证券投资基金绩效评估模型分析

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1、证券投资基金绩效评估模型分析 【发布时间】-1-10 本文根据衡量指标的不同，将目前国际上较为流行的证券投资基金绩效评估模型分为五大类，并评述了这五大类模型的运用方式、作用和区别，以及这些模型运用的有关检查，最后进行了简要的评论并提出了几点建议。证券投资基金绩效的评估重要是针对一只基金的实际运作成果进行评价。在绩效评估中，重要涉及：(1)对基金的整体收益进行评估，判断其与否超过市场平均收益；(2)超过市场平均收益的部分中有多少可归结为基金经理的投资才干；(3)采用什么因素或指标对基金绩效进行评估，并判断不同因素或指标对绩效评估成果的影响；(4)选择什么类型的评估模型，评估模型的选择应根据一国的

2、基金市场状况等因素而拟定。根据以上内容及不同管理风格的基金，评估基金绩效的因素或指标重要分为两类：对于采用悲观管理风格的基金，重要是评估其在证券市场的一般收益水平和风险水平；对于采用积极管理风格的基金，除了以上两个指标外，还涉及基金经理的选股能力、市场运作中的时间选择(或定期)能力以及基金组合的分散化限度等指标。这些指标分别衡量了基金经理预测市场的发展趋势、辨认证券价格与否被低估或高估及控制风险的能力。本文的分析是根据积极管理风格基金类型来进行的。一、理论模型分析(一)Markowits均值一方差模型证券投资基金投资及其她风险资产投资一方面需要解决的是预期收益与预期风险这两个核心问题。如何测定

3、组合投资的预期收益与预期风险、如何以这两项指标进行资产分派，是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下，Markowits(1952、1958)的理论应运而生。该理论根据如下4个假设：1投资者在考虑每一次投资选择时，其根据是某一持仓时间内的证券收益的概率分布。2投资者是根据证券的预期收益率估测证券组合的风险。3投资者的投资决定仅仅是根据证券的预期收益和预期风险。4在一定的风险水平上，投资者但愿收益最大，相应的是在一定的收益水平上，投资者但愿风险最小。根据以上假设，Markowits确立了证券组合预期收益、风险的计算措施和有效边界理论，建立了资产优化配备的均值一方差模型，该模型运用于基金

4、整体绩效的评估，可体现为：目的函数：限制条件：(不容许卖空)式中Rp为基金组合收益，Ri为i基金(或第i只股票)的收益，Xi和Xj为基金i、j的投资比例，2(Rp)为组合投资方差(组合总风险)，Cov(RiRj)为两个基金之间的协方差。该模型为现代证券投资理论奠定了基本。该模型表白，在限制条件下求解Xi基金收益率使组合风险2(Rp)最小，可通过拉格朗日目的函数求得。其经济学意义在于，投资者可以预先拟定一种盼望收益，通过模型可以拟定投资者在每个投资项目(如某只基金或股票)上的投资比例，使其总投资风险最小。不同的盼望收益就有不同的最小方差组合，这就构成了最小方差集合。(二)单因素整体绩效评估模型虽

5、然Markowits理论模型为精确测量证券投资基金的风险和收益提供了良好手段，但是这一模型波及计算所有资产的协方差矩阵，面对上百种可选择的资产，其模型的复杂性制约了实际应用。因此，证券分析家企图建立比较合用的评估基金整体绩效的模型，使其得到广泛的应用。以Treynor(1965)、Sharpe(1966)及Jensen(1968)的三个指数模型为代表，大大简化了基金整体绩效评估的复杂性，称为单因素整体绩效评估模型。单因素模型都是以CAPM Model为研究基本的。目前，这三种基金绩效评估模型在发达国家资我市场中运用最为流行。1Jensen，MC(1968)指数评估模型。Jensen运用美国19

