根据QDII基金的特征,考虑汇率波动因素对反映选股择时能力的T-M、H-M和C-L模型进行修正并将其扩展为面板数据模型。选取具有5年以上存续期的共18只股票型QDII基金为研究样本,以2011年到2015年的月度数据对QDII基金的选股择时能力进行实证分析。实证结果表明,我国QDII基金基本没有选股能力,但具备一定的择时能力,汇率波动对基金业绩影响显著为负。 Considering the features of QDII Equity funds, the TM and HM and CL models are modified by joining the currency factor and extended to Panel data models. To analysis managers’ stock selection ability and timing ability of QDII Equity funds, a total number of 18 QDII Equity funds are selected from 2011 to 2015 which has more than five years duration as the research samples. The empirical results show that Chinese QDII fund managers have no ability on stock selection, but a certain ability of market timing. Furthermore, changes of exchange rates significantly impact on performance.
李伊婷1,金辉1*,曹艳卡2
1杭州电子科技大学经济学院,浙江 杭州
2道富信息科技(浙江)有限公司,浙江 杭州
收稿日期:2017年4月12日;录用日期:2017年4月21日;发布日期:2017年4月30日
根据QDII基金的特征,考虑汇率波动因素对反映选股择时能力的T-M、H-M和C-L模型进行修正并将其扩展为面板数据模型。选取具有5年以上存续期的共18只股票型QDII基金为研究样本,以2011年到2015年的月度数据对QDII基金的选股择时能力进行实证分析。实证结果表明,我国QDII基金基本没有选股能力,但具备一定的择时能力,汇率波动对基金业绩影响显著为负。
关键词 :QDII基金,选股能力,择时能力,面板数据模型
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2006年我国QDII制度的推出,为投资者提供了投资海外、分享跨国投资收益的平台。经过近十年的发展,QDII基金因其投资门槛较低、操作透明规范和流动性好等特点,成为普通投资者进行境外投资获益的重要渠道。根据我国外汇管理局网站披露的数据显示,截至2017年2月,已审批的QDII额度为899.93亿美元。获批从事境外投资业务的金融机构中,证券类公司获批的额度最大,证券类合计获批的总金额达到375.5亿美元。我国QDII基金在资产的投资对象上以权益类投资为主,而普通股投资占了权益类投资的8成左右。截止2017年2月,我国现存的QDII基金共210只,其中股票型QDII基金总量到达了90只。
QDII基金虽然规模不大,但其国际化分散投资的独有特点使其成为我国基金业的重要的组成部分。通过分析其股票型基金的选股择时能力可以发现该基金的海外投资水平,即能否发现市场上价值被低估的证券和把握市场的整体走势,从而反映我国机构投资者在海外市场投资行为的科学性和合理性。同时,正确评价QDII基金的选股和择时能力也有利于分析基金投资行为特性,为提高QDII基金业绩提供指导性的方向。
根据现代投资理论的发展,可以将证券投资基金的业绩评价方法分为三种:以CAPM模型为基础的单因素评价法、以APT模型为基础的多因素评价法和时机把握能力评价法。时机把握能力评价法属于业绩归属分析,是在基金业绩评价的基础上的进一步探索,其中最具代表性的模型是T-M [
国内对基金的选股择时能力的研究也有相当一段时间,主要也采用了T-M、H-M和C-L模型,但是早期的研究大部分没有发现国内的基金具有择时能力,如:张婷、李凯(2000) [
近年来的研究表明,基金的择时能力逐渐显现出来。郭树华(2011) [
随着我国资本市场开放度的不断提高,投资组合国际化被越来越多的投资者所接受。由于QDII基金出现的时间不长,我国对其业绩研究的方法也大多局限于传统的风险调整收益指标。吴锴(2008) [
