我國ETF績效評價研究

白 薇 曹志鵬

（陜西科技大學，陜西 西安 710000）

一、引言

為期4天的2018年博鰲亞洲論壇于4月11日結束，本屆論壇上金融開放意料之中成為熱點之一。其實中國資本市場近年來對外開放步伐從未停頓，滬港通、深港通順利開通，境內交易所同“一帶一路”沿線國家的交易所積極開展務實合作，A股成功納入MSCI指數，我國首個國際化期貨品種原油期貨正式在上海國際能源交易中心掛牌交易等等措施均彰顯了中國金融業開放的決心，彰顯出中國金融對外開放的自信和底氣。隨著我國資本市場不斷開放和成熟的同時，基金市場的發展非常迅猛，國民對投資基金的熱情有增無減，ETF作為基金市場比較新興的產品，對擁有過剩流動資金的投資者擁有非常大的吸引力。

最早的交易型開放式指數基金可追溯至1990年在加拿大多倫多誕生的指數參與份額，即TIPs。1993年，SPDRs即標準普爾存托憑證，在美國誕生。我國交易型開放式指數基金相較國外發達資本市場起步較晚，但從2009年開始，我國ETF飛速發展，截至2018年4月，我國資本市場中處于正常狀態的ETF共有135只。相關數據顯示，在基金持有比例方面，個人持有者遠超機構持有者，如圖1所示。由于ETF對于投資者來說優點非常明顯，投資ETF的個人持有者比例正逐年上升。但是，并不是所有的投資者都具備專業的金融投資素養，一些投資者對ETF的選擇技巧并不是特別了解。因此，建立一個完整的評價體系非常必要。本文從ETF評價的幾個方面出發，運用因子分析法，建立ETF績效評價體系，旨在為投資者投資提供建議、為資本市場提升基金運作效率提供建議。

二、文獻綜述

基金作為較為受歡迎的金融產品，其績效評價在金融領域是研究者比較熱衷研究的問題。因此在大量文獻中，中外學者們采用了極為豐富的方法對衡量基金績效進行了評價。

Babalos（2011)以2000-2009年這十年間希臘本土股票型基金風險調整后回報數據為基礎，運用附加價值函數模型，對基金績效進行了評估。Tony（2012）采用績效持續性并結合投資者的擇時能力的方法對臺灣1996-2009年間股票共同基金的績效進行了評價。Bravo（2012）對基金績效則采用風險和盈利能力評價體系進行評價。

在基金進行績效評價體系方面，國內學者采用多種模型進行評價豐富了我國基金績效評價體系。張新，杜書明（2002）運用Sharpe比率、Treynor比率及Jensen詹森比率對22只證券基金1999年末到2001年9月末的表現進行了績效評價,并對Jensen比率作了進一步的考察。結論是，中國的基金業并未能戰勝市場。應夢迪（2012）采用因子分析法對我國89只開放式基金在2011年—2012年之間的績效進行了評價，研究發現有40只基金表現較為優秀。王進搏、田衛民（2015）采用因子分析對我國15只開放式基金2014年度數據進行績效評價，結果表明我國基金績效并沒有跑贏整體市場。

可以看到，以往文獻所采用的績效評價體系雖然較為豐富，但是多數的研究對象僅局限于開放式基金，ETF作為我國已經比較成熟的一種基金類型，有哪些ETF值得投資是本文關注的重點，因此本文對ETF的業績表現展開了一系列研究評價。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文選取距2016年4月1日成立滿三年且處于正常狀態的交易型開放式指數基金作為研究對象，剔除掉數據缺失的一只基金、無跟蹤標的的4只基金后，共49只基金。之所以選擇成立滿三年的基金，主要是因為國際上對基金的評級均為三年起步。本文收集整理了樣本基金在2016年4月1日至2018年4月1日的基金份額復權單位日凈值，2015年10月25日開始執行全新的一年期定期存款利率（本文將該利率視為無風險利率），且為了基金數據的時效性，因此選擇最新的數據。

本文研究對象為指數型基金，因此選取同期我國滬深300指數作為實證研究的市場基準，即市場收益率Rm。

對于無風險收益率的確定，國際上通常采用各國一年期國債利率或同業拆借利率作為實證分析中的無風險利率即Rf，但由于我國國債、同業市場尚不完善，因此采用本文研究同期的一年期定期存款日度利率作為無風險利率進行實證研究。本文數據均來源于CSMAR數據庫中的基金評價子數據庫。