6、451964年间115个基金的年收益率资料以及S&P500计算的市场收益率进行了实证研究。计算公式为：Ji=Ri,t-Rf,t+i(Rm,t-Rft)式中Ji为Jensen绩效指标：Rm,t为市场投资组合在t时期的收益率；Ri,t为i基金在t时期的收益率；Rf,t为t时期的无风险收益率，i为基金投资组合所承当的系统风险。Jensen指数为绝对绩效指标，表达基金的投资组合收益率与相似系统风险水平下市场投资组合收益率的差别，当其值不小于零时，表达基金的绩效优于市场投资组合绩效。当基金和基金之间比较时，Jensen指数越大越好。Jensen模型奠定了基金绩效评估的理论基本，也是至今为止使用最广泛的模

7、型之一(Malkiel，1995，Carlson，1997)。但是，用Jensen指数评估基金整体绩效时隐含了一种假设，即基金的非系统风险已通过投资组合彻底地分散掉，因此，该模型只反映了收益率和系统风险因子之间的关系。如果基金并没有完全消除掉非系统风险，则Jensen指数也许给出错误信息。例如，A、B两种基金具有相似的平均收益率和因子，但基金A的非系统风险高于基金B，按照该模型，两种基金有相似的Jensen指数，因而绩效相似。但事实上，基金A承当了较多的非系统风险，因而A基金经理分散风险的能力弱于B基金经理，基金A的绩效应当劣于基金B。由于该模型只反映了收益率和系统风险的关系，因而基金经理的市

8、场判断能力的存在就会使p值呈时变性，使基金绩效和市场投资组合绩效之间存在非线性关系，从而导致Tensen模型评估存在记录上的偏差。因此，Treynor和Mazuy在模型中引入了二次回归项、Merton和Henriksson也提出了双值市场模型，并运用二次回归项和随机变量项对基金经理的选股能力与市场运用中的时间选择能力进行了进一步的研究。2Teryn.JL(1965)评估模型。Treynor指数是以单位系统风险收益作为基金绩效评估指标的，Treynor运用美国19531962年间20个基金(含共同基金、信托基金与退休基金)的年收益率资料，进行基金绩效评估的实证研究，计算公式为：式中Ti为Trey

9、no，绩效指标，为i基金在样本期内的平均收益率，f为样本期内的平均无风险收益率。i-f为i基金在样本期内的平均风险溢酬。Treynor指数表达的是基金承受每单位系数风险所获取风险收益的大小，其评估措施是一方面计算样本期内多种基金和市场的Treynor指数，然后进行比较，较大的Treynor指数意味者较好的绩效。Treynor指数评估法同样隐含了非系统风险已所有被消除的假设，在这个假设前提下，由于revnor指数是单位系统风险收益，因此它能反映基金经理的市场调节能力。不管市场是处在上升阶段还是下降阶段，较大的Treynor指数总是表达较好的绩效。这是Treynor指数比Jensen指数优越之处。

10、但是如果非系统风险没有所有消除，则Treynor指数和Jensen指数同样也许给出错误信息。因此，Treynor指数模型这时同样不能评估基金经理分散和减少非系统风险的能力。3Sharpe，WF(1966)指数评估模型。Sharpe指数把资我市场线作为评估原则，是在对总风险进行调节基本上的基金绩效评估方式。Sharpe运用美国19541963年间34只开放式基金的年收益率资料进行了绩效的实证研究，计算公式为：式中Si为Sharpe绩效指标，i为i基金收益率的原则差，即基金投资组合所承当的总风险。当采用Sharpe指数评估模型时，同样一方面计算市场上多种基金在样本期内的Sharpe指数，然后进行比

11、较，较大的Sharpe指数表达较好的绩效。Sharpe指数和Treynor指数同样，可以反映基金经理的市场调节能力。和Treynor指数不同的是，Treynor指数只考虑系统风险，而Sharpe指数同步考虑了系统风险和非系统风险，即总风险。因此，Sharpe指数还可以反映基金经理分散和减少非系统风险的能力。如果证券投资基金已完全分散了非系统风险，则Sharpe指数和Treynor指数的评估成果是同样的。在对以上三种模型的运用操作上，由于Sharpe指数与Treynor指数均为相对绩效度量措施，而Jensen指数是一种在风险调节基本上的绝对绩效度量措施，表达在完全的风险水平状况下，基金经理对证券