本文结合QDII基金自身特点,研究我国股票型QDII基金的选股择时能力。考虑到国际化投资的汇率风险,加入汇率因素对传统的选股择时能力模型进行修正。具体来说,在传统的TM模型、HM模型和CL模型的基础上增加汇率变量。由于不同的QDII基金面向的主要投资市场不同,将其拓展为面板数据模型。研究结果可以为分析我国QDII基金的选股择时能力提供依据,为提高QDII基金业绩提供方向。
在基金选股择时能力的评价问题上,应用最为广泛的是T-M 模型,H-M模型和C-L模型,其理论基础均为资本资产定价模型。以
1) Treynor和Mazuy (1966) [
2) Henriksson和Merton (1981) [
3) Cheng和Lewellen (1984) [
在模型(1)~(3)中,系数
QDII基金作为国际分散化投资组合,业绩影响因素相较于国内的一般公募基金有所差异,其中汇率的作用较为明显,跨国投资的汇率风险不可忽视。因此,在TM模型、HM模型和CL模型中加入汇率波动因素,可以反映汇率波动对QDII基金业绩的影响。用汇率波动率HLBD来表示汇率波动因素,修正后的TM模型、HM模型和CL模型的形式分别如下:
由于不同的QDII基金面向的主要投资市场不同,其业绩比较基准的市场指数也不同,即市场指数收益率随基金个体而变化。所以,可将模型(4)~(6)扩展为面板数据模型,其一般形式表示如下:
其中
考虑到QDII基金的成立时间不长,为了利用有限的数据进行有效的分析,本文选取具有5年以上存续期的共18只股票型QDII基金作为研究样本,以2011年至2015年的月度数据为基础,采用面板数据模型对股票型QDII基金的选股择时能力进行分析。
在面板数据模型(7)中,相关变量的数据来源及说明如下:
1) 基金净值:QDII基金单位净值数据来源于中诚信数据库,基金净值增长率
2) 市场指数:QDII基金相对应的市场指数包括MSCI指数、S&P BMI Global指数以及恒生指数等,这些指数数据分别来源于MSCI、S&P和雅虎网站。由于QDII基金为国际化投资基金,其业绩比较标准市场指数也不同。根据QDII基金季度报表中披露的基金业绩比较标准,将市场基准设为各个基金投资国市场数据的加权平均;
3) 无风险利率:由于QDII为国际化投资基金,为了方便且不失可信度,本文把投资份额最多的地区无风险收益率记为
4) 汇率波动率:由于样本QDII基金主要投资于美国和香港市场,所以选择我国对QDII基金主要投资地区的汇率,即人民币对美元和人民币对港元来计算汇率波动率,取月度数据。汇率波动率用汇率变化标准差表示:
其中
表1列出了18只样本基金的收益、风险及业绩比较基准的描述性统计。
从表1可知,从收益来看,早前成立的QDII基金绩效显著优于后来成立的QDII基金,即基金业绩与成立年限有关。这也许是由于成立时间长久的基金在投资管理方面相对成熟,但是也可能在于只有业绩表现较为出色基金才能存下活来。从风险来看,样本基金中标准差最大的为海富通海外(标准差为1.41),其次为嘉实海外(标准差为1.31)和华宝兴业(标准差为1.26),三者市场指数均为MSCI China指数,即主要投资于中国B股市场,面临的市场风险相同。亚太优势和易方达亚洲这两只基金的标准差数值紧随其后,主要投资亚太地区;投资区域分散于全球的长盛环球和建信全球机遇等基金的标准差明显降低,表明增加投资国的数量尤其是发达国家数量可以降低投资组合的风险。
面板数据回归对截面与时间同时进行分析,其优点主要在于减少样本差异带来的误差,使分析更精确更具有说服力。首先确定面板数据模型的类型,即进行混合模型、变截距模型和变系数模型三类检验,从而确定并选择最合适的模型。如果选择混合模型,则可直接对数据进行面板回归;若选择了变截距和变系数模型,则该模型应该进一步做固定效应检验和随机效应检验。若该模型为固定效应,则应该选择的估计方法为虚拟变量的最小二乘法;若该模型为随机效应,则应该选择的估计方法为可的广义最小二乘法。表2为模型检验结果,其中S1、S2和S3分别表示变系数模型、变截距模型和混合回归模型的残差平方和;K、T和N分别为非常数项解释变量的个数、样本观测时期数和截面数;F1和F2则为构造的联合检验F统计量。
其次对模型进行效应检验,主要有Hausman检验方法,检验结果如表3所示。
由表2和表3可知,在面板数据分析部分模型的选择中,对H-M模型和C-L模型的扩展应选用混合数据模型,而对T-M模型则扩展为变截距的固定效应模型。
对三个扩展模型的回归结果如表4和表5所示。
由表4的实证结果可知,在基于T-M,H-M和C-L的三个不同扩展模型下,选股能力表示系数
名称 (代码) | 基金收益率 季度平均 | 标准差 | 市场收益 季度平均指数 | 标准差 | 业绩比较标准 |
