证券投资基金业绩持续性研究

论文摘要

证券投资基金的业绩持续性是指业绩优秀的基金在其后一段时间内更倾向于继续保持优秀，而业绩差的基金继续表现出差的业绩，也就是人们常说的“强者恒强，弱者恒弱”。从本质上看，基金业绩持续性是考察基金历史业绩对未来业绩是否存在一定程度的揭示作用，其思想与有效市场假说相抵触，因此被视为金融市场异常现象。基金业绩持续性研究主要包括两大问题：其一，基金业绩持续性现象是否存在?其二、基金业绩持续性来源的解释。 首先，本文对基金业绩持续性研究进行了细致的梳理，主要内容包括： 1．针对“基金业绩持续性现象是否存在”，本文从四个角度进行了综述，分别是业绩持续性的期限长短与稳定性、各类基金的业绩持续性、业绩差的基金较业绩好的基金持续性更强、能否利用业绩持续性盈利。 2．针对“基金业绩持续性来源的解释”，本文介绍了现有的四个假说，分别是数据质量假说、股票惯性假说、基金经理才能假说、费率税赋等假说。 3．针对基金业绩持续性的检验，本文首先详细介绍了两种主流的方法——列联表、横截面回归，并对相关性检验、Kolmogorov-Smimor检验等方法进行了简介，最后讨论了在对现有检测工具基础上可能的改进。 其后，本文提出新的检测方法进行实证研究，主要内容、贡献和创新包括： 1．引入新的检测方法——扫描统计量，证实部分基金存在持续性，并给出了持续性强度的上限。 本文引入扫描统计量后，从事件聚集性的角度出发，使得单只基金业绩持续性检测成为可能。其必要性有三：传统方法的共性是从基金行业层面整体检测持续性；根据以往文献，业绩持续性主要体现在业绩优劣两端；投资者一般不大可能买卖一篮子基金，对单只基金更为关心。在利用最长链模型、基于贝努利过程的其它扫描统计量模型，对中美基金业绩持续性进行实证分析后，证实部分基金存在持续性，并给出了持续性强度的上限。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章、绪论
• §1.1 基金业绩持续性的概念
• §1.2 基金业绩持续性的选题依据
• 1.2.1 选择基金作为研究对象
• 1.2.2 把基金业绩评估作为研究方向
• 1.2.3 细化为基金业绩持续性研究
• 1.2.4 基金业绩持续性的可行性
• §1.3 基金业绩持续性的理论与实践价值
• §1.4 基金业绩持续性的研究范围
• §1.5 论文的组织
• 第二章、文献综述与讨论
• §2.1 基金业绩持续性是否存在
• 2.1.1 持续性的期限长短与稳定性
• 2.1.1.1 持续性的期限长短
• 2.1.1.2 持续性的稳定性
• 2.1.2 非股票型基金的持续性
• 2.1.2.1 债券型基金
• 2.1.2.2 封闭式基金
• 2.1.2.3 国际型基金
• 2.1.2.4 养老基金
• 2.1.3 业绩糟糕的基金持续性更强
• 2.1.4 投资者能否利用持续性盈利
• 2.1.4.1 基金历史业绩的确影响投资者的决策
• 2.1.4.2 避开业绩持续糟糕的基金是明智之举
• 2.1.4.3 基于业绩持续性的投资策略
• 2.1.5 文献综述汇编
• §2.2 基金业绩持续性的来源
• 2.2.1 数据质量假说
• 2.2.1.1 生存偏差效应的提出
• 2.2.1.2 数据库其它偏差
• 2.2.1.3 有待解决的问题
• 2.2.2 股票惯性假说
• 2.2.2.1 股票惯性现象的提出
• 2.2.2.3 股票惯性与基金业绩持续性的关联
• 2.2.2.3 有待解决的问题
• 2.2.3 基金经理才能假说
• 2.2.3.1 基金经理投资才能表现形式
• 2.2.3.2 基金经理投资才能与业绩持续性
• 2.2.3.3 有待解决的问题
• §2.3 中国基金业绩持续性研究
• 2.3.1 国内现有文献多不支持业绩持续性
• 2.3.2 使用中国基金数据的注意事项
• 2.3.3 中国基金业绩持续性研究文献汇编
• 第三章、基金业绩持续性检测方法:现有方法与改进
• §3.1 衡量基金业绩
• 3.1.1 原始收益率与风险调整收益率的比较
• 3.1.2 选择合适的风险因子
• 3.1.3 收缩估计的应用
• §3.2 列联表分析方法
• 3.2.1 文献中广泛使用的列联表方法
• 3.2.2 列联表方法简介
• 3.2.2.1 二维2×2列联表
• 3.2.2.2 三维2×2×K列联表
• 3.2.3 列联表方法进一步讨论
• §3.3 横截面回归方法
• 3.3.1 文献中广泛使用的横截面回归方法
• 3.3.2 横截面回归方法进一步讨论
• §3.4 其它检验方法
• 3.4.1 相关性检验方法
• 3.4.2 KOLMOGOROV-SMIRNOR检验
• 第四章、基金业绩持续性检测方法:新工具的引入
• §4.1 扫描统计量的引入
• 4.1.1 REVSEZ设计的试验
• 4.1.2 业绩持续性与事件的时间聚集性
• 4.1.3 扫描统计量的众多应用
• §4.2 扫描统计量模型
• 4.2.1 基于贝努利过程的最长链模型
• 4.2.2 基于贝努利过程的扫描统计量
• 第五章、实证研究
• §5.1 数握来源与数据描述
• 5.1.1 中国基金数据
• 5.1.1.1 基金行业发展简介
• 5.1.1.2 数据来源与数据描述
• 5.1.2 美国基金数据
• 5.1.2.1 基金行业发展简介
• 5.1.2.2 数据来源与数据描述
• §5.2 中国基金市场业绩持续性检测
• 5.2.1 中国基金业绩持续性整体检测
• 5.2.1.1 中国封闭式基金业绩持续性
• 5.2.1.2 中国开放式基金业绩持续性
• 5.2.1.3 中国全部基金业绩持续性
• 5.2.2 中国基金业绩持续性个体检测
• 5.2.2.1 基于最长链模型的检测
• 5.2.2.2 基于贝努利过程扫描统计量模型的检测
• §5.3 美国基金市扬业绩持续性检测
• 5.3.1 美国基金业绩持续性整体检测
• 5.3.2 基于最长链模型的个体检测
• 5.3.3 基于贝努利过程扫描统计量模型的个体检测
• §5.4 基金市场投资策略
• 5.4.1 基金市场投资策略的定义
• 5.4.2 美国基金市场投资策略的检验
• 5.4.3 中国基金市场投资策略的检验
• 5.4.4 基金市场投资策略的小结
• 第六章、基金业绩持续性来源的讨论
• §6.1 中美基金业绩持续性比较的启示
• 6.1.1 中国基金实证研究的特殊意义
• 6.1.2 中美基金业绩持续性的比较分析的启示
• §6.2 基金经理才能假说的进一步讨论
• 6.2.1 基金经理投资能力有可能被低估
• 6.2.2 利用随机占优基本思想
• 6.2.3 实证检验结果与分析
• 第七章、结论
• §7.1 研究结论
• 7.1.1 业绩持续性的期限
• 7.1.2 持续性的强度大小
• 7.1.3 中美基金业绩持续性比较
• 7.1.4 形成基金市场投资策略
• §7.2 本文的贡献与创新之处
• §7.3 进一步的工作
• 参考文献
• 附录
• 攻读博士学位期间发表的学术论文目录
• 攻读博士学位期间参与的课题项目目录
• 致谢