12、价格的精确判断能力。Treynorr指数和Jensen指数在对基金绩效评估时，均以系数来测定风险，忽视了基金投资组合中所含证券的数目(即基金投资组合的广度)，只考虑获得超额收益的大小(即基金投资组合的深度)。而在衡量基金投资组合的绩效时，基金投资组合的广度和深度都必须同步考虑。因此，就操作模型的选择上，Sharpe指数模型和Treynor指数模型对基金绩效的评估较具客观性，Jensen指数模型用来衡量基金实际收益的差别较好。而在Sharpe指数和Treynor指数这两种模型的选择上，要取决于所评估基金的类型。如果所评估的基金是属于充足分散投资的基金，投资组合的值能更好地反映基金的风险，因而Tr

13、eynor指数模型是较好的选择；如果评估的基金是属于专门投资于某一行业的基金时，相应的风险指标为投资组合收益的原则差，因此运用Sharpe指数模型比较合适。(三)多因素绩效评估模型以上以CAPM模型为基本的单因素评估模型无法解释按照股票特性如：市盈率(PE)、股票市值、账面价值比市场价值(BEME)、及过去的收益等进行分类的基金组合的收益之间的差别，因此研究者们又用多因素模型来替代单因素模型进行基金绩效的评估。其中，Lenman，Modest(1987)、Fama，French(1993，1996)，Carhart(1997)等的多因素模型最具代表性。多因素模型的一般数学体现式如下：Ri=ai

14、+bi1I1+bi2I2+bi3I3+bijIiji式中：I1，I2，Ii分别代表影响i证券收益的各因素值；bi1，bi2，bij分别代表各因素对证券收益变化的影响限度；ai代表证券收益率中独立于各因素变化的部分。该模型有两个基本假设：(1)任意两种证券剩余收益i、j之间均不有关；(2)任意两个因素Ii、Ij之间及任意因素Ii和剩余收益i之间均不有关。在Lehman和Modest(1987)的多因素模型中，她们觉得影响证券收益的因素为：市场平均指数收益、股票规模、公司的账面价值比市场价值(BEME)、市盈率(PE)、公司前期的销售增长等。Fama和French(1993，1996)在CAPM模

15、型的基本上，觉得影响证券收益的因素除了上述因素外；还应涉及按照行业特性分类的一般股组合收益、小盘股收益与大盘股收益之差(SMB)、高BEME收益与低BEME收益之差，HML等作为因素引入绩效评估模型。Carhart(1997)在以上因素的基本上，引入了基金所持股票收益的韧性因素，即前期最佳的股票与最差的股票收益之差。多因素模型虽然部分解决了单因素模型存在的问题，模型的解释力也有所增强，但在实证研究中，模型规定能辨认所有的有关因素，而投资定价理论并没有明确地给出对风险资产定价所需要的所有因素或因素的个数。因此在实证时，因素的选择就受到个人主观判断的影响(Chen，Roll，Ross1996)。并

16、且多因素模型仍然无法解释资产收益的实质性差别，绩效的评估成果对因素的选用十分敏感。正是上述的因素，单因素模型和多因素模型孰优孰劣，至今在西方国家尚无定论。(四)择时能力与选股能力评估模型Tensen模型无条件地采用基金的历史收益来估计盼望的绩效，因此，它并未考虑基金组合盼望收益和风险的时变性。而事实上，如果基金经理具有市场择时能力，它会积极地变化组合的风险以适应市场的变化并谋求高额的收益；资本资产的价值自身也也许随时间的变化而变化，这些因素都会使值呈现时变性。对此，Treynor和Mazuy(1966)，Chang和Lewellen(1984)等采用CAPM形式来描述基金经理的择时能力和选股能

