一致问题。鉴于此，本研究采用上海交通大学中国私募证券投资研究中心(CHFRC)的研究数据库来获得高质量的私募证券投资基金产品数据，特别是存续期较长的私募证券投资基金产品样本。该数据库整合了万得信息有限公司(上海)、融智投资顾问有限公司(深圳)、朝阳永续科技有限公司(上海)和大智慧科技有限公司(上海)四个主流数据服务商提供的私募证券投资基金产品的业绩数据，并针对基金净值缺失或错误以及分类错误等情况，研究中心通过一系列数据清洗工作提高数据质量。在此基础上，研究中心进一步研发出基于私募证券投资基金产品的基金策略数据库，涵盖股票、固定收益以及管理期货等私募基金产品在内共18种交易策略。表1报告了在2011/01/01至2018/10/31样本期内，各主要交易策略类型的私募证券投资基金产品数量统计。由表1可见，不同策略类型的有效产品数量(如存续期高于6个月)差异很大，且数据质量较好(如存续期大于36个月)的私募证券投资基金产品样本占比不高，仅达到22.05%。更重要地，表1显示当前国内私募证券投资基金产品仍然以股票多头策略为主，其在存续期高于6和36个月的基金样本中占比分别为81.96%和86.62%，远高于其他策略的样本数量。因此，本文将研究对象聚焦于采用股票多头策略的私募证券投资基金产品，从而避免由于其他类型样本基金数量偏少而导致统计分析可靠性问题。

表1. 不同私募证券投资基金策略的样本量统计

进一步地，表2报告了存续期超过36个月的1472个股票多头类私募证券投资基金产品的描述统计。这些私募证券投资基金样本的业绩具有如下特征。首先，年化对数收益平均达到4.7%左右，但收益分布较宽，最好和最差的基金收益差距很大。其次，风险水平高，年化波动率平均超过20%，而且标准差较小，说明大部分基金的收益波动都比较高。因此基金风险调整后的收益(即夏普比率)不高，只有0.04，其标准差为0.48，说明绝大部分基金样本的夏普比率都小于1。最后，以月度收益计算的最大回撤0.17左右，中位数为0.15，均小于年化波动率。

表2. 私募证券投资基金产品业绩的描述统计

2.2. 因子类型与构造

为避免选取大量无效因子，本文归纳前述文献中相关研究所用到的有效因子，选取4大类因子，分别是资产风格因子、流动性因子、情绪因子、以及宏观因子。由于所研究对象是股票多头策略私募证券投资基金，因此资产风格因子中只选取了Fung和Hsieh (2004) [4] 中解释股票类对冲基金的因子(即市场因子和规模因子)。流动性因子采用经典的Pastor和Stambaugh (2003) [5] 定义的流动性因子。情绪因子则按照胡昌生和池阳春(2012) [9] 的分析结果，选取换手率、股票新开户数、封闭基金折价率和消费者信心指数，同时增加融资融券余额作为补充。宏观因子在国外研究中证明有效的因子包括信用风险溢价、通货膨胀率、股息率、波动率指数(VIX)、整体资金流等5个指标，由于中国波动率指数和中国私募证券投资基金的资金流动数据不可获取，本文主要采用前面3个指标作为宏观因子。同时，本文还增加了代表货币政策的广义货币M2供应量，以及代表经济增长的工业增加值两个指标作为宏观因子。表3报告了本文采用各类因子的构建方法及数据来源。

表3. 因子类型及来源说明

部分因子计算方法说明如下：

2.2.1. Log变化率

考虑时间序列平稳性以及量纲等问题，将指数及实值统计量类数据取Log (对数)变化率作为指标。回报率/变化率的计算公式如下：

$\log \left(re{t}_t\right)=\log \left(re{t}_t\right)=\log \left(\frac{x_t}{x_{t-1}}\right)$ (1)

其中，x_t和x_t−1分别表示相应变量在t和t−1时刻的状态值。

2.2.2. 信用风险指标

本文采用中短期不同等级的信用利差指标衡量信用违约风险溢价，即计算中债企业债AAA财富指数(CB_Index^AAA) (1~3年)的Log回报率与中债企业债AA财富指数(CB_Index^AA) (1~3年)的Log回报率的差值。其计算公式为：

$Cspr{d}_t=\log \left(\frac{C{B}_{Index}{}_t^{AA}}{C{B}_{Index}{}_{t-1}^{AA}}\right)-\log \left(\frac{C{B}_{Index}{}_t^{AAA}}{C{B}_{Index}{}_{t-1}^{AAA}}\right)$ (2)