（二）評價指標的選取

1.對基金收益水平的衡量。本文采用了基金份額復權單位日凈值增長率作為衡量基金收益率的指標，計算公式為：

其中，ANAVt為第t期基金份額復權單位日凈值,ANAVt-1為第t-1期基金份額復權單位日凈值。越大，表明基金在研究期內收益水平越高。

2.對基金風險水平的衡量。本文利用標準差衡量基金非系統風險，計算公式為：

其中，Rt表示基金在第t期的收益率，Rˉt表示基金在研究期內的平均收益率水平。基金標準差數值越小，表明基金非系統風險越小。

本文利用貝塔系數衡量基金系統風險，并可根據以下公式回歸得到：

其中，Rit為第i只基金t期收益率，Rf為無風險收益率，Rm為市場基準收益率。若貝塔系數大于1，則說明基金風險高于市場風險。

3.對風險調整后的收益水平的衡量。Sharpe比率發映承擔單位總風險所能獲得的風險溢價，該指標在總風險基礎之上對投資的收益進行調整。使用這一指標有利于投資者判斷開放式基金管理者經營的好壞。計算公式如下：

其中，Sp為Sharpe比率，E(Ri)為第i只基金的平均收益率，Rf無風險收益率，σi為第i只基金的標準差。Sharpe比率是相對指標，這一指標越大，基金業績表現越好。

Treynor比率反映承擔單位系統風險所能獲得的風險溢價，該指標在系統風險基礎之上對投資的收益進行調整。計算公式如下：

其中，Tp為Treynor比率，E(Ri)為第i只基金的平均收益率，Rf無風險收益率，βi為第i只基金的貝塔系數。Treynor比率是相對指標，這一指標越大，基金業績表現越好。

Jensen比率是則與前兩者不同，主要運用比較法，比較投資組合的實際期望收益率與證券市場線上的證券組合的期望收益率，這二者相減所得即為Jensen比率。計算公式如下：

其中，ɑ為Jensen比率，E(Ri)為第i只基金的平均收益率，Rf無風險收益率，Rm為市場基準收益率，βi為第i只基金的貝塔系數。Jensen比率是相對指標，這一指標越大，基金業績表現越好。

信息比率是以馬科維茨的均值方差模型為基礎，以此來衡量超額收益。本文主要用來衡量基金相對于滬深300指數的的風險調整超額收益。計算公式如下：

其中，IR為信息比率，超額收益Dp=Ri-Rm，E(Dp)基金的平均收益率與市場組合收益率之差的均值，Ri為基金收益率，Rm為市場基準收益率，σDp為超額收益的標準差。信息比率是相對指標，這一指標越大，基金業績表現越好。

四、實證檢驗

（一）KMO檢驗與Bartlett檢驗

進行因子分析前，需要對各變量進行KMO檢驗與Bartlett檢驗。因子分析最后通過評分比較基金之間的績效，因此我們首先對一些負向指標即數值越小越好的指標進行了正向化，得到正向化標準差、正向化貝塔系數，并且由于加入詹森比率后，變量形成的矩陣不是正定矩陣，因此剔除該變量。最終我們保留了基金份額復權單位日凈值增長率、正向化標準差、正向化貝塔系數、信息比率、夏普比率、特雷諾比率，并進行了檢驗，其中，KMO值為0.607，大于0.5，因此適合做因子分析；Bartlett球形檢驗的Sig.值為0.000，小于0.005，因此適合做因子分析。

（二）因子貢獻度

表1報告了因子旋轉前后的貢獻度。變量通過初步檢驗后，我們通過軟件計算了方差貢獻度。第一、二個主成份特征值均大于1，后四個主成份特征值均小于1，而且前兩個主成份初始方差貢獻率累計達到88.662%，大于85%，說明提取出的兩個公因子可以充分合理地解釋49只ETF的綜合績效，并且表明提取出的2個公因子可以代表原始變量，且原始的6個變量之間并不相關，進而通過此種方法降維的目的即可達到。

為了使公因子有更高的解釋力度，我們通過因子旋轉，使得原來的因子載荷更加分散。如表2所示，經過旋轉后，前兩個主成份的方差貢獻率分別為：59.681%、28.981%。