17、力评估模型。根据研究者们对数的不同假设，将此类模型大体分为二类。第一类称为UD模型，重要含义是将市场分为多头(up)与空头(Down)两种形态，并假设基金经理在预期将来市场看好时，会多买入某些波动幅度较高的风险资产；反之，当基金经理预期将来市场看坏时，多买进波动幅度较低的风险资产，而卖出波动幅度较高的风险资产，因此，多头时期与空头时期的系数应有所不同，因此将投资组合的日系数视为二项式变量(binary variable)；另一类则视为投资组合的随机变量(stochastic varivable)，其值随时间的变动而变动，如下分别简介。1Treynor和Mazuy(1966)的老式二次项回归模型

18、。在证券市场回归模型中，她们加入一种二次项来评估证券投资基金经理择时与选股能力，她们觉得具有择时能力的基金经理应能预测市场走势，在多头时，通过提高投资组合的风险水平以获得较高的收益；在空头时则减少风险，因此，特性线不再是固定斜率的直线，而是一条斜率会随市场状况变化的曲线，回归模型为：Rp,t-Rf,t=p+1(Rm,t-Rf,t)+2(Rm,tRf,t)2+p,t式中p为选股能力指标，1为择时能力指标，2为基金投资组合所承当的系统风险，Rp,t为基金在t时期的收益率，p,t为误差项。Treynor与Mazuy觉得如果2不小于零，表达市场为多头走势，即R,tRf,t0，这时市场收益率不小于无风险

19、收益率。由于(Rm,tRf,t)2为正数，因此，证券投资基金的风险溢酬(Rp,tRf,t)会不小于市场投资组合的风险溢酬(R,tRf,t)；反之，当市场呈现空头走势时(Rm,tRf,t0)，证券投资基金风险溢酬的下跌幅度会不不小于市场投资组合风险溢酬的下跌幅度，这样，基金的风险溢酬(Rp,tRf,t)仍会不小于市场投资组合风险溢酬(Rm,tRf,t)，因此，选择2可用于判断基金经理的择时能力。p与市场走势无关，它代表基金收益与系统风险相等的投资组合收益率差别，on可以用来判断基金经理的选股能力。如果p不小于零，表白基金经理具有选股能力，p值越大，表白基金经理的选股能力越强。这里的p与Jense

20、n指数模型的区别在于,p已对择时能力做了调节，将择时能力与选股能力明确分离。2Heriksson和Merton(1981)的二项式随机变量模型。UD理论将当作二项随机变量，其在多头与空头市场上的值是不同的。Heriksson与Merton将择时能力定义为：基金经理预测市场收益与无风险收益之间差别大小的能力，然后根据这种差别，将资金有效率地分派于证券市场；具有择时能力者可以预先调节资金配备，以减少市场收益不不小于无风险收益时的损失，其回归模型为：式中max(o，Rf,tRm,t)代表选用零与Rf,tRm,t两者的最大值。在该模型的运用上，可根据市场状况作出不同的变形，当市场状况良好时，则Rm,t

21、Rf,t，max(0，Rf,tRm,t)=0，模型变为：Rp,tRf,t=p+1(Rm,t-Rf,t)+p,t当市场状况不佳时，则Rm,tRf,t，模型变为Rp,tRf,t=(-2)(Rm,tRf,t)+p,t。在UD模型中，特别注重基金经理的市场择时能力。当20时，表达基金经理掌握了市场下跌的趋势，这时需要及时调节资产组合；如果(12)0，表达基金经理具有择时能力。有关以上基金经理的择时能力和选股能力评估模型的运用，重要是针对开放型证券投资基金进行的。例如，Heriksson和Merton针对1968年至1980年间美国116个开放型基金月收益率进行绩效实证研究，成果发既有59个基金的2不小

22、于零，但仅有11个基金明显不小于零；而对p进行验定，仅有3个基金明显不小于零。显示出这些基金经理并不具有市场择时能力与选股能力。(五)投资组合变动评估模型Grinblatt和Titman(1993)等提出了投资组合变动法(Portfolio Change Measure)，此法重要是根据事件研究(Event study Measure)的评估措施，计算事件的研究期间(Event Period)与后续期间(Comparison Period)资产收益的差别，其墓本观点是掌握证券市场投资信息的基金经理睬持有较高收益的资产，并将这些资产进行投资组合，该投资组合的绩效比其他投资组合的绩效更好，模型为：