---|---|---|---|---|---|
华夏全球 (000041) | 2.61 | 1.04 | 4.04 | 1.00 | MSCI All Country World Index |
嘉实海外 (070012) | 2.45 | 1.31 | 1.60 | 1.36 | MSCI China |
亚太优势 (377016) | 2.29 | 1.14 | 2.50 | 1.01 | MSCI AC Asia Pacific Index ex Japan |
工银全球 (486001) | 3.78 | 1.04 | 2.98 | 1.26 | 40% × MSCI China + 60% × MSCI All Country World Index |
华宝兴业 (241001) | 3.29 | 1.26 | 2.88 | 1.54 | MSCI china free Index |
海富通海外 (519601) | 3.49 | 1.41 | 2.04 | 1.50 | MSCI China |
交银环球 (519696) | 3.52 | 0.98 | 4.08 | 1.35 | 70% × S&P Global Large Mid Cap Index + 30% × Hang Seng Index |
易方达亚洲 (118001) | −1.40 | 1.21 | −0.54 | 0.98 | MSCI AC Asia Pacific ex Japan Total Return Index |
招商全球资源 (217015) | −1.26 | 0.98 | −4.09 | 1.15 | 0.25 × MSCI World Energy Index + 0.75 × MSCI World Material Index |
工银全球精选 (486002) | 1.45 | 0.91 | 1.97 | 1.17 | MSCIAll Country World Index |
长盛环球行业 (080006) | 0.67 | 0.68 | 2.47 | 0.85 | MSCI World Large Cap Index |
国投新兴 (161210) | −0.91 | 1.10 | −1.33 | 0.93 | MSCI Emerging Markets Index |
汇添富亚澳精选 (470888) | 0.13 | 0.87 | 3.24 | 1.04 | 60% × MSCI Pacific ex Japan Index + 40% × MSCI China Index |
博时大中华 (050015) | 1.56 | 1.09 | 0.72 | 0.98 | 65% × MSCI China + 35% × MSCI AC Asia Pacific ex China |
广发亚太 (270023) | 2.77 | 0.87 | −0.48 | 0.95 | MSCI AC Asia Pacific ex Japan Total Return Index |
建信全球机遇 (539001) | 0.83 | 0.83 | 3.92 | 1.01 | S&P Global BMI × 70% + S&P BMI China ex-A-B-Shares)×30% |
华安香港 (040018) | 1.55 | 1.14 | −0.23 | 1.11 | MSCI ZhongHua Index |
华泰柏瑞 (460010) | −0.91 | 0.90 | 0.22 | 0.96 | MSCI AC Asia Pacific ex Japan Total Return Index |
表1. 股票型QDII基金及其业绩比较基准描述性统计单位:%
基础模型 | 原假设 | S1 | S2 | S3 | K | T | N | F1或F2 | F值 | 结论 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
T-M | H1 | 1.22 | 1.30 | 1.37 | 3 | 60 | 18 | 1.02 | 1.23 | 接受 |
H2 | 1.22 | 1.30 | 1.37 | 3 | 60 | 18 | 1.43 | 1.21 | 拒绝 | |
H-M | H1 | 1.28 | 1.31 | 1.39 | 3 | 60 | 18 | - | 1.23 | - |
H2 | 1.28 | 1.31 | 1.39 | 3 | 60 | 18 | 1.00 | 1.21 | 接受 | |