表1 Total Variance Explained

（三）因子得分

表2報告了經過旋轉后因子對于每個變量的得分。經過旋轉，第一個公因子中，基金份額復權單位日凈值增長率（V1）、夏普比率（V2）、特雷諾比率（V3）、信息比率（V4）這四個變量擁有較大載荷，分別為 0.972、0.954、0.939、0.815，因此將 F1視為收益因子，第二個公因子中正向化標準差（V5）、正向化貝塔系數（V6）這兩個變量具有較大載荷，分別為0.957、0.825，因此將F2視為風險因子。

表2 Rotated Component Matrix(a)

表3報告了因子得分系數。根據表3中的因子得分系數，可構建為含有各個變量的線性方程組，進而可計算出每只ETF的公因子得分，即：

表4 Component Score Coefficient Matrix

根據F1、F2公式可以計算出各基金的F1、F2得分。F1作為收益因子，得分排名越高，表明收益越高。由于我們在預處理數據時對標準差、貝塔系數做了正向化處理，因此F2作為風險因子，其得分排名越高，表明風險越小。按照收益因子排名的前35%、風險因子排名的后35%考慮，得出初步結論，其中159905深證紅利ETF、159916深證基本面60ETF相對于樣本基金可以算為低風險高收益類基金產品；510420上證180等權重ETF、510210上證綜指ETF相對于樣本基金可以算為高風險低收益類基金產品。

（四）綜合評價得分

根據表4，可建立綜合評價得分模型。將各個因子旋轉后的方差貢獻率占旋轉后的累計方差貢獻率的比重作為模型中各因子權重，構建綜合評價得分模型，進而得出表6中49只ETF的綜合評分。

表5 綜合評分前五名與后五名

對比表5與表6，我們可以看到，由于F1所占權重比較高，所以最終綜合評價得分排名與F1得分排名比較相似。可以看到我們分析表？得出的低風險高收益類基金產品159905深證紅利ETF、159916深證基本面60ETF在綜合評分排名中分別位列第一、第二，建議投資者對這兩種基金產品進行投資；高風險低收益類基金產品510420上證180等權重ETF在綜合評分排名中位分別列綜倒數第四、倒數第一，因此不建議投資者進行投資。510270上證國有企業100ETF雖然只承擔中等風險，但收益相較其所承擔的風險太低，不適合追求高收益人群投資。510880上證紅利ETF雖然風險較低，但是相對于同類型低風險低收益基金產品來說收益非常低，因此不建議投資。

六、研究結論

本文運用了因子分析方法，以成立滿3年的49只ETF為樣本，在其2016年4月-2018年4月的日度數據的基礎上，對我國交易型開放式指數證券投資基金進行了績效評價，為投資者提供了一些投資參考建議，并豐富了我國ETF評價體系。綜合來看，業績表現好的基金多是一些承擔單位風險后能取得較高收益的基金，這也符合投資者追求高性價比投資的心理。但是在我們的研究樣本中，業績表現好的ETF，僅有159905深證紅利ETF、159916深證基本面60ETF這兩只，這就說明我國ETF市場依然有待發展，基金績效依然有待提升。另外，以往研究在構建綜合評分模型時，只是簡單的賦予風險因子一個負號，未免有些武斷，本文的創新之處在于將風險指標進行了正向化，能夠使綜合評分模型更加精確。

為進一步提升我國基金市場的運行效率及ETF績效，本文對此提出幾點建議。第一，加強我國普通投資者的金融知識教育，提高其金融素養，讓普通投資者與基金投資之間的距離不再遙遠；第二，提高ETF市場的信息披露水平，降低信息不對稱性，降低普通投資者及時獲得相關信息的難度與成本；第三，維護市場秩序，規范ETF投資行為，杜絕幕后操縱、侵害其他投資者利益；第四，督促基金經理不斷學習、不斷提升管理基金的專業能力、投資選擇能力，從而提升基金的運作效率；第五，鼓勵基金公司在ETF產品方面的創新，爭取創造出更多高收益低風險的高性價比投資產品，盤活我國閑置流動資金，豐富我國基金市場，讓我國基金市場走得更高更遠。第六，我國交易型開放式指數證券投資基金的發展還處于試探性階段，市場的廣度與深度與發達市場還存在一定的差距，因此，投資者在考慮深度入市的過程中還需要考慮各種的政策因素與國情因素，這樣才能保證投資者能夠通過基金投資無往而不利。