23、式中Wi,t为t时期i证券投资基金的持股比例；Wi,t-1为t1时期i证券投资基金的持股比例；Ri,t为t时期i证券投资基金的收益率；T为样本期间总数；N为基金总数。该模型以投资组合的持股权数(Portfolio Weights)的变动来衡量基金绩效。二、模型的有关检查以上的模型均为回归模型，在使用的资料符合常态分派的条件下，需要对回归式中的残差项进行自我有关检查。此外，这里也对模型运用中所需的检查措施加以阐明：(一)残差项自我有关检查进行回归分析时，如果使用的变量具有时间数列的性质，也许会有自我有关状况的浮现，当自我有关限度很高时，虽然估计的回归系数较精确，但因MSE(Mean of Squ

24、are Error)也许会严重低估误差项的变动限度，使得参数估计值的原则误差被低估或t检查值被高估，因此必须检查前后期的误差项之间与否存在自我有关。使用Durbin-Watson检查自我有关系数p与否等于零。P=0，误差项无自我有关；P0，误差项有自我有关。根据一般最小平措施(OLS)线性回归计算残差值可得记录量D：其中，et为第t期样本残差项，查阅Durbin-Watson表，可得到两个临界值，DL与Du。其检查措施如下：(二)Kendall和谐系数在对于各项基金在不同和相似研究时期上的绩效，可以采用Kendall和谐系数来检查绩效的排名方式与否具有合理性或一致性。和谐系数W值表达如下：K为

25、实证模型的个数；n为投资基金的样本数；其中S值为：Ai为第i个基金依各绩效指标评比的名次和。W值介于0与1之间，W值越接近于1，表达绩效的排名方式越具有合理性或一致性。(三)相对法、绝对法和多重比较法通过了Kendall和谐系数的检查，只能懂得各项基金绩效指标的排名方式具有合理性或一致性，但仍无法得知究竟哪一种基金在整体绩效的体现上明显优于另一种基金，这时可以运用相对法、绝对法和多重比较法进行检查。1相对法。相对法就是计算第t期i基金的收益率(Ri,t)与当期股票市场期初平均价位(例如国内可用“沪指”1050点为其期初平均价)收益率(Qi)之比，即在Ri,t与Qi同号时，计算两者之比：为正且D

26、i1(或皆为承当Di1)时，表白基金经理的操作绩效高于市场平均水平，相对值越高，表白操作绩效越好。2绝对法。绝对法就是计算i=Ri,tQi。当i为正时，表白基金操作绩效高于市场平均水平；当i为负时，表白基金经理操作绩效低于市场平均水平；当i为零时；表白其等同于市场平均水平。对于一种成熟的基金经理来说，其一般都是一种近似服从正态分布的随机变量，即：N(，2)。该变量的数学盼望反映了该基金经理的投资收益率超过市场平均收益率水平，原则差反映了该基金经理的稳健限度或分散风险 的能力。显然，越大越好，越小越好。在对基金绩效的分析评估中，当样本点不小于7(自然是样本点越大越可信)时，我们可以用样本均值和样

27、本原则差来分别近似的代表和。3多重比较法。多重比较法就是在基金排名方式合理的状况下，检查两个基金之间与否有明显的优劣存在，其检查措施如下：如果表达基金i与基金i的整体绩效没有明显差别。K为绩效指标的个数，n为证券投资基金的个数，Z为在原则常态分派下右尾机率为an(n1)的点。三、简要评论与建议(一)简要评论西方证券投资基金绩效评估措施的发展已经积累了大量的研究成果，但不同的评估模型在实证中或多或少地存在某些问题，正因如此，才使绩效评估措施不断得到补充、发展和完善。在绩效评估模型的发展过程中，评估的因素或指标问题始终是争论最大的一种方面，也是基金绩效评估方式不断发展所遵循的主线。初期的研究重要是