C-L | H1 | 1.07 | 1.14 | 1.18 | 3 | 60 | 18 | - | 1.23 | - |
H2 | 1.07 | 1.14 | 1.18 | 3 | 60 | 18 | 1.20 | 1.21 | 接受 |
表2. 模型检验
基础模型 | 检验方法 | H0 | 统计量(卡方) | 概率 | 判断H0 | 结论 |
---|---|---|---|---|---|---|
T-M | Hausman | 应采用个体随机效应回归模型 | 22.7162 | 0.0013 | 拒绝 | 应采用个体固定效应模型 |
表3. 效应分析
T-M模型 | H-M模型 | C-L模型 | |
---|---|---|---|
−0.0620 (−0.0926) | −0.0441 (−0.5527) | −0.0296 (−0.3000) | |
0.3362*** (5.7260) | 0.2897*** (7.0928) | 0.3602*** (5.6905) | |
0.0726* (1.5002) | 0.0217** (2.4590) | 0.0078* (1.5113) | |
0.1128* (1.6022) | 0.0978* (1.4984) | 0.0763** (2.2778) | |
R-squared | 0.8526 | 0.8827 | 0.7963 |
Durbin-Watson stat | 2.0261 | 2.0017 | 2.0329 |
表4. 不同扩展模型的面板数据回归结果
注:括号中的数值为t值。*、**、***分别表示在10%,5%,1%的显著水平拒绝原假设。
基金代码 | 个体效应 | 基金代码 | 个体效应 | 基金代码 | 个体效应 | 基金代码 | 个体效应 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
000041 | −0.0007 | 519601 | −0.0030 | 080006 | −0.0012 | 539001 | −0.0015 |
070012 | 0.0106 | 519696 | −0.0002 | 161210 | −0.0007 | 040018 | −0.0018 |
377016 | −0.0006 | 118001 | −0.0053 | 470888 | −0.0010 | 460010 | −0.0029 |
486001 | −0.0007 | 217015 | −0.0033 | 050015 | −0.0059 | − | − |
241001 | −0.0038 | 486002 | −0.0008 | 270023 | −0.0013 | − | − |
表5. T-M模型扩展形式的变截距模型的个体效应截距项
的显著性水平下通过检验,说明了我国QDII基金的业绩会随着市场收益的波动而波动,两者呈显著正相关。此外,在以上两个模型中,择时能力表示系数
此外,在三个扩展模型下,汇率波动率对基金业绩也有显著的影响作用。由表4的
从表5 T-M模型扩展形式的变截距模型个体效应的截距数据可以发现,各个基金经理的选股能力不一,主要原因是其操作能力和把握时间能力等的不确定性。
通过面板数据模型回归结果可知,我国股票型QDII基金的基金经理不具有选股能力,但具有一定的择时能力;各市场的基准指数收益对我国股票型QDII基金业绩影响显著;汇率波动在一定程度上影响了股票型QDII基金的绩效。由此可,我国QDII基金经理的选股能力并没有影响基金的业绩;基金经理的择时能力对绩效则有正向的优化作用;QDII基金所投资的各个市场收益好坏能够影响基金的业绩;汇率波动率对基金业绩负向作用,汇率风险是我国QDII基金投资管理的重要因素。
因此,QDII基金作为国际化投资基金,基金经理不仅要考虑到类似国内基金的风险因素,还要在资本市场不断开放的进程中,较好地认识国际形式,如投资国股市的市场业绩和市场波动率、本国与投资国股票市场联动性、该国与本国的货币兑换关系等。随着国际资本市场的联动性增加,QDII基金投资能力的提高反过来将促进我国资本市场开放。
李伊婷,金 辉,曹艳卡. 我国股票型QDII基金的选股择时能力分析 An Analysis of Ability of Security Selection and Market Timing for QDII Equity Funds in China[J]. 商业全球化, 2017, 05(02): 5-13. http://dx.doi.org/10.12677/BGlo.2017.52002