2.2.3. 封闭基金折价指标

取2011年1月起封闭式基金数据，取折价率在−50%到+50%之间的基金产品以排除错误数据和特殊情况，并依月末当日成交量作为权后重计算封闭基金折价率。

$Cefdisrate={\displaystyle {\sum }_1^n\frac{volum{e}_n\text{*}discountrat{e}_n}{totalvolume}}$ (3)

其中volume为基金在月末日的成交量，discountrate为其折价率，totalvolume为样本封闭式基金的当天总成交量。

2.2.4. Pastor-Stambaugh流动性指标

根据Pastor和Stambaugh (2003) [5] 提出的整体流动性风险测度计算。其公式为：

$r_{i,d+1,t}^e=a_{i,t}+b_{i,t}{r}_{i,d,t}+c_{i,t}sign\left(r_{i,d,t}^e\right)v_{i,d,t}+{є}_{i,d+1,t}$ (4)

其中 $r_{i,d,t}$ 是股票i在t月d日的回报， $r_{i,d,t}^e$ 是 $r_{i,d,t}$ 减去依市值加权后的市场投资组合回报的超额部分， $v_{i,d,t}$ 是股票i在t月d日的交易额。而 $c_{i,t}$ 为所要估计的流动性风险指标。本文中使用的为月频的全市场流动性风险指标，其为个股流动性风险均值。

2.2.5. 新开户数量变化率

取新开证券账户数量与存量的比值，即：

$$ (5)

其中 $x_{t-1}$ 为截止至 $t-1$ 时刻的账户总开户数量， $\Delta x_t$ 为t时刻新开户数量。表4报告了各因子在2011年1月1日至2018年10月31日的描述性统计量。

表4. 因子统计描述

表5报告了各因子之间相关性系数统计。可以看出，这些因子之间的相关性普遍较低，大部分相关系数在零左右，相关系数高于0.5的只有两对因子。新增开户数与上证换手率之间相关性最高，达到0.75；其次是HS300全收益指数与融资融券余额之间，相关性系数为0.58。因此线性回归分析中的共线性问题基本可以忽略。

3. 研究方法

3.1. 研究方案设计

本文首先采用经典的OLS模型用全部因子解释每个私募证券投资基金样本的收益。这种方法存在两个潜在问题，一是由于因子数量较多而私募证券投资基金样本的收益数据时间序列长度不足，可能会导致回归结果有过拟合的现象；二是不同的私募证券投资基金由于投资策略差异可能具有不同的风险因子组合，因此用相同的因子组合去解释不同私募证券投资基金不合适，应该有针对性地筛选出不同的因子组合来解释不同私募证券投资基金。针对这些问题，本文分别采用Stepwise回归和LASSO回归的方法来挑选因子组合。Stepwise回归的目标函数与OLS模型基本一致，可以直接对比解释度和因子显著性；而LASSO回归模型的目标函数中增加了惩罚项，并且最终追求交叉验证的结果最优，但导致其结果与OLS和Stepwise的结果无法直接对比。本文在用LASSO模型选取变量子集之后，再用OLS模型对变量子集进行回归检验，将其解释度与因子显著性与前两种方法结果对比分析。

3.2. 回归模型介绍

3.2.1. OLS回归模型

Ordinary Linear Squared，最小二乘法是以优化

$\min \left\{\frac{1}{N}{\left|\left|y-X\beta \right|\right|}_2^2\right\}$ (6)

为目标的线性回归模型。OLS回归模型表述如下：

$y_t=a+{\displaystyle {\sum }_{k=1}^n{b}_k{x}_{kt}+{\epsilon }_t}$ (7)

若将 $\left\{b_1,b_2,\cdots ,b_n\right\}$ 记为向量形式β，x和y组成的矩阵分别为X，Y，则β的估计值为 ${\left(X^{T}X\right)}^{-1}Y$ 。

本模型及其他模型中均为同期因子回归。

3.2.2. Stepwise回归模型

本文采用基于Akaike information criterion (AIC)的双向Stepwise回归。AIC是一种衡量统计模型拟合优劣程度的判据：

$AIC=2k-2\ln \left(L\right)$ (8)

其中k为模型中参数的数量，而L为模型的极大似然估计的似然函数值。

由于在回归模型中，加入解释变量会使得残差(RSS)单调减小，为防止过拟合以及评估有效解释变量，可以参考AIC的值来决定所用解释变量。筛选过程为在OLS回归模型中，通过增加/删减解释变量，计算每一次回归的AIC，力求降低AIC直到最小值，根据线性回归模型的理论，此时模型作为有效，从而确定合理的解释变量集以及回归结果。