28、Jensen等单因素整体绩效评估模型，后来发展到多因素模型，然后，在对整体绩效进行辨认的基本上，将基金绩效分解为基金经理的证券选择能力和市场运作中的时间选择能力。这可以理解为，基金绩效研究从外生给定的因素(如风险和收益)发展到基于基金特性构造的内在因素(如基金经理的证券选择能力)。正是从外在因素向内在因素的发展，使得近期的研究又转向探讨基金的投资风格、管理及申购费用、规模、存续时间、基金管理公司的构造与基金绩效的关系等。但迄今为止，有关因素或指标选择的争论仍未达到一致意见，不同的国家和基金样本，用不同的模型和因素均有也许对绩效进行较为精确的评估。随着西方证券投资基金市场的不断发展与完善，基金的

29、品种越来越丰富，基金绩效评估的研究相应地更加关注不同类型风格的基金差别。对基金经理投资行为与绩效关系的研究重要表目前基金经理的羊群行为(herd behavior)及饰窗效应(Window addressing)对绩效的影响两个方面。(二)几点建议1运用Jensen等单因素模型和多因素模型进行基金绩效评估更接近国内证券市场现状。(1)Markowits模型在其假设中隐含了规定证券市场具有强型效率。强型效率指证券市场最高限度的效率，它规定所有有关证券价格波动的信息(涉及公开和未公开的)对证券价格变动没有任何影响，即证券价格已经充足、及时地反映了所有有关的信息。然而，如果有人运用内部信息买卖证券获

30、利，则阐明证券市场尚未达到强型效率。Markowts的均值一方差模型根据的4个假设，例如，投资者在证券投资选择时根据某一持仓时间内的证券概率分布，根据预期收益率估测证券的组合风险等，阐明该模型适合于强型效率的证券市场，以及信息已充足披露、均匀分布和完全使用的市场。并且实际应用性也不强。而国内证券市场仍然处在发展初期，信息的完整性、均匀分布性、完全使用性与发达国家有较大差距。例如国内某些券商事先得知某些内幕信息进行违规交易从中获利，最后遭到证监会惩罚的事件时有发生。这些阐明国内证券市场与强型效率市场相差较远。而Jensen、Sharpe等单因素和多因素模型自身在其假设中对市场效率没有提出过度的规

31、定。单因素模型在对绩效的评估上，如前面所述可根据基金的类型进行选择。尽管单因素和多因素模型的假设与实际状况有出入，但只要尽量将重要因素纳入模型中，模型就会越贴近市场，导致的绩效误差就会越小。(2)从实证研究的成果来看，张兆国等()在对单因素模型与多因素模型进行比较研究后得出结论：单因素模型和多因素模型对目前中国股票市场均有一定的适应性，但后者的拟合效果比前者好，而后者的应用难度比前者大；在对投资组合风险与收益的估计中，运用多因素模型比运用单因素模型保守；在对投资组合适度规模的拟定中，运用两种模型的成果基本相似。笔者觉得，如果选择多因素模型，重要看所选择因素与绩效的有关性如何，所选择因素与绩效的

32、有关性高，这种高有关性的因素则是所选择的对象。在单因素和多因素模型的实证结论大体相似的状况下，应当选择应用难度较小的模型。张兆国等在实证研究中得出有关性的结论：从多因素模型来看，目前国内股票收益率与工业产值、物价指数等宏观因素的有关性较差，但变动方向一致，即股票收益率与工业产值的变动正有关，有关系数为00636；与物价指数的变动负有关，有关系数为00528，相应的双尾检查值分别是07207、07780、07667；从R，值来看，多因素模型有50左右的样本值在0.5以上，有70左右的样本值在04以上。而从单因素模型的有关性来看，股票收益率与因素间的有关性很高，从R2值来看，有30左右的样本值在0

33、5以上，有70左右的样本值在04以上；从F值来看，所有样本的F值均不小于其明显性水平，这表白选用的股票指数可以解释股票收益率的变动。通过这些分析成果至少可以阐明：目前国内工业产值、物价指数等宏观因素对股票收益率影响较小；采用单因素模型和多因素模型的适应性大体是同样的；多因素模型所选择的指标还待进一步的实证检查，如市场平均指数收益、股票规模、BEME、等等。因此，对目前国内基金绩效的评估选择单因素模型比多因素模型更为合适某些。(3)由于国内证券市场到目前为止不容许卖空，因此，对于运用Markowits等模型得出的绩效比较并不是建立在同一种基准平台上，即在不容许卖空机制下得出的绩效指标并不能完全反

34、映基金经理和模型之间在资金配备能力上的差别。由于受到卖空限制，在基金进行组合投资的比例上，基金原组合中的部分在通过模型的筛选后会被排除在新的组合之外，因此，在非卖空条件下运用Markowits模型计算的基金投资组合绩效往往会远高于基金投资组合的实际绩效。(4)对于择时能力与选股能力的基金绩效评估模型，由于重要是针对积极开放型基金绩效的评估，而在国内目前还是封闭型基金的状况下，应当说其合用性在目前是不强的。但随着国内开放式基金的增长，其合用性会逐渐增强。2从开放型基金和封闭型基金的特性来看，开放型基金的价格是由基金的净资产价值加一定手续费而拟定，基金的价格必然反映基金的净资产价值；而封闭型基金的

35、单位价格虽然以基金资产价值为基本，但更多的是随证券市场供求关系的变化而变化，它并不一定就是反映基金的净资产价值。正是由于开放基金的价格能反映其价值，其收益率是基金业绩的真实反映；封闭型基金的价格不一定能反映其价格，其收益率不一定是基金业绩的真实反映。因此开放型基金在各不同长短时期的绩效排名具有合理性或一致性，而封闭型基金则不一定具有合理性或一致性。由于国内目前的基金类型还重要是封闭型，在对于跨时期的封闭型基金绩效评估样本的选择上，应当注重样本时限内交易的稳定性和代表性，以避免样本数据过度波动带来较大的估计误差，使样本具有较新的市场特性，可以反映目前的市场状况和基金的真实绩效；在对于基金绩效的排

36、名上，应选择近来一年期或半年期的绩效排名才具有正有关，才具有可参照价值，其他时期的绩效排名并不具有明显的正有关。一般来讲，如果以短期资料衡量基金绩效，则也许因基金经理的短期投资方略碰巧与市场的走势一致而有较佳的体现。因此，如果从客观的角度评估基金绩效，应尽量采用长期的资料评估较为恰当。发达国家的证券投资基金成立的时间较长，因此，发达国家有关基金绩效的评估多以季度作为样本单位。国内证券投资基金如果以1997年证券投资基金管理暂行措施的颁布算起，到目前才4年左右时间，因此，目前可以考虑以月作为样本期单位，后来再逐渐地用季作为样本期单位。此外，仅仅以目前基金绩效排名作为投资决策指标并不完全合适，还需

37、要考虑市场状况、基金投资形态及基金规模等有关因素。3在基金各项绩效指标的排名具有一致性或合理性的状况下，应进一步以多重比较法比较各样本期内绩效排名最佳基金与最差基金的整体绩效差别，使得排名不仅仅是顺序上的区别，也能明确投资收益率的明显差别。在衡量证券投资基金绩效时，将风险(无论是以基金收益率的原则还是以系统风险衡量的风险)考虑在内，必然是较为精确的，但同步以基金持有的基本证券组合的市盈率、投资对象的资本规模、持仓的行业分布及股票投资的集中度等特性值进行分析等作为衡量基金绩效的指标，则更加丰富了基金绩效评估的措施。4在国内目前非卖空机制下，证券投资基金面临着较大的风险。因此，加快对股票等衍生具的研制和开发是当务之急。只有基金市场具有了有效的风险规避机制和工具，才干稳步向前发展。(暨南大学金融系 王聪)