3.2.3. LASSO回归模型

1) LASSO回归模型描述

LASSO即最小绝对值收敛和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator)，是一种同时进行特征选择和正交化的回归分析方法。最初由斯坦福大学统计学教授Robert Tibshirani (1996) [21] 于1996年基于Leo Breiman的非负参数推断(Nonnegative Garrote, NNG)提出。相比于普通线性回归模型(OLS或GLS)，在应对可能存在多重共线性的数据集时，其预测准确性和可解释性有一定增强。附录A详细介绍LASSO回归模型。

2) 利用LASSO模型选取变量子集进行OLS回归

由于LASSO回归有变量选择的作用，对每个基金产品进行LASSO回归后，进一步将被LASSO选取的变量再做OLS回归，结果可与其它回归方式进行比较。

3.3. 线性回归模型的误差调整

在实证分析阶段，将上述回归模型分别应用于股票多头类私募证券投资基金产品样本。即对于每一基金样本，对选取的解释变量集进行如下多因子OLS回归以确定模型解释度和因子显著性：

$y_t=\tilde{a}+{\displaystyle {\sum }_{k=1}^k{\tilde{b}}_k}{\tilde{x}}_{kt}+{\tilde{\epsilon }}_t$ (9)

其中 $\tilde{x}$ 表示选取的解释变量集。从表5可知，解释变量共线性问题基本可以忽略。同时，进一步对模型系数 $\tilde{a}$ 和 $\tilde{b}$ 的标准差运用Newey-West方法进行自相关性和异方差调整，以识别统计显著的相关风险因子。最后，在R环境里完成上述回归模型的计算与参数估计。

4. 实证研究结果及分析

4.1. 模型解释度

首先检验模型的解释度。表6报告了上述三个模型的Adj R²统计结果。结果显示三个模型对大部分基金样本都有较高解释度。它们的调整后R²的均值和中位数接近，而且都超过50%，说明模型所选取的因子能够有效解释大部分股票多头策略基金的收益业绩。

表6. 模型Adj R²统计结果

从Adj R²分位图(图1)来看，Stepwise回归模型解释度更好一些，调整后R²集中在45%到70%之间，而OLS模型的解释度稍差一些，有少量调整后R²为负，说明对少量基金样本的解释度偏低，而LASSO回归模型的解释能力则介于上述两个模型之间。

图1. OLS，Stepwise和LASSO回归模型的Adj R²分位图

4.2. 不同基金的风险因子差异

对比三种回归模型所选择的因子数量(表7)，可以看出Stepwise模型和LASSO模型选择的因子数量远远少于OLS模型因子数量，且没有影响其解释度。LASSO所选取的因子数量与Stepwise相似，但因子数量的中位数最小，只有4个。从分位图上看(图2(a))，Stepwise模型中大部分基金样本只选择了4~6个因子，LASSO模型选择了3~7个因子，而按照之前解释度的分析，这些因子可以解释大部分基金样本50%以上的收益。

表7. 三种模型选择因子数量统计结果(括号内为显著的因子数量)

从显著的因子数量来看(表7)，三种方法的显著因子数量都比较小，平均显著因子数量在3个左右。这说明针对大多数基金样本个体而言，能够显著解释其收益的因子并不多，大部分因子针对单个基金样本收益的解释力并不显著。而比较三个模型的统计显著因子数量的分位图(图2(b))，三个模型的显著因子数量非常相近，大部分基金样本的因子显著数量只有2~4个。

图2. Stepwise和LASSO选中因子数量(a)和不同模型的统计显著因子数量(b)对比

从基金的角度看，不同基金选取的因子数量和因子存在较大差异。这说明虽然研究样本都是股票多头策略，但基金之间的风险特征还存在明显差异，而这种风险特征差异可能来源于具体投资策略和风险管理能力方面的差异。

4.3. 不同风险因子的解释力差异

模型回归结果中，不同风险因子的显著性有较大差异，这种显著性差异是因子对私募证券投资基金样本收益解释力不同的表现。表8报告了每个因子在不同基金样本进行模型回归结果中显著(|t| > 2)的次数。由表8可以看出，四大类因子中，资产风格类因子的解释力最高，接近90%的基金样本收益受到至少一个资产风格类型因子的影响。其中影响最大的是市场因子(沪深300全收益指数)，有80%左右的基金样本显著受市场因子影响，这也符合股票多头策略的基本特征，即较明显的市场风险因子暴露。规模因子(Size)也较为显著，有超过50%的基金样本显著受规模因子影响，可见股票多头策略的收益有相当一部分是来源于小市值股票的风险溢价。所有个体因子中，除市场因子和市值因子外，其他因子的单独解释能力都不高，大部分因子能够显著影响基金样本的比例不到20%，只有个别因子仅能显著影响30%左右基金样本业绩。

从大类因子层面看，情绪因子的整体解释力比较高，超过60%以上的基金样本收益显著受到至少一个情绪类因子的影响。投资者情绪对基金收益解释力高符合Baker和Wurgler (2006) [7] 的研究发现。美国股票市场情绪的大幅波动对部分估值主观且难以套利的股票收益影响更大，比如小市值股票、刚上市股票、高波动股票、不分红股票、极高成长性股票等。中国股票市场的中小市值股票普遍波动大，分红少，而且估值高又无法做空。同时中国股票多头私募证券投资基金倾向于投资中小市值股票，因此中国情绪因子对股票多头策略私募证券投资基金解释力较高符合实际情况。

宏观因子的解释力相对较弱，总体上有40%左右的基金样本显著受到至少一个宏观因子影响，但单个宏观因子中，除了工业增加值之外，可以解释的基金样本比例只有10%左右。主要原因可能是过去中国宏观经济增长和货币政策与股市表现没有直接关系。孙华妤和马跃(2003) [22] 的研究发现中国股市没有发挥货币传导机制作用。梁琪和滕建州(2005) [23] 研究显示中国股市与经济增长没有必然因果关系。

特别需要指出的是，流动性因子在国外对冲基金的因子研究中表现比较显著，但对国内股票多头策略私募证券投资基金的解释力较弱。本文回归结果中，只有13%左右的基金样本受流动性因子影响显著。主要原因可能是国内股票多头策略主要是基本面选股并长期持有策略为主，并不是市场流动性的提供者，因此受市场流动性的影响较小。

最后，回归模型中除所有因子之外还有截距项，其代表剔除风险因子后基金获取的真实阿尔法(Alpha)收益。三个模型结果显示有20%~30%的基金产生能够Alpha收益。这一比例并不高，说明大部分私募证券投资基金的收益主要通过承担常规风险而获得，但也有部分基金具备独特投资能力来获得额外收益。

4.4. 鲁棒性检验

为了进一步检验部分因子(特别是情绪因子)可能与市场因子存在某种非线性关系，即情绪因子有可能本质上也是市场因子的一种表现形式，本文通过增加市场因子的平方作为控制变量，即沪深(HS) 300全收益指数收益的平方，来检验其他因子是否依然有效。检验结果由表9所示，即使增加市场因子的平方作为控制变量，其他因子依然有效，其显著解释的基金样本数量没有根本性变化。

5. 结语

本文采用资产风格因子、情绪因子和宏观因子等因子对中国私募证券投资基金的股票多头策略产品做业绩回归分析，进而甄别影响这些基金收益的主要风险因子。研究发现采用少量因子对大部分基金产品业绩的解释度(Adj R²)超过50%。同时，从统计显著性(|t|>2)来看，在四大类因子中，资产风格因子显著性最高，对接近90%的基金收益影响显著；情绪类因子的显著性也较高，对60%以上的基金收益影响显著；宏观类因子的显著性较低，对40%左右的基金收益影响显著；流动性因子的显著性最低，只对13%左右的基金收益影响显著。股票市场因子是最普遍的因子，80%以上股票多头策略基金在市场因子上都有显著暴露。除股票市场因子外，各基金的因子暴露有所差异，原因是虽然同属于股票多头策略，但不同基金经理的投资方法/能力有较大区别。

本文的研究结果具有几个方面的意义和应用价值。首先，本文检验了股票多头策略的私募证券投资基金的风险因子有效性，明确股票多头基金收益的主要来源。其次，本文通过Stepwise和LASSO模型

尝试区别不同基金的风险因子，从而更有针对性地刻画不同私募基金经理的风险特征。再次，私募证券投资基金的历史相对较短而且很多都是月度数据，而解释因子的长期历史数据容易获取，可以用因子数据来模拟私募证券投资基金业绩来做更长期的分析。更进一步地，可以通过对因子的不同假设来对采用不同策略的私募证券投资基金业绩做情景分析。最后，本文提供了一个类似于Fung和Hsieh (2004) [4] 研究框架，可以用于分析私募证券投资基金获取阿尔法收益的能力强弱，从而筛选出真正优秀或独特的基金。

总之，本文的研究框架及实证结果将有助于投资者根据对宏观和市场环境的判断来选择和配置私募证券投资基金。同时，监管机构也可以应用该研究框架来监控宏观环境及政策变化对私募证券投资基金整体的影响，并结合实证结果评估中国私募证券投资基金行业发展状况。

基金项目

中国博士后基金面上项目(2016M590351)、西交利物浦大学重点项目建设专项资金(KSF-A-02)。

文章引用

赵 羲,张文骜,洪 毅. 中国股票多头私募证券投资基金的风险因子研究
Empirical Study on Risk Factors for Long-Only Equity Hedge Funds in China[J]. 金融, 2019, 09(01): 58-73. https://doi.org/10.12677/FIN.2019.91007

